Entwicklung und Testung eines Clinical Decision Support-Systems zur Antibiotikatherapie anhand von retrospektiven Verordnungsdaten eines Universitätsklinikums

Abstract

HINTERGRUND Die Entscheidungsfindung für die stationäre Antibiotikaverordnung ist aufgrund vieler zu berücksichtigender Informationen komplex. Clinical Decision Support Systeme (CDSS) sind im Bereich Antibiotic Stewardship (ABS) bisher kaum vertreten und selten in elektronische Verordnungssysteme (Computerized Physician Order Entry, CPOE) integriert. Aufgrund dessen wurde in dieser Arbeit ein integriertes, Leitlinien-basiertes CDSS zur Unterstützung von Antibiotika-Auswahl und -Dosierung entwickelt und anhand von Qualitätsindikatoren der S3-Leitlinie zum ABS (ABS-QIs) geprüft. METHODIK Nach Entwicklung des Modells des CDSS (ID ANTIBIOTICS) wurden nationale, sowie eine hausinterne Leitlinie in eine neue Wissensbasis und eine Dosierungsdatenbank manuell transformiert, sowie üblicherweise sensible und resistente Erreger aus Arzneimittel-Fachinformationen eingepflegt. Die neu gestaltete Benutzeroberfläche wurde in ein CPOE integriert. Retrospektive, elektronische Antibiotika-Verordnungsdaten eines Universitätsklinikums wurden mit generierten Antibiotikavorschlägen aus ID ANTIBIOTICS verglichen und auf Erfüllung der ABS-QIs geprüft. Zwischen den beiden Gruppen wurde der Einsatz von Reserve-Antibiotika, weiteren zu vermeidenden Wirkstoffgruppen sowie die Kosten verglichen. Mittels ID ANTIBIOTICS wurden die Leitlinientreue der realen Verordnungen inklusive Auswirkung auf die Verweildauer bestimmt. ERGEBNISSE 27,89 % der Verordnungen waren Leitlinien-gerecht; 87,09 % wurden nicht nach erster Wahl verordnet. Leitlinientreue war assoziiert mit einer kürzeren Verweildauer: -2,99 Tage (p < 0,001; r = 0,126). Die Erfüllung der ABS-QIs Therapie ≤ 7 Tage bei CAP (ambulant erworbener Pneumonie) und ≤ 10 Tage bei HAP (nosokomialer Pneumonie) könnte mit dem CDSS um 20,2 % (CAP: OR 0,134; 95 %-KI: 0,101 – 0,178) und 3,7 % (HAP: OR 0,742; 95 %-KI: 0,629 – 0,877) verbessert werden. Bei den mittleren Tagestherapiekosten der Verordnungen war kein Unterschied festzustellen (Median jeweils 4,78 €; p = 0,081). Der Einsatz von Reserve-Antibiotika könnte mit Vorschlägen der 1./2. Wahl der Leitlinie komplett reduziert werden; zu vermeidende Antibiotikagruppen um -2,8 % bei 1. Wahl (jeweils nicht signifikant). DISKUSSION Die Limitationen einer retrospektiven Analyse waren erheblich aufgrund der Dokumentationsqualität der Routine-Verordnungsdaten. Der Nutzen von Leitlinien-basierten CDSS ist abhängig von den integrierten Leitlinien, Benutzerakzeptanz und Integration in Workflow und Organisation. Bei gleichen Tagestherapiekosten können mit ID ANTIBIOTICS dennoch ABS-QIs unterstützt werden: Elektronisch verfügbare hausinterne Leilinien und Entscheidungshilfen, Dosisanpassung (Niereninsuffizienz), initiale Auswahl nach interner Leitlinie (jeweils nicht quantifiziert) und Therapiedauer bei Pneumonien (signifikant). SCHLUSSFOLGERUNG Das entwickelte CDSS kann den Arzt bei einer adäquaten, leitliniengerechten Antibiotikaverordnung unterstützen. Die tiefe Integration in bestehende Medikationsprozesse – ohne Nutzung mehrerer Systeme – könnte zu einer guten Akzeptanz bei den klinischen Anwendern beitragen. Zusätzliche Analysen und eine Pilot-Testung der Software sind nötig, um weiteren Aufschluss zur Erfüllung der ABS-QIs, zur Benutzerakzeptanz und dem realen Nutzen zu erhalten.

BACKGROUND Decision-making for inpatient antibiotic prescribing is complex due to a large number of considerations. Clinical decision support systems (CDSS) have been rarely used in antibiotic stewardship (ABS) and less integrated in computerized physician order entry systems (CPOE). Hence, we developed an integrated, guideline-based CDSS to support with antibiotic selection and dosing and assessed it using quality indicators of the German S3-guideline on ABS (ABS-QIs). METHODS After creating the model for the CDSS (ID ANTIBIOTICS), suggestions from national guidelines and a local guideline were manually transformed into a new knowledge base and a dosing database. Usually susceptible and resistant pathogens were incorporated from the drugs' Summaries of Product Characteristics. A redesigned user interface was integrated into a CPOE. Retrospective electronic prescribing data of antibiotics from a university hospital were compared with antibiotic suggestions generated by ID ANTIBIOTICS and assessed for compliance with ABS-QIs. Use of reserve antibiotics, drug groups to avoid, and costs were compared. Guideline adherence in real-world prescriptions and its effect on length of stay (LOS) was determined using ID ANTIBIOTICS. RESULTS 27.89 % of prescriptions were guideline-adherent. 87.09 % were not first-line treatment. Guideline adherence was associated with shorter LOS: -2.99 days (p < 0.001; r = 0.126). Achievement of ABS-QIs Therapy ≤ 7 days for CAP (community-acquired pneumonia) and ≤ 10 days for HAP (nosocomial pneumonia) could be improved by 20.2 % (CAP: OR 0.134; 95%-KI: 0.101–0.178) and 3.7 % (HAP: OR 0.742; 95%-KI: 0.629–0.877) with ID ANTIBIOTICS. There was no difference in average daily drug costs (median €4.78 each; p = 0.081). Use of reserve antibiotics could be completely reduced with first/second choice suggestions; antibiotic groups to avoid by -2.8 % with first choice (both not significantly). DISCUSSION Limitations of retrospective routine prescribing data were substantial. The effectiveness of guideline-based CDSS depends on its integrated guidelines, user acceptance, and integration into workflow and organization. Despite that, ID ANTIBIOTICS can support ABS-QI achievement without change in average drug costs: Electronic local guidelines and decision support, dose adjustment for renal insufficiency, initial selection according to local guidelines (all not quantified), and therapy duration for pneumonia (significantly). CONCLUSIONS The developed CDSS can support physicians in prescribing appropriate antibiotic therapy. Deep integration into existing medication processes without using multiple systems could contribute to good adoption. Further analysis and pilot testing of the software are needed to provide more insights into ABS-QI achievement, user acceptance, and real-world effectiveness.