What are the key risk factors for drug-related problems in Emergency Departments? A multinational modified Delphi study

Technisches Resümee: Schlüsselfaktoren für arzneimittelbezogene Probleme in Notaufnahmen

Problemstellung
Arzneimittelbezogene Probleme (Drug-Related Problems, DRP) stellen eine erhebliche Herausforderung für die öffentliche Gesundheit dar und tragen wesentlich zu Morbidität und Mortalität bei, wobei bis zu 16,6 % der Krankenhausaufnahmen mit unerwünschten Ereignissen und etwa 10 % spezifisch mit Arzneimitteln in Verbindung gebracht werden. In Notaufnahmen (Emergency Departments, EDs) ist die frühzeitige Identifizierung von Patienten mit einem hohen Risiko für DRPs entscheidend für gezielte Interventionen. Bestehende prädiktive Modelle stützen sich jedoch häufig auf Evidenz mit geringer Aussagekraft oder nutzen Datenpunkte, die im klinischen Alltag nicht in Echtzeit verfügbar sind, was deren Nutzen einschränkt. Darüber hinaus erfordert das Fehlen einer 24-Stunden-Apothekerabdeckung in den meisten Notaufnahmen effiziente Priorisierungswerkzeuge, um begrenzte pharmazeutische Ressourcen effektiv zuzuweisen. Derzeit verlassen sich Kliniker auf variable, erfahrungsabhängige Prozesse, um Patienten zu identifizieren, die eine Medikamentenüberprüfung benötigen, was eine Lücke für strukturierte, konsensbasierte Screening-Instrumente aufzeigt.

Methodik
Diese Studie wandte eine multinationale, multidisziplinäre modifizierte Delphi-Methode an, spezifisch die RAND/UCLA Appropriateness Method, um einen Expertenkonsens zu etablieren. Das Panel bestand aus 51 Fachkräften aus dem Gesundheitswesen, darunter Krankenhausapotheker, Ärzte, Pflegekräfte und Sozialarbeiter, primär aus Spanien, mit zusätzlicher Repräsentation aus Australien und den USA.

Die Studie verlief in folgenden Phasen:

1. Offene Konsultation: Eine initiale Liste von 33 DRP-Risikofaktoren, die aus der Literatur und der Expertenerfahrung abgeleitet wurden, wurde den Teilnehmern vorgelegt. In dieser Phase fügte das Panel 22 neue Faktoren hinzu, modifizierte einen und schloss zwei aus, was zu einer finalen Liste von 53 Faktoren führte, die in klinische Situationen, Patientencharakteristika und chronische Behandlungscharakteristika unterteilt wurden.
2. Delphi-Runden: Es wurden zwei iterative Runden strukturierter Evaluation durchgeführt. Die Teilnehmer bewerteten jeden Faktor auf drei Dimensionen mittels einer 10-stufigen Likert-Skala oder einer binären Antwort:
   • Relevanz/Wissenschaftliche Evidenz (1 = sehr niedrig, 10 = sehr hoch).
   • Echtzeitverfügbarkeit von Daten (Ja/Nein).
   • Leichtigkeit der Datenabfrage in der klinischen Praxis (1 = sehr schwierig, 10 = sehr einfach).
3. Konsensanalyse: Der Konsens wurde unter Verwendung der RAND/UCLA-Kriterien ermittelt, indem der Interperzentilbereich (IPR) gegen den für Symmetrie bereinigten IPR (IPRAS) verglichen wurde. Faktoren wurden als „angemessen“ (Median >6), „unsicher“ (Median 4–6) oder „unangemessen“ (Median <4) klassifiziert. Uneinigkeit wurde definiert als ein IPR, der größer als der IPRAS ist.

Wesentliche Ergebnisse
Nach der offenen Konsultation und zwei Delphi-Runden (mit Beteiligungsraten von 84 % in Runde 1 und 78 % in Runde 2) lieferte die Studie folgende Erkenntnisse bezüglich der 53 evaluierten Faktoren:

• Klassifizierung: Nur ein Faktor, „Erwerbsstatus“, wurde als unangemessen eingestuft (Medianwert von 3). Sieben Faktoren wurden als unsicher eingestuft, darunter Anfragen für nicht-chirurgische Interventionen, Transportmittel, Geschlecht, private Versicherung, Zeitpunkt des Hausarztbesuchs, Zeitpunkt der fachärztlichen Konsultation und Body-Mass-Index.
• Uneinigkeit: Es wurde eine signifikante Uneinigkeit hinsichtlich 21 Faktoren beobachtet, was auf einen Mangel an Konsens über deren prädiktiven Wert oder Datenverfügbarkeit hindeutet.
• Hochrelevante Faktoren: Zu den Faktoren, die als am relevantesten (angemessen) identifiziert wurden, gehörten die präklinische Arzneimittelverabreichung mit hohem Risiko, Anfragen für eine pharmazeutische Intervention und die chronische Arzneimittelanwendung identifiziert durch STOPP-Kriterien (Screening Tool of Older Persons' Prescriptions). Andere robuste Kandidaten waren die Anzahl der chronischen Medikamente, Niereninsuffizienz und Polypharmazie bei Multimorbidität.
• Datenverfügbarkeit: Die Studie hob die Variabilität in der wahrgenommenen Echtzeitverfügbarkeit und der Leichtigkeit der Datenabfrage für spezifische Faktoren hervor, was für die Integration von Screening-Tools in elektronische Patientenakten entscheidend ist.

Bedeutung und Ansprüche
Die Autoren positionieren diese Studie als einen grundlegenden Schritt und nicht als eine definitive Validierung. Der primäre Beitrag ist die Generierung eines durch Konsens abgeleiteten Satzes von Kandidaten-Risikofaktoren, die die Entwicklung von Screening-Tools unterstützen können, um die pharmazeutische Versorgung in Notaufnahmen zu priorisieren.

Die Arbeit behauptet:

• Tool-Entwicklung: Diese Konsensfaktoren können die Erstellung von Screening-Tools unterstützen, die Notaufnahme-Apothekern helfen, Patienten für Medikamentenüberprüfungen zu priorisieren.
• Implementierungsfähigkeit: Durch die Bewertung der Echtzeit-Datenverfügbarkeit und der Leichtigkeit der Datenabfrage adressiert die Studie die praktischen Barrieren bei der Integration von Priorisierungswerkzeugen in die routinemäßigen Arbeitsabläufe der Notaufnahme und in elektronische Patientenakten.
• Ressourcenallokation: Die Ergebnisse zielen darauf ab, die frühere Identifizierung von DRPs und eine effizientere Zuweisung begrenzter pharmazeutischer Ressourcen zu ermöglichen.

Die Autoren erklären ausdrücklich, dass diese Ergebnisse als Grundlage für die Modellentwicklung und nicht als validierte Vorhersageregel zu betrachten sind. Sie betonen die Notwendigkeit einer prospektiven multizentrischen Validierung, um die prädiktive Leistung, den klinischen Nutzen und die tatsächlichen Auswirkungen auf die Arzneimittelsicherheit und die Ressourcenallokation zu bewerten. Die Studie räumt Einschränkungen ein, einschließlich potenzieller Ermüdung durch die erweiterte Faktorliste, Unklarheiten bei der Interpretation der Datenverfügbarkeit und der Abhängigkeit von Expertenmeinungen anstelle empirischer prospektiver Daten.