A Methodological Approach for Detecting Adverse Drug Reactions in the Surgical Intensive Care Unit

Background : The prevalence of adverse drug reactions (ADRs) in critically ill patients is estimated to be high due to several reasons such as the severity of their underlying diseases, the use of mul- tidrug agents, and the changes in pharmacokinetic parameters. The objectives of this study were to understand the status of ADRs that occurred in the surgical intensive care unit (SICU) and to suggest an optimal monitoring method.

Methods : We studied adult patients who were hospitalized in the SICU of the Seoul National University Hospital, a tertiary care hospital in South Korea, between August 3, 2015 and September 11, 2015. ADRs were detected by prospective monitoring, retrospective monitoring, and signal moni- toring and assessed by a pharmacist in terms of causality, severity, preventability, seriousness, recovery, and types. The sensitivity of each monitoring method and the positive predictive value (PPV) of the signals were also calculated.

외과계 중환자실에서의 약물유해반응 탐색에 대한 방법론적 접근

신진아

, 류수현

, 사은영

, 이은지

, 서성연

, 조윤숙

, 한현주

, 이진

, 손혜련

, 강동윤

, 강혜련

서울대학교병원 약제부

, 약물유해반응센터

, 내과

A Methodological Approach for Detecting Adverse Drug Reactions in the Surgical Intensive Care Unit

Jina Shin

, Su-Hyun Ryu

, Eunyoung Sa

, Eun Ji Lee

, Sung Yun Suh

, Yoon Sook Cho

, Hyeon-Joo Hahn

, Jin Lee

, Hyeryeon Son

, Dong-Yoon Kang

and Hye-Ryun Kang

Department of Pharmacy, Seoul National University Hospital

Regional Pharmacovigilance Center, Seoul National University Hospital

Department of Internal Medicine, Seoul National University Hospital

101 Daehak-ro, Jongno-gu, Seoul, 03080, Republic of Korea

투고일자 2017.6.13; 심사완료일자 2017.7.27; 게재확정일자 2017.9.8

�교신저자 강혜련 Tel:02-2072-0820 E-mail:[email protected]

Original Article

Results : A total of 96 ADRs (36.6%) was identified from prospective monitoring (n=56), retrospective monitoring (n=74), and signal monitoring (n=17). Most ADR cases were either possible or probable, and 56 (58.3%), 29 (30.2%), 11 (11.5%) cases were mild, moderate, and severe, respectively. Only one case was detected by any of the monitoring methods and there was little overlap between the ADR cases found by each of the monitoring strategies. Among the 206 alerts generated by the signal moni- toring, 25 were found to be associated with ADRs and the overall positive predictive value was calcu- lated as 0.12.

Conclusion : The incidence of ADRs was 36.6% in 262 patients hospitalized in the SICU. According to the monitoring methods, there was a difference in the detection of ADRs that occurred in critically ill patients, suggesting that prospective, retrospective, and signal monitoring are complementary.

[Key words] Drug-related side effects and adverse reactions, Adverse drug reaction reporting sys- tems, Intensive care units, Critical care, Postoperative care

연구 배경 및 목적

약물유해반응(adverse drug reaction, ADR)이란 의약품 등을 정상적인 용법에 따라 투여하고 사용하는 중 발생하는 유해하고 의도하지 않은 반응으로 해당 의 약품 등과의 인과관계를 배제할 수 없는 경우를 의미한 다.

미국에서는 전체 사망 원인 중 약 4.6%가 약물유 해반응에 의한 사망이었다고 보고된 바 있으며,

약물 유해반응은 사망률 뿐만 아니라 환자의 재원 일수와 진 료비를 증가시키기 때문에 주요 의료 문제로 부각되고

있다.

중환자는 다른 환자군에 비해 질환의 중증도, 다장기 부전(multi-organ failure), 다약제 사용, 흔하지 않 은 약물 사용(unusual prescription drugs), 빈번한 구두 처방 등으로 인해 약물유해반응 발생 빈도가 높고 이로 인한 피해도 보다 심각하다.

일반 병동에 비해 중환자실에서 약 2배의 빈도로 약물유해반응이 발생했 다고 보고된 바 있으며,

외과계 중환자실의 재원 기간 이 약물유해반응 발생 시 약 2.31일 연장되었다는 연구 결과도 발표되었다.

약물유해반응은 경제적 부담 또한 가중시키는데 내과

계 중환자실에서 약물유해반응과 관련된 비용은 연간 약 85만달러로 추정된 바 있다.

반면 외과계 중환자실 담당 약사의 처방 중재를 통해 약물유해반응을 적극적 으로 예방한 결과 5개월 동안 약 2만4천달러가 절감되 었다는 연구 결과가 보고되었다.

따라서 중환자에서 빈번하게 발생하는 약물유해반응을 파악하고 이에 대 한 예방 대책을 마련함으로써 약물유해반응으로 인한 피해를 최소화하는 것이 중요하다. 하지만 내과계 중환 자에 비해 외과계 중환자에 대한 약물유해반응 현황에 대한 정보는 다소 부족한 것이 현실이다.

외과 환자는 외과적 수술 또는 시술에 의해 일시적인 생리학적 변화 가 발생 가능하고,

외과적 수술 또는 시술 후 주로 사 용되는 약제도 다르기 때문에 내과 환자와 약물유해반 응의 발생 양상이 다를 가능성을 배제할 수 없다.

한편, 약물유해반응 현황을 파악하기 위해 의료진의

자발적 보고, 전향적 모니터링, 후향적 의무기록 검토

모니터링, 실마리정보 모니터링 등의 다양한 방법이 적

용 가능하다.

자발적인 보고, 후향적 의무기록 검토

모니터링, 그리고 전산시스템을 활용한 실마리정보 모

니터링을 적용하여 약물유해반응을 탐색한 연구에서

각 모니터링 방법에 따라 검출되는 약물유해반응의 종

류가 다를 수 있음을 시사하였다.

하지만 이는 중환자 실과 일반 병동에 입원해 있는 모든 성인 환자를 대상 으로 진행된 연구로 중환자를 대상으로 적용하기에는 한계가 있다. 즉, 외과계 중환자의 약물유해반응 현황 을 파악하기 위해 어떠한 방법이 최적인지 아직 명확하 게 알려져 있지 않다.

따라서 본 연구에서는 외과계 중환자를 대상으로 전 향적 모니터링, 후향적 의무기록 검토 모니터링, 이상 검사소견 실마리정보 모니터링으로 약물유해반응 발생 을 조사함으로써 외과계 중환자실에서의 약물유해반응 현황과 최적의 약물유해반응 감시 방법에 대해 알아보 고자 하였다.

연구방법

1. 연구 대상

본 연구는 2015년 8월 3일부터 2015년 9월 11일까지 서울대학교병원 외과계 중환자실(32 beds)에 입실하 여 치료를 받은 19세 이상의 성인 환자를 대상으로 하 였다. 단, 24시간 이내 다른 병동으로 전동, 퇴원 또는 사망하거나 외과계 중환자실에 입실한 내과 환자는 연 구 대상에서 제외하였다. 동일 환자가 퇴실 후 다시 외 과계 중환자실에 입실한 경우 다른 환자로 간주하였다.

2. 자료 수집

연구 기간 내 외과계 중환자실에 대해 전향적 모니터 링, 후향적 의무기록 검토 모니터링, 이상검사소견 실 마리정보 모니터링의 세가지 방법으로 약물유해반응 모니터링을 실시하였다. 전향적 모니터링의 경우 외과 계 중환자실 담당 약사 1명이 연구 대상의 전자의무기 록(electronic medical record, EMR)을 분석하여 실 시간으로 약물유해반응을 탐색하였다. 후향적 의무기 록 검토 모니터링의 경우 전향적 모니터링 수행 약사와 다른 외과계 중환자실 담당 약사 1명이 전향적 모니터 링의 결과를 알지 못한 상태에서 연구 대상의 전자의무 기록을 검토하여 후향적으로 약물유해반응을 탐색하였 다. 이상검사소견 실마리정보 모니터링의 경우 여러 문 헌 조사를 통해 혈액장애(hematologic disorder), 응

고장애(coagulation disorder), 간독성(hepatotoxic- ity), 신독성(nephrotoxicity), 전해질불균형(elec- trolyte imbalance)과 관련된 이상 검사 수치 및 조건 을 설정하였고,

이에 따라 약물유해반응을 탐색하 였다(Table 1). 관련 임상 검사를 나타낼 수 있는 질환 명이 있는 경우 이상검사소견 실마리정보 모니터링에 서 제외하였다(Table 1).

3. 분석 방법

각 약물유해반응 모니터링 방법에서 발견된 약물유 해반응 의심사례는 원인 약물과의 인과 관계를 파악하 기 위해 World Health Organization-Uppsala Monitoring Center (WHO-UMC) causality crite- ria에 따라 평가되었다. 확실함(certain), 가능성 높음 (probable/likely), 가능성 있음(possible), 가능성 희 박(unlikely), 자료보완/분류보류(conditional/

unclassified), 평가/분류불가(unassessable/

unclassifiable)로 약사가 평가하였으며, 이 중 확실 함, 가능성 높음, 가능성 있음에 해당하는 경우의 사례 들만 약물유해반응으로 간주하였다.

약물유해반응 의 임상 증상은 World Health Organization- Adverse Reaction Terminology (WHO-ART) 092 버전에 따라 분류하였다.

약물유해반응의 중증도(severity)는 LDS scale에 따

라 경증(mild), 중등증(moderate), 중증(severe)으로

평가하였다.

그리고 약물유해반응의 예방 가능성

(preventability)과 중대성(seriouness)은 각각

Schumock and Thornton’ s criteria,

식품의약품

안전처 고시 제 2014-97호「의약품등 안전성 정보관

리 규정 일부개정」

에 따라 평가하였다. 중대한(seri-

ous) 약물유해반응은 사망을 초래하거나 생명을 위협

하는 경우, 입원 또는 입원기간의 연장이 필요한 경우,

지속적 또는 중대한 불구나 기능저하를 초래하는 경우,

선천적 기형 또는 이상을 초래하는 경우, 기타 의학적

으로 중요한 상황인 경우로 정의되는데,

이 중 불구나

기능저하 항목의 경우 객관적인 기준 값이 제시되어 있

지 않으므로 본 연구에서는 Common Terminology

Criteria for Adverse Events (CTCAE) version 4.03

을 기준으로 grade 3 이상에 해당 시 중대한 약물유해

반응으로 평가하였다.

또한 약물유해반응의 회복 여부에 대해 조사하였으 며, 병리 기전에 따라 Type A 약물유해반응과 Type B 약물유해반응으로 분류하였다. 과용량, 부작용, 이차효 과, 약물상호작용에 의해 발생하는 약물유해반응의 경 우 Type A로, 불내성, 약물 특이반응, 약물 알레르기, 가성 알레르기에 의해 발생하는 약물유해반응의 경우 Type B로 구분하였다.

이후 약물유해반응 모니터링 방법에 따라 검출된 약 물유해반응의 특징을 비교하여 보았고, 각 모니터링 방 법의 약물유해반응 검출 능력을 평가하기 위해 민감도 (sensitivity)를 계산하였다. 민감도는 각 모니터링 방 법으로 확인된 약물유해반응의 수를 연구 기간 내 발생 한 총 약물유해반응의 수로 나눈 값으로 정의하였다.

또한 이상검사소견 실마리정보 모니터링에서 사용된 이상 검사 수치 및 조건의 적절성을 평가하기 위해 양

성예측도(positive predictive value, PPV)를 계산하 였으며, 이는 각 조건에 따라 추출된 약물유해반응 의 심사례 중 약물유해반응으로 평가된 사례의 수를 총 약 물유해반응 의심사례의 수로 나눈 값으로 정의하였

다.

수집된 모든 자료는 Microsoft Office Excel

2013을 이용하여 분석하였다.

4. 연구대상자보호

본 연구는 서울대학교 의과대학/서울대학교병원 의 학연구윤리심의위원회의 승인을 받아 진행하였다(IRB No. 1607-074-776).

연구결과

총 96건(36.6%)의 약물유해반응이 확인되었으며, 경

WBC=white blood cell, PT=prothrombin time, INR=international normalized ratio, ALT=alanine transaminase, AST=aspartate transaminase, ALP=alkaline phosphatase, Cr=creatinine, CrCl=creatinine clearance

Signal criteria with description of associated laboratory abnormalities and rules Category

Table 1. Signals for monitoring adverse drug reactions

Hematologic disorder 1. WBC 3,500 /mm³

2. Platelet 50,000 ~ 120,000 /mm³ 3. Eosinophil 800 /mm³

+ on causative medications for more than 5 days

- exclude related disease that may cause such laboratory abnormalities

Hepatotoxicity 1. Bilirubin, total 1.5 mg/dL

2. ALT 100 IU/L and ALT/AST ratio 0.5 3. ALP 350 IU/L

+ on causative medications for more than 4 days - exclude related hepatic diseases

Nephrotoxicity 1. Cr 1.3 mg/dL

2. CrCl 60 mL/min

+ on causative medications for more than 3 days - exclude related kidney diseases

Electrolyte imbalance 1. Serum K 5.7 mmol/L 2. Serum Na 130 mmol/L

+ on causative medications for more than 3 days

- exclude related kidney diseases that may cause hyperkalemia or hyponatremia Coagulation disorder PT INR 3.6

- exclude related coagulopathy or hepatic diseases

No. (%) of ADRs Prospective

(n=56)

Retrospective (n=74)

Signal (n=17)

Total (n=96) Characteristic

Table 2. Characteristics of detected adverse drug reactions

Severity

Severe 5 (8.9) 9 (12.2) 4 (23.5) 11 (11.5)

Moderate 15 (26.8) 17 (23.0) 8 (47.1) 29 (30.2)

Mild 36 (64.3) 48 (64.9) 5 (29.4) 56 (58.3)

Causality

Certain 1 (1.8) 1 (1.4) 0 (0.0) 1 (1.0)

Probable 32 (57.1) 42 (56.8) 1 (5.9) 47 (49.0)

Possible 23 (41.1) 31 (41.9) 16 (94.1) 48 (50.0)

Seriousness

Serious 8 (14.3) 14 (18.9) 10 (58.8) 23 (24.0)

Not serious 48 (85.7) 60 (81.1) 7 (41.2) 73 (76.0)

Preventability

Preventable 12 (21.4) 11 (14.9) 4 (23.5) 17 (17.7)

Not preventable 44 (78.6) 63 (85.1) 13 (76.5) 79 (82.3)

Clinical manifestation

Cardiovascular 8 (14.3) 10 (13.5) - 12 (12.5)

Metabolic & nutritional 1 (1.8) 8 (10.8) 6 (35.3) 13 (13.5)

Gastrointestinal system 17 (30.4) 20 (27.0) - 21 (21.9)

Hematologic 4 (7.1) 1 (1.4) 2 (11.8) 6 (6.3)

Liver & biliary system 1 (1.8) 1 (1.4) 5 (29.4) 6 (6.3)

Urinary system 2 (3.6) 4 (5.4) 4 (23.5) 5 (5.2)

Nervous system & psychiatric 22 (39.3) 26 (35.1) - 29 (30.2)

Others 1 (1.8) 4 (5.4) - 4 (4.2)

증, 중등증, 중증이 각 56건(58.3%), 29건(30.2%), 11 건(11.5%)이었다(Table 2). 약물유해반응의 인과성을 평가한 결과 가능성 있음, 가능성 높음이 각각 48건 (50.0%), 47건(49.0%)으로 대다수를 차지하였으며, 확실함에 해당하는 사례도 1건(1.0%) 있었다(Table 2).

중대한 약물유해반응은 23건(24.0%), 예방 가능한 약

물유해반응은 17건(17.7%)이었다(Table 2).

96건의 약물유해반응 모두 과용량, 부작용, 이차효

과, 약물상호작용 등에 의해 발생할 수 있는 Type A

부작용이었으며, 이 중 94건(97.9%)은 완전히 회복되

었다. 임상 증상 별로는 어지러움(dizziness), 졸음

(drowsiness)과 같은 신경계 장애 및 정신질환(nerv-

ous system disorders and psychiatric disorders) 이 29건(30.2%)으로 가장 많이 검출되었다(Table 2).

그 다음으로는 구역(nausea)과 같은 위장관계 장애 (gastrointestinal system disorders), 전해질불균형 (electrolyte imbalance)과 같은 대사 및 영양 질환 (metabolic and nutritional disorders), 저혈압 (hypotension) 및 QT연장(QT prolonged)과 같은 심 혈관 질환(cardiovascular disorders) 순으로 빈번하 게 발생하였다(Table 2). 기타에 해당하는 약물유해반 응은 무호흡(apnea) 2건, 객혈(hemoptysis) 1건, 가려 움증(pruritus) 1건이었다.

전향적 모니터링, 후향적 의무기록 모니터링, 이상검 사소견 실마리정보 모니터링으로 각각 56건, 74건, 17 건의 약물유해반응이 확인되었으며, 각 모니터링 방법 의 민감도는 58.3%, 77.1%, 17.7%이었다. 단 1건의 약 물유해반응이 세 모니터링 방법에서 공통적으로 발견 되었으며, 이는 vancomycin에 의한 신독성이었다 (Fig. 1).

모니터링 방법에 따라 발견되는 약물유해반응의 양

상이 다름을 알 수 있었다(Table 2)(Fig. 2). 이상검사 소견 실마리정보 모니터링은 다른 방법에 비해 중증 (23.5%)이고 중대한(58.8%) 약물유해반응을 탐색하는 비율이 높았으나, 인과성 평가 결과 가능성 있음 (94.1%)이 대부분이었다(Table 2).

임상 증상 별로 분석하였을 때, 전향적 모니터링에 비 해 후향적 모니터링에서 위장관계 장애(81.0% vs.

95.2%), 신경계 장애 및 정신질환(75.9% vs. 89.7%), 심혈관 질환(66.7% vs. 83.3%)과 관련된 약물유해반 응이 더 높은 비율로 발견되었다. 혈액장애(hemato- logic disorders), 대사 및 영양 질환, 간 및 담도계 질 환(liver and biliary system disorders)과 관련된 약 물유해반응은 각각 전향적 모니터링(66.7%), 후향적 의무기록 모니터링(61.5%), 이상검사소견 실마리정보 모니터링(83.3%)에서 가장 높은 빈도로 확인하였다.

신독성과 같은 비뇨기계 질환(urinary system disor- ders)의 경우 후향적 의무기록 모니터링과 이상검사소 견 실마리정보 모니터링에서 비슷한 수준으로 관찰되 었다(Table 2)(Fig. 2).

Fig. 1 Number of adverse drug reactions detected by each method or by multiple methods

이상검사소견 실마리정보 모니터링에서는 총 206건 의 약물유해반응 의심사례가 추출되었고 그 중 17건이 약물유해반응으로 평가되어 전체적인 양성예측도는 0.12였다. 가장 양성예측도가 높은 기준은 총 빌리루 빈(bilirubin, total)과 관련된 항목으로 양성예측도는 0.30이었고, 국제정상화비율(international nor- malized ratio, INR)에 따른 프로트롬빈시간(pro- thrombin time, PT) 또는 백혈구와 관련하여 설정한 기준으로는 약물유해반응 의심사례를 검출할 수 없었

다(Fig. 3).

고찰

본 연구에서는 전향적 모니터링, 후향적 의무기록 검 토 모니터링, 이상검사소견 실마리정보 모니터링으로 외과계 중환자실에서 발생하는 약물유해반응의 빈도와 그 특징에 대해 분석해보았다. 서울대학교병원 외과계 중환자실에서는 36.6% 정도로 빈번하게 약물유해반응

Fig. 2 Types of adverse drug reactions detected by each method

(A) Cardiovascular (B) Metabolic & nutritional (C) Gastrointestinal system (D) Hematologic (E) Liver & biliary system (F) Urinary system (G) Nervous sys-

tem & psychiatric (H) Others

이 발생했다. 이 중 중대한 약물유해반응은 24.0%였으 며, 전체 약물유해반응 중 41.7%가 중등증과 중증에 해당하였다.

전체 96건 중 약 17.7%에 해당하는 약물유해반응이 예방 가능한 것으로 평가되었다. 이는 내과계 중환자 를 대상으로 약물유해반응 현황을 조사했을 때 약 20

%의 약물유해반응이 예방 가능했다는 이전 연구 결과 와 유사한 수준이었다.

본 연구에서 발생한 약물유해 반응은 모두 Type A 약물유해반응이었는데, 이러한 결과를 통해 외과계 중환자실에서 발생하는 약물유해 반응의 예방을 위해 약사의 역할이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 과용량, 부작용, 이차효과, 약물상호작 용을 약사가 파악하고 이와 관련된 처방 오류를 적절 하게 중재함으로써 약물유해반응을 예방할 수 있을 것 이다. 실제로 선행된 한 연구에서 중환자 약물치료에 약사가 참여할 경우 처방 오류에 의한 약물유해반응의 발현이 약 66%까지 감소했다고 보고되었다.

또한 약 물유해반응은 재원 기간을 연장시키고, 환자의 임상 상태를 악화시킬 수 있으며, 또다른 추가적인 약물 투 약을 필요로 하기 때문에

약사의 적절한 약물유해반 응 예방은 그로 인한 사망률 및 의료비용 감소에 도움

이 될 것이다.

한편, 약물유해반응 모니터링 방법에 따라 약물유해 반응 발생 검출에 차이를 보였다. 후향적 의무기록 검 토 모니터링이 가장 민감도가 높았으나, 다른 두 모니 터링으로 발견되는 약물유해반응의 상당수를 포함하지 못하였다. 반면 이상검사소견 실마리정보 모니터링으 로 검출된 약물유해반응 중 12건(70.6%)은 약사가 전 향적 혹은 후향적 모니터링을 통해 발견하지 못한 것이 었다.

본 연구에서 전향적 모니터링과 실마리정보 모니터 링에서 공통적으로 발견되는 사례는 1건뿐이었다. 이 는 실마리정보 모니터링의 경우 검사 결과에 기반하기 때문에 검사수치 이상으로 확인이 어려운 유해사례는 확인할 수 없었기 때문이었을 것으로 추정된다. 또한 검사항목 또한 제한적이었고, 일반적으로 실마리정보 는 위양성이 높다는 태생적 한계점이 있으며, 본 연구 의 연구기간이 길지 않아 약물유해사례 수집이 제한적 이었을 것으로 보인다.

위장관계 장애, 신경계 장애 및 정신질환과 같이 증상 과 관련된 약물유해반응을 포함한 대부분의 약물유해 반응은 전향적 모니터링에 비해 후향적 모니터링이 더

Fig. 3 Positive predictive value of adverse drug reaction signals

잘 검출하였는데 이는 중환자의 특성 상 임상 상태가 빠르게 변화하고 복잡하기 때문이라고 여겨진다. 실시 간으로 모니터링하는 경우 어떠한 증상이 발생한 그 시 점에서 이를 약물유해반응으로 의심하기 어려울 수 있 다. 또한 환자의 더욱 심각하고 중요한 임상적 문제로 비교적 경미한 약물유해반응이 누락될 가능성도 있다.

이전의 연구 결과와 유사하게 전해질불균형, 간독성, 신독성과 같이 검사 수치 변화와 관련된 약물유해반응 의 검출에 있어서 이상검사소견 실마리정보 모니터링 이 효과적인 것을 알 수 있었다.

이상검사소견 실마 리정보 모니터링은 인과성 평가 시 가능성 있음이 대부 분을 차지하였고, 전체적인 양성예측도는 0.12로 계산 되었다. 이는 실마리정보 모니터링에서 100건의 약물 유해반응 의심사례가 검출되었을 때, 실제로 12건이 약물유해반응으로 평가된다는 의미이다. 즉, 실마리정 보의 양성예측도가 높을수록 실제 약물유해반응과 관 련 있는 의심사례를 많이 검출하게 되고, 과도하게 많 은 약물유해반응 의심사례를 평가하지 않아도 되어 보 다 효율적으로 약물유해반응을 탐색하는데 도움이 될 것이다. 기존의 다른 연구들에서는 연구에 따라 설정한 조건 및 기준에 차이는 있으나 실마리정보의 양성예측 도를 0.03에서 0.61로 보고하고 있다.

따라서 본 연구에서 활용한 이상검사소견 실마리정보 모니터링은 이전 연구들과 유사한 수준이었으나 실제로 이상검사 소견 실마리정보 모니터링을 현장에 도입하기 위해서 는 양성예측도를 향상시키기 위한 추가적인 연구가 필 요할 것으로 보인다.

본 연구에는 몇 가지 제한점이 존재한다. 우선 본 연 구는 연구 기간이 6주로 짧아 다양한 약물유해반응 사 례를 수집하기에 충분하지 않았다. 전향적 모니터링과 실마리정보 모니터링에서 공통적으로 확인되는 사례가 단 1건이라는 점, 실제 수집한 약물유해반응이 모두 Type A에 속한다는 점이 이러한 제한점을 시사한다.

다른 제한점으로는 전향적 모니터링과 후향적 모니터 링을 담당한 약사가 서로 달라 모니터링 담당자 간의 차이(interpersonal difference)가 결과에 영향을 주 었을 가능성을 배제할 수 없다. 하지만 처음으로 외과 계 중환자실에서 세 가지 모니터링 방법을 실시하고 그 결과의 비교 분석을 시도했다는 점에서 의의가 있다 하 겠다.

본 연구를 수행한 결과 외과계 중환자실에서 발생하 는 모든 약물유해반응의 양상과 규모를 제대로 파악하 기 위해서는 한 가지 모니터링 방법만으로는 충분하지 않으며, 다양한 접근법을 종합적으로 활용하는 것이 필 요하다. 향후 중환자실에서 보다 효과적인 약물유해반 응 탐색을 위해 전문 약사의 실시간 약물감시와 함께 이상검사소견 실마리정보 모니터링 시스템을 활용하는 것이 필요하며, 추후 후향적 의무기록 검토 모니터링으 로 발생 당시 확인하기 어려웠던 약물유해반응을 추가 로 평가해볼 수 있겠다. 이렇게 다각도로 수집한 약물 유해반응 현황에 대한 정보를 바탕으로 향후 관련 부작 용을 줄이기 위한 대책을 마련할 수 있을 것이며 궁극 적으로 약물유해반응으로 인한 피해를 감소시킬 수 있 을 것으로 본다.

결론

외과계 중환자실에서 약물유해반응의 발생률은 36.6%였다. 약물유해반응 모니터링 방법에 따라 약물 유해반응 발생 검출에 차이를 보였는데, 전향적 모니터 링, 후향적 의무기록 검토 모니터링, 이상검사소견 실 마리정보 모니터링은 상호보완적인 양상을 보였다.

감사의 말씀

본 연구는 2017년도 식품의약품안전처의 지역의약품 안전센터 운영예산으로 수행되었으며 이에 감사드립니 다.

참고문헌

1) World Health Organization. International drug monitoring: the role of national centres.

WHO Technical Report Series. 1972;498:1- 25.

2) Lazarou J, Pomeranz BH, Corey PN.

Incidence of adverse drug reactions in hos- pitalized patients: a meta-analysis of prospective studies. JAMA. 1998;279(15):

1200-5.

3) Classen DC, Pestotnik SL, Evans RS, Lloyd JF, Burke JP. Adverse drug events in hospi- talized patients. Excess length of stay, extra costs, and attributable mortality. JAMA.

1997;277(4):301-6.

4) Vargas E, Terleira A, Hernando F, et al.

Effect of adverse drug reactions on length of stay in surgical intensive care units. Crit Care Med. 2003;31(3):694-8.

5) Cullen DJ, Sweitzer BJ, Bates DW, Burdick E, Edmondson A, Leape LL. Preventable adverse drug events in hospitalized patients:

a comparative study of intensive care and general care units. Crit Care Med.

1997;25(8):1289-97.

6) Park S, In Y, Suh GY, Sohn K, Kim E.

Evaluation of adverse drug reactions in medical intensive care units. Eur J Clin Pharmacol. 2013;69(1):119-31.

7) Kaushal R, Bates DW, Franz C, Soukup JR, Rothschild JM. Costs of adverse events in intensive care units. Crit Care Med.

2007;35(11):2479-83.

8) Kang M, Kim A, Cho Y, et al. Effect of Clinical Pharmacist Interventions on Prevention of Adverse Drug Events in Surgical Intensive Care Unit. Korean J Crit Care Med. 2013;28(1):17-24.

9) Desborough JP. The stress response to trau- ma and surgery. Br J Anaesth. 2000;85(1):

109-17.

10) 아영미. 의약품 안전사용 지표: Trigger 도구를 이용한 약물유해반응 확인. J. Kor. Soc.

Health-Syst. Pharm. 2015;32(4):291-8.

11) Jha AK, Kuperman GJ, Teich JM, et al.

Identifying adverse drug events: develop- ment of a computer-based monitor and comparison with chart review and stimulat- ed voluntary report. J Am Med Inform Assoc. 1998;5(3):305-14.

12) Hwang SH, Lee S, Koo HK, Kim Y.

Evaluation of a computer-based adverse- drug-event monitor. Am J Health Syst Pharm. 2008;65(23):2265-72.

13) Kane-Gill SL, Visweswaran S, Saul MI, Wong AK, Penrod LE, Handler SM.

Computerized detection of adverse drug reactions in the medical intensive care unit.

Int J Med Inform. 2011;80(8):570-8.

14) Raschke RA, Gollihare B, Wunderlich TA, et al. A computer alert system to prevent injury from adverse drug events: develop- ment and evaluation in a community teaching hospital. JAMA. 1998;280(15):1317- 20.

15) DiPoto JP, Buckley MS, Kane-Gill SL.

Evaluation of an automated surveillance system using trigger alerts to prevent adverse drug events in the intensive care unit and general ward. Drug Saf. 2015;

38(3):311-7.

16) Kane-Gill SL, Bellamy CJ, Verrico MM, Handler SM, Weber RJ. Evaluating the pos- itive predictive values of antidote signals to detect potential adverse drug reactions (ADRs) in the medical intensive care unit (ICU). Pharmacoepidemiol Drug Saf.

2009;18(12):1185-91.

17) Classen DC, Pestotnik SL, Evans RS, Burke JP. Computerized surveillance of adverse drug events in hospital patients. Qual Saf Health Care. 2005;14(3):221-6.

18) Schumock GT, Thornton JP. Focusing on the preventability of adverse drug reac- tions. Hosp Pharm. 1992;27(6):538.

19) 의약품등 안전성 정보관리 규정 일부개정. 식품 의약품안전처 고시 제 2014-97호.

20) Edwards IR, Aronson JK. Adverse drug

reactions: definitions, diagnosis, and man-

agement. Lancet. 2000;356(9237):1255-9.

21) DeSwarte RD, Patterson R. Adverse drug reactions. The clinician’ s role in reporting.

Arch Intern Med. 1986;146(4):649-50.

22) Leape LL, Cullen DJ, Clapp MD, et al.

Pharmacist participation on physician rounds and adverse drug events in the intensive care unit. JAMA. 1999;282(3):

267-70.

23) Sultana J, Cutroneo P, Trifiro G. Clinical and economic burden of adverse drug reac- tions. J Pharmacol Pharmacother. 2013;

4(Suppl1): 73-7.

24) Ferranti J, Horvath MM, Cozart H, Whitehurst J, Eckstrand J. Reevaluating the safety profile of pediatrics: a compari- son of computerized adverse drug event surveillance and voluntary reporting in the pediatric environment. Pediatrics.

2008;121(5):e1201-7.

25) Handler SM, Altman RL, Perera S, et al. A systematic review of the performance characteristics of clinical event monitor signals used to detect adverse drug events in the hospital setting. J Am Med Inform Assoc. 2007;14(4):451-8.

�