FMEA与FMECA在PIVAS事前防范用药错误中的应用

目的 加强静脉用药调配中心（pharmacy intravenous admixture services,PIVAS）用药错误前瞻性、系统性防范,保障患者用药安全。方法 借鉴失效模式和影响分析（failure mode and effects analysis,FMEA）和失效模式、影响及危害分析（failure mode,effects and criticality analysis,FMECA）的风险管理方法,对失效模式危害性进行分析,对风险优先指数（risk priority number,RPN）值高的9个中等风险的失效模式进行改善并进行效果评价。结果 优先改善的9个中等风险的失效模式降为3个,共下降116个RPN值,下降幅度达52.25%,除适应证错误外,其他失效模式用药错误发生率明显降低,差异有统计学意义（P<0.05）,PIVAS的用药错误得到有效控制。结论 PIVAS应重点防范违反无菌操作。FMEA和FMECA是适合事前防范PIVAS用药错误的质量管理工具。     

医疗失效模式与效果分析用于静脉用药调配中心效果评价

目的探讨医疗失效模式与效果分析(HFMEA)在减少静脉用药调配中心(PIVAS)成品核对差错中的应用效果。方法根据HFMEA的工作流程,选取在静脉用药调配过程中易出现错误的环节(成品核对),成立评估小组,创建相应的流程图,分析流程中的失效模式及原因,寻找并执行改进方案,并比较HFMEA实施前后PIVAS成品核对环节差错数量差异。结果对PIVAS实施HFMEA管理后,成品核对各环节出错率均明显下降(P<0.05)。结论应用HFMEA可细化PIVAS工作流程,减少操作差错为临床用药提供了安全保障。     

医院冷链药品管理中的HFMEA和RCA联合应用价值探讨

目的 探讨医疗失效模式与效应分析（health care failure mode and effect analysis,HFMEA）和根本原因分析（root cause analysis,RCA）法在医院冷链药品管理中的联合应用效果。方法 根据追踪方法学原理,运用HFMEA方法评估医院冷链药品日常管理,列出医院冷链管理过程中可能出现的失效模式,并对其中的关键失效模式利用RCA法进行分析和评估,找出影响冷链药品安全的根本原因,实施改进措施并评估实施后的效果。结果 联合应用HFMEA和RCA后,医院冷链药品管理不良事件发生率均明显下降;影响冷链药品安全管理的风险优先数（risk priority number,RPN）值由369分下降到45分,冷链药品断链风险点由29处下降至4处,冷链闭环管理中存在的断链时间由190 min下降至12.5 min,改进前后比较差异具有统计学意义（P<0.05）。结论 将HFMEA和RCA联合应用于医院冷链药品的风险管理,可以提高医院冷链药品管理风险意识,降低药物不良事件发生率。     

基于失效模式与效应分析法的PIVAS医院感染风险管理策略研究

目的 建立医院静脉用药调配中心(pharmacy intravenous admixture services，PIVAS)感染风险监管机制，优化PIVAS医院感染管理策略，有效降低医院感染风险。方法 基于失效模式与效应分析法(failure mode and effect analysis，FMEA)对西安国际医学中心医院PIVAS进行医院感染风险识别及评估，查找出需要采取措施进行控制的重点风险，分析潜在失效模式的失效原因，制订相应的改进措施及改进周期，并对控制效果进行评价。结果 PIVAS医院感染风险管理体系包括建筑布局不合理、人员管理不符合要求、仪器及设备运行失效、操作流程不规范、清洁及消毒效果监测不合格5个方面32个风险点；其中有7个风险点需要采取措施进行控制，实施控制措施后，风险优先指数明显下降，风险得到有效控制。结论 基于FMEA对PIVAS进行医院感染风险识别及评估，建立PIVAS医院感染风险管理机制，可及时发现PIVAS潜在感染风险，降低了PIVAS医院感染相关不良事件发生的概率。     

医疗失效模式与效应分析在新生儿肠外营养液配置中的应用

目的降低新生儿肠外营养液配置的差错发生率。方法利用医疗失效模式与效果分析(HFMEA)创建新生儿肠外营养液的配置流程,分析新生儿肠外营养液配置过程中的失效模式并评估其风险因素,从医嘱审核、混合调配和复核3个环节入手,对各项工作流程进行改进,通过比较HFMEA实施前后配置流程中风险优先级数值评分和差错发生率评价实施效果。结果 HFMEA实施后,新生儿肠外营养液配置流程中风险优先级数值评分下降了71.25%,各环节差错发生率明显降低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论采用HFMEA对新生儿肠外营养配置各环节进行风险防范管理,可有效减少药物配置过程中差错发生率,保障新生儿用药安全。     

“瑞士奶酪模型”用于静脉用药配置中心差错风险管控

摘 要 目的：运用“瑞士奶酪模型”,分析静脉用药配置中心（PIVAS）发生的各类差错,找出工作中潜在的危险因素,实施整改,提高医疗质量,保障临床用药安全。方法: 建立“PIVAS瑞士奶酪模型”,回顾性分析我院PIVAS各个环节出现的差错,并提出相应的防范措施。比较实施前后PIVAS内部差错发生率与不合理医嘱发生率。结果: “瑞士奶酪模型”可有效杜绝工作中潜在危险因素的发生,实施后差错发生率与不合理医嘱发生率均较前有明显下降（P<0.05）。结论:“瑞士奶酪模型”可降低PIVAS差错风险,为该方法在医院药学服务中的全面应用提供了参考依据。     

医疗失效模式与效应分析结合根本原因分析在医院麻醉药品智能化管理中的应用

目的 探讨联合应用医疗失效模式与效应分析(health care failure mode and effect analysis,HFMEA)和根本原因分析(root cause analysis,RCA)在医院麻醉药品智能化管理中的应用效果。方法 成立分析小组,运用HFMEA在医院麻醉药品智能化管理流程图中列出潜在失效模式,并结合RCA分析评估其中的关键失效模式,确定根本原因,进而制定改进措施并评估实施后的效果。结果 改进措施实施后,8项潜在失效模式的风险指数优先值均明显下降(P<0.05);药师、医师、护士对医院麻醉药品智能化管理流程的满意度分别由(88.39±2.21)%上升至(98.04±0.51)%,(87.79±1.36)%上升至(97.55±1.24)%,(90.79±1.39)%上升至(95.68±1.30)%。结论 HFMEA结合RCA可以降低麻醉药品流弊风险、保障药品质量安全、减少调剂错误发生、确保麻醉药品临床合理使用。     

风险管理分析方法在医疗机构用药错误防范中的应用及实践

摘 要用药安全是患者安全的目标之一,防范用药错误是用药安全的主干内容。危害分析和关键控制点（HACCP）、失效模式与影响分析（FMEA）在医疗卫生领域有应用的先例,具备发展为用于用药错误防范的条件。经我院设计、实践,通过确定项目、建立小组、明确用药环节及用药错误类型、运用HACCP系统确立关键控制点、对HACCP进行FMEA、对评分较高环节进行防范方案改进、对改进方案进行实施及评估7步,进行用药错误防范的风险管理。结果表明该方法实施效果良好,且较为灵活实用,是适用于药品（尤其是高警示药品）风险管理的方法体系。     

失效模式和效应分析在住院药房药品调剂流程风险管理中的应用

目的 探讨失效模式与效应分析（failure mode and effect analysis,FMEA）在住院药房药品调剂流程风险管理中的应用效果,提高药品调剂质量。方法 对天津医科大学肿瘤医院住院药房口服药物调剂流程中各个环节进行FMEA,计算风险优先指数（risk priority number,RPN）。选出高风险等级的失效模式和中等风险等级中S≥4的失效模式,整理分析其失效原因,制定并实施改进措施。比较实施FMEA方法前后失效模式变化情况,分析改进效果。结果 住院药房药品调剂流程中共找出13个失效模式,其中高风险失效模式4项,极高风险失效模式2项。通过规范药物医嘱流程、优化HIS信息系统与摆片机对接执行程序、修订完善制度以及对药师、护士进行培训等方面干预,13项失效模式RPN均值由38降至15,降幅为60.53%。其中4项高等风险失效模式经改进后风险明显降低,且差异有统计学意义（P＜0.05）。结论 将FMEA应用于住院药房药品调剂流程风险管理,能够有效降低拆药过程药品损失、机器误差、HIS系统与摆片机信息对接失误和取药次数多、等候时间长等问题,提高药品调配的及时性和准确性,更好地服务于住院患者。     

基于FMEA的PIVAS不合理医嘱风险评估和管理

目的 降低PIVAS不合理医嘱率,减少住院输液风险。方法 应用医疗风险管理方法,识别PIVAS不合理医嘱产生的用药风险及可能导致危害的风险环节,并采用FMEA原理进行风险评估,改良工作环节,降低并控制风险。结果 对PIVAS不合理医嘱审核工作进行风险管理后,平均风险优先指数明显降低;不合理医嘱发生率明显下降,药师干预成功率明显提高;药师不合理医嘱的漏审率降低,相关人员风险意识也有所加强。结论 通过医疗风险管理有效降低了不合理医嘱率,减少了临床用药风险。     

儿童医院静脉药物配置中心常见不合理用药分析

目的对郑州大学附属儿童医院静脉药物配置中心常见不合理医嘱进行归纳分析。方法通过药师审核住院患者静脉用药医嘱,对静脉配置中心常见不合理医嘱进行收集、归纳和分析。结果常见不合理医嘱可以分为溶媒选择不当、药物浓度不当、药品选用不当、用药禁忌和处方录入错误。结论对静脉配置中心常见错误医嘱进行整理、分析和干预,降低了住院患者处方的错误率,提高了患者的用药安全。     

应用医疗失效模式与效应分析方法降低中药配方颗粒智能调配差错风险

目的:降低中药配方颗粒智能调配差错风险。方法:应用医疗失效模式与效应分析方法(HFMEA)对中药配方颗粒智能调配过程中的失效模式(FM)进行识别分析,对FM的严重程度、发生概率、可检测性进行量化评估,计算风险优先指数(RPN),将实施HFMEA前后的RPN进行配对t检验。结果:实施HFMEA措施后,影响中药配方颗粒智能调配的失效模式的RPN值由86分降到23分,下降了73%,(P=0.012),差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:HFMEA应用于中药配方颗粒智能调配差错的风险管理,可有效降低差错,保证用药安全。     

基于品管圈活动下构建PIVAS合理用药模式的实践与效果分析

目的 探讨基于品管圈活动建立PIVAS合理用药模式,提升PIVAS药师医嘱审核服务质量,促进临床合理用药。方法 通过医院信息管理(HIS)系统提取2014-2021年PIVAS 接收的医嘱,统计并分析不合理医嘱类型,运用品管圈的方法进行改进。结果 PIVAS合理用药模式形成制式流程,医嘱审核服务能力明显提升,其中,PIVAS不合理医嘱数量和百分比均逐年下降,不合理医嘱的每个类型也呈逐年改进。结论 通过创建PIVAS合理用药模式,形成PIVAS数字化审方准则,提升了我院药师医嘱审核专业技术水平,促进临床合理用药,药学服务质量得到明显提升, 确保了临床患者的用药安全。     

医院PIVAS电话咨询涉及问题分析及改进措施

目的：分析医院静脉用药集中调配中心（PIVAS）与临床科室电话咨询沟通中涉及的问题,探讨出现问题的原因,提出改进措施,提高工作效率,提升药学服务质量。方法：对我院2017年1月（改进前）PIVAS接收的电话咨询记录进行整理统计,分析问题及原因,提出并实施了优化PIVAS信息系统、建立微信通知平台、简化临床科室名称、统一时间处理不在PIVAS范围的无效医嘱、完善工作制度等改进措施。统计整理2017年2月15日至3月17日（改进后）的电话咨询数量,与改进前的数据进行对比。结果：PIVAS的电话咨询数量由改进前的1809例/月降至840例/月,其中医嘱作废下降率为61.54%;审核医嘱停药下降率为60.15%;成品输液分科差错下降率为59.62%。结论：通过优化PIVAS信息系统,实现了当日各批次医嘱查询互不影响、有效拦截不在PIVAS的医嘱、药品库存不足时及时提醒临床科室、简化临床科室名称降低了分科差错率、统一时间处理无效医嘱减少了患者出院处理无效医嘱的等待时间。总之,完善PIVAS相关制度,提高了药学人员的专业素养,减少了临床科室电话咨询频次。通过有效沟通,使PIVAS与临床科室互相了解,建立良好的合作关系,提高了工作效率。     

Implementation of a patient perception survey in a pharmacist-managed primary care clinic and analysis with a unique HFMEA method

ObjectiveTo develop and implement a patient-based pilot survey that measures patient perceptions regarding the quality of education given to them by clinical pharmacists in primary care clinics and to incorporate a unique method for analyzing the survey data.MethodsThe survey addressed 12 components of education within three categories: medication-related education, disease-related education, and delivery of education provided. The 12 components were repeated in two sections of the survey. Section 1 assessed patients' perceptions of pharmacist performance in each component, while section 2 measured patients' perceptions regarding the importance of each component of education. Results were analyzed with standard statistical techniques and an adaptation of the health care failure mode and effect analysis (HFMEA) process to identify areas of improvement that patients value most.ResultsThe survey was successfully developed and implemented, and results were analyzed with the HFMEA tool. A total of 60 patients completed surveys, with 75% (45 of 60) scoring an overall rating of excellent. Initial results from the HFMEA identified no areas of improvement. A secondary analysis was used to identify five areas for improvement, including (1) discussing adverse effects of medications, (2) discussing resources available, (3) providing benefits of treating medical problems, (4) answering questions completely, and (5) discussing goals of treatment.ConclusionA survey focused on pharmacist-driven education with primary care patients was successfully developed and implemented. The unique HFMEA tool implemented provided a means of prioritizing results for future quality improvements.