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문제 정의
- 9-11) 하지만, 항생제 처방 CDSS의 임상 효과를 규명한 국내 연구는 그리 많지 않으며, 선행 연구들은 주로 제한 항생제 사용에 초점을 두고 시행되었다.8,12) 이에 본 연구는 국내의 국립 병원에서 적용 중인 항생제 처방지원 프로그램이 항생제 처방과 사용량에 미치는 효과를 규명하고자 시도되었다.
- 본 연구에서 분석한 항생제 처방 지원 프로그램은 환자의 상태를 고려하여 의료진이 가장 적절한 항생제를 선택할 수 있는 항생제 목록을 제시하며 제한 항생제와 유보 항생제에 대한 가이드라인을 제시하는 기능을 가지고 있다. 항생제 처방 지원 프로그램은 항생제의 선택 경로를 다섯 가지로 적용하여 의료진의 사용성을 향상하고자 하였다. 즉 진단에 따라, 원인균에 따라, 예방적 사용 목적에 따라, 항생제의 클래스에 따라 그리고 소아를 위한 구강 제제에 따라 의료진이 접근하는 경로를 선택할 수 있도록 하였다.
- 2,8,12) 본 연구는 이 중에서 처방전달 시스템과 연계되어 있으며 항생제 처방이 필요한 원인에 따라 적절한 항생제를 추천하는 방식으로 처방을 지원하는 프로그램의 효과를 분석한 것이다.
- 항생제 처방을 지원하는 대다수 프로그램의 공통적인 중재는 정맥투여에서 구강 투여로 항생제를 전환하고, 광범위 항생제보다는 협범위 항생제를 사용하도록 권고하는 것이다.10) 본 연구에서 분석한 프로그램 또한 균 배양 검사 결과와 균이 배출된 부위에 따라 가장 적절한 항생제를 선택할 수 있는 추천 항생제를 제시하도록 설계되었다. 이러한 기능은 검체에서 배양된 균과 항생제 감수성 결과에 대한 보고에 기초하여 적절한 항생제를 권고하도록 설계된 ADVISE 프로그램의 효과를 고려할 때 중요한 기능이라 할 수 있다.
제안 방법
- 항생제 처방 지원 프로그램은 항생제의 선택 경로를 다섯 가지로 적용하여 의료진의 사용성을 향상하고자 하였다. 즉 진단에 따라, 원인균에 따라, 예방적 사용 목적에 따라, 항생제의 클래스에 따라 그리고 소아를 위한 구강 제제에 따라 의료진이 접근하는 경로를 선택할 수 있도록 하였다. 예를 들어, 진단에 따른 접근 경로를 선택하면 위장관계, 신경계, 호흡기계, 심장계, 안과계 등과 같은 인체 계통을 반영한 하위 분류가 나타나고, 특정 인체 계통을 선택하면 그에 따른 상세 진단 명을 제시함으로써 의료진이 진단 분류에 따라 가장 적절한 항생제 처방을 지원 받을 수 있도록 설계되었다(Fig.
- 연구를 수행하기 전에 E 대학교의 기관생명윤리심의위원회의 승인을 확보하였으며, 환자의 개인정보를 알 수 있는 데이터는 제외하고 추출하였다. 자료의 분석을 위하여 해당기간 동안에 입원한 16세 이상의 성인 환자 중에서 주사 항생제를 사용한 경험이 있는 환자를 대상으로, 생년월일, 성별, 진단명, 입원일, 퇴원일, 처방된 항생제 상품명, 1회 처방 용량, 1일 투약회수, 총 투여회수, 투약기간의 자료를 추출하였다. 약물 데이터베이스에서는 항생제 상품명, 성분명, 약품 관리 코드, 유보 및 제한 여부 등의 자료를 추출하였다.
- 약물 데이터베이스에서는 항생제 상품명, 성분명, 약품 관리 코드, 유보 및 제한 여부 등의 자료를 추출하였다. 더불어, DDD 분석을 위하여 성분명을 WHO/DDD index (2011)와 매핑하였으며, 다음과 같이 DDD 단위의 자료를 추가하였다: (dose of prescribed antibiotic in g) * (number of doses) / DDD conversion factor.
- DDD는 주성분별로 주요 적응증에 대하여 성인 1인이 1일 동안 복용해야 하는 평균 유지 용량을 의미하는데, 사용량 비교를 위한 기술적 단위이다. 항생제 사용량의 비교를 위하여 DDD/1,000-patients/day 단위를 사용하였다.
- 본 연구의 대상인 항생제 처방지원 프로그램은 선행 연구에서 11개의 제한 항생제에 대한 권고를 제공하는 프로그램,20) 항생제 내성 또는 항생제 과다 사용과 밀접하게 연관된 것으로 판단되는 급성 호흡기 감염(acute respiratory tract infection)에 관한 권고를 제공하는 두 개의 프로그램24,25)과는 달리 인체 시스템에 따른 대부분의 질환과 단일 기관에서 사용하고 있는 모든 항생제를 다루고 있다.
- 더불어, 특정 질환에 따른 항생제 사용량의 변화를 알아보기 위하여 폐렴 진단을 받은 환자를 대상으로 DDD 사용량 변화를 분석하였고, 그 결과는 Fig. 2와 같다. Carbapenems, 3세대와 2세대 cephalosporins의 DDD 사용량이 감소하였으나, 개인별 사용량에는 통계적으로 유의한 차이는 없었다.
- 즉, 광범위 항생제의 사용이 유의미하게 감소하였고 초기 치료를 협범위 항생제로 시작하거나 단계적 축소 치료가 효율적으로 발생한 결과에 의미를 부여할 수 있다.21) 본 시스템은 진단에 따른 경로는 인체 시스템에 따라 점차 세부적인 선택의 과정을 거쳐 적절한 항생제를 선택할 수 있도록 하였으며, 원인균에 따른 항생제 처방을 위한 경로에는 균 배양 검사 이력과 그 결과를 데시보드 형태로 제시하여 항생제 선택을 위한 의사결정에 참고할 수 있도록 구성하였다. 이러한 구성은 사용자의 활용성을 향상하기 위한 전략으로 고려되었다.
- 이러한 구성은 사용자의 활용성을 향상하기 위한 전략으로 고려되었다. 수술 환자에게 예방적 항생제가 부적합하게 투여된 경우에 수술부위의 감염 가능성이 유의하게 높게 나타난 연구 결과1)에 근거하여 본 시스템은 예방적 항생제의 적절한 사용을 위한 기능을 포함하였다.
- 과는 달리 인체 시스템에 따른 대부분의 질환과 단일 기관에서 사용하고 있는 모든 항생제를 다루고 있다. 따라서, 본 시스템을 사용하기 이전과 이후의 전체 항생제 처방과 사용량에 미치는 효과를 분석하였다. 전체 항생제 중에서 가장 많이 처방된 항생제는 cephalosporins, aminoglycoside이었고, 이는 입원한 환자에게 치료와 감염 예방을 위해 가장 많이 사용되는 항생제 계열이 cephalosporins과 aminoglycoside라는 사실과 일치한다.
- 해당 병원의 약품 관리 마스터에 DDD 관련 정보를 포함하고 있지 않았으므로, 기관 코드 ‘125704BIJ’에 해당하는 성분명 ‘cefazolin sodium’을 사용하여 ATC/DDD index의 코드 ‘J01DB04 cefazolin’과 매칭한 후 제시된 DDD 3 g을 적용하였다.
- 이에 대한 대안으로서 제시되는 항생제 중재의 임상효과를 평가 방식은 DDDs를 분석하는 것이다.21,27) 본 연구에서는 DDD/1000patients-day 단위로 항생제 사용량을 분석하였으며, 기관에서 관리하는 약물 코드와 WHO에서 배포한 ATC/DDD index의 코드를 매칭하여 DDD 정보를 구하였다. 해당 병원의 약품 관리 마스터에 DDD 관련 정보를 포함하고 있지 않았으므로, 기관 코드 ‘125704BIJ’에 해당하는 성분명 ‘cefazolin sodium’을 사용하여 ATC/DDD index의 코드 ‘J01DB04 cefazolin’과 매칭한 후 제시된 DDD 3 g을 적용하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 전자의무기록(electronic medical record; EMR) 시스템을 갖춘 500병상 규모의 1개 국립병원에서 2008년 1월부터 진료에 사용하고 있는 항생제 처방 지원 프로그램을 대상으로 시행하였다. 이 프로그램은 처방전달시스템(order communicating system; OCS)에 통합되어 있고 의사들이 항생제를 처방하고자 할 때 이 시스템의 도움을 받을 수 있다.
- 자료의 분석을 위하여 해당기간 동안에 입원한 16세 이상의 성인 환자 중에서 주사 항생제를 사용한 경험이 있는 환자를 대상으로, 생년월일, 성별, 진단명, 입원일, 퇴원일, 처방된 항생제 상품명, 1회 처방 용량, 1일 투약회수, 총 투여회수, 투약기간의 자료를 추출하였다. 약물 데이터베이스에서는 항생제 상품명, 성분명, 약품 관리 코드, 유보 및 제한 여부 등의 자료를 추출하였다. 더불어, DDD 분석을 위하여 성분명을 WHO/DDD index (2011)와 매핑하였으며, 다음과 같이 DDD 단위의 자료를 추가하였다: (dose of prescribed antibiotic in g) * (number of doses) / DDD conversion factor.
- 분석 대상은 주사 항생제 치료를 받은 16세 이상 성인 환자로 항생제 처방 지원 프로그램을 적용하기 이전인 2007년 1월 1일부터 12월 31일까지 4,406명과 프로그램을 적용한 이후인 2009년 1월 1일부터 12월 31일까지 4,278명이다. 이는 동일 기간인 2007년의 입원환자 8,735명 중에 50.
데이터처리
- 프로그램 적용 전후의 대상자 특성과 동질성 검증은 빈도와 백분율, 변수의 특성에 따라 X2 또는 T-test를 사용하였다.
- 프로그램 적용 전후의 대상자 특성과 동질성 검증은 빈도와 백분율, 변수의 특성에 따라 X2 또는 T-test를 사용하였다. 프로그램 적용 전후의 항생제 분류별 사용 분포의 차이 검증은 이분형로지스틱 회귀분석을 사용하여 odds ratio를 구하였고 프로그램 적용 전후의 항생제 분류별 사용기간의 차이 검증은 T-test 사용하였다. 더불어, 프로그램 적용 전후의 항생제를 치료를 받은 적이 있는 모든 환자에게 사용한 항생제 사용량과 폐렴 진단을 받은 환자에게 사용한 항생제 사용량은 DDD/1,000-patients/day 단위를 사용하여 구하였고, 개별 사용량 간의 차이 검증은 T-test를 사용하였다.
- 프로그램 적용 전후의 항생제 분류별 사용 분포의 차이 검증은 이분형로지스틱 회귀분석을 사용하여 odds ratio를 구하였고 프로그램 적용 전후의 항생제 분류별 사용기간의 차이 검증은 T-test 사용하였다. 더불어, 프로그램 적용 전후의 항생제를 치료를 받은 적이 있는 모든 환자에게 사용한 항생제 사용량과 폐렴 진단을 받은 환자에게 사용한 항생제 사용량은 DDD/1,000-patients/day 단위를 사용하여 구하였고, 개별 사용량 간의 차이 검증은 T-test를 사용하였다.
성능/효과
- 국내에서 적절한 항생제 사용을 위한 노력의 일환으로 적용하고 있는 방법에는 제한항생제를 관리하는 시스템 사용, 항생제에 대한 교육, 처방전달시스템에서 항생제 관리, 감염내과 의뢰, 특정 항생제에 대한 자동처방 중지 시스템 등이 있다.2) 특히 처방전달시스템과 전자의무기록 등의 병원 임상정보시스템이 광범위하게 사용되면서 투약 오류를 감소하고 안전한 약물 처방을 지원하는 약물-약물 상호작용, 약물상호작용에 따른 병용금기 약물, 신기능을 고려한 적정 약물 용량과 같은 임상의사결정지원 기능의 도입이 활성화되었다.2,7,8,13) 이와 더불어 항생제 처방을 지원하는 CDSS의 사용은 부적절한 항생제의 투여 감소, 항생제 처방 비율 및 사용량의 감소, 입원 기간의 단축과 같은 임상 효과를 가져온 것으로 나타났다.
- 2) 특히 처방전달시스템과 전자의무기록 등의 병원 임상정보시스템이 광범위하게 사용되면서 투약 오류를 감소하고 안전한 약물 처방을 지원하는 약물-약물 상호작용, 약물상호작용에 따른 병용금기 약물, 신기능을 고려한 적정 약물 용량과 같은 임상의사결정지원 기능의 도입이 활성화되었다.2,7,8,13) 이와 더불어 항생제 처방을 지원하는 CDSS의 사용은 부적절한 항생제의 투여 감소, 항생제 처방 비율 및 사용량의 감소, 입원 기간의 단축과 같은 임상 효과를 가져온 것으로 나타났다.9,14,15)
- 이 프로그램은 처방전달시스템(order communicating system; OCS)에 통합되어 있고 의사들이 항생제를 처방하고자 할 때 이 시스템의 도움을 받을 수 있다. 본 연구에서 분석한 항생제 처방 지원 프로그램은 환자의 상태를 고려하여 의료진이 가장 적절한 항생제를 선택할 수 있는 항생제 목록을 제시하며 제한 항생제와 유보 항생제에 대한 가이드라인을 제시하는 기능을 가지고 있다. 항생제 처방 지원 프로그램은 항생제의 선택 경로를 다섯 가지로 적용하여 의료진의 사용성을 향상하고자 하였다.
- 항생제를 사용한 기간의 평균은 시스템을 적용하기 이전에 6.09±5.48일에서 시스템을 사용한 이후에 5.85±5.51일로 통계적으로 유의하게 감소한 것으로 나타났다(p=.003).
- 2%에 해당한다. 프로그램을 적용하기 이전과 이후에 항생제를 치료를 받은 환자들의 평균 연령, 성별, 진료과와 수술 여부는 두 그룹 간에 통계적으로 유의한 차이가 없었으며 동질한 것으로 나타났다(Table 1).
- 20%) 순이었다. 프로그램을 적용한 이후에 cephalosporins과 fluroquinolones는 증가 양상을 보였고 penicillin과 aminoglycoside는 감소 양상을 보였다. 이러한 분포로 처방된 항생제 중에서 glycopetide, carbarpenems, 3세대 cephalosporins, 1세대 cephalosporins과 fluoroquinolones의 Odds Ratio (OR)는 유의하게 증가하였고, 광범위 penicillins, 베타락탐계 penicllins과 metronidazole의 OR은 유의하게 감소하였다(Table 2).
- 프로그램을 적용한 이후에 cephalosporins과 fluroquinolones는 증가 양상을 보였고 penicillin과 aminoglycoside는 감소 양상을 보였다. 이러한 분포로 처방된 항생제 중에서 glycopetide, carbarpenems, 3세대 cephalosporins, 1세대 cephalosporins과 fluoroquinolones의 Odds Ratio (OR)는 유의하게 증가하였고, 광범위 penicillins, 베타락탐계 penicllins과 metronidazole의 OR은 유의하게 감소하였다(Table 2).
- 003). 특히, 3세대 cephalosporins, 광범위 penicillins, aminoglycoside 항생제의 평균 사용기간이 통계적으로 감소한 것으로 나타났다. Glycopeptide 항생제의 평균 사용 기간은 8.
- 73 DDD/1,000-patients/day로 각각 감소하였다. 이 중에서 3세대 cephalosporins의 개인별 사용량 또한 통계적으로 유의하게 감소한 것으로 나타났다. DDD 사용량이 증가한 항생제 종류는 cabapenem이 30.
- 이 중에서 3세대 cephalosporins의 개인별 사용량 또한 통계적으로 유의하게 감소한 것으로 나타났다. DDD 사용량이 증가한 항생제 종류는 cabapenem이 30.16에서 39.55로, 1세대 cephalosporins이 13.24에서 24.16으로, 2세대 cephalosporins이 49.31에서 62.92 DDD/1,000-patients/day로 변화하였다. DDD 사용량이 증가한 항생제 중에 개인별 사용량에서는 cabapenem, 2세대 cephalosporins, fluoroquinolones, 베타락탐계 penicillins이 통계적으로 유의한 변화를 나타났다(Table 4).
- 92 DDD/1,000-patients/day로 변화하였다. DDD 사용량이 증가한 항생제 중에 개인별 사용량에서는 cabapenem, 2세대 cephalosporins, fluoroquinolones, 베타락탐계 penicillins이 통계적으로 유의한 변화를 나타났다(Table 4).
- 2와 같다. Carbapenems, 3세대와 2세대 cephalosporins의 DDD 사용량이 감소하였으나, 개인별 사용량에는 통계적으로 유의한 차이는 없었다. Fluoroquinolones 계열 항생제의 DDD 사용량은 1.
- 항생제 처방을 지원하기 위하여 모바일 기기를 이용하여 실시간으로 의사결정지원 서비스를 제공한 프로그램을 적용한 이후에 항생제 사용량이 유의하게 감소하였으며, 특히 β-lactamase-resistant penicillins과 vancomycin이 감소하였다.
- 항생제 처방을 위한 CDSS의 사용은 항생제 처방율의 변화를 가져오며, 시간이 경과할수록 점차 항생제 처방 비율이 감소한 것으로 나타났다.14) 본 연구에서도 항생제 처방 비율이 2007년에 50.
- 광범위 penicillins은 감염을 예방하거나 의심되는 상황에서 광범위하게 적용할 수 있는 항균제로서 자주 처방되므로, 항생제 사용의 적정성을 유지하기 위해 설계된 프로그램에 매우 민감한 것으로 해석된다.21) 이들 항생제를 처방받은 환자수는 본 시스템의 사용전과 사용후에 거의 비슷하였으나, 항생제 처방 기간이 감소하여 전체 항생제 사용량 감소에 기여한 것으로 해석할 수 있다.9) 본 연구의 프로그램은 제한 항생제를 관리하기 위하여 감염내과의 승인을 받은 후에 사용할 수 있도록 하였으며, 이로 인해 glycopetide의 DDD 사용량이 감소하였고 평균 투여 기간이 6.
- 21) 이들 항생제를 처방받은 환자수는 본 시스템의 사용전과 사용후에 거의 비슷하였으나, 항생제 처방 기간이 감소하여 전체 항생제 사용량 감소에 기여한 것으로 해석할 수 있다.9) 본 연구의 프로그램은 제한 항생제를 관리하기 위하여 감염내과의 승인을 받은 후에 사용할 수 있도록 하였으며, 이로 인해 glycopetide의 DDD 사용량이 감소하였고 평균 투여 기간이 6.82일로 유지된 것으로 나타났다. 선행 연구에서 vancomycin을 2차 제한 항생제로 분류하여 감염내과 의사가 승인한 기간 동안에만 사용하도록 설계된 단일 병원의 프로그램과 유사한 효과를 나타낸 결과이다.
- 또한, 본 연구에서는 폐렴 진단을 받은 환자의 항생제 사용량 변화를 고찰하였으나, 추후 특정 질환에서 연령별, 중증도별, 신기능별로 나누어 구체적인 효과에 대한 평가가 필요할 것이다. 두 번째는 DDD 사용량 분석에서 ATC/DDD index가 없는 항생제는 제외하였으므로, 모든 항생제의 사용량을 나타내지 못한다는 것이다. 위와 같은 제한 사항과 단일 기관에서 나타난 효과이기 때문에 본 연구의 결과를 전체에 적용하는 데에는 한계가 있으나, 항생제의 처방의 적절성 향상을 위한 항생제 처방 지원 프로그램의 효과를 시사하고 있으며 향후 항생제 처방 CDSS 도입 시에 근거자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
- 따라서, 본 시스템을 사용하기 이전과 이후의 전체 항생제 처방과 사용량에 미치는 효과를 분석하였다. 전체 항생제 중에서 가장 많이 처방된 항생제는 cephalosporins, aminoglycoside이었고, 이는 입원한 환자에게 치료와 감염 예방을 위해 가장 많이 사용되는 항생제 계열이 cephalosporins과 aminoglycoside라는 사실과 일치한다.26)
후속연구
- 본 연구는 항생제 처방 지원 프로그램이 임상에 적용하기 이전과 이후의 2년간의 시계열 임상 자료를 분석하여 비교하였으며, 의료기관이나 의료진들이 CDSS를 도입하고자 할 때 기초 자료로 활용될 것을 기대한다.
- 본 연구를 통하여 항생제 처방 지원 프로그램이 일부 광범위 항생제와 제한 항생제의 사용량 감소에 기여한 것으로 나타났으나, 몇 가지 제한점을 갖고 있다. 첫째는 본 연구는 항생제의 사용 기간과 사용량을 분석한 결과로서, 프로그램을 사용한 이후에 항생제 내성률의 변화 또는 부적절한 항생제 처방율의 변화와 같은 항생제 처방의 질적인 측면의 분석이 이루어지지 않았다는 것이다. 선행 연구에서 적절한 항생제 처방을 지원하는 시스템을 적용한 이후에 특정 균에 대한 내성과 항생제 사용량 간에 유의한 변화가 나타난 결과3), 30)를 고려할 때에 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다.
- 첫째는 본 연구는 항생제의 사용 기간과 사용량을 분석한 결과로서, 프로그램을 사용한 이후에 항생제 내성률의 변화 또는 부적절한 항생제 처방율의 변화와 같은 항생제 처방의 질적인 측면의 분석이 이루어지지 않았다는 것이다. 선행 연구에서 적절한 항생제 처방을 지원하는 시스템을 적용한 이후에 특정 균에 대한 내성과 항생제 사용량 간에 유의한 변화가 나타난 결과3), 30)를 고려할 때에 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 본 연구에서는 폐렴 진단을 받은 환자의 항생제 사용량 변화를 고찰하였으나, 추후 특정 질환에서 연령별, 중증도별, 신기능별로 나누어 구체적인 효과에 대한 평가가 필요할 것이다.
- 선행 연구에서 적절한 항생제 처방을 지원하는 시스템을 적용한 이후에 특정 균에 대한 내성과 항생제 사용량 간에 유의한 변화가 나타난 결과3), 30)를 고려할 때에 추가 연구가 필요할 것으로 사료된다. 또한, 본 연구에서는 폐렴 진단을 받은 환자의 항생제 사용량 변화를 고찰하였으나, 추후 특정 질환에서 연령별, 중증도별, 신기능별로 나누어 구체적인 효과에 대한 평가가 필요할 것이다. 두 번째는 DDD 사용량 분석에서 ATC/DDD index가 없는 항생제는 제외하였으므로, 모든 항생제의 사용량을 나타내지 못한다는 것이다.
- 두 번째는 DDD 사용량 분석에서 ATC/DDD index가 없는 항생제는 제외하였으므로, 모든 항생제의 사용량을 나타내지 못한다는 것이다. 위와 같은 제한 사항과 단일 기관에서 나타난 효과이기 때문에 본 연구의 결과를 전체에 적용하는 데에는 한계가 있으나, 항생제의 처방의 적절성 향상을 위한 항생제 처방 지원 프로그램의 효과를 시사하고 있으며 향후 항생제 처방 CDSS 도입 시에 근거자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
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