Клиническая картина и механизм многих межлекарственных взаимодействий хорошо описаны в инструкциях по медицинскому применению лекарственных препаратов, в типовых клинико-фармакологических статьях, интернет-ресурсах, посвященных применению ЛС. Поэтому подавляющее большинство МВ можно предотвратить, если своевременно распознать потенциально опасную комбинацию ЛС и принять активные меры в виде изменения тактики ведения пациента. Своевременное обнаружение таких комбинаций может повысить эффективность и безопасность фармакотерапии.
Автоматизация процесса проверки на МВ может существенно повысить безопасность применения ЛС путем улучшения распознавания их потенциально опасных комбинаций и своевременного предупреждения врача о возможных МВ [1, 2]. Современный подход к решению проблемы своевременного обнаружения потенциального МВ и предупреждения развития НПР в лечебно-профилактическом учреждении (ЛПУ) предусматривает использование автоматической проверки лекарственных назначений в системах электронных врачебных назначений.
Преимущества систем автоматической проверки лекарственных назначений:
- они позволяют врачу добавлять, отменять назначенные ЛС, изменять лекарственные назначения;
- с помощью модулей проверки лекарственных назначений можно автоматизировать рутинный процесс проверки на МВ;
- проверка на МВ осуществляется «на лету», т.е. во время назначения ЛС;
Существующие алгоритмы автоматизированной проверки медикаментозных назначений на МВ основаны на составлении всех возможных пар ЛС (при этом используются международные непатентованные наименования ЛС, а все действующие вещества комбинированных лекарственных препаратов проверяются раздельно), последующем поиске составленных пар в базе данных о МВ и представлении результата в виде диалогового окна. Ключевым компонентом подобных систем поддержки принятия решений являются базы данных о МВ, от качества которых зависит эффективность автоматизированной проверки лекарственных назначений.
В инструкциях по медицинскому применению ЛС не всегда содержится информация о МВ, позволяющая врачу принять решение о дальнейшей тактике ведения пациента. Поэтому для эффективного функционирования систем проверки на МВ необходимы специальные базы данных, в которых содержится информация о взаимодействующих веществах, клинических эффектах данного взаимодействия и рекомендации по тактике ведения больных и, кроме того, все взаимодействия ранжируются по степени клинической значимости или опасности для пациента. Однако информация в этих базах данных не должна противоречить инструкции по медицинскому применению ЛС.
Некоторые базы данных представлены в Интернете в свободном доступе (например, Drug Interaction Checker и Multi-Drug Interaction Checker), но многие доступны только по платной подписке (Drug-Reax) либо к ним нет доступа через Интернет и они распространяются на бумажных и электронных носителях (Stockley'sDrugInteractions, DrugInteraction Facts).
Несомненные достоинства баз данных о МВ - возможность получения актуальной информации (некоторые базы обновляются ежедневно), ранжирование МВ по уровню клинической значимости или риску для пациента, наличие конкретных клинических рекомендаций, следуя которым можно предупредить развитие взаимодействия. В некоторых базах (Lexi-Interact, Drug-Reax) МВ ранжируются не только по риску для пациента, но и по уровню доказательной базы данного взаимодействия.
Базы Lexi-Interact и Drug-Reax предоставляют информацию о времени начала взаимодействия, что в некоторых клинических ситуациях может помочь выявить причину НПР. Немаловажной характеристикой баз данных о МВ является ее оперативное обновление.
Существующие базы данных о МВ работают по схожему с системами автоматической проверки алгоритму. Врач вводит список ЛС, назначенных пациенту, и система попарно проверяет назначения в базе. При обнаружении потенциального взаимодействия на экран выводится информация о взаимодействии, уровне его значимости, дальнейшей тактике ведения пациента. Как уже было сказано, в разных базах используются разные системы ранжирования потенциальных МВ. МВ могут ранжироваться по степени риска для пациента, тяжести клинических последствий, уровню доказательной базы, на основе которой включена информация о взаимодействии. Ресурсы по МВ могут различаться режимом доступа (бесплатный, платный), частотой обновления информации. Некоторые базы взаимодействий содержат ссылки на рандомизированные клинические исследования и другие публикации, на основании которых группа экспертов разрабатывает тактику ведения пациентов, ранжирует потенциальные взаимодействия.
Для системы проверки межлекарственных назначений на возможные МВ целесообразно взять за основу обновляемую базу знаний, в которой МВ ранжированы по степени опасности для пациента возможных НПР и представлены ссылки на источники литературы, подтверждающие возможность таких реакций. Знание времени развития НПР после совместного назначения ЛС в некоторых случаях помогает врачу установить причинно-следственную связь между назначением ЛС и НПР при ретроспективном анализе лекарственных назначений (например, на догоспитальном этапе), поэтому следует отдать предпочтение базам данных, в которых содержится информация о времени начала развития НПР.
Практическому использованию систем препятствуютряд недостатков и обстоятельств, сопряженных с их применением [3]: 1. Частое вмешательство в процесс назначения ЛС. 2. Невосприимчивость предупреждений о МВ. 3. Недостаточная стандартизация уровней клинической значимости МВ в коммерческих базах знаний
Таким образом, опыт использования автоматизированного анализа врачебных назначений для прогнозирования МВ позволит использовать этот важный инструмент оптимизации фармакотерапии максимально эффективно.