杨文月，李晓利，李 倩，张永梅，刘海军，温正旺

（河北省邯郸市第一医院，河北 邯郸 056002）

药品调配差错是指调配的药品与医嘱有一处或多处不一致的情形［1］。11%的医疗不良事件是由调配差错引起的［2］。在调配实践中，执行调配动作的客体是药师，而支配药师调配动作是药师的思维，绝大多数差错的行为都源于信息加工的错误［3］。目前，国内调配差错的研究止步于药房布局、人力资源、奖罚措施、标签提醒等［4-5］，显然无法满足差错原因研究的需要。本研究中利用心理学家Wichens的信息加工模型［6］设计差错登记表，通过分析登记数据，从信息加工的角度改进调配工作，并进一步验证了措施的有效性。现报道如下。

1 资料与方法

1.1 资料收集

住院药房差错数据是由复核药师在核对时发现并登记，为调配内差错。统计我院住院药房2016年下半年和2017年上半年的差错，为保证实验具有可比性，在科室人员安排上保持一致，排除差错的外在因素，如软件方面医院操作系统、硬件方面等影响因素。

1.2 差错登记表的设计

1992年，心理学家Wichens提出的信息加工模型是心理学中研究认知错误发生机制的重要理论工具之一［6］，广泛应用于航空安全、煤矿安全、核安全等领域［7］，详见图1。该模型中，药师可被看作一个信息处理器，药品调配即信息加工处理的过程，药师对处方信息进行接收和分析，形成“决策与计划”，即“取药指令”，并完成行为输出；调配差错的发生主要表现为对处方信息的分析错误，从而形成错误的“取药指令”或“取药指令”准确但在执行阶段产生错误。

图1 Wichens的认知模型（信息处理模型）

为便于统计，将差错类型分为数量差错、品规差错、品种差错。数量差错是指多取、少取和漏取，品规差错是指剂型、规格、产地与摆药单不符，品种差错指是药品通用名称与摆药单不符。从信息加工的角度把差错原因分为信息识别、信息处理（决策与计划）、信息执行和信息核对4个方面。详见表1。

表1 调剂差错原因的分类和编号

1.3 分组

把调配差错的类型和原因进行统计，并根据统计结果分析差错发生原因，进而对摆药单和药品标签进行优化，以整改前（2016年下半年）的差错数据为对照组，以整改后（2017年上半年）的差错数据为试验组。

1.4 统计学处理

采用SPSS 13.0统计学软件分析，数据资料采用 χ2检验。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果与分析

2.1 差错原因统计

我院住院药房2016年下半年差错数据统计结果显示，调配差错共476例，数量差错306例（64.28% ），品规差错 79 例（16.60% ），品种差错 92 例（19.32% ）。由表2可知，44%的数量差错由信息处理阶段的算错（B1）导致，54%的品规差错是由信息识别阶段的忽略药品信息（A3）导致，48%的品种差错由信息识别阶段的看错药品信息（A2）导致，42%由信息执行阶段的包装、位置、药理作用相似（C2，C3，C4）所致。

表22016年下半年药品调剂差错原因构成比（%）

2.2 调配差错发生机制分析与改进

数量差错：306例数量差错中，44%是由信息处理过程中的算错（B1）导致。药师在信息分析时不仅需要“检索”药品的名称、包装、药位等信息，还需要对取药数量进行运算，对于不易计算的数量就会出现差错。如注射用益气复脉（冻干）规格为8支/盒，若取34支需要经过“复杂”的运算。因此，降低数量差错可从降低信息处理负荷和代替计算两方面改进。为摆药单添加货位编码，并按货位顺序打印，把药品的数量直接换算成“X盒Y支”，可明显减少药师的信息处理量、省去换算环节，药师只需“看对”“数对”即可。

品规差错：由表2可知，54%的品规差错是由信息识别阶段的忽略药品信息（A3）所致。如小牛去血清注射液（奥德金）有0.2 g和0.4 g 2种规格，药师往往只接受“奥德金”的字段信息而忽略了0.2 g/0.5 g的规格信息，从而形成错误的“取药指令”，必然导致错误的调配行为。针对这类调配差错，标签提醒属于末端提醒，往往难以奏效，应在摆药单的药品名称右面加注一列帮助药师辨别的字段，如奥德金在小规格的后面标注“小▲”，大规格后面标注“大■”；如奥美拉唑注射剂（40 mg，江苏奥赛康药业）、奥美拉唑注射剂（40 mg，阿斯利康制药）有2个产地，标注“注意产地！”，提醒药师在读取摆药单信息时提高警惕，这样可提高信息识别的准确率，降低差错。

品种差错：48%的品种差错是由信息识别阶段的看错药品信息（A2）导致，42%是由信息执行阶段的相似性错误（C2，C3，C4）所致。2种药品的相似度越高越容易出现调剂差错，如名称相似、位置相似（如药位都在左上角）、包装相似、药理作用相似等。此类差错采取的措施就是降低药品之间的“相似度”，对于名称相似的药品，在摆药单药品名称后加一列标注，如头孢替安（含碳酸钠）与头孢他啶（含碳酸钠），在头孢替安（含碳酸钠）后注“替安”，头孢他啶（含碳酸钠）后注“他啶”；对于外包装相似的药品，药师在取药时，往往只通过药品外包装进行种类的判断而忽略药品名称，药品名称在药盒上并不显著，把药师易忽略的药品名称关键字直接印制在标签上（提高信息强度）［8］。

2.3 整改措施有效性分析

整改前后差错数据统计结果见表3和表4。由表3可知，A2（看错药品名称、产地、规格、剂型），A3（忽略药品规格，产地，剂型），B1（算错取药数量），C2，C3，C4（包装相似、位置相似、药理作用相似导致取错）经过整改后，较整改前有改善（P＜0.05）。数量差错、品规差错、品种差错较整改前有改善（P＜0.05）。

表3 整改前后差错原因数据比较［例（%）］

表4 整改前后差错数据比较［例（%）］

3 讨论

Wichens认知模型可为调配差错等人因差错的分析提供理论模型，利用该模型对差错登记表进行设计，并得到改进措施（即计划和实施），然后通过数据对比，分析检验措施的有效性，形成经验并进行推广，最终形成降低调配差错的方法。

住院药房药师调配工作负荷大（人均3万元/天），而且科室取药较集中，所以药师在调剂过程中的信息加工极易出现错误。根据Wichens信息加工模型可以看出药师在信息分析、决策与计划、执行和记忆方面都要占用“注意力”，“注意力”反映药师的信息处理负荷量，药位码和数量换算极大地降低了信息处理负荷［9］，可有效提高调配工作效率和降低调配差错。

此外，10% ～21%（B2）的差错是由于记忆不准确导致，应建立本科室的易混淆药品目录，包括一品多规（剂型、含量、产地）和名称相似药品，并要求药师强化记忆，是降低易混淆药物调配差错的有效措施。6%（B3）的差错由于调配被打扰所致，合理安排工作，科室预约取药，创造有条不紊的工作秩序，避免调剂药师的短期记忆被干扰。70% ～90%（D1）的差错是没有自我核对导致的，自我核对在减少调剂差错中占举足轻重的地位。另外，可通过计算机技术降低差错，如电子扫码技术降低品规和品种差错［10］，自动摆药机技术既可节省人力，又可降低差错［11］。

综上所述，Wichens认知模型有助于差错分析和改进，具有很好的理论意义，基于Wichens认知模型的改进措施，可明显降低调配差错。另外，Wichens认知模型亦可广泛应用于医疗、生产等各个领域，尤其是适用于医院医疗核心制度的查对制度。