【藥學筆記】醫療相關資料搜尋與實證醫學

身為一位藥師，在臨床上，常常會被病人問到關於藥物的相關問題，我們不可能記住所有藥物的使用劑量、機轉、副作用，但我們必須掌握查詢的技巧與方法，以利我們處理這些臨床問題。

這時候，實證醫學的能力就顯得特別重要，這將影響藥師對於資料可信度的判讀，也影響藥師整理這些資料的能力

 

臨床上，幾個最常遇到的問題

1、藥品的辨識

2、藥品的適應症

3、藥物不良反應

4、藥物交互作用

 

 

遇到藥品問題時，可採取的方式：

1、醫院本身的系統

2、藥品導向之參考書目、文獻（ex：Drug Information Handbook）

3、線上資料庫（ex：Pubmeb、Uptodate、Micromedex）

 

透過6S步驟取得實證資料（6S金字塔）

 最上層為System，只要輸入藥品資料，就可以馬上獲得資訊（最方便）；最下層是Study，就是原始資料庫，需要自己整理。

Prefilled data：被其他人評讀過的（被整理過的）：UpToDate、ACP journal club、Dynameb

Unfilled data（金字塔最下層）：尚未評讀過的，例如：Pubmed、Embase

通常都是先用Prefilled data，因為不太可能在臨床上遇到問題，跑去搜尋尚未整理過的資料，太花時間。但如果你需要的資訊沒有人整理過，那你也只能自己來整理。

 【注意】並非以證據等級來做區分，而是搜尋的方便性！

NNT與NNH的觀念

NNT（number needed to treat）：每治療幾個病人，就有1個因為這個介入而得到好處，因此值越小越好。例如NNT=5，代表每5個因為這個介入治療的人，就有1個因此得到好處。

NNH（Number needed to harm, NNH）：每治療幾個病人，就有1個因為這個介入而有副作用，因此值越大越好。例如NNH=5，代表每5個因為這個介入治療的人，就有1個因此產生副作用。

 

實證醫學（EBM）

實證醫學，簡單來說就是理論和與臨床經驗相輔相成。

 

5A原則

Ask形成問題

Acquire尋找證據

Appraisal 嚴格評讀

Application 臨床應用

Audit 評估並執行

 

Ask形成問題（考驗到藥師提到問出問題的技巧，也影響到搜尋資訊的能力），可以用5W1H的方式來提出問題。

 

PICO技巧

Patient病患

Intervention介入

Comparsion比較

Outcome結果

 

【補充】PICO屬於foreground questiond ，是前瞻性的。

 

瑞士起司理論（Swiss Cheese Model）

故事是這樣的：

瑞士起司在製造過程中會產生孔洞，如果把這些有孔洞的起司整齊的排在一起，正常情況下，每個起司的空洞位置都不同，光線穿透不過去，總會被起司沒有部份的地方擋住。只有在很極端的情況下，孔洞剛好連成一直線，才會讓光線透過去。

衍伸含意：

醫療疏失在許多步驟都＂剛好＂發生錯誤的時候，才導致最後的結果，並非單單一個員工或者系統發生錯誤，就會造成疏失。

這也衍伸一個觀念，當發生醫療疏失的時候，首先探究的是整個架構或SOP，有沒有哪個步驟可以做得更好？以減少疏失；而不是探究或者追究單一環節所產生的錯誤。