2022年7月，瑞士学者发表在《Lancet Infect Dis》的瑞士3家医院的一项开放标签、整群随机试验，评估了院内抗生素使用的交互式计算机决策支持的影响。

背景：抗生素管理的计算机决策支持系统（CDSS）有助于在抗生素合理处方中对医生进行辅助。然而，其对抗生素使用数量和质量的影响的高质量证据仍然缺乏。该研究旨在评估抗生素管理的计算机决策支持联合处方指标反馈能否减少住院患者的抗生素处方。

方法：计算机抗生素管理研究（COMPASS）是一项多中心、整群随机、平行组、开放标签、优越性试验，旨在评估多模式计算机抗生素管理干预能否有效减少住院患者抗生素的使用。成对配对后，使用在线随机序列生成器，将瑞士3家三级医院和二级医院的24个病房按照1:1的比例随机分配至CDSS干预或标准抗生素管理测量组。多模式干预由可提供抗生素治疗选择、时间、再评估支持和抗生素处方质量反馈的CDSS组成。首要结局为总体全身抗生素使用，测量方法为使用调整障碍负二项式混合效应模型确定的每次住院治疗天数。根据意愿治疗和符合方案进行分析。

结果：2018年10月1日~2019年12月31日，24个整群符合要求（日内瓦大学医院16个，提契诺地区医院8个），并随机分配至对照组或干预组。总体来说，干预组和对照组分别有4578/11384次（40.2%）和4142/9673次（42.8%）住院接受抗生素治疗。干预组每次住院未调整总体平均治疗天数略微少于对照组（每次住院3.2治疗天，SD 6.2 vs 3.5，SD 6.8；P<0.0001），接受抗生素的患者相似（7.9，SD 7.6 vs 8.1，SD 8.4；P=0.50）。调整混杂因素后，住院接受抗生素的几率无统计学显著性组间差异（干预vs对照的OR，1.12；95% CI，0.94~1.33）。对于抗生素暴露的住院，每次住院的治疗天数也相似（发病率比，0.98；0.90~1.07）。总体来说，3466/4578次（75.7%）任何抗生素处方的住院至少使用了1次CDSS，但是抗生素治疗的第1天，日内瓦仅1602/2721次（58.9%）住院。对于第1天未使用CDSS的患者，到使用CDSS的平均时间为8.9天。基于对1195张随机选择的图表进行的人工审查，调整混杂因素后，干预组显著性更频繁从静脉转到口服治疗（154/201（76.6%）vs 187/215（87%），+10.4%；OR，1.9；1.1~3.3）。干预组（388/2889（13.4%））比对照组（405/2390（16.9%））更少咨询感染性疾病专家（OR，0.84；0.59~1.25）。

结论：综合多模式计算机抗生素管理干预不会显著减少该研究的首要结局，即总体抗生素的使用。贡献因素为可能的不充分摄入、基线时相对较少的抗生素使用情况、入住病房和首次CDSS使用间的延迟。

（选题审校：应颖秋 编辑：丁好奇）
（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

参考资料：
Lancet Infect Dis. 2022 Jul 20;S1473-3099(22)00308-5
Impact of interactive computerised decision support for hospital antibiotic use (COMPASS): an open-label, cluster-randomised trial in three Swiss hospitals
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35870478/