Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Богданова В.О.

ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России;
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии» Минздрава России;
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» Минобрнауки России

Голикова О.С.

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии» Минздрава России

Кудрина В.Г.

ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава России;
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» Минобрнауки России

Долгушева Ю.А.

ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова» Минобрнауки России;
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии им. академика Е.И. Чазова» Минздрава России

Межлекарственные взаимодействия в клинической практике: обзор литературы и SWOT-анализ

Авторы:

Богданова В.О., Голикова О.С., Кудрина В.Г., Долгушева Ю.А.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1144 раза


Как цитировать:

Богданова В.О., Голикова О.С., Кудрина В.Г., Долгушева Ю.А. Межлекарственные взаимодействия в клинической практике: обзор литературы и SWOT-анализ. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2024;46(3):124‑130.
Bogdanova VO, Golikova OS, Kudrina VG, Dolgusheva YuA. Drug-drug interactions in clinical practice: a literature review and SWOT analysis. Medical Technologies. Assessment and Choice. 2024;46(3):124‑130. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/medtech202446031124

Рекомендуем статьи по данной теме:

Введение

Межлекарственные взаимодействия (МЛВ) возникают в результате совместного приема двух и более лекарственных средств (ЛС) и приводят к изменению фармакодинамики (т.е. усилению или ослаблению действия одного из принимаемых ЛС) или фармакокинетики (изменению процессов абсорбции, распределения, метаболизма и выведения ЛС из организма).

Частота выявления клинически значимых МЛВ, по данным различных исследований, составляет от 17,17 до 26% [1, 2], в российской популяции госпитализированных пациентов — от 8 до 27% [3]. К негативным последствиям МЛВ относятся развитие нежелательных реакций (НР), увеличение частоты и длительности госпитализаций, увеличение смертности, необходимость дополнительных затрат на оказание медицинской помощи.

Понимание механизмов развития МЛВ и их влияния на терапевтические результаты играет ключевую роль в разработке эффективных инструментов минимизации НР.

Цель обзора — проанализировать отдельные аспекты МЛВ: назначение комбинированной лекарственной терапии для достижения терапевтического эффекта в определенных клинических ситуациях; персонализированный подход к назначению ЛС в условиях полифармации; угрозы и последствия МЛВ и НР и доступные практикующим врачам способы их минимизации.

Методология

Поиск информации о МЛВ проведен в библиографических базах данных PubMed, Embase, Web of Science с использованием поисковых запросов на русском и английском языках: лекарственные взаимодействия/межлекарственные взаимодействия (drug interaction/drug-drug interactions), полифармация/полипрагмазия (polypharmacy), неблагоприятные побочные реакции (adverse drug reactions/adverse drug event), смертность (mortality). Глубина поиска составила 31 год. Полученные данные проанализированы в соответствии с методологией SWOT (strength-weaknesses-opportunities-threats)-анализа: выявление факторов внутренней и внешней среды, организация и разделение их на четыре категории (табл. 1).

Таблица 1. Характеристика SWOT-анализа

Факторы внутренней среды (аспекты, связанные непосредственно с лекарственными препаратами)

Факторы внешней среды (аспекты комплексной лекарственной терапии, системы здравоохранения)

Сильные стороны/Strengths

Слабые стороны/Weaknesses

Возможности/Opportunities

Угрозы/Threats

Примечание. SWOT — strength-weaknesses-opportunities-threats.

Сильные стороны межлекарственных взаимодействий

Синергизм лекарственных средств. Совместное назначение нескольких ЛС с риском развития МЛВ может использоваться преднамеренно для усиления фармакологического действия при неэффективности монотерапии. Например, добавление к 5-фторурацилу кальция фолината или цитостатических препаратов способствует увеличению клинической эффективности и, несмотря на одновременное увеличение риска токсичности, используется в ряде схем химиотерапии [4, 5]. К области применения синергичного фармакодинамического взаимодействия ЛС относится создание комбинированных препаратов (например, фенотерол+ипратропия бромид, розувастатин+эзетемиб и др.).

Знание медицинскими работниками потенциально опасных и противопоказанных комбинаций лекарственных средств. Официальная инструкция по применению ЛС или общая характеристика лекарственного препарата (ОХЛП) содержит раздел «Противопоказания к применению», в котором указаны недопустимые комбинации ЛС. К примеру, совместное применение терфенадина и кетоконазола [6] или ивабрадина и дилтиазема [7] может привести к развитию потенциально фатальных аритмий, что отражено в ОХЛП данных препаратов. Изучение и соблюдение ОХЛП при назначении лекарственной терапии может существенно снизить риск развития НР [3].

Фармакогенетическое тестирование. Фармакогенетическое тестирование (ФГТ) — это одна из технологий персонализированной медицины, которая представляет собой определение однонуклеотидных полиморфизмов генов, кодирующих белки, которые участвуют в процессах фармакокинетики и/или фармакодинамики ЛС [8]. В основе ФГТ лежит полимеразная цепная реакция (ПЦР), источником ДНК является биологический материал пациента (преимущественно кровь, реже слюна).

В зависимости от вида носительства однонуклеотидных полиморфизмов выделяют несколько групп фенотипов пациентов [8]:

— ультрабыстрые и быстрые метаболизаторы (Ultrarapid, rapid metabolizer — UM, RM). Носительство данного фенотипа обусловливает неэффективность терапии при назначении средних терапевтических доз за счет ускорения метаболизма ЛС;

— нормальные или экстенсивные метаболизаторы (Normal metabolizer, NM). Ввиду неизмененного метаболизма ЛС коррекция режима дозирования или выбор альтернативной схемы лечения не требуются;

— промежуточные метаболизаторы (Intermediate metabolizer, IM). Данный фенотип характеризуется умеренно сниженным метаболизмом ЛС, что может приводить к развитию НР;

— медленные метаболизаторы (Poor metabolizer, PM). За счет значительного снижения метаболизма ЛС необходима коррекция режима дозирования или выбор альтернативной схемы терапии.

Генетические полиморфизмы могут оказывать влияние не только на индивидуальный фармакологический ответ на конкретное ЛС, но и на развитие МЛВ «лекарство—ген», «лекарство—лекарство—ген». Если ЛС является субстратом нескольких ферментов CYP450, то ингибирование основного фермента (пути) метаболизма будет приводить к элиминации по дополнительному метаболическому пути. Например, у промежуточных метаболизаторов CYP2C19 *1/*2, *1/*3, *2/*17 лансопразол может приводить к замедлению метаболизма варфарина при совместном приеме и повышению риска геморрагических осложнений [9].

Механизм развития МЛВ «лекарство—лекарство—ген» имеет два аспекта: фенотип со сниженным метаболизмом (IM, PM) и ингибирование одним ЛС второстепенного метаболического пути другого ЛС. К примеру, ко-тримоксазол является ингибитором фермента CYP2C9, а венлафаксин — субстратом CYP2C9/2C19/3A4. У промежуточных метаболизаторов CYP2C19 *1/*2, 1/*3, *2/*17 вероятно замедление метаболизма венлафаксина за счет фенотипа IM CYP2C19 и дополнительного ингибирования ко-тримоксазолом альтернативного пути метаболизма с участием CYP2C9.

Частота выявления МЛВ «лекарство—ген» и «лекарство—лекарство—ген» составляет 15—25% и 19—22% соответственно [9]. Проведение ФГТ перед началом лекарственной терапии позволяет предположить индивидуальный фармакологический ответ на конкретный ЛП и риск развития МЛВ «лекарство—ген», «лекарство—лекарство—ген» [9].

Слабые стороны межлекарственных взаимодействий

Увеличение риска развития межлекарственных взаимодействий и нежелательных реакций у пациентов определенных групп

Наличие двух и более хронических заболеваний различного генеза, не имеющих патогенетической связи, принято считать мультиморбидностью [10]. Количество мультиморбидных пациентов увеличивается с возрастом: среди пациентов старше 74 лет распространенность мультиморбидности составляет 67%, в возрасте 60—74 лет — 47%, а в группе пациентов младше 60 лет — 28% [11]. В то же время мультиморбидность подразумевает назначение нескольких ЛС, что является фактором риска полифармации и развития НР [12]. Так, при назначении ≤5 ЛС частота НР составляет до 5%, в то время как назначение ≥6 ЛС увеличивает этот риск пятикратно до 25% [3, 13]. В группе пожилых пациентов распространенность полипрагмазии на амбулаторном этапе достигает 65,1%, при этом каждое дополнительно назначенное ЛС пациентам ≥85 лет увеличивает риск смертности на 3% [14]. Отдельно следует отметить ЛС, которые повышают риск падений и травматизации у пожилых пациентов: к группе высокого риска относятся психотропные препараты, антидепрессанты, миорелаксанты и другие [3]. Применение у пожилых пациентов ЛС с антихолинергической активностью, помимо увеличения риска падений (периферические НР), также усугубляет когнитивный дефицит и риск деменции (центральные НР) [3, 15, 16].

Дополнительные взаимодействия лекарственных средств. Изменения фармакокинетики или фармакодинамики ЛС могут происходить в результате взаимодействий с алкоголем, растительными препаратами, компонентами табачного дыма. К примеру, употребление некоторых овощей, содержащих витамин K (брокколи, капуста, петрушка, шпинат), может снижать антикоагулянтный эффект варфарина, а клюквы — за счет ингибирования CYP2C9 усиливать и приводить к повышению международного нормализованного отношения (МНО) [17].

Угрозы и последствия межлекарственных взаимодействий

Каскады лекарственных назначений. Последовательный процесс назначения второго ЛС с целью купирования НР первого считается каскадом лекарственных назначений. Выделяют преднамеренный каскад, когда назначение второго ЛС необходимо для лечения развившейся НР (например, назначение перорального ванкомицина для терапии антибиотико-ассоциированного колита вследствие антибактериальной терапии цефтриаксоном) и непреднамеренный каскад, когда НР трактуется врачом как самостоятельное патологическое состояние без учета предшествующего приема ЛС. Примером предотвратимого каскада является назначение противопаркинсонических препаратов для купирования экстрапирамидных расстройств при длительном применении метоклопрамида. В данном случае не допустить развитие каскада позволит назначение домперидона вместо метоклопрамида, который не проникает через гематоэнцефалический барьер и не вызывает данных НР [18].

Проблемы преемственности и согласованности при применении лекарственных средств

Распространенность предотвратимых НР среди пациентов, которые обращались в отделения неотложной помощи, по данным различных исследований составляла 12,3—40,4% [19, 20], среди пациентов стационара — 32,3% [21]. К предотвратимым причинам НР относятся ошибки при выписывании ЛС, несоответствие лекарственных назначений ОХЛП, расхождения или неполный сбор фармакологического анамнеза [22].

Клинические рекомендации и стандарты оказания медицинской помощи в рамках одной нозологии. В большинстве клинических рекомендаций диагнозы рассматриваются как отдельные единицы без учета сопутствующей патологии. Мультиморбидный пациент вынужден взаимодействовать с врачами различных профилей, что в результате увеличивает риск ошибок при выписывании ЛС, полифармации и НР [12]. Кроме того, с увеличением количества назначенных ЛС снижается приверженность пациента к многокомпонентной терапии: отсутствие приверженности к лечению у пожилых пациентов отмечено в 25—75% случаях [23].

Увеличение смертности и экономических затрат. В проспективном исследовании на базе Ливерпульской университетской больницы НР, которые имели возможную или вероятную связь с МЛВ и стали прямой причиной госпитализации, наблюдались в 29,4% случаев. В 1,8% случаев НР стала непосредственной причиной летального исхода [20]. По данным метаанализа, включавшего 48 исследований, смертность от НР составляла 0,03% для всех возрастных групп и 0,27% для группы пожилых пациентов [24]. Помимо прямого вреда здоровью пациентов и увеличения смертности, МЛВ и НР связаны с увеличением денежных затрат на оказание медицинской помощи. Общие затраты на госпитализацию в результате НР составляли 12,3% от всех случаев госпитализации в течение месяца [20], а затраты на лечение одного случая возрастают в среднем на 2—3 тыс. долларов [20, 25].

Возможности минимизации межлекарственных взаимодействий

Депрескрайбинг. Процесс постепенного снижения дозы или отмены ЛС называется депрескрайбингом [26]. В нем можно выделить 4 последовательных этапа [27]:

1) сбор анамнеза жизни, уточнение всей сопутствующей патологии;

2) сбор фармакологического анамнеза:

— уточнение всех ЛС (в том числе безрецептурных), которые принимает пациент, и пищевых добавок;

— критический анализ каждого назначенного ЛС на предмет наличия показаний к применению, отсутствия противопоказаний;

— выявление клинически значимых МЛВ, каскада назначений ЛС и составление рекомендаций по коррекции лекарственной терапии или мониторингу ее безопасности.

3) мультидисциплинарное обсуждение и принятие окончательного решения о списке ЛС для последовательной отмены, обсуждение плана коррекции с пациентом;

4) оценка приверженности пациента к измененной терапии, клинического ответа и отсутствия НР.

Депрескрайбинг позволяет оптимизировать лекарственную терапию за счет уменьшения необоснованной полифармации и активно используется при ведении пациентов с онкологическими заболеваниями [28, 29].

Использование специализированных методик. Для осуществления депрескрайбинга и минимизации НР могут использоваться ограничительные перечни, специализированные шкалы и прогностические модели (табл. 2).

Таблица 2. Инструменты минимизации риска развития неблагоприятных побочных реакций

Методики триггеров НР (выявление внутрибольничных осложнений путем ретроспективного анализа случайной выборки историй болезни)

Методика глобальной оценки триггеров нежелательных событий (Global Trigger Tool, GTT)

Триггеры развития НР института безопасной фармакотерапии (Institute for Safe Medication Practices, ISMP)

Ограничительные перечни ЛС в гериатрии (использование списков ЛС, потенциально не рекомендованных к применению)

Критерии Бирса

Screening Tool Of Older People’s Prescriptions (STOPP)/ Screening Tool to Alert to Right Treatment (START) — критерии

Специализированная шкала оценки риска НР

Шкала GerontoNet для стратификации риска НР у госпитализированных пациентов

Прогностические модели

Модель прогнозирования риска НР

Adverse Drug Reaction Risk in Older Person (ADRROP)

Модель ВОЗ профилактики падений у пожилых пациентов

(WHO Falls Prevention Model within the Active Ageing Framework)

Алгоритмы/опросники, анализ каждого назначенного ЛС

Электронный калькулятор антихолинергической нагрузки

(https://uro-info.ru/newsspecialists/antiholinergicheskaya-nagruzka-kalkulyator/)

Антихолинергическая лекарственная шкала

(Anticholinergic Drug Scale — ADS)

Клинически доказанная антихолинергическая оценка (Clinician-rated Anticholinergic Score — CrAS)

Шкала антихолинергических рисков

(Anticholinergic Risk Scale — ARS)

Шкала когнитивной антихолинергической нагрузки (Anticholinergic Cognitive Burden Scale — ACBS)

Шкала антихолинергического насыщения

(Anticholinergic Loading Scale — ACL)

Индекс рациональности применения ЛС

(Medication Appropriateness Index — MAI)

Список препаратов для пожилых пациентов по группам безопасности, эффективности и возрастным ограничениям Fit for The Aged (FORTA)

«Светофорная» классификация лекарственных средств, повышающих риск падений у пожилых людей

Примечание. НР — нежелательные реакции; ЛС — лекарственное средство.

Назначение альтернативного лекарственного средства с меньшим риском межлекарственных взаимодействий. ЛС одной фармакологической группы могут иметь различные фармакокинетические профили и риски развития МЛВ. К примеру: пантопразол и рабепразол обладают значительно меньшим потенциалом ингибирования CYP2C19, чем омепразол, лансопразол, эзомепразол [30], и являются препаратами выбора при комбинированной терапии с ЛС-субстратами CYP2C19.

Обеспечение преемственности лекарственной терапии. Снизить риск врачебных ошибок при переводе пациента между отделениями или медицинскими учреждениями позволяет процесс сверки лекарственных назначений, который включает три этапа:

1) составление списка всех принимаемых ЛС, в том числе безрецептурных и выписанных на амбулаторном этапе;

2) проверка и подтверждение данного списка в нескольких источниках (амбулаторная карта, выписки);

3) сверка с текущими лекарственными назначениями, исключение дублирования ЛС.

По данным различных исследований, процесс сверки лекарственных назначений снижал вероятность врачебных ошибок и предотвратимых НР практически вдвое с 35,1—16% до 16,7—9,1% соответственно [31].

Использование ресурсов информации о межлекарственных взаимодействиях. Установить риск развития МЛВ и характер НР при многокомпонентной терапии можно с помощью электронных баз данных. К наиболее широко используемым и крупным англоязычным базам, доступным на территории Российской Федерации, относятся DrugBank, Drugs.com, Medscape.com и другие (табл. 3). К недостаткам использования электронных баз данных о МЛВ относится рассогласованность полученных результатов при их сравнении [32]. В настоящее время область применения электронных баз данных о МЛВ расширяется и включает их использование как одну из основ для проведения методов машинного обучения [33].

Таблица 3. Ресурсы информации о межлекарственных взаимодействиях

Название

Ссылка

Drugs.com

https://www.drugs.com/drug_intera-ctions.html

DrugBank.com

https://go.drugbank.com/drug-inter-ction-checker

DDInter

https://ddinter.scbdd.com/inter-chec-ker/

Medscape.com. Drug Interactions Checker

https://reference.medscape.com/drug-interactionchecker

Русскоязычный электронный ресурс Checkmed.info

https://checkmed.info/

HIV drug interaction charts

https://www.hiv-druginteractions.org/checker

HEP drug interaction charts

https://www.hep-druginteractions.org/checker

Примечание. МЛВ — межлекарственные взаимодействия.

Заключение

Неблагоприятные последствия межлекарственных взаимодействий — острая проблема для системы здравоохранения и практикующих врачей. Сложности в предотвращении нежелательных реакций могут быть обусловлены недостаточной осведомленностью врачей об инструментах выявления межлекарственных взаимодействий, отсутствием стандартизированного подхода при полифармации, отсутствием внедрения ограничительных перечней лекарственных средств в гериатрическую практику. В данном обзоре проанализированы сильные и слабые стороны, возможности и угрозы межлекарственных взаимодействий и продемонстрированы варианты подхода к минимизации данных угроз и риска развития нежелательных реакций. С учетом нарастающей тенденции к стандартизации и автоматизации процессов в здравоохранении полученные данные могут быть использованы для разработки электронных автоматизированных программ сверки лекарственных назначений и разработки систем поддержки принятия врачебных решений.

Финансование. Исследование выполняется при финансовой поддержке Российского научного фонда №23-75-30012.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Aksoy N, Ozturk N. A meta-analysis assessing the prevalence of drug-drug interactions among hospitalized patients. Pharmacoepidemiology and Drug Safety. 2023;32(12):1319-1330. https://doi.org/10.1002/pds.5691
  2. McQuade BM, Campbell A. Drug Prescribing: Drug-Drug Interactions. FP Essentials. 2021;508:25-32. 
  3. Сычев Д.А. Полипрагмазия в клинической практике: проблемы и решения. Учебное пособие. СПб.: ЦОП «Профессия»; 2018.
  4. Riechelmann RP, Krzyzanowska MK. Drug interactions and oncological outcomes: a hidden adversary. Ecancermedicalscience. 2019;13:ed88. https://doi.org/10.3332/ecancer.2019.ed88
  5. Etienne MC, Guillot T, Milano G: Critical factors for optimizing the 5-fluorouracil-folinic acid association in cancer chemotherapy. Annals of Oncology. 1996;7(3):283-289.  https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.annonc.a010573
  6. Honig PK, Wortham DC, Zamani K, Conner DP, Mullin JC, Cantilena LR. Terfenadine-ketoconazole interaction. Pharmacokinetic and electrocardiographic consequences. JAMA. 1993;269(12):1513-1518.
  7. Mittal SR. Slow junctional rhythm, QTc prolongation and transient torsades de-pointes following combined use of Ivabradine, Diltiazem and Ranolazine. The Journal of the Association of Physicians of India. 2014;62(5):426-427. 
  8. Прикладная фармакогенетика: Монография. Под ред. Д.А. Сычева. М.-Тверь: ООО «Издательство «Триада»; 2021.
  9. Bahar MA, Setiawan D, Hak E, Wilffert B. Pharmacogenetics of drug-drug interaction and drug-drug-gene interaction: a systematic review on CYP2C9, CYP2C19 and CYP2D6. Pharmacogenomics. 2017;18(7):701-739.  https://doi.org/10.2217/pgs-2017-0194
  10. Masnoon N, Shakib S, Kalisch-Ellett L, Caughey GE. What is polypharmacy? A systematic review of definitions. BMC Geriatrics. 2017;17:230.  https://doi.org/10.1186/s12877-017-0621-2
  11. WHO. Medication without Harm: WHO global patient safety challenge 2017. Accessed June 13, 2024. https://www.who.int/publications/i/item/WHO-HIS-SDS-2017.6
  12. Марцевич С.Ю., Кутишенко Н.П., Лукина Ю.В., Драпкина О.М. Полифармация: определение, влияние на исходы, необходимость коррекции. Рациональная фармакотерапия в кардиологии. 2023;19(3):254-263.  https://doi.org/10.20996/1819-6446-2023-2924
  13. Magro L, Moretti U, Leone R. Epidemiology and characteristics of adverse drug reactions caused by drug-drug interactions. Expert Opinion on Drug Safety. 2012;11(1):83-94.  https://doi.org/10.1517/14740338.2012.631910
  14. Young EH, Pan S, Yap AG, Reveles KR, Bhakta K. Polypharmacy prevalence in older adults seen in United States physician offices from 2009 to 2016. PLoS One 2021;16:e0255642. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255642
  15. Zheng YB, Shi L, Zhu XM, Bao YP, Bai LJ, Li JQ, et al. Anticholinergic drugs and the risk of dementia: A systematic review and meta-analysis. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 2021;127:296-306.  https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2021.04.031
  16. Pieper NT, Grossi CM, Chan WY, Loke YK, Savva GM, Haroulis C, et al. Anticholinergic drugs and incident dementia, mild cognitive impairment and cognitive decline: a meta-analysis. Age and Ageing. 2020;49(6):939-947.  https://doi.org/10.1093/ageing/afaa090
  17. Bushra R, Aslam N, Khan AY. Food-drug interactions. Oman Medical Journal. 2011;26(2):77-83.  https://doi.org/10.5001/omj.2011.21
  18. Dreischulte T, Shahid F, Muth C, Schmiedl S, Haefeli WE. Prescribing Cascades: How to Detect Them, Prevent Them, and Use Them Appropriately. Deutsches Ärzteblatt International. 2022;119(44):745-752.  https://doi.org/10.3238/arztebl.m2022.0306
  19. Lo Giudice I, Mocciaro E, Giardina C, Barbieri MA, Cicala G, Gioffrè-Florio M, et al. Characterization and preventability of adverse drug events as cause of emergency department visits: a prospective 1-year observational study. BMC Pharmacology and Toxicology. 2019;20(1):21.  https://doi.org/10.1093/ageing/afaa090
  20. Osanlou R, Walker L, Hughes DA, Burnside G, Pirmohamed M. Adverse drug reactions, multimorbidity and polypharmacy: a prospective analysis of 1 month of medical admissions. BMJ Open. 2022;12(7):e055551. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2021-055551
  21. Laatikainen O, Miettunen J, Sneck S, Lehtiniemi H, Tenhunen O, Turpeinen M. The prevalence of medication-related adverse events in inpatients-a systematic review and meta-analysis. European Journal of Clinical Pharmacology. 2017;73(12):1539-1549. https://doi.org/10.1007/s00228-017-2330-3
  22. Нигматкулова М.Д., Клейменова Е.Б., Яшина Л.П., Сычев Д.А. Обеспечение преемственности лекарственной терапии с помощью стандартного операционного протокола. Тихоокеанский медицинский журнал. 2019;(1):13-17. 
  23. Patton DE, Hughes CM, Cadogan CA, Ryan CA. Theory-Based Interventions to Improve Medication Adherence in Older Adults Prescribed Polypharmacy: A Systematic Review. Drugs and Aging. 2017;34(2):97-113.  https://doi.org/10.1007/s40266-016-0426-6
  24. Patel PB, Patel TK. Mortality among patients due to adverse drug reactions that occur following hospitalisation: a meta-analysis. European Journal of Clinical Pharmacology. 2019;75(9):1293-307.  https://doi.org/10.1007/s00228-019-02702-4
  25. McCarthy BC Jr, Tuiskula KA, Driscoll TP, Davis AM. Medication errors resulting in harm: Using chargemaster data to determine association with cost of hospitalization and length of stay. American Journal of Health-System Pharmacy. 2017;74(23 Suppl 4):S102-107.  https://doi.org/10.2146/ajhp160848
  26. Scott IA, Hilmer SN, Reeve E, Potter K, Le Couteur D, Rigby D, et al. Reducing inappropriate polypharmacy: the process of deprescribing. JAMA Internal Medicine. 2015;175(5):827-834.  https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2015.0324
  27. Carollo M, Boccardi V, Crisafulli S, Conti V, Gnerre P, Miozzo S, et al. Italian Scientific Consortium on medication review, deprescribing. Medication review and deprescribing in different healthcare settings: a position statement from an Italian scientific consortium. Aging Clinical and Experimental Research. 2024;36(1):63.  https://doi.org/10.1007/s40520-023-02679-2
  28. Raju B, Chaudhary RK, L A, Babu A, Sandeep A, Mateti UV. Rationalizing prescription via deprescribing in oncology practice. Journal of Oncology Pharmacy Practice. 2023;29(8):2007-2013. https://doi.org/10.1177/10781552231207839
  29. Holmes HM, Todd A. Evidence-based deprescribing of statins in patients with advanced illness. JAMA Internal Medicine. 2015;175(5):701-702.  https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2015.0328
  30. Ben Ghezala I, Luu M, Bardou M. An update on drug-drug interactions associated with proton pump inhibitors. Expert Opinion on Drug Metabolism and Toxicology. 2022;18(5):337-346.  https://doi.org/10.1080/17425255.2022.2098107
  31. Manias E, Kusljic S, Wu A. Interventions to reduce medication errors in adult medical and surgical settings: a systematic review. Therapeutic Advances in Drug Safety. 2020;11:2042098620968309. https://doi.org/10.1177/2042098620968309
  32. Suriyapakorn B, Chairat P, Boonyoprakarn S, Rojanarattanangkul P, Pisetcheep W, Hunsakunachai N, et al. Comparison of potential drug-drug interactions with metabolic syndrome medications detected by two databases. PLoS One. 2019;14(11):e0225239. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225239
  33. Zheng Y, Peng H, Zhang X, Zhao Z, Yin J, Li J. Predicting adverse drug reactions of combined medication from heterogeneous pharmacologic databases. BMC Bioinformatics. 2018;19(Suppl 19):517.  https://doi.org/10.1186/s12859-018-2520-8

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.