zxcvb: 推進現實世界中的用藥安全:預防傷害和改善結果的多學科策略

推進現實世界中的用藥安全:預防傷害和改善結果的多學科策略


18 Apr 2026 at 03:32pm
用藥安全仍然是全球醫療保健面臨的最大挑戰之一。 儘管臨床實踐、數位健康和藥物警戒領域取得了進展,但在醫院、老年護理、初級保健和社區環境中,可避免的藥物相關傷害仍持續影響患者預後。 雖然藥物流行病學為人群層面的藥物使用模式和結果提供了有價值的見解,但用藥安全研究獨特地聚焦於傷害的可預防性、導致錯誤的系統和人為因素,以及降低風險所需的干預措施和政策。 本研究旨在將用藥安全確立為一個獨立的學術重點,不僅探究藥物相關傷害的“是什麼”,還通過醫療保健系統、決策框架和政策層面策略的視角,深入研究“如何”和“為什麼”,與世界衛生組織(WHO)全球患者安全挑戰“用藥無害”保持一致。

我們誠邀來自藥學、醫學、護理學、公共衛生、資訊學等多個專業的貢獻,以及來自不同醫療體系環境的研究者參與,包括在挑戰和機遇可能不同的低收入和中等收入國家。

本研究主題歡迎以下領域(但不限於)的研究:


  1. 識別和預防傷害




  • 藥物相關住院、藥物不良反應、跌倒、高風險藥物、潛在不當用藥/潛在處方不當(PIM/PPO)和多重用藥(polypharmacy)

  • 測量工具和標準(如STOPP/START、Beers標準、抗膽鹼能負擔、藥物適當性指數MAI)及新型框架

  • 真實世界證據:藥物流行病學、風險分層和預測建模




  1. 系統級干預措施高自慰用品西地那非助勃印度卡瑪雙效片印度第五代威爾鋼艾力達助勃延時印度雙效樂威莊威爾剛viagra樂威莊白鐕雙效片秘密罪惡春藥午夜失憶水天使的淚藍寶石







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  • 用藥重整、減少用藥(deprescribing)專案、過渡期護理套餐和多學科模式

  • 數字解決方案:臨床決策支援、電子處方、互操作性、人工智慧/機器學習(AI/ML)早期預警系統

  • 患者-臨床醫生夥伴關係和共同設計,以減少傷害並改善體驗




  1. 決策與人為因素




  • 臨床醫生如何感知和管理藥物相關風險

  • 安全文化、跨專業合作以及對處方和減少用藥的行為影響

  • 培訓和教育以增強用藥安全能力




  1. 政策、實施與全球視角




  • 治理模式、政策和執業範圍,促進更安全的藥物使用

  • 實施科學:採用、保真度、公平性、擴展、可持續性和成本效益

  • 高收入、中等收入和低收入國家之間的比較視角



我們歡迎各種形式的投稿,包括原始研究(觀察性研究、隨機對照試驗RCTs、藥物流行病學)、綜述(系統性、範圍性、敘述性)、創新干預或品質改進專案的簡要報告、政策檔和觀點、針對這些關鍵主題的實施案例研究。

我們優先考慮源自常規醫療的真實世界證據——連結的行政數據、電子健康記錄(EHRs)、登記庫、藥房理賠、實用性和混合有效性-實施試驗——以為實踐和政策提供資訊。 適用方法包括目標試驗類比、傾向性/加權方法、中斷時間序列、差分法、階梯楔形設計、數據連結/聯邦分析以及通用數據模型(如OMOP)的應用。 我們鼓勵最佳實踐報告(STROBE/RECORD、CONSORT-實用型、TIDieR、CHEERS)和公平性報告(如PROGRESS-Plus)。 對於僅依賴自發/自報不良事件資料庫(如FAERS、EudraVigilance、VigiBase)而缺乏適當驗乖乖水EDPE他達那非伐地那非偉哥催情催情春藥催情水催情液催情產品延時助勃勃起功能障礙口服治療不舉增大增粗增強勃起硬度女性性冷淡威爾鋼





媚藥安眠藥延時效果延遲射精延遲射精時間延長性交時間延長性行為時間必利勁性冷淡證、分母數據或補充真實世界數據源(如EHRs、連結理賠、登記庫)以及穩健因果/分析方法的研究,我們將不予考慮。

關鍵詞:用藥安全、可預防傷害; 減少用藥、多重用藥、不當處方、臨床決策支援、藥物流行病學、真實世界證據(RWE)、實施科學、人為因素、患者安全、衛生政策、世界衛生組織用藥

【全文結束】

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