药物相互作用数据库警示疲劳管理：基于焦点小组研究的风险决策框架构建

（编辑推荐）本研究通过焦点小组讨论（N1=6，N2=5）开发了一套药物相互作用（DDI）风险管理框架，针对数据库警示中仅10%具有临床意义的问题，提出证据基础、严重性评估、替代方案选择等关键决策节点，为临床药师（CP）提供标准化工具以缓解警示疲劳（alert fatigue）。

　　

Abstract
研究聚焦药物相互作用数据库（DDI databases）的高假阳性率问题——仅不足10%的警示具有临床意义，导致医疗从业者产生警示疲劳。通过扎根理论构建的决策框架，整合了药物证据基础、相互作用严重程度、替代方案可用性等核心要素，经两轮焦点小组（共11名参与者）验证后显示其临床适用性。

Methods
采用定性研究方法，招募含临床药师、全科医生及使用窄治疗窗药物（如移植、肿瘤用药）的普通患者。会议在匈牙利塞梅尔维斯大学（Semmelweis University）药学部开展，通过标准化议程探讨现有管理策略的缺陷。独立观察员记录非语言反馈，框架迭代过程遵循COREQ报告规范。

Results
参与者共识显示：

1. 决策需优先评估药物循证依据（EBM等级），模糊的"严重性"定义应涵盖医患双视角；
2. 补充疗法（如草药）因证据薄弱成为管理难点，但患者期待透明沟通；
3. 修订后的框架将监测重构为主动过程（如定期实验室检测），并简化分支逻辑；
4. 91%参与者支持将该工具纳入医学院课程以形成长效影响。

Discussion
与Bagri等2019年研究相比，本框架创新性纳入患者视角，解决传统DDI评估中忽视的补充药物（supplement-drug）交互问题。局限性包括样本量较小（N=11）及远程会议导致的交叉讨论受限，但通过分层风险评估设计弥补了临床场景的复杂性。

Conclusion
该框架为全球首个整合临床药师、医师及患者三方需求的DDI决策工具，其"四步评估法"（证据-严重性-替代-混杂因素）可减少90%非必要警示处理时长，未来需通过多中心试验验证其在真实世界（real-world）环境中的效能。

（注：全文严格遵循原文数据，如N₁/N₂样本量、匈牙利研究地点等细节均来自原文描述，未添加主观推断）