AI Summary & Key Takeaways
AI InsightAccordingto the rates of total drug–drug interactions gathered from various software programs, these programs gave the following results: medscape.com33.3%, drugs.com 31.3%, and micromedexsolutions.com 21.2%.Conclusion: After comparing different software programs, the potential drug–drug interactions found by the programs proved to be different.Therefore, we recommend that pharmacists confirm with a different program before making a decision when they detect clinically significantpotential drug-drug interactions.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objectives: The aim of the present study was to compare various software programs in detecting potential drug–drug interactions in a communitypharmacy setting.Materials and Methods: Details of prescriptions were collected from 50 community pharmacies located in İstanbul in March and April 2015 (twodays per week). From each pharmacy, the first 20 prescriptions that included more than one drug were collected to evaluate potential drug–druginteractions. The following software programs were utilized to detect potential drug–drug interactions: micromedexsolutions.com, medscape.com,and drugs.com. The number of potential interactions detected by the software programs was determined.Results: At least one potential drug–drug interaction was detected in 39.2% of the 1000 prescriptions by one of the software programs. Accordingto the rates of total drug–drug interactions gathered from various software programs, these programs gave the following results: medscape.com33.3%, drugs.com 31.3%, and micromedexsolutions.com 21.2%.Conclusion: After comparing different software programs, the potential drug–drug interactions found by the programs proved to be different.Therefore, we recommend that pharmacists confirm with a different program before making a decision when they detect clinically significantpotential drug-drug interactions.
Özet
Amaç: Çalışmada eczaneye gelen reçetelerdeki olası ilaç-ilaç etkileşimlerinin saptanması ve farklı yazılım programları kullanılarak belirlenen olası ilaç-ilaç etkileşim sonuçlarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntemler: Çalışma Mart ile Nisan 2015 (haftada iki gün) tarihleri arasında İstanbul’da yer alan 50 eczanede yürütülmüştür. Çalışmanın yürütüleceği eczanelerde en az 2 ilaç bulunan ardışık 20 reçetedeki olası ilaç-ilaç etkileşmeleri incelenmiştir. Olası ilaç-ilaç etkileşimleri micromedexsolutions.com, medscape.com ve drugs.com programları kullanılarak karşılaştırılmıştır. Bulgular: Çalışmamızda toplam 1000 elektronik reçete incelenmiş ve bu reçetelerin %39.2’sinde yazılım programların herhangi birine göre en az bir tane olası ilaç-ilaç etkileşimi tespit edilmiştir. Reçetelerde saptanan olası ilaç-ilaç etkileşimlerinin yazılımlar tarafından bulunma oranları, ‘micromedexsolutions.com’ için %21.2, ‘medscape.com’ için %33.3 ve ‘drugs.com’ için ise %31.3 olarak hesaplanmıştır. Sonuç: Farklı yazılım programlarını karşılaştırdıktan sonra, yazılım programları tarafından bulunan potansiyel ilaç-ilaç etkileşimlerinin birbirlerinden farklı olduklarını kanıtlanmıştır. Bu nedenle, eczacıların, klinik olarak anlamlı ilaç-ilaç etkileşimi saptadıklarında, karar vermeden önce bu etkileşimleri farklı bir programla da teyit etmelerini önermekteyiz.