本文探讨处方药监测计划（PDMP）及相关分析工具，这些工具旨在帮助临床医生评估患者滥用或过量使用处方管制药物的可能性。
算法评分在临床决策中的应用
在美国克利夫兰诊所等医疗机构，当患者计划接受手术时，医生会检查其电子健康记录中嵌入的处方药史。这份历史记录包含一个评分，旨在预测患者滥用阿片类药物的可能性。这种评分系统，例如广泛使用的NarxCare，正越来越多地被整合到临床工作流程中。
专家们承认，这类由算法生成的评分可能带来一些益处。例如，克利夫兰诊所的骨科医生Nicolas Piuzzi博士的研究发现，NarxCare评分较高的患者（提示滥用风险较高）在某些骨科手术后面临更长的住院时间和更高的90天内再入院风险。基于这些发现，该科室会对评分较高的患者在术前进行疼痛管理咨询，深入了解患者过去的用药情况，从而更好地规划术后疼痛管理方案。
Piuzzi博士强调，这些评分应作为帮助临床医生为患者提供更多资源的工具，而非剥夺治疗选择的“关卡”。
缺乏验证引发的担忧
然而，许多临床医生、研究人员和患者权益倡导者担心，这些评分系统在缺乏充分科学验证的情况下被广泛采用。批评者指出，由于缺乏明确的价值证明，医生可能会因此对某些需要阿片类药物缓解疼痛的患者不予开药。
波士顿布莱根妇女医院的Scott Weiner博士指出：“其他许多临床工具都经过了严格的开发和验证，有充分的文献支持，但这种评分系统缺乏这些基础。” 他担心不熟悉相关研究的医生可能会误认为这是一个经过充分验证的工具。
开发NarxCare的Bamboo Health公司（前身为Appriss Health）在一份声明中表示，NarxCare“绝不应取代医疗决策”，它只是医疗专业人员可以使用的“有价值的工具”，需要结合其他以患者为中心的因素来更好地理解和改善阿片类药物暴露的管理。该公司表示会进行内部评估并设有临床咨询委员会。
数据解读的局限性
目前，支持NarxCare评分有效性的公开研究非常有限。一项已发表的研究在印第安纳州和俄亥俄州的药店进行，比较了评分与患者自我报告的药物使用情况。该研究发现，评分存在一定的假阳性（17.2%）和假阴性（13.4%）。这意味着，一部分评分显示有风险的患者并未报告滥用，而一部分评分看似安全的患者却有过滥用史。
阿拉巴马大学伯明翰分校的Stefan G. Kertesz博士认为，评分以醒目的方式呈现，容易让人误以为它比实际情况更精确、更有用。他指出，评分仅基于处方记录，无法反映药物是否被恰当使用，可能导致评分偏高，就像一个不准确的信用评分一样具有误导性。
临床实践建议
专家建议，临床医生在使用NarxCare等评分系统时，必须认识到其局限性。Weiner博士表示，除了000分（表示没有相关处方记录）外，任何评分都意味着需要更仔细地审视患者的处方历史。评分的解读需要结合患者正在服用的其他药物、处方时间、开药医生、处方原因等多种因素，而这些信息往往是评分算法无法获取的。
在美国，越来越多的州要求医生在开具阿片类药物处方前查询PDMP数据。截至2023年，已有超过260万名医疗专业人员注册了州级药物监测计划。
结语
在复杂的医疗决策中，尤其是在管理如癌症等慢性疾病带来的疼痛时，全面了解患者情况和谨慎使用评估工具至关重要。获取可靠的药物信息和治疗选择是关键一步。需要了解更多抗癌药物信息或寻求购药渠道？不妨访问MedFind获取相关抗癌资讯与代购服务。
本文编译自相关英文报道，旨在传递信息，不构成医疗建议。
