北京市接骨板可疑不良事件前瞻性研究报告

李学函 翟伟 马宁 孟永成 孙文竹 钟蕾 焦立公 刘东红 陶庆梅 孙凤 北京市药品不良反应监测中心器械监测科 （北京 100054）

北京市接骨板可疑不良事件前瞻性研究报告

李学函 翟伟 马宁 孟永成 孙文竹 钟蕾 焦立公 刘东红 陶庆梅 孙凤 北京市药品不良反应监测中心器械监测科 （北京 100054）

为估算北京市骨板不良事件发生率，5家医疗机构被选定为监测哨点。对连续4 个月内全部接骨板植入患者记录、建档并跟踪随访，为期6至15个月。按照1:1匹配的原则将全部疑似不良事件报告表单独分组：每1例不良事件同时匹配1例对照样本，通过分析比较不良事件组与对照组之间的差异进而探讨导致骨板不良事件发生的潜在影响因素。本研究中五家医院分别为北京市积水潭医院、北大医院、友谊医院、海淀医院和顺义医院。总库记录共有3470条，包括总数为852人患者记录以及2618条随访记录。研究发现852名患者共使用956 个骨板，其中总计25人发生不良事件、涉及27个骨板发生不良事件，故总不良事件发生率为2.82%。

为提高并监督医用接骨板上市后的安全性，作者对北京市接骨板相关可疑不良事件进行调查研究以掌握接骨板的不良事件发生率及潜在相关风险及影响因素；期望基于本研究提出相应风险管控机制，更加全面、科学地提高接骨板产品的使用安全性。

1.资料与方法

1.1 临床资料

北京市5 家医疗机构被选定建立为监测哨点，对为期4个月内全部植入接骨板的患者在门诊进行为期半年至15个月的随访、跟踪记录以计算接骨板的不良事件发生率。

1.2 方法

按照1:1 匹配的原则将全部可疑不良事件报告表单独分组，每1 例不良事件匹配1 个对照样本；分析不良事件组与对照组之间的差异，探讨潜在骨板不良事件影响因素。

本研究共纳入5家医院，分别为积水潭医院、北大医院、友谊医院、海淀医院和顺义医院。总库共收录3470条记录，包括纳入患者852例及相应共计有2618条随访记录。

1.3 统计学分析

基于病例及对照两部分的调查表资料，使用EPIDATA3.1 建立数据库，人工双录入调查表并进行计算机自动核对以剔除修改不正确信息并采用SAS 软件按照流行病学要求进行统计分析。

2.结果

2.1 接骨板不良事件发生率数据

接骨板不良事件发生率数据因素，见表1。

表1.接骨板不良事件发生率及因素

2.2 影响因素分析

2.2.1 单因素logistic回归分析

利用logistic回归模型，将骨板是否发生可疑不良事件作为因变量，将患者一般信息、骨折情况、既往和现在病史、手术用械情况以及手术医师情况所涉及到的变量分别作为自变量纳入logistic 回归模型，进行单因素分析，得出粗的OR值（比值比）和可信区间。结果详见表2。

经单因素logistic 回归分析发现：①骨板使用数量每增加一块，发生不良事件的风险将增加1.925 倍（OR值95%CI：1.184～3.129，P=0.0083）；②首次入院的患者发生骨板不良事件的风险远小于入院时已经发生不良事件者（OR值=0.089，OR 值95%CI：0.041～0.193，P＜0.0001）；③伤害部位中，骨盆发和不良事件的风险高于长骨干（OR 值 =20917，95%CI：1.119～15.621，P=0.0335）； ④有并发症是没有并发症风险的4.009 倍（OR值95%CI：1.084～14.836，P=0.0375）；⑤有放疗史者发生骨板不良事件的风险是无放疗史者的18.241 倍（OR 值95%CI：1.113～299.044，P=0.0419）；⑥功能复位者发生骨板不良事件的风险是解剖复位者的4.259倍（OR值95%CI：1.984～9.142，P=0.0002）。

注：发生率——可疑不良事件骨板/该组使用骨板数，部分组别因填表不全，数量总和不为27。

2.2.2 多因素logistic回归分析

将单因素分析中有意义的自变量及年龄、性别等关

键变量纳入logistic回归模型中，采用逐步后退法进行变量筛选，进行多因素logistic回归分析。最终纳入模型的变量仅为骨板使用数量，表明调整年龄、性别、是否首次入院、骨折类型（闭合/开放）、伤害部位、是否有糖尿病、是否有放疗史、是否有大量骨痂和复位结果后，有三个因素仍然有统计学意义：有并发症的患者骨板发生不良事件的风险是没有并发症的186.893倍（OR值95%CI：8.604～＞999.999，P=0.0009）；功能复位的患者是解剖复位患者发生不良事件的18.316 倍（OR 值95%CI：1.448～231.608，P=0.0247）； 骨 板 使 用 数 量 每 增 加 一块，发生不良事件的风险将增加11.963倍（OR 值95%CI：2.057～69.567，P=0.0057）。

表2.单因素logistic 回归分析

注：“-” 为参照组，“/”为数据库中无此分类，黑体显示为logistic 单因素分析有统计学意义的结果。

2.2.3 骨板不良事件各种临床表现的单因素分析

骨板不良事件各种临床表现的构成情况：用于单因素分析的发生可疑不良事件的骨板共40个，根据不同的临床表现，骨折不愈合的最多，占37.50%（15/40）；其次为异常疼痛占22.50%（9/40）；最少的为移位或对位不良，占2.50%（1/40）。

骨板不良事件各种临床表现的构成情况：对于有随访时间的40 例骨板不良事件，对其各种临床表现在术后不同月份的发生率进行统计，发现不愈合事件最多，共有15 例，分别发生于1～19个月，异常疼痛有9 例，发生于术后1～12个月内。有随访时间的40 例骨板不良事件中，器械表现为正常的有19 例，分布于1～21 个月。

3.讨论

基于本研究结果提出针对医疗机构的风险控制意见与建议。

3.1 加强培训与管理，掌握规范的手术要求与操作技术

多数不良事件的发生与使用不当有关，有的是直接因素，有的是在产品问题的基础上起到助推作用。本研究中具体分析的断板事件也提示出上述问题。因此，应推动加强骨科医生的培训，设立准入制度，定期考核与评价的管理措施。应当发挥专业协会的技术优势，加强学术沟通交流；促进一些手术经验不足、知识欠缺的医生加强学习，了解器械的材质、设计、应用指征，掌握规范的手术要求与操作技术，避免不规范应用。通过此次重点监测的开展，应当考虑将具体分析的断板事件集结成册，便于对临床医师进行培训，并及时补充新发现的断板事件。

3.2 加强术前、术后的康复指导，合理护理

康复与护理在骨折愈合中也发挥重要作用，同时也是造成一些不良事件的诱因；因此，医务人员与护理人员应加强此方面知识的学习、合理指导。在术前术后，也应当对患者进行积极的宣传培训，培训其对接骨板产品的认识，尽量避免医疗纠纷的产生。

3.3 提高对医疗器械不良事件的认知，及时发现用械风险

研究显示，尽管医疗器械不良事件开展已多年且接骨板是监测工作开展最长的品种之一，但临床医务人员对于接骨板的不良事件仍存在认知不足。调查显示，临床医务人员多数将不良事件归为医疗问题和患者问题，不考虑产品本身可能导致的问题，这就造成了一些不良事件信息遗漏、风险难以发现，也危及到临床的医疗质量。因此，通过重点监测，不断提高临床医务人员的安全用械与对不良事件监测工作的认知，是控制风险的重要环节。

[1] 国家食品药品监督管理总局.《医疗器械不良事件监测和再评价管理办法(试行)》(国食药监械[2008]766号)[S].2008.

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[3] 史国生,李建军,袁绍强.骨科植入医疗器械不良事件原因及监管对策探讨[J].中国药物警戒,2007,4(1):27-29.

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[5] 陶庆梅,孙凤,郁凯.骨科植入物不良事件发生原因及处置方式系统综述[J].中国药物警戒,2012,9(2):104-109

[6] 汤永刚.骨科植入物不良事件现状分析及控制对策[J].中国药物警戒,2010,7(3):175-177.

[7] 张京航.骨科植入物不良事件监测现状与对策[J].继续医学教育,2009,23(2):42-44.

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Prospective STUDy of BONE PLATE EVENT in Beijing

LI Xue-han ZHAI Wei MA Ning MENG Yong-cheng SUN Wen-zhu ZHONG Lei JIAO Li-gong LIU Dong-hong TAO Qing-mei SUN Feng Beijing Center for ADR Monitoring (Beijing 100054)

In order to find out the ratio of potential bone plate event in Beijing, five hospitals were selected as observing places to collecting data. All patients implanted with bone plates were recorded and followed up in 4 months. The records of patient lasted about 6 to 15 months. Based on medical statistic analysis 1:1 rule,each medical device event report was treated as independent and matched with one normal report. By analyzing of all data, we found some potential in fluent factors related to medical device event. This study includes 3470 reports, 852 patients and 2618 records, collecting from Beijing Jishuitan Hospital, Peking University First Hospital, Beijing Friendship Hospital, Beijing Haidian Hospital and Beijing Shunyi Hospital.956 plates were used for all the patients, including 25 patients with 27 plate events, so the ratio of potential bone plate event is 2.82%.

plate, medical device administration events(MDAE), security, risk control

1006-6586(2017)17-0014-04

R197.39

A

2017-02-03

李学函，研究方向：生物医学工程。