Intérêts et risques des technologies de l information dans le choix et la sécurité des traitements. Prof. Pascal BONNABRY

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1 Intérêts et risques des technologies de l information dans le choix et la sécurité des traitements Séminaire DESS en pharmacie hospitalière Enjeux Processus de soins très complexes et fortement basés sur la fiabilité humaine Améliorer la sécurité Suivi et documentation des actes de plus en plus exigé jusqu au niveau du patient Améliorer la traçabilité Besoin de plus en plus grand de transmission d informations intra- et inter-établissements Améliorer la communication 1

2 Les poches du médecin Une partie de la bibliothèque du médecin 2

3 Utilisation des sources d information Prescription manuscrite Avoir la source d information à disposition ex. prendre le Compendium à la visite Penser à l utiliser au bon moment ex. potentiel d interactions? L utiliser correctement, en tenant compte de tous les paramètres du patient ex. vue d ensemble du dossier patient? Formaliser correctement la prescription ex. lisible, complète, univoque Utilisation des sources d information Prescription informatisée Les source d information intégrées sont facilement disponibles L information peut-être en «self-service» ou proposée au moment adéquat Si un dossier patient informatisé existe, la vue d ensemble est possible La prescription est bien formalisée 3

4 Les technologies de l information Intérêts potentiels Suppression d étapes cognitives Suppression d étapes manuelles Suppression des retranscriptions Elimination des problèmes de lisibilité Apport d aide à la décision Fourniture de l information au bon moment Intégration naturelle de la traçabilité Force à une approche systémique des processus Les technologies de l information Problèmes potentiels Acceptabilité par les utilisateurs Formation des utilisateurs Problèmes d ergonomie Parfois augmentation de temps Accès aux ordinateurs Dépendance des systèmes informatiques Maintenance!!! Coût Introduction de nouveaux risques Communication entre professionnels 4

5 Erreurs de prescription Imprécision risque d erreur dans la suite du processus lisibilité exactitude exhaustivité univocité Prescription électronique Imprécision en principe résolu C. Lovis, HUG,

6 Erreurs de prescription Inadéquation mauvaise qualité de la thérapeutique choix des molécules interactions adaptation de la posologie durée du traitement allergies Résolution dépend des aides à la décision présentes Prescription électronique Inadéquation aides à la décision Information sur les médicaments officielle, liste hospitalière, recommandations, Autres informations utiles reste du dossier patient, scores cliniques Faciliter l acte de prescription posologie, règles d adaptation, combinaison d ordres, Alertes Interactions, allergies, doublons, dose max, 6

7 Information médicaments Information officielle et Medline C. Lovis, HUG, 2007 Information médicaments Liste des médicaments HUG CHUV 7

8 Autres informations Laboratoire C. Lovis, HUG, 2005 Autres informations Réconciliation de plusieurs informations Feuille d anticoagulation CHUV,

9 Autres informations Scores cliniques Thromboprophylaxie C. Lovis, HUG, 2007 Faciliter la prescription Posologie par défaut CHUV,

10 Faciliter la prescription Calcul de posologie C. Lovis, HUG, 2007 Faciliter la prescription Prescription complexe Anticoagulants oraux ICHV,

11 Faciliter la prescription Combinaison d ordres Itinéraires cliniques C. Lovis, HUG, 2007 Alertes Proposition de modification HUG ICHV CHUV 11

12 Alertes Doses C. Lovis, HUG, 2007 Alertes Fréquence Méthotrexate oral I. Roten, ICHV, Congres GSASA

13 Alertes Interactions médicamenteuses C. Lovis, HUG, 2007 Des expériences positives... 55% erreurs médicamenteuses non interceptées [ / 1000 patients-jours] Résultats par étapes: Prescription 19% Mais surtout : Transcription 84% Dispensation 68% Administration 59% Bates DW, JAMA 1998;280:

14 et négatives Echec de l implantation Trop vite Pas d appui suffisant des cadres médicaux Mauvaise ergonomie résistances / refus Nouveaux risques induits Liés au système Liés aux modifications du processus Nouveaux risques induits: Liés au système 22 risques facilités par le système Erreurs d information Confusion dosage emballage et posologie Solvant de dilution doit être spécifié, mais pas pré-programmé Défauts d interface homme-machine Erreurs de sélection (patient, médicament) Lenteurs, perte de données, indisponibilités du système Jusqu à 20 écrans pour voir toute la médication Koppel R, JAMA 2005;293:

15 Nouveaux risques induits: Liés aux modifications du processus Augmentation de la mortalité 2.8 % 6.6 % (Soins intensifs de pédiatrie) Facteurs contributifs identifiés Environnement de soins intensifs (nécessité d agir vite) des délais Pas de prescription avant enregistrement du patient Temps de prescription (1-2 min vs qques sec) Lenteur du système en cas de surcharge Médicaments centralisés à la pharmacie et plus disponibles directement dans l unité Modification de la communication médecins-infirmières ( interaction verbale) Han YY, Pediatrics 2005;116:1506 Impact des aides à la décision performance 64% des études 73% si aide automatique vs 47% si nécessité de l activer 74% si développé par l auteur vs 28% si non outcome patient 13% des études n=100 Garg X, JAMA 2005;293:

16 Evaluation L impact est très dépendant du système, de son implantation, de la culture Difficile de généraliser des études conduites ailleurs Nécessité de développer des outils et de conduire des évaluations Analyse de risque AMDEC Groupe de travail interdisciplinaire Brainstorming Modes de défaillance «Qu est-ce qui pourrait mal se passer?» Cotation consensuelle (manuscrit + électronique) Classement des indices de criticité, comparaison et acceptabilité des risques résiduels Proposition de développements ultérieurs et calcul de leur impact potentiel 16

17 Analyse de risque AMDEC 35 modes de défailance Electronique: criticité globale (IC 14, 13, = 8) 20 propositions d amélioration Sum of criticality indexes % -55% Handwritten CPOE Improved CPOE Analyse de risque AMDEC Plus grandes réductions de risque

18 Analyse de risque AMDEC Plus grandes augmentations de risque Analyse de risque AMDEC Propositions les plus prometteuses -189 Targeted alerts -168 Link patient drugs CIs -140 Integration in EPR -126 Automatic edition -120 Pop-up alerts 18

19 Lien avec la suite Aide à la réconciliation et à la continuité des soins (entrée, transfert, sortie) Lien avec d autres systèmes (ex. production pharmacie) Lien avec la suite du processus (ex. administration) Sortie du patient C. Lovis, HUG,

20 Lien avec un autre système Chimiothérapies: prescription Lien avec un autre système Chimiothérapies: fiche de fabrication 20

21 Lien avec un autre système Chimiothérapies: pesée (CATO ) Lien avec un autre système Prescription magistrale 21

22 Lien avec un autre système Préparation magistrale Contrôle ultime électronique Assurer les 5 B éviter des erreurs (patient, médicament, dose, voie, heure) Permettre la traçabilité jusqu au patient (emar) (qui, à qui, quoi, quand) 22

23 Bénéfice du scanning Mauvais médicament - 75% Mauvaise dose - 62% Mauvais patient - 93% Mauvais horaire - 87% Global - 80% Johnson, J Healthcare Inf Manag 2002;16:1 Essai pilote - chimiothérapies CYTOS-TRACE (database) ID soignant ID médicament ID patient 23

24 Essai pilote - chimiothérapies D'accord/Tout à fait d'accord [%] Acceptabilité n= Intelligible Efficace Facile d'utilisation Rapide Rassurant Allège la charge de travail R. Balbaaki, HUG, 2006 Alerte aux alertes Alerte dans 42% des administrations Alerte ignorée dans 78% des cas Problèmes d interface avec la prescription Erreurs de manipulation Duplication des ordres Sakowski J, Am J Health-Syst Pharm 2005;62:

25 EAHP request for unit-doses Unit doses blisters, with each single dose containing the whole information Trade name Active substance Dosage Expiry date Batch number Barcode Including product ID, expiry date and batch number Use of a recognized international standard (i.e GS1) Datamatrix EAHP, 2007 Conclusion Intérêts Intégration de l information Facilite les choix Améliore la performance Alertes au bon moment Améliore la sécurité Lien Reste du dossier (prise en charge globale) Dispensation Administration Continuité des soins 25

26 Conclusion Limites Performance variable Contenu du système Qualité des données Intégration, acceptabilité Impact des alertes Exhaustivité (ex. doses max) Ni trop, ni trop peu (ex. interactions) Eviter la dépendance Doit aider (et ne pas remplacer) le développement des compétences Faut-il investir dans les hommes ou les machines? 26

27 Synergie homme-machine Détection de problèmes médicamenteux par pharmacien et système informatique Problème pas identifié par le système ajout de règles Conclusion erronée du système affinement des règles Conclusion correcte non identifiée par l expert pas d action Bindoff IK, J Clin Pharm Ther 2007;32:81 Synergie homme-machine 80% des problèmes identifiés par le pharmacien trouvés par le système Le système aide l expert à ne pas rater des problèmes: performance Bindoff IK, J Clin Pharm Ther 2007;32:81 27

28 Synergie homme-machine Le système trouve plus de problèmes que le pharmacien < 10% global de faux positifs, mais 0% sur les 15 derniers cas Bindoff IK, J Clin Pharm Ther 2007;32:81 28