Le Trigger Tool en pratique : Adaptation du manuel de l IHI aux contextes belge et suisse

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1 Le Trigger Tool en pratique : Adaptation du manuel de l IHI aux contextes belge et suisse Patient Safety Week, Bruxelles 18/11/2009 Dr. Xavier de Béthune & Anthony Staines Ph.D.

2 Evénement indésirable Un «événement indésirable est une complication ou un préjudice non intentionnel, non pas attribuable à la pathologie du patient, mais conséquente à des soins qui lui ont été dispensés. Evénement indésirable médicamenteux : remplacer «des soins» par «un ou des médicaments»

3 Objectifs Taux d événements indésirables médicamenteux (EIM) élevé Difficultés de mesure Notification spontanée sous-estime grossièrement Revue exhaustive de dossiers demande investissement trop important Compromis proposé par Trigger Tool : Sélectionner dossiers à risque par recherche de Triggers Analyser dossiers seulement si Trigger + Limiter à EIM avec dommage au patient Classes E à I de la classification NCC-MERP Limiter nombre de dossiers et temps par dossier Répéter fréquemment la mesure pour établir tendance

4 La classification des préjudices causés National Coordinating Council for Medication Error Reporting (NCC MERP) Pas d erreur Erreur, pas de dommages Erreur, dommages Catégorie A Circonstances ou incidents susceptibles de causer une erreur Catégorie B Erreur commise, mais qui n a pas atteint le patient Catégorie C Erreur commise qui a atteint le patient sans causer de dommage Catégorie D Erreur commise qui a entraîné une surveillance supplémentaire ou une intervention pour démontrer l absence de dommage Catégorie E Dommage temporaire au patient et intervention requise Catégorie F Dommage temporaire au patient et hospitalisation requise (ou prolongation de l hospitalisation) Catégorie G Dommage permanent au patient Catégorie H Intervention requise pour maintenir le patient en vie Erreur, décès Catégorie I Décès du patient 4

5 Traduction et adaptation Trigger Tools développés aux USA Nécessité de traduire en français Nécessité d adapter au contexte européen : Dénomination de médicaments Seuils de décision? Autres Triggers?? Autres aspects méthodologiques???

6 Les Triggers BE-CH T1 Antihistaminiques (p.ex. Tavegyl ) T8 Glucose <2.7 mmol/l. T2 Vitamine K (p.ex. Konakion ) T9 Selles positives à C. difficile T3 T4 T5 T6 T7 Flumazénil Antiémétiques (dropéridol p.ex. Dropéridol Sintetica - ondansétron p.ex. Zofran - métoclopramide p.ex. Primpéran ) Naloxone (Narcan ) Antidiarrhéiques Polystyrène sulfonate de sodium (p.ex. Résonium ) T10 T11 T12 T13 T14 T15 T16 T17 Taux de globules blancs <3 Giga/L. Taux des plaquettes < 50 Giga/L.. INR > 6 Taux de digoxine > 2.6 nmol/l. Doublement de la créatinine Excès de sédation léthargie hypotension Etat confusionnel Chutes T18 Eruption cutanée ou prurit T19 T20 Arrêt abrupt de médicament(s) Transfert à un niveau supérieur de soins 6

7 Méthode de travail Revue de littérature Cadre théorique Recensement des expériences publiées Test dans 3 hôpitaux belges et 4 suisses Equipes : médecin, pharmacien, infirmier Traduction littérale du manuel IHI Tests itératifs sur dossiers hospitaliers réels Versions successives de traductions et adaptations en fonction des expériences Formation à partir de dossiers anonymisés provenant des hôpitaux participants Validation du manuel par experts externes

8 Méthode TT Sélectionner 20 dossiers au hasard (sortants hospitalisés du mois d avant) Rechercher les Triggers dans : La lettre de sortie Les résultats de laboratoire Une fois par mois Les feuilles de prescription et d administration de médicaments Les notes infirmières En cas de Trigger positif : Rechercher dans le dossier un EIM éventuel relié au Trigger En s arrêtant au bout de 20 minutes consacrées au maximum à chaque dossier Deux réviseurs de dossiers non médecins Validation des EIM identifiés par le médecin et résolution des conflits d opinion

9 Présentation des résultats Indicateurs EIM / 1000 doses de médicament administrées EIM / 100 j d hospitalisation EIM / 100 admissions Report sur run chart Identification de tendances

10 Exemple fictif de run chart (idéal) 4 Hôpital Xyz Nombre d'eim par 1000 doses de médicaments Nombre d'eim par 1000 doses moyenne 01 moyenne

11 Résultats Manuel en français élaboré et testé Fiche de revue de dossier Fiche récapitulative des EIM Liste de T adaptée Lancement des activités : 94 dossiers testés en septembre dans 5 hôpitaux Identification de 16 EIM

12 Sujets de débat Validité statistique Run chart utilisé en milieu industriel Ne permet pas de benchmarking Demande rigueur dans le fonctionnement de l équipe : Equipe constante Décisions cohérentes d une mesure à l autre en cas de doute Sur Global TT : 94,5% concordance avec revue exhaustive de dossiers Définitions des T Lourdeur de la méthode Qualité des dossiers Liens avec la qualité des soins : que faire des EIM découverts?

13 Alternatives Revue électronique de dossiers Identification par voie informatique des T Reste encore difficile dans les hôpitaux du projet Informatisation non exhaustive Besoin d interroger bases de données multiples non intégrées Intervention immédiate sur T avant ou rapidement après EIM Futur (lointain?)

14 Futur du projet Choix d interventions d amélioration de la sécurité du médicament Mesure de l impact des ces interventions à l aide du Trigger Tool EIM Travail poursuivi pendant 12 mois Collaboration entre les hôpitaux du projet en réseau Réunion de synthèse dans 12 mois Résultats Analyse de la méthode Trigger Tool