Analyse prospective des risques: un support à la sécurisation des processus Congrès «La sécurité des patients en Suisse» Le risque La cible à atteindre Le risque zéro n existe pas Déterminer le niveau d acceptabilité du risque Atteindre au moins ce niveau Ne pas attendre l incident Surtout Quand le risque est rare Quand les conséquences peuvent être lourdes 1
Le risque Stratégie de maîtrise Prévention analyse de risque sécurisation du processus formation du personnel Diagnostic déclaration d incidents analyse de causes racines Traitement mise en place de mesures correctrices Analyses de risque Origine Techniques développées dans les industries àhaut risque nucléaire aviation aérospatiale chimique / pétrolière Peu appliquées dans le domaine de la santé 2
Méthode AMDEC Caractéristiques principales Vision globale de l ensemble d un processus Permet de remettre en question le fonctionnement, sans attendre un incident Evaluation de la fiabilité et détermination des points critiques Support à la détermination de l acceptabilité Définition de priorités d action et estimation de l impact de mesures correctives Méthode AMDEC Méthode générale Groupe de travail interdisciplinaire Brainstorming Modes de défaillance «Qu est-ce qui pourrait mal se passer?» Cotation consensuelle (fréquence, sévérité, détectabilité) Classement des indices de criticité, comparaison et acceptabilité des risques résiduels Proposition d amélioration et calcul de leur impact potentiel 3
AMDEC Tables de cotation Indice de criticité Fréquence x Sévérité x Détectabilité Williams E, Hosp Pharm 1994;29:331-7 AMDEC Utilisation aux HUG Nutrition parentérale (Qual Saf Health Care 2005;14;93) Chimiothérapies (Int J Qual Health Care 2006;18:9) Fabrication de radionucléides (cyclotron) Contrôle qualité des productions en série Prescription informatisée Préparation / administration en néonatologie Injections intrathécales 4
AMDEC Prescription informatisée AMDEC Prescription informatisée 35 modes de défaillance Electronique: criticité globale (IC 14, 13, = 8) 20 propositions d amélioration Sum of criticality indexes 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 4468-18% -55% 3669 2019 Handwritten CPOE Improved CPOE 5
AMDEC Prescription informatisée Plus grandes réductions de risque -245-217 -196-140 -84-84 -84 AMDEC Prescription informatisée Plus grandes augmentations de risque + 140 + 84 + 28 + 24 + 16 + 8 6
AMDEC Prescription informatisée Propositions les plus prometteuses -126-189 -168-140 Targeted alerts Link patient drugs CIs Integration in EPR Automatic edition -120 Pop-up alerts AMDEC Chimiothérapies Centralisation Prescription informatisée Contrôle pesée (CATO ) Contrôle ultime 7
AMDEC Chimiothérapies 4000 Indice de criticité total 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500-25% - 48% 0 Décentralisé Centralisé Demande électronique Fabrication CATO Contrôle ultime scanning AMDEC Chimiothérapies Erreur de dose (protocole fabric) Erreur de fabrication (produit/dose) Extravasation Non détection d'une erreur de prescription Contamination microbienne (fabric) Contamination microbienne (admin) Erreur rédaction / validation protocole prescription Choix du faux protocole Erreur voie d'administration Erreur étiquetage (inversion) Erreur préparation matériel Erreur de prescription (dose, patient, voie, etc ) Erreur débit Décentralisé Centralisé IT Mesures +++ Accepté Faux patient 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Indices de criticité 8
AMDEC Chimiothérapies 1 2 3 4 5 500000 400000 300000 200000 100000 0 Additional costs (Frs) 4000 3500 3000 2500 2000 1500 Sum of criticality indexes (CI) Analyse par arbre des pannes Méthode générale Détermination des événements finaux Détermination des chaînes pouvant conduire à l événement final Construction d un arbre des pannes (modèle) Portes «ET» Portes «OU» Quantification des probabilités de chaque événement Quantification des probabilités des évènements finaux 9
Analyse par arbre des pannes Modélisation Ph. Garnerin, HUG, 2006 Analyse par arbre des pannes Estimation des fréquences Résultats expérimentaux Erreurs de dispensation 3% Erreurs de sélection 2% Erreurs de dilution 3% Erreurs de calcul 10% Garnerin Ph, Eur J Clin Pharmacol 2007;63:769 Performance des contrôles 85% Baalbaki R, HUG, 2006 10
Analyse par arbre des pannes Médicaments injectables Préparation seringue Sélection seringue Contrôle ultime Erreur de sélection 2% OU Erreur de dilution 3% Erreur de préparation 5% Erreur de sélection 2% ET du contrôle ultime 15% Erreur d administration 0.3% OU Erreur médicamenteuse 5.3% Analyse par arbre des pannes Injectables prêts à l emploi (CIVAS) Préparation seringue Sélection seringue Contrôle ultime Erreur de préparation <1%? ET Contrôle qualité défaillant 0% Erreur de préparation 0% Erreur de sélection 2% ET du contrôle ultime 15% Erreur d administration 0.3% OU Erreur médicamenteuse 0.3% 11
Analyse par arbre des pannes Identification des doses unitaires Si 100% des contrôles sont possibles Erreur de sélection 2% du 1er contrôle 15% ET Erreur administration du contrôle ultime 15% 0.05% Analyse par arbre des pannes Identification des doses unitaires Si 0% des contrôles sont possibles Erreur de sélection 2% du 1er contrôle 100% ET Erreur administration du contrôle ultime 100% 2% 12
Si 50% des contrôles sont possible DU identifiable 50% Erreur de sélection 2% ET contrôle 15% OU du 1er contrôle 57% ET DU NON identifiable 50% OU du contrôle ultime 57% ET contrôle 100% Erreur administration 0.7% Analyse par arbre des pannes Identification des doses unitaires 2% Erreurs d'administration 1% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Taux identification DU Hypothèse 50% 0.7% erreurs Extrapolation 130 000 erreurs atteignant le patient 1 300 ADE significatifs 0.05% 13
Analyse par arbre des pannes Identification des doses unitaires Coûts HUG / an [Mio Frs] 25 20 15 10 5 0 24 Extrapolation 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Taux identification DU Hypothèse 50% 8 Mio Frs /an 0.55 Conclusion générale Les analyses de risque permettent d avoir une vue d ensemble des risques de les hiérarchiser de prendre conscience de l ensemble des risques de décider de l acceptabilité des risques de remettre en question l organisation des processus (re-engineering) d accompagner des démarches d amélioration continue de manière interdisciplinaire 14
Conclusion générale La méthode AMDEC s applique bien aux processus du domaine de la santé est simple à mettre en œuvre permet une quantification des risques, même s il subsiste une part de subjectivité (ordres de grandeur) permet d obtenir une vision commune et partagée des processus Conclusion générale La méthode des arbres des pannes nécessite la connaissance des fréquences d occurrence d éléments simples permet de calculer les probabilités d erreurs de combinaisons complexes permet d évaluer l impact de modifications du processus 15
La sécurité, ça ne s obtient pas du jour au lendemain Cette conférence peut-être téléchargée: www.hcuge.ch/pharmacie/ens/conferences.htm 16