Innovations techniques en matière de sécurité des soins: exemple du médicament XI ème journée «Risque, sécurité et médecine» Où sont les erreurs? Evènements indésirables évitables : 6.5% des admissions Bates DW, JAMA 1995;274:29 1
Stratégie générale Simplifier les processus Réduire le recours à la mémoire Supprimer les calculs Standardiser Diminuer la ressemblance Eliminer les étapes manuelles Améliorer la performance des contrôles Améliorer la communication Rôle des innovations techniques? Innovations techniques Prescription et dossier patient informatisés Robotisation de la dispensation Médicaments injectables prêts à l emploi (CIVAS) Contrôle ultime électronique Informatisation Robotisation Industrialisation 2
Prescription électronique 55% erreurs médicamenteuses non interceptées [10.7 4.9 / 1000 patients-jours] Résultats par étapes: Prescription 19% Mais surtout : Transcription 84% Dispensation 68% Administration 59% Bates DW, JAMA 1998;280:1311-6 Prescription électronique 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 3
Analyse de risque AMDEC 35 modes de défailance Electronique: criticité globale (IC 14, 13, = 8) 20 propositions d amélioration 5000 4468-18% -55% Sum of criticality indexes 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 Impact lié aux aides à la décision présentes 0 3669 2019 Handwritten CPOE Improved CPOE Bonnabry P, JAMIA 2008 (in press) Dispensation manuelle Infirmières 3,0 % erreurs de préparation Contrôle pas testé 20% 6% Erreur de sélection Erreur de répartition Erreur de comptage 74% Pharmacie 3,6 % erreurs de préparation 79% de détection au contrôle 21% 8% 35% Mauvais médicament Mauvais dosage Mauvaise galénique Autres 36% Garnerin Ph, Eur J Clin Pharmacol 2007;63:769 Cina JL, Jt Comm J Qual Patient Saf 2006;32:73 4
Dispensation robotisée Résultats expérimentaux Taux d'erreur [%] 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 Total Omission Selection Comptage sans Pyxis avec Pyxis Repartition C. Du Pasquier, L. Riberdy, HUG, 2003 Préparation de seringues Taux moyen d erreur de préparation: 6.5% (n=28) 20% 28% 52% Erreur de sélection Erreur de dilution Erreur de quantité Garnerin Ph, Eur J Clin Pharmacol 2007;63:769 5
Industrialisation de la production de seringues (CIVAS) Structure d assurance-qualité (BPF) locaux (salles blanches avec flux laminaires/isolateurs) formation du personnel (entraînement spécifique) méthodes de travail (validation, informatisation) documentation (protocoles de fabrication standardisés) traçabilité (n de lot) contrôle de qualité (produits, locaux, opérateurs, ) CIVAS HUG: principaux produits Qté/an Ephedrine 20mg=2ml 8 500 Insuline 50UI=50ml 8 000 Phényléphrine 1mg=10ml 7 000 Atropine 1mg=10ml 2 000 Kétamine 10mg=10ml 2 000 Injectable ophtalmique faible 1 000 Vancomycine néonat 50mg=10ml 800 Total: 30 000 Stabilité 6-12 mois Emballages unitaires avec code-couleur 6
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 Echec 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 Echec du contrôle ultime 15% Erreur d administration 0.3% OU Erreur médicamenteuse 0.3% 7
Efficacité des contrôles Introduction d erreurs dans le remplissage de doses unitaires Capacité de détection: Pharmaciens: 87.7% Infirmières: 82.1% Facchinetti NJ, Med Care 1999;37:39-43 Efficacité 85% (valeur reconnue en milieu industriel) Se méfier des «doubles-contrôles» Contrôle ultime électronique Impact du scanning au lit du malade (BPOC) Mauvais médicament - 75% Mauvais dosage - 62% Mauvais patient - 93% Mauvais horaire - 87% Globalement - 80% Johnson, J Healthcare Inf Manag 2002;16:1 8
Scanning des chimiothérapies Infirmier Médicament CYTOS-TRACE Patient Identification de la dose unitaire? Reconditionnement par la pharmacie Identification par l industrie 9
Qu avons-nous appris en 10 ans? Intérêts potentiels Réponse aux problèmes de fiabilité humaine, qui sont mieux quantifiés aujourd hui Peu d études bien structurées, mais impact positif démontré Nécessité de combiner les différentes technologies Occasion de procéder à des re-engineering Intégration naturelle de la traçabilité Qu avons-nous appris en 10 ans? Problèmes potentiels Pas gagné d avance Leadership Intégration aux processus Nouveaux risques induits Formation à l utilisation Infrastructure Maintenance Coûts Définir une stratégie, avancer progressivement, évaluer 10
Stratégie aux HUG Essayer d agir sur toute la chaîne Prescription électronique Dispensation électronique sans robot (pilote stupéfiants) Poursuivre développement CIVAS Poursuivre pilotes de scanning convaincre l industrie (et Swissmedic) Smart-pumps Travailler sur l ergonomie Evaluer l intégration aux processus 11