Revue systématique sur l’administration des médicaments assistée par code-barre

Revue systématique sur l’administration des médicaments assistée par code-barre

J’ai déjà parlé à plusieurs reprises de code-barre. Plusieurs articles récents décrivent les bénéfices de cette technologie pour aider à la traçabilité des médicaments tout au long de leur circuit en établissement de santé, pour améliorer la documentation de la vaccination, pour sécuriser le processus de préparation stérile des médicaments et pour remplacer la vérification contenant-contenu visuelle par le pharmacien, entre autres. Ce nouvel article est une revue systématique des effets de l’administration des médicaments assistée par code-barre (barcode medication administration), lorsqu’elle est combinée à la prescription électronique. au formulaire d’administration des médicaments électronique (eMAR) et à la dispensation des doses automatisée (par cabinets ou robots, par exemple). Toutes ensembles, ces technologies forment une boucle fermée allant de la prescription à l’administration, en anglais on parle de closed-loop medication administration system. Par boucle fermée on entend qu’il n’y a aucune retranscription de la prescription jusqu’à l’administration et que tout le processus est sécurisé électroniquement; cela suppose une interface avec le système pharmacie ou une intégration de celui-ci au même système que le reste, ce que bien des publications négligent malheureusement de décrire.

Une revue de littérature de Medline, PubMed et Embase entre 1992 à 2015 a été effectuée de manière systématique. 430 publications ont été identifiées, dont 393 ont été exclues sur la base du sujet ou des données rapportées. 30 autres ont été exclues car elles ne parlaient pas de code-barre dans le contexte d’une boucle fermée. Enfin, 2 autres ont été exclues car l’une n’était qu’un rapport préliminaire et l’autre ne comprenait pas de système avec prescription électronique. 5 articles ont donc ultimement été inclus, dont 3 avec un devis d’observation directe pour la collecte des données et 2 qui étaient basées sur des déclarations volontaires d’erreurs.

Globalement, 2 articles parmi les trois basées sur l’observation directe ont trouvé une diminution des erreurs non reliées au moment d’administration de 4,6% et 4,7% (en absolu), soit de 11,5 à 6,8% pour la première, et 8 à 3,4% pour la deuxième. Une augmentation de l’incidence de distractions (15,5 à 25,2%) et de l’administration sans explications au patient (10,9 à 14,9%) a été observée dans la deuxième étude, probablement en raison de la nécessité d’interaction avec le système informatique au moment de l’administration. La troisième étude a trouvé une diminution de 3,7% en absolu des erreurs de tous types, soit de de 7 à 4,3%. La première étude a également constaté une élimination complète des erreurs de transcription.

En ce qui a trait aux études basées sur des déclarations volontaires, la première a trouvé une augmentation des erreurs (20 erreurs par millions de doses contre 38), ce qui était probablement lié simplement à une meilleure détection, considérant une diminution relative de 75% des erreurs ayant touché le patient observée de manière concomitante. La dernière étude a quant à elle observé une différence non significative des erreurs de 2,89 par 10 000 doses contre 1,48.

Les auteurs soulignent que leur revue ne considérait que les études sur l’administration assistée par code-barre dans le contexte d’un circuit fermé avec prescription électronique, administration des médicaments informatisée et dispensation automatisée. Un autre article de revue paru en 2009 et cité par les auteurs évaluait le code-barre sans le contexte du circuit fermé, cependant cet article commence à dater un peu. Considérant l’état actuel du système de santé canadien (les auteurs sont de la Colombie-Britannique), il aurait été intéressant de présenter quelques données dans des systèmes sans prescription électronique ou avec des transcriptions à l’entrée ou à la sortie du système pharmacie.

Néanmoins, cet article est intéressant et permet de se faire une bonne idée des bénéfices attendus avec cette technologie.

Utilisation d’une bibliothèque d’ordonnances pré-rédigées dans un hôpital américain

Utilisation d’une bibliothèque d’ordonnances pré-rédigées dans un hôpital américain

Malgré plusieurs articles qui décrivent l’impact positif d’ordonnances pré-rédigées (order sets) utilisées seules ou comme partie d’un groupe d’interventions pour améliorer la prise en charge de divers problèmes, peu de publications détaillent les systèmes en place pour gérer et diffuser ces ordonnances.

L’article présenté ici est un « abrégé » (plutôt long) présenté au congrès de l’American Medical Informatics Association. Le texte complet est disponible gratuitement sur PubMed Central, ce qui est rare pour le contenu de l’AMIA.  L’article décrit la mise en place du logiciel Cerner EHR dans une organisation de soins de santé américaine située en Utah. L’organisation est énorme et englobe 22 hôpitaux, 1 hôpital pédiatrique, 185 cliniques externes, 18 cliniques communautaires et un plan d’assurance. Près de la moitié des résidents de l’Utah sont suivis dans cette organisation. Le logiciel mis en place permet le développement d’ordonnances pré-rédigées et permet à chaque prescripteur de développer des ordonnances personnalisées dérivées des modèles institutionnels. Suite à l’implantation du système, un tableau de bord d’indicateurs a été développé pour permettre l’analyse de l’utilisation des ordonnances pré-rédigées et pour fournir de la rétroaction à leurs auteurs. Les données d’utilisation de 12 mois, de février 2015 à février 2016, ont été extraites.

Les fonctionnalités du tableau de bord étaient entre autres:

  • Afficher les volumes d’utilisation de chaque ordonnance, découpés en utilisation du modèle de base et de variantes personnalisées.
  • Afficher l’utilisation d’une ordonnance en fonction du temps, découpé par version et par modèle.
  • Détailler les versions de chaque ordonnance, incluant les dates et heures de versions, les auteurs, ainsi que les différents changements dans chaque modèle standard et dans chaque version personnalisée.
  • L’évolution schématisée graphiquement des éléments individuels inclus dans l’ordonnance pré-rédigée, notamment ce qui a été ajouté, retiré ou modifié.

Dans les données d’une année qui ont été extraites, les auteurs ont constaté que 107 auteurs avaient développé plus de 1400 modèles standards d’ordonnances pré-rédigées, cependant moins de la moitié de ce qui avait été développé avait été réellement utilisé. Près de 300 000 instances d’utilisation ont été collectées. Ils ont constaté que différents départements avaient une approche très différente, par exemple le département de cardiologie ne permettait pas la personnalisation de ses modèles tandis que d’autres départements encourageaient cette pratique. Les utilisateurs avaient tendance à créer des modèles personnalisés des ordonnances pré-rédigées simplement pour en changer le nom à quelque chose qu’ils étaient plus susceptibles de retrouver facilement, plutôt qu’à en changer le contenu. En effet, 80% du volume d’ordonnances générées à partir de ces documents était conforme au contenu standard. Une fonctionnalité utile du logiciel était que les mises à jour du modèle standard étaient poussées aux modèles personnalisés, diminuant ainsi le risque d’utiliser une ordonnance désuète. Les auteurs considèrent que leur tableau de bord s’est avéré utile pour améliorer le développement des ordonnances pré-rédigées. Ils citent en exemple les ordonnances post-partum qui ont été modifiées suite à l’examen des données d’utilisation.

Il est cependant souligné que la non utilisation d’une grande quantité d’ordonnances pré-rédigées est préoccupante, car un formulaire non utilisé pourrait devenir désuet ou même diverger de nouvelles recommandations cliniques. Les auteurs suggèrent de considérer la suppression d’ordonnances pré-rédigées inactives pour un certain temps et pour réduire les ressources nécessaires au maintien de la bibliothèque.

Je trouve cet article intéressant car il décrit bien les problèmes vécus dans la gestion d’une grande bibliothèque d’ordonnances pré-rédigées, et il montre bien comment l’informatisation d’un tel processus peut avantageusement inclure un volet de collecte de données, d’indicateurs et d’analytique.

Nouvel article sur l’utilisation du DSQ pour les ordonnances initiales à l’urgence

Nouvel article sur l’utilisation du DSQ pour les ordonnances initiales à l’urgence

Cet article est le troisième à ma connaissance sur l’utilisation des données du DSQ pour la rédaction d’ordonnances dans le cadre du bilan comparatif des médicaments à l’admission. Le premier était dans le contexte de la pédiatrie et le deuxième en adulte. Dans ce deuxième article, on évaluait en particulier un nouvel outil de Cristal-Net permettant l’affichage des informations du DSQ directement dans le dossier clinique informatisé de manière à faciliter la represcription à l’urgence, souvent avant l’élaboration du MSTP et la réalisation du bilan comparatif.

Cette nouvelle étude a aussi été réalisée au CHU de Québec mais sur un site différent (à l’hôpital Enfant-Jésus plutôt qu’à l’Hôtel-Dieu) et après l’autre étude, soit du 6 au 31 juillet 2015. À cet hôpital, contrairement à celui de l’étude précédente, le processus de BCM en place antérieurement incluait la saisie des informations transmises par les pharmacies communautaires dans le système d’information pharmacie comme étape initiale pour la réalisation du BCM.

Les patients installés sur civière à l’urgence durant la période de collecte qui ont eu une ordonnance rédigée à partir de l’outil informatique du DSQ dans Cristal-Net et qui ont eu un profil pharmacologique de leur pharmacie communautaire versé au dossier ont été inclus, et ont été suivis jusqu’à la fin de leur hospitalisation. Les divergences ont été notées et catégorisées, et les problèmes d’utilisation de l’outil informatique ont été notés.

118 patients ont été inclus, dont 59 ont été admis. L’âge moyen était de 70±15,8 ans. 1617 médicaments ont été relevés sur les formulaires et 867 ont été represcrits, pour une moyenne de 7,3±4,5 médicaments prescrits par formulaire. 17 duplications ont été identifiées et 8 ordonnances ont été faites pour des médicaments non renouvelés depuis plus de 90 jours. 111 patients avec profil de pharmacie communautaire au dossier ont été inclus pour l’analyse des divergences, dont 58 admis. Fait intéressant, dans 46,6% des cas, le formulaire d’ordonnances a été imprimé après l’obtention du profil de pharmacie communautaire.

641 divergences ont été identifiées, dont 13,1% étaient intentionnelles et documentées, 70% intentionnelles et non documentées, et 16,8% non intentionnelles. En contraste, dans l’étude précédente, plus de la moitié des divergences intentionnelles étaient documentées. La majorité des divergences non intentionnelles concernaient des médicaments absents du DSQ. À la fin de l’étude, 42,4% des divergences intentionnelles non documentées ou non intentionnelles ont été résolues, dont 84,3% de celles-ci dans les 24 heures de l’admission. 42,2% des divergences ont été résolues par les équipes médicales, 4,4% par les urgentologiques et 53,3% par les pharmaciens.

Les auteurs notent que depuis la mise en place de ce processus, une justification est maintenant requise pour la prescription de médicaments à haut risque, afin de sécuriser le processus. Élément très important à souligner, 83,3% des divergences non intentionnelles ont été résolues suite à l’intervention des pharmaciens à la distribution dans cette étude (comparativement à 30,4% dans l’étude précédente), ce que les auteurs attribuent à une meilleure connaissance de l’outil que dans le précédent projet.

Je trouve cette étude intéressante car elle ajoute aux connaissances sur l’impact du DSQ en pratique comme outil de prescription lors de l’arrivée à l’urgence et lors de l’admission. Ce qui est clair, c’est que cet outil constitue un point de départ intéressant pour la réalisation du MSTP et du BCM, mais qu’il ne doit pas être utilisé seul et qu’il ne faut certainement pas s’y fier aveuglément. De plus, la vigilance des pharmaciens de la distribution, lors de la validation des ordonnances d’admission, est nécessaire pour l’identification d’éventuelles divergences.

Surveillance des antimicrobiens à l’aide d’une stratégie électronique

Surveillance des antimicrobiens à l’aide d’une stratégie électronique

Cet article décrit une stratégie de surveillance des antimicrobiens mise en place dans un hôpital de réadaptation français de 255 lits de courte durée et 108 lits de réadaptation ciblé sur les blessures à la moëlle épinière. Une équipe composée d’un pharmacien, d’un microbiologiste et d’un médecin spécialiste en maladies infectieuses a été mise en place pour surveiller la prescription d’antimicrobiens en ciblant certaines classes.

La stratégie de surveillance consistait en l’identification d’antimicrobiens de certaines classes prescrits pour plus d’une journée (par exemple piperacilline-tazobactam, carbapénèmes). Le prescripteur devait détailler l’indication dans le système de prescription électronique, puis effectuer un suivi au jour 3 de la prescription. Une requête d’extraction des données vers un chiffrier Excel a été mise en place, et permettait à l’équipe de surveillance d’effectuer un suivi des prescriptions. D’abord, un pharmacien vérifiait les doses prescrites et la présence d’interactions médicamenteuses, puis alertait le prescripteur selon la conformité de la prescription aux lignes directrices du centre. Ensuite, le microbiologiste validait la prescription en fonction des résultats de culture et de susceptibilité. Les prescriptions étaient classées en appropriées ou inappropriées pour une de trois raisons: l’absence de culture requise, la non susceptibilité à l’antibiotique prescrit, ou un spectre trop large. Les prescriptions jugées inappropriées et non cessées malgré l’alerte étaient transmises par courriel à l’infectiologue, qui effectuait une intervention directement auprès du prescripteur pour évaluer si la prescription était adéquate ou pour recommander une modification. Pour l’étude rapportée, les données de janvier 2012 à décembre 2014 ont été collectées.

2216 prescriptions ont été revues. Le microbiologiste a évalué 1224 (58.1%) prescriptions comme inappropriées, et de celles-ci 835 (68.2%) ont été modifiées sans intervention. 389 (31.8%) prescriptions ont mené à une alerte, pour lesquelles 293 interventions ont effectivement eu lieu. Dans 157 (53,6%) interventions, le traitement a été jugé adéquat en fin de compte, et dans 136 (46,4%), le traitement a été jugé inapproprié, puis modifié dans 132 de ces cas.

Le système décrit est relativement « low-tech », consistant en une simple extraction de données puis un suivi partagé à l’aide d’un chiffrier Excel. Ça a l’avantage d’offrir un suivi des antimicrobiens plus fin qu’à l’aide d’alertes complètement automatisées, mais il n’est pas clair si l’investissement de temps requis de la part de chacun des membres de l’équipe pour ce suivi manuel est vraiment rentable. Par ailleurs, dans le cadre de cette étude l’antibioprophylaxie chirurgicale et médicale était exclue, probablement en raison du volume, mais dans mon expérience beaucoup d’interventions de ce type sont nécessaires avec les prescriptions de prophylaxie.

Facteurs favorisant l’utilisation nationale des données de santé en Écosse

Facteurs favorisant l’utilisation nationale des données de santé en Écosse

Cet article un peu obscur provient d’Écosse, et décrit les résultats d’un focus group des parties prenantes de l’implantation d’un système national électronique pour la prescription et l’administration des médicaments dans cette région. L’objectif de cette discussion était de faire ressortir les éléments importants pour assurer la qualité des données nationales sur ce sujet, avec pour objectif ultime d’assister la prise de décision politique et administrative sur le système de santé. Ce contexte est certes un peu lourd, mais les thèmes dégagés me semblent intéressants et applicables à la situation québécoise où l’informatisation du système de santé est enclenchée.

Des participants occupant des positions senior dans le système de santé, et ayant des fonctions touchant à l’informatisation ont été approchées, notamment des représentants des médecins, pharmaciens et infirmières, des associations de patients, des fournisseurs et des dirigeants. Un guide des sujets de discussion a été remis aux participants, comportant quatre thèmes: les expériences internationales, l’expérience écossaise avec l’implantation d’un système de cancérologie, les besoins dans des secteurs à développer (contrôle de la douleur, surveillance des antimicrobiens), et les implications politiques et stratégiques. La discussion a été enregistrée, transcrite et analysée de manière qualitative.

36 personnes ont été approchées et 21 ont participé à la journée de discussion. Les idées principales dégagées sont en lien avec des facteurs à trois niveaux:

  • Niveau micro
    • La nécessité d’avoir des logiciels flexibles s’intégrant au flot de travail, potentiellement complexe, des utilisateurs.
    • La nécessité d’offrir une interface intuitive qui ne ralentit pas le travail.
    • La disponibilité de données de performance en feedback pour les utilisateurs.
    • Offrir aux utilisateurs la preuve que les données collectées fonctionnent pour l’amélioration du système.
  • Niveau meso
    • S’assurer que les ressources pour le maintien des infrastructures technologiques soient prévues.
    • Développer la capacité de gestion du changement et d’analyse de données nécessaire pour gérer cette information.
  • Niveau macro
    • Avoir une banque de données nationale pour permettre la collecte et l’analyse centralisée.
    • Prévoir une interopérabilité des systèmes à l’aide de standards technologiques.
    • Avoir des systèmes en place pour le feedback de données aux organisations locales.

La discussion de l’article est intéressante et présente des recommandations pour des stratégies nationales découlant de ces idées.

Je trouve cet article intéressant parce que les idées exprimées sont importantes, dans le sens où l’informatisation du système de santé amène un flot de nouvelles données électroniques qui n’étaient pas disponibles auparavant, du moins pas en cette quantité et avec autant de facilité. Les idées dégagées au niveau micro permettent de s’assurer que les données collectées par les utilisateurs soient de qualité, en leur offrant la preuve que celles-ci sont réellement utiles. Au niveau meso, on s’assure qu’il soit possible de collecter et analyser ces données efficacement et au niveau macro, on permet le traitement de ces données de manière centralisée.

 

Détection d’erreurs médicamenteuses par machine learning

Détection d’erreurs médicamenteuses par machine learning

Cette étude avait pour objectif de caractériser l’exactitude, la validité et l’utilité clinique d’alertes sur les médicaments établies par un logiciel utilisant le machine learning pour générer automatiquement des alertes à partir d’écarts par rapport à la norme. L’étude a été faite sur les données du Brigham and Women’s Hospital et du Massachusetts General Hospital aux États-Unis.

Le logiciel évalué était MedAware, un logiciel commercial. Ce logiciel utilise le machine learning pour créer 3 types d’alertes sur les médicaments:

  • Des données cliniques hors norme (par exemple prescription de contraceptif pour un enfant garçon).
  • Des données temporellement hors norme (par exemple une diminution des plaquettes chez un patient sous anticoagulant).
  • Un dosage hors norme (le dosage est à l’extrême de la distribution habituelle de dose pour ce médicament ou par rapport à l’histoire du patient).

Tous les patients ayant eu au moins une visite externe (les patients hospitalisés n’étaient pas inclus) entre le 1er janvier 2012 et le 31 décembre 2013 dans un de ces deux hôpitaux. Pour ces patients, les données rétrospectives de 5 ans ont été extraites. À noter, ces données étaient déjà encodées dans un dossier électronique de manière structurée, par exemple les données démographiques, les diagnostics, les listes de problèmes, les médicaments, les allergies, les signes vitaux et les résultats de laboratoires. Cependant, ces données comportaient bien sûr les failles habituelles des données cliniques, c’est-à-dire l’encodage de données en texte libre, dans les mauvais champs, de manière inconstante, etc.

Conformément aux principes du machine learning, les données ont été divisées en deux groupes, un groupe d’apprentissage et un groupe de test. Un échantillon de 300 dossiers a été utilisé pour une validation manuelle des alertes générées par le logiciel. Les paramètres évaluées étaient l’exactitude (l’alerte correspondait-elle réellement aux données encodées ?), la validité (l’alerte était elle adéquate compte tenu des données disponibles partout dans le dossier ?), et l’utilité clinique. Le codage de ces paramètres était effectué par consensus de l’équipe de recherche.

747 985 patients ont été inclus, ayant généré 15 692 alertes dans le groupe de 373 992 patients de test. 29,3% des alertes étaient liées aux données cliniques, 66,8% aux données temporelles et 3,9% au dosage. 23,8% des alertes n’étaient pas valides en raison de problèmes liées aux données, donc 76,2% des alertes étaient valides par rapport aux données encodées. De celles-ci, 56,2% étaient de valeur clinique élevée selon l’équipe de recherche et 18,8% de valeur moyenne.

Les auteurs soulignent dans la discussion la difficulté d’analyser un ensemble de données tiré d’un dossier électronique réel compte tenu de la grande variabilité dans la qualité, la disponibilité et l’encodage des données. La classification de la valeur clinique des alertes est aussi discutable car subjective. Néanmoins, le pourcentage d’alertes cliniquement utile est largement plus élevé que ce que l’on voit en pratique réelle, où la vaste majorité des alertes sont d’une utilité discutable. Il semble que le machine learning soit une avenue intéressante pour les systèmes d’aide à la décision du futur.

Accélérer l’administration d’antibiotiques en neutropénie fébrile à l’aide d’ordonnances pré-rédigées

Accélérer l’administration d’antibiotiques en neutropénie fébrile à l’aide d’ordonnances pré-rédigées

Il s’agit d’une étude rétrospective qui avait pour objectif de décrire le temps pour l’administration des antibiotiques en relation avec les issues cliniques chez des patients adultes d’hématologie dans un centre hospitalier situé au Kentucky. Une des issues secondaires de l’étude était le lien entre des ordonnances pré-rédigées et le temps d’administration.

Les données ont été collectées entre le 1er janvier 2010 et le 1er septembre 2014. Les patients inclus avaient un cancer hématologique ou une greffe de moelle osseuse, mais étaient exclus si le diagnostic d’admission était la neutropénie fébrile, pour ne conserver que les patients ayant développé cette complication durant leur hospitalisation, afin de bien caractériser le délai d’administration des antibiotiques. Les critères de diagnostic et le traitement recommandé dans le centre à l’étude sont décrits dans l’article. À noter, les principaux antibiotiques à administrer empiriquement étaient disponibles dans des cabinets automatisés sur les unités de soins.

Les issues cliniques défavorables considérées étaient un composite de la mortalité intra-hospitalière, de l’admission aux soins intensifs, et de l’initiation d’amines.

244 événements ont été inclus dans l’étude pour 216 patients, en moyenne âgés de 52,1 ans. 35 issues cliniques défavorables ont été identifiées. Le temps pour l’administration des antibiotiques était variable entre 10 et 1495 minutes, avec une médiane de 102 minutes en absence d’issues cliniques défavorables et 120 minutes si une issue défavorable était identifiée, une différence qui n’était pas significative (p=0,9277).

Plusieurs autres résultats cliniques sont présentés dans l’article. En ce qui a trait aux ordonnances pré-rédigées, les auteurs ont identifié leur utilisation dans 176 événements (72,1%). L’utilisation d’ordonnance pré-rédigée était liée à une réduction significative du temps pour l’administration des antibiotiques de 42,2%, p=0,0007, soit 96 minutes comparativement à 166 minutes. Cependant, ceci n’était pas lié à de meilleures issues cliniques.

Les auteurs discutent de ces observations, notamment du fait que l’absence de lien entre le délai d’administration et les issues cliniques défavorables peut s’expliquer par la nature rétrospective de l’étude et le fait que les patients ayant développé des complications n’étaient pas nécessairement comparables à ceux n’en ayant pas développé. Néanmoins, il est intéressant de constater que les ordonnances pré-rédigées semblent avoir un effet marqué sur le délai d’administration. En effet, celles-ci permettent probablement de débuter le traitement dès l’atteinte de critères diagnostics prédéterminés plutôt que de devoir attendre une évaluation médicale et la rédaction d’une ordonnance. Bien sûr, le tout dépend également de la disponibilité des doses d’antibiotiques pour administration rapide, ce qui doit être encadré d’une manière bien définie afin de s’assurer que le processus demeure sécuritaire.