Effet d’un système de prescription et administration électronique sur les erreurs de médicaments

Effet d’un système de prescription et administration électronique sur les erreurs de médicaments

Cette étude a eu lieu sur une unité de gériatrie de 14 lits d’un hôpital d’enseignement anglais situé à Londres. L’objectif de l’étude était d’évaluer l’effet de d’un système électronique de prescription et administration de médicaments sur les erreurs d’administration de médicaments. Un devis de type pré-post a été utilisé, où un pharmacien a observé la tournée d’administration des médicaments d’une infirmière à 8h du matin durant 12 journées dans la phase pré et 15 journées dans la phase post. Peu de détails sont données sur les caractéristiques de prescription du logiciel utilisé, mais il faut souligner que les fonctions pour l’administration des médicaments n’incluaient pas la vérification par code-barre. De même, peu de données sont données sur le système papier en place avant l’installation du logiciel, je crois comprendre que la liste de médicaments de l’infirmière n’était pas générée informatiquement mais bien manuellement.

Le pharmacien a compté les opportunités d’erreurs et les erreurs qui se sont produites, selon des définitions préalables. Il est bien sûr intervenu pour éviter que les erreurs observées se rendent au patient. Les médicaments intraveineux ont été exclus de l’étude considérant leur faible nombre sur cette unité. La qualité de documentation de l’administration a aussi été analysée.

La collecte de données a eu lieu de décembre 2014 à juin 2015. 86 rencontres patients-infirmière ont été incluses dans chaque phase. Dans la phase pré, le taux d’erreurs était de 4,2% (18 erreurs sur 428 opportunités) contre 3,4% dans la phase post (18 erreurs sur 528 opportunités), une différence non significative (p=0,64). L’article donne le détail de plusieurs erreurs. Au niveau de la documentation, une augmentation des inexactitudes a été observée, avec 5 divergences sur 460 documentations dans la phase pré (1,1%) contre 18 divergences sur 557 documentations dans la phase post (3,2%, p=0,04). Les chercheurs ont observé que la cause de divergence la plus fréquente était la documentation d’une administration qui n’avait pas eu lieu, généralement parce que la documentation avait lieu avant l’administration réelle en raison du flot de travail des infirmières et de la disponibilité physique des ordinateurs. Lorsque l’administration n’avait pas lieu (par exemple refus du patient ou patient non disponible), il y avait souvent omission d’annuler l’administration inscrite, parce que cette opération n’était pas facile dans le logiciel. De même, des erreurs de forme pharmaceutique ou de voie d’administration ont été notées alors que celles-ci n’ont pas été observées avec le papier, en raison des capacités limitées du logiciel à mettre en évidence les particularités de certaines ordonnances.

Cette étude a plusieurs lacunes, notamment la petite taille de l’unité de soins et les critères d’inclusion très spécifiques. Les conclusions semblent fortement influencées par les méthodes de travail sur l’unité de soins examinée. Je crois qu’il est très difficile d’affirmer que l’absence d’effet observée sur les erreurs, et l’augmentation des divergences de documentation, sont réellement dus à l’implantation du système électronique en tant que tel. Il me semble plutôt que les caractéristiques du logiciel choisi et les méthodes de travail sur l’unité pourraient expliquer ce qui a été conclu. L’absence de validation du médicament par code-barre dans le système utilisé est aussi un élément à considérer.

Obtention d’histoires médicamenteuses pour la warfarine à l’aide de PharmaNet en Colombie-Britannique

Obtention d’histoires médicamenteuses pour la warfarine à l’aide de PharmaNet en Colombie-Britannique

Cet article décrit l’implantation dans un hôpital tertiaire adulte de la Colombie-Britannique d’un processus de bilan comparatif des médicaments basé sur le système PharmaNet, une banque de données des services de médicaments par les pharmacies communautaires, une sorte d’équivalent de la section médicaments du DSQ au Québec. Les auteurs se sont intéressés à l’impact de cette implantation sur l’exactitude des informations obtenues pour la warfarine. L’étude a été réalisée avec un devis de type pré-post, la phase pré étant du 1er octobre 2009 au 26 février 2012 et la phase post du 27 février 2012 au 31 juillet 2014.

100 patients prenant de la warfarine parmi les admissions en médecine interne ont été choisis aléatoirement parmi chaque phase, cependant les patients n’arrivant pas de la communauté, ceux qui sont partis dans les 24h suivant l’admission, les patients sans formulaire de bilan comparatif rempli, et les patients admis pour chirurgie, aux soins intensifs, ou avec thromboembolie ou saignements, ont été exclus. À noter que je ne comprends pas trop ces critères d’exclusion, il me semble justement que l’obtention d’une histoire médicamenteuse exacte pour la warfarine est d’autant plus importante lorsque la raison d’admission est une thromboembolie ou un saignement, et le fait d’être admis pour chirurgie ou aux soins intensifs ne devrait pas affecter le processus de bilan comparatif à l’admission…

L’issue primaire était la documentation complète de la posologie de warfarine prise par le patient (dose et fréquence). Cependant comme la warfarine est prise une fois par jour, les auteurs ont réalisé une sous-analyse avec seulement la documentation de la dose.

Les caractéristiques des patients étaient similaires entre les groupes. Le taux de documentation complète de la posologie de warfarine était 65% à la phase pré contre 84% à la phase post (p=0,002). En considérant uniquement la dose, ces taux étaient de 81% en pré et 91% en post (p=0,042). Fait à noter, 38 patients avaient des posologies vagues de warfarine dans PharmaNet (par exemple « prendre tel que prescrit ») et de ceux ci seulement 11 (29%) ont eu une documentation adéquate de la posologie lors du bilan comparatif, contre 87% des patients qui avaient une posologie claire de warfarine dans PharmaNet. À noter également que pour 23 (61%) de ces 38 patients, le médecin a prescrit de poursuivre la warfarine selon la posologie de PharmaNet, alors que cette posologie ne permettait pas de savoir quoi donner au patient.

Comme cet article cible uniquement la warfarine, et avec des critères d’exclusion très stricts, il est difficile de tirer des conclusions plus larges. Cependant, les auteurs mentionnent plusieurs éléments dans la discussion qui vont dans le même sens que les articles rédigés au Québec sur l’utilisation du DSQ pour la represcription et le bilan comparatif à l’admission. À savoir, les informations obtenues via une telle plateforme ne sont en pas suffisantes et doivent être confirmées avec le patient, puisque la prise réelle de médicaments peut largement différer de ce qui est inscrit. Les auteurs mentionnent qu’ils observent une trop grande dépendance des prescripteurs à l’information obtenue électroniquement par rapport à un entretien avec le patient; ce que l’on observe aussi en pratique avec le DSQ.

Données sur les pharmacies d’hôpitaux américaines 2016

Données sur les pharmacies d’hôpitaux américaines 2016

Je vous parle aujourd’hui d’un sondage publié récemment dans l’AJHP sur les pharmacies d’hôpitaux aux États-Unis, réalisé en 2016 et décrivant surtout les processus de prescription et transcription d’ordonnances. Il s’agit d’une partie du sondage national des pharmacies d’hôpitaux de l’ASHP; la méthode de ce sondage est décrite dans l’introduction de l’article. Les données publiées ici complètent celles publiées l’année dernière sur les volets de surveillance de la pharmacothérapie et de suivi des patients. À noter cependant que plusieurs données se recoupent.

Contrairement au sondage québécois, le sondage américain ne cible pas tous les hôpitaux et utilise un échantillonage. 392 hôpitaux parmi les sondés ont répondu, représentant un taux de réponse de 30%, et les répondeurs n’étaient pas statistiquement différents des non-répondeurs. Voici quelques faits saillants du sondage:

  • 99,1% des hôpitaux avaient un dossier électronique au moins partiellement en place, dont 43,3% avec un système complètement électronique sans papier (comparativement, ces chiffres étaient 97,5% et 37,5% en 2015 aux USA, je ne trouve pas de données québécoises claires sur ce chiffre).
  • 95,6% des hôpitaux ont un système de prescription électronique avec aide à la décision (comparativement à 84,1% aux USA en 2015, et au Québec 7% en 2014 et 5% en 2012).
  • Les ordonnances sont transmises électroniquement (en données numériques) à la pharmacie dans 90,7% des hôpitaux, 4,2% des hôpitaux numérisent des ordonnances papier, 2,8% utilisent encore le fax et 2,3% utilisent le transport manuel d’ordonnances papier. Comparativement, au Québec, la seule donnée que je connaisse est un sondage présenté comme affiche au congrès de l’APES 2016 qui a montré l’utilisation d’ordonnances numérisées dans 51% des hôpitaux, contre 26% qui utilisaient le fax, 21% des ordonnances papier et 2% un prescripteur électronique.
  • Au niveau de la validation d’ordonnances, 51,6% des hôpitaux utilisent des fonctions de validation automatisée. Parmi-ceux-ci, 58,2% utilisent des fonctions par département (p.ex. urgence), 40,3% des médicaments spécifiques dans certains départements (p.ex. médicaments pour la douleur à l’urgence), et 12% pour des médicaments spécifiques à travers l’hôpital (p.ex. vaccins, médicaments de soins de confort).
  • 92,6% des hôpitaux utilisent la vérification de l’administration des médicaments avec le code-barre (comparativement à 93,7% aux USA en 2015, et aucun hôpital au Québec en 2012 ou 2014).
  • Pour l’élaboration de politiques de prescription et de gestion du formulaire, 75% des hôpitaux font de l’évaluation comparative des médicaments avant l’inscription au formulaire, élaborent des lignes directrices, font de la substitution thérapeutique, délèguent les choix de produits et de dose aux pharmaciens, et font des revues d’utilisation. Deux tiers des hôpitaux restreignent la prescription de certains médicaments à certains praticiens, et environ la moitié utilisent des données pharmacoéconomiques dans leur évaluation.

L’utilisation de dossiers électroniques offre des nouvelles possibilités reliées à la gestion du formulaire et des ordonnances:

  • Trois quarts des hôpitaux affichent uniquement les médicaments au formulaire lors de la prescription.
  • Environ la moitié des hôpitaux utilisent des fonctions d’arrondissement ou de standardisation de doses lors de la prescription (sans doute pour faciliter la correspondance aux médicaments produits en lot à la pharmacie).
  • La moitié des hôpitaux offrent des liens vers de l’information sur les médicaments lors de la prescription, et offrent des alternatives lors d’une tentative de prescription d’un médicament hors formulaire.
  • Un peu plus d’un tiers des hôpitaux envoient certaines ordonnances à un autre service pour approbation (par exemple antibiotiques à usage restreint) et incluent un support décisionnel lié à l’optimisation de l’utilisation des antimicrobiens.
  • Un tiers des hôpitaux limitent l’entrée de médicaments hors formulaire aux pharmaciens.

En ce qui a trait aux fonctions de prescription hors formulaire, il est à noter que ce sont en général les plus gros hôpitaux qui ont des politiques plus strictes sur le contrôle du formulaire et les possibilités de prescription.

Les éléments liés à la pratique clinique du pharmacien sont:

  • 56,9% des hôpitaux requièrent la documentation électronique des recommandations et des notes du pharmacien dans les dossiers médicaux.
  • 89,9% des hôpitaux permettent aux pharmaciens de demander des tests de laboratoire et dosages de médicaments.
  • 86,8% des hôpitaux permettent aux pharmaciens d’écrire des ordonnances, 7,2% permettent aux pharmaciens de prescrire (sélection, initiation, suivi et ajustement du médicament), et 92,8% des hôpitaux permettent aux pharmaciens de modifier ou initier des médicaments selon un protocole.
  • 64% des hôpitaux collectent des données pour démontrer les effets des interventions des pharmaciens; ces données incluent surtout le type d’intervention, le temps passé sur ces interventions, et l’impact de ces interventions sur les coûts.

D’autres données sont fournies dans le sondage, je vous invite à lire le texte complet car elles sont plus difficiles à résumer. Celles-ci incluent:

  • Les services fournis par les pharmaciens au congé et le lien avec les soins en communauté et les pharmacies communautaires.
  • Les services offerts en clinique ambulatoire.
  • Le paiement des services pharmaceutiques.
  • Le lien avec les pharmacies de spécialité.
  • Les données de ressources humaines (équivalents temps plein, postes occupés, diplômes et certifications).
  • Les activités des techniciens en pharmacie.
Utilisation de la gravimétrie pour la validation des préparations de chimiothérapie intraveineuse: données européennes

Utilisation de la gravimétrie pour la validation des préparations de chimiothérapie intraveineuse: données européennes

J’ai déjà parlé d’une étude réalisée dans une grande clinique de chimiothérapie ambulatoire américaine qui avait implanté un système de contrôle des préparations stériles par gravimétrie. Cet article était paru en février 2016 dans l’AJHP. 7,1% des 15 843 préparations faites avec le système durant une période d’un an comportaient une erreur de dose d’un composant, dont 3% lors d’une reconstitution de poudre, 26% lors d’un scan de code-barre et 71% lors de la mesure de dose avant l’injection dans le sac de diluant. Les auteurs ont noté des problèmes avec les petits volumes et avaient dû exclure ceux-ci de l’analyse.

L’article dont je vous parle aujourd’hui, sur le même sujet, a été publié à la fin avril, provient d’Europe, et est d’envergure beaucoup plus grande que l’étude précédente. Il s’agit du même système commercial de gravimétrie. L’étude était rétrospective et avait pour objectif de décrire le nombre de préparations qui étaient à l’extérieur des limites prévues par chaque centre participant, de même que le nombre de doses à l’extérieur d’un seuil de 10 et de 20% d’écart par rapport à la dose. 10 centres ont contribué à l’étude, incluant 759 060 préparations faites par 245 techniciens.

Les limites de tolérance habituelle par centre variaient de 2,5 à 6%, avec une différence maximale de centre en centre allant jusqu’à 3,5%. Cependant, certains médicaments avaient une tolérance beaucoup plus grande, allant jusqu’à 30% (!) en raison de particularités de formulation selon les auteurs. Malheureusement, très peu de détails sont donnés sur ces raisons, ce qui aurait été intéressant, d’autant plus que ces médicaments étaient le plus souvent le bortezomib, la vincristine, le methotrexate et la cytarabine. On mentionne simplement dans un paragraphe de la discussion que cette tolérance « étendue » pourrait être liée à la précision de petits volumes à mesurer.

Le taux de préparations hors cible était en moyenne de 7,89%, ou 10,44% après un ajustement pour le nombre de préparations par centre. Les centres avec le plus de préparations en dehors des seuils de 10% et de 20% étaient aussi ceux avec le plus de déviations en général. De manière contre-intuitive, les centres avec les limites les plus strictes étaient aussi ceux avec le moins grand nombre de déviations, et vice-versa. On imagine que ce pourrait-être lié aux méthodes de travail, à l’équipement et au volume de travail de certains centres.

9,5% des doses n’ont pas été préparées adéquatement du premier coup, avec un intervalle de 6,6 à 19%. Les auteurs ont observé que les préparations effectuées le plus fréquemment étaient aussi celles avec le moins de déviations, ce qui indique un certain effet de l’habitude de préparation sur la précision.

Les auteurs soulignent aussi que les déviations étaient plus fréquentes lorsque les doses à mesurer étaient très petites. Ceci concorde bien avec les résultats de l’étude américaine de l’année dernière. L’étude présente des graphiques assez connus sur la précision de seringues; plus on mesure des petits volumes dans une seringue, plus la précision de celle-ci est mauvaise. Peut-on faire le lien entre des petits volumes mesurés en seringues et les déviations observées pour les petites doses ? L’étude ne présente malheureusement aucune donnée sur cette hypothèse spécifique. Il s’agit pourtant d’un problème très important, en particulier dans le contexte de la pédiatrie où les doses de tous les médicaments, pas seulement la chimiothérapie, peuvent être extrêmement petites.

Je trouve l’article intéressant en raison du volume de données qu’il apporte, on voit ici un portrait très réel de l’utilisation d’un tel système. Il semble que le système permette réellement de produire des doses plus précises qu’avec un système de vérification volumétrique. Malheureusement, il manque certaines informations pour bien comprendre la portée des résultats:

  • L’étendue de l’utilisation du système dans les centres participants n’est pas décrite. Y avait-il des préparations exclues du système, comme dans l’étude américaine ? Le système était-il utilisé pour autre chose que la chimiothérapie ?
  • Le problème des petits volumes semble important; si la tolérance doit être augmentée jusqu’à 30% pour réussir à préparer ces doses, y a-t-il réellement un avantage au système par rapport à la volumétrie ? Je ne vois pas clairement dans l’étude la proportion des médicaments préparés qui présentaient ce problème.
  • Le système se fie à la densité programmée dans sa bibliothèque pour évaluer si la masse d’un produit correspond bien à la dose prévue. Cependant, les auteurs indiquent que la densité peut varier de lot en lot (ce qui est normal en fonction de la teneur de l’ingrédient actif, de différences d’excipients, etc). Ceci introduit un élément de variabilité qui ne semble pas pris en compte.
  • Nous n’avons toujours pas de données comparatives avec un système volumétrique (par exemple, une comparaison pré-post). Le taux de détection d’erreurs est-il réellement meilleur avec la gravimétrie ? Il demeure qu’environ 90% des doses  préparées dans l’étude étaient adéquates du premier coup, donc la gravimétrie a simplement confirmé que la préparation réalisée (avec des seringues !) était correcte.
Retour sur le congrès du PPAG 2017

Retour sur le congrès du PPAG 2017

J’ai eu la chance d’aller au congrès du PPAG 2017 à Charlotte, en Caroline du Nord. Les deux premières journées du congrès se concentraient sur la technologie et la sécurité des médicaments en pédiatrie, c’était en plein dans mon champ d’intérêt! Je vous fais part ici de quelques ressources et idées qui ont émergé des conférences auxquelles j’ai assisté.

Le discours d’ouverture de la conférence était par Michael R. Cohen, président et fondateur de l’Institute for Safe Medication Practices (ISMP), qui a présenté une rétrospective des efforts de prévention des erreurs médicamenteuses des 20 dernières années par l’ISMP, et en particulier en pédiatrie. Les sujets abordés incluaient:

  • Les stratégies proactives de prévention des erreurs, plutôt que réactives et les outils développés ou supportés par l’ISMP, comme:
    • Les systèmes de déclaration et diffusion des erreurs.
    • L’amélioration de la communication pour les ordonnances verbales.
    • La prescription électronique.
    • L’élimination des abréviations, l’attention aux décimales et aux unités.
    • Les vérifications indépendantes pour la prescription, la dispensation et l’administration (comme le code-barre).
    • Les pompes intelligentes et la standardisation des concentrations pour les perfusions.
    • L’utilisation du système métrique pour tous les poids et mesures dans le système de santé.
    • L’implication du patient.
    • L’amélioration de l’emballage et de l’étiquetage des médicaments (notamment l’élimination des ratios 1:1000 ou 1:10 000  pour l’épinéphrine).
    • Les changements aux connecteurs pour éviter l’injection accidentelle de produits pour voie orale.
  • Plusieurs exemples d’erreurs liées aux médicaments dans les 20 dernières années et les stratégies qui ont été mises en place pour les prévenir.

Je retiens certains commentaires du présentateur sur l’importance de la sélection des noms de médicaments afin de prévenir leur confusion (les médicaments look-alike, sound-alike). Quelques articles récents sont revenus sur ce sujet; en particulier il semble que la nomenclature TALLman pourrait être moins efficace qu’attendu. Il faudra se pencher davantage sur cet enjeu dans le futur.

À une présentation sur l’utilisation des excipients en pédiatrie, j’ai appris l’existence d’une banque de données appelée Safety & Toxicity of Excipients for Paediatrics (STEP Database). Cette banque de données permet d’obtenir des informations sur la désignation chimique, le rôle, le statut réglementaire, les synonymes et les doses d’un excipient. Elle détaille aussi la littérature sur l’utilisation d’un excipient dans les différentes populations pédiatriques.

Il y avait une présentation malheureusement trop courte sur les principes d’utilisation des pompes « intelligentes ». Les pharmaciens connaissent en général assez bien les principes d’élaboration et d’utilisation des bibliothèques créées pour ces pompes car ils sont directement impliqués dans cette démarche. Cependant, ils connaissent souvent moins les principes physiques affectant la fiabilité de l’opération des pompes, en particulier:

  • Le lien entre la taille des seringues, la compliance des plastiques des seringues et des tubulures, et la réponse aux changements de pression.
  • Le lien entre la compliance, l’atteinte de l’équilibre du débit et les alarmes d’occlusion.
  • Le lien entre le positionnement vertical des pompes et les effets d’aspiration ou les bolus accidentels.
  • Les fonctions de purge assistée des pompes par rapport aux purges manuelles et l’atteinte et la stabilité du débit.

La présentatrice a donné plusieurs liens vers des ressources de formation sur ces principes. J’ai l’impression que si les pharmaciens étaient plus au fait de ces principes, bien des événements liés aux pompes qui sont actuellement simplement mis sur le compte d’une « défaillance » seraient mieux compris. Les ressources présentées étaient:

Une présentation par le pharmacien responsable de l’informatique clinique à St. Jude comportait une superbe revue de littérature sur les alertes dans les dossiers électroniques. Au Québec, on est bien loin de pouvoir appliquer ces principes dans un dossier clinique informatisé, mais les alertes dans les logiciels de pharmacie mériteraient davantage d’attention et pourraient être interprétées et améliorées avec ces principes. La classification des alertes proposée peut être retrouvée dans un article de l’AJHP. Les stratégies pour la réduction de la désensibilisation aux alertes (alert fatigue) qui ont été présentées incluaient:

  • Un suivi serré des données sur la génération et l’affichage des alertes, avec la compilation de statistiques dans un tableau de bord (la fréquence d’affichage, la fréquence de contournement avec ou sans justification, et le temps entre l’affichage d’une alerte et sa résolution), combiné à un suivi de la valeur perçue par les cliniciens à l’aide de sondages. Il y a d’ailleurs une publication sur le tableau de bord, et le sondage qu’ils utilisent est un instrument de mesure validé !
  • L’ajustement des alertes par classe de médicaments et en fonction du contexte du patient (notamment l’horaire des médicaments et les résultats de laboratoire).
  • La suppression sélective de certaines alertes de faible valeur (notamment la suppression des alertes de duplication au complet, une idée intéressante dans le contexte des logiciels de pharmacie au Québec…).

Le point principal que je retiens de cette présentation est que l’ajout d’alertes ne peut plus être considéré comme un geste banal, il faut démontrer que celles-ci ont une valeur pour le clinicien qui les recevra et devra les gérer afin d’éviter la désensibilisation.

Une autre présentation portait sur la standardisation des préparations magistrales orales, par un pharmacien impliqué dans le projet de registre des préparations magistrales au Michigan, dont j’ai déjà parlé et au sujet duquel un article est paru dans l’AJHP. À la lumière d’un incident récent au Canada lié aux préparations magistrales, il me semble très important d’aller dans le même sens au Québec, vers une standardisation des préparations magistrales et surtout des pratiques de préparation. La norme de l’Ordre des pharmaciens en ce sens est déjà un énorme pas dans la bonne direction. Cependant, il faut trouver des solutions pour éviter que ces normes se traduisent en un problème d’accès aux médicaments pour les patients en raisons de délais ou de couverture d’assurance; la standardisation peut être une solution à cela en intégrant certaines magistrales aux listes de couverture. Le présentateur a annoncé qu’un panel avait été formé en suivi à cette campagne de standardisation, pour recommander des formulations standardisées basées sur certains critères:

  • La publication de la recette dans un journal révisé par les pairs.
  • Une stabilité de plus de 7 jours.
  • La facilité de préparation (absence de tests de pH ou ingrédients difficiles à trouver).
  • La sécurité de la mesure (idéalement une concentration de 1 mg/mL, tout en tentant d’éviter la possibilité d’erreurs de 10 fois la dose ou des doses de moins de 0,1 mL).
  • Des ingrédients sans sucre pour la diète cétogène, sans colorants et culturellement acceptés.
  • Des concentrations communes.
  • La présence d’une monographie USP.

Le présentateur a également annoncé qu’une initiative similaire avec les préparations magistrales stériles serait entreprise.

Une autre présentation sur les préparations magistrales stériles et non stériles ciblait davantage la nouvelle réglementation américaine. En partant des événements d’il y a quelques années aux États-Unis où des pharmacies faisant des préparations magistrales stériles avaient eu des problèmes de contamination et de contrôle de qualité qui ont mené à plusieurs décès, la réglementation a été bonifiée afin que la FDA (et non seulement les ordres des pharmaciens des états) ait la capacité de superviser et d’intervenir lorsqu’une pharmacie fait des préparations en grande quantité ou avec un risque élevé. Les points saillants de cette présentation sont:

  • Deux niveaux de réglementation de la FDA existent maintenant, l’un pour la petite échelle dans le contexte « traditionnel » des préparations magistrales (en lien avec une ordonnance, petite quantité…) appelé « 503A », et un autre dans le contexte d’une préparation déléguée à une pharmacie externe, à plus grande échelle ou à risque élevé, appelé « 503B ». À noter que la réglementation pour les préparations sous le « 503B » requiert la conformité aux bonnes pratiques de fabrication (GMP), et non à l’USP 797, ce qui est beaucoup plus exigeant. Il y a aussi des normes différentes pour le contrôle de qualité, l’étiquetage et les dates limites d’utilisation selon chaque niveau.
  • Il existe une liste de produits non admissibles aux préparations magistrales qui a été mise en place pour éviter la préparation lorsque le risque est jugé trop grand ou que la préparation est trop difficile.
  • Il y aura aussi des lignes directrices séparées pour la préparation des produits biologiques.
  • Les préparations magistrales qui sont des « copies » de médicaments commercialement disponibles sont sujettes à des restrictions supplémentaires (par exemple il faut qu’il y ait une raison clinique du point de vue du patient de recourir à une magistrale ou que le produit soit en rupture de stock), et ces restrictions varient selon le niveau de réglementation applicable.

Tous les détails de cette réglementation se retrouvent sur le site de la FDA. Ce que je retiens surtout de cette présentation est que la réglementation sur les préparations stériles se bonifie graduellement. L’introduction des bonnes pratiques de fabrication dans le contexte de préparations « magistrales » stériles (tout de même à grande échelle) me semble un événement majeur qui sera à suivre. D’ailleurs, dans la discussion qui a suivi, j’ai appris qu’au moins deux grosses organisation de santé américaines ont décidé de se doter d’une salle de préparation conforme aux GMP afin de pouvoir faire des préparations selon la norme « 503B ».

Enseignement de l’informatique clinique en pharmacie

Enseignement de l’informatique clinique en pharmacie

J’ai déjà parlé de Partners in E, un programme d’une faculté de pharmacie californienne hébergé par HIMSS qui propose un curriculum standardisé à intégrer aux programmes de Pharm.D pour l’enseignement de l’informatique en santé.

Le pharmacien Alexandre Chagnon (@AlexandrChagnon) m’a également fait part via Twitter d’un programme de formation canadien provenant de l’Association des Facultés de Pharmacie du Canada développé en partenariat avec des universités canadiennes et Inforoute Santé du Canada.

J’ai lu récemment dans le American Journal of Pharmaceutical Education un énoncé sur la formation en informatique clinique et les carrières en informatique pour les pharmaciens. L’article est bien écrit, je crois que c’est un must pour bien comprendre les enjeux par rapport à ce sujet.

L’article débute par une perspective historique sur l’évolution de l’informatique en santé et de son enseignement, puis discute des exigences de certification aux États-Unis pour les facultés de pharmacie, de même que des composantes d’informatique dans ces exigences. Suit une comparaison avec les programmes similaires en soins infirmiers et en médecine.

Les initiatives existant en pharmacie sont détaillées, incluant Partners in E et même le programme canadien !

Les dernières pages de l’article comportent une liste de références et approches suggérées en informatique de pharmacie, découpée par étape du circuit du médicament et par objectif. Cette liste en elle-même est un outil très intéressant.

Un second article est prévu pour présenter un plan pour former des pharmaciens qui se destinent à devenir des experts en informatique clinique.

Réduction du nombre d’appels pour clarification avec la prescription électronique

Réduction du nombre d’appels pour clarification avec la prescription électronique

La saisie et la validation des ordonnances à la pharmacie d’un établissement de santé requiert régulièrement des appels aux infirmières et aux médecins afin d’obtenir des précisions sur des ordonnances mal écrites, ou dont les instructions sont contradictoires ou ambigues. Dans le contexte de la prescription électronique, les appels pour illisibilité sont (en théorie) éliminés, mais il demeure que les instructions inscrites, même en électronique, peuvent requérir des clarifications. Il peut aussi être nécessaire d’obtenir d’autres informations qui ne sont pas nécessairement incluses dans l’ordonnance comme le poids, la taille ou les allergies d’un patient. Dans le cas où des pharmaciens sont présents sur les unités de soins, les appels peuvent être dirigés vers eux afin de faciliter l’obtention de l’information, mais ce n’est pas toujours possible.

Une étude publiée récemment s’est intéressée à ce problème. Elle avait pour objectif d’évaluer l’impact de l’ajout d’alertes dynamiques lors de la prescription électronique sur le nombre d’appels requis pour clarifier les ordonnances à la pharmacie.

Dans un centre hospitalier et ses cliniques affiliées située au Mississippi, utilisant un dossier électronique commercial, des alertes ont été ajoutées permettant d’aviser le prescripteur au moment même où il rédige l’ordonnance lorsque:

  • Le prescripteur n’était pas indiqué.
  • La pharmacie n’était pas indiquée.
  • Les spécifications pour les ordonnances de médicament contrôlés n’étaient pas rencontrées.
  • Les instructions pour l’administration ou pour les données patient étaient trop longues ou fractionnées.
  • Les instuctions étaient à la fois entrées en champs granulaires et en texte libre.

On voit qu’il s’agit ici d’une validation technique plutôt que clinique, mais j’ose imaginer, même si ce n’est pas clairement indiqué, que les appels pour clarification en pré-intervention étaient souvent réalisés pour ces éléments. 9 mois de données de prescription ont été extraites en pré et en post intervention, puis, en fonction d’un calcul de puissance, 301 ordonnances en pré et 301 en post ont été sélectionnées aléatoirement. Un pharmacien et une infirmière ont révisé ces prescriptions pour déterminer si un appel de clarification aurait été nécessaire. À noter, il ne s’agit donc pas ici d’un dénombrement des appels réellement effectués. Un calcul de coûts en fonction du salaire des intervenants impliqués à aussi été effectué.

En pré intervention, 61 ordonnances sur 301 (20,3%) auraient généré un appel contre 39 sur 301 (13,0%) en post, une différence significative.  Cette réduction du nombre d’appels était associée à des coûts en temps épargné de 76$ par tranche de 100 ordonnances.

L’article a évidemment plusieurs limites. Personnellement, les éléments de validation technique ajoutés me semblent être surtout liés à une mauvaise fonctionnalité du système de prescription électronique. Dans les systèmes que j’ai vus en pratique, les problèmes de sauts de ligne et de longueur de champs ne sont pas fréquents. Cependant, dépendamment des systèmes, l’absence de nom de prescripteur et les instructions en texte libre qui sont ambigues ou qui discordent avec les champs granulaires sont assez fréquents.

En ce sens, je trouve qu’il s’agit d’un bon article sur une problématique pour laquelle les données manquent. La plupart de la littérature citée par les auteurs provient des pharmacies communautaires, et les différences en validation d’ordonnances par rapport à la pratique en établissement me font douter de la généralisation de ces données.

Il y a donc ici une opportunité pour mieux quantifier ce problème en établissement de santé, et en particulier dans un contexte de prescription à la main ou avec divers systèmes et modèles de pratique.

Détection de noms de médicaments similaires

Détection de noms de médicaments similaires

Je parlais récemment d’affichage de noms de médicaments dans les systèmes informatiques. Les difficultés rencontrées avec cet affichage découlent en partie des noms de médicaments similaires, désignés en anglais par l’acronyme LASA (Look-alike, sound-alike). Un nouvel article dans le dernier AJHP discute de ce problème. Les auteurs ont développé un algorithme permettant d’identifier les erreurs potentielles liées à des paires de médicaments aux noms similaires. L’article se concentre sur la confusion entre la cyclosérine et la cyclosporine, deux médicaments précédemment identifiées comme ayant un nom similaire à risque de confusion et inclus sur la liste des « TALLman » de l’ISMP.

Un algorithme d’identification des paires de médicaments à risque a été développé à l’aide de 3 critères extraits du dossier électronique:

  1. Le médicament prescrit n’était pas justifié par un diagnostic actif.
  2. Un autre médicament au nom similaire (selon un certain seuil) existe.
  3. L’indication de cet autre médicament correspond à un diagnostic actif ou est présent dans l’historique de médicaments.

Afin d’exécuter cet algorithme, une banque d’indications des médicaments a été obtenue d’un fournisseur commercial, les données diagnostiques du dossier électronique ont été extraites (les codes ICD-9) et les 10 dernières années de prescriptions électroniques dans l’institution des auteurs ont été analysées en fonction de ces données. Un traitement extensif des données a été nécessaire pour réaliser l’analyse et est détaillé dans le texte. La similairité des noms de médicaments a été évaluée à l’aide de l’algorithme BI-SIM, un score de 0 à 1 caractérisant la similarité de deux chaînes de texte qui a déjà été étudié pour prédire le risque de confusion entre les médicaments. La paire cyclosporine/cyclosérine a un score de 0,83.

Toutes les prescriptions de cyclosérine de 2008 à 2014 ont été extraites. 16 ordonnances de cyclosérine ont été identifées, et les dossiers ont été revus manuellement. De celles-ci, 11 étaient des erreurs de confusion avec la cyclosporine. Dans 10 cas, la prescription a été faite mais changée par la suite. Dans un cas, il semble que le patient ait reçu de la cyclosérine, mais à la seule analyse du dossier cela demeurait incertain. Il est à souligner que ces deux médicaments étaient identifés par une nomenclature « TALLman » dans le dossier électronique, ce qui remet encre une fois en doute l’efficacité de cette mesure.

Les auteurs concluent en soulignant qu’une alerte basée sur l’indication aurait probablement permis d’éviter ces erreurs, en alertant le prescripteur au fait que la cyclosérine, un médicament pour la tuberculose, et rarement utilisé, n’était pas indiqué pour les patients en question. Cependant, ils mentionnent aussi qu’il est ardu de mettre en place un tel algorithme De leur propre expérience, une grande quantité de travail manuel a été nécessaire pour d’abord établir la liste d’indications par médicament à partir d’une banque de données commerciales, puis pour relier les diagnostics du dossier électronique à ces indications, sachant que les données extraites des dossiers électroniques sont hautement variables.

Variations dans la nomenclature des médicaments en prescription électronique

Variations dans la nomenclature des médicaments en prescription électronique

J’ai parlé il y a quelque temps de l’importance la nomenclature des médicaments dans les systèmes informatiques de santé, incluant les systèmes de pharmacie, les dossiers électroniques et la prescription électronique. Un article publié dans le dernier AJHP amène des données intéressantes sur cet enjeu. Il s’agit d’un article qui avait pour objectif de décrire la variabilité des noms de médicaments utilisés dans 10 systèmes de prescription électronique utilisés dans 6 organisations de santé américaines. Les logiciels évalués incluaient des systèmes locaux de même que des produits commerciaux. Des tests ont été développés par un pharmacien de l’équipe de recherche pour pour générer des alertes, en particulier pour les duplications. Des sessions à distance ont été menées avec les utilisateurs locaux du système de manière standardisée, afin de bien évaluer l’interaction normale des utilisateurs avec le système. De plus, dans un site en particulier, les données de 4 millions d’ordonnances émises entre 2011 et 2015 ont été extraites et analysées en détail.

Les auteurs ont observé une énorme variabilité dans la manière dont les médicaments étaient nommés et affichés dans les systèmes, par exemple l’affichage de médicaments en nom générique ou original, selon ce qui avait été prescrit, dans les listes de médicaments. Ça vaut la peine de lire le texte complet pour voir tous les exemples. L’analyse détaillée d’un site a montré que la plupart des prescriptions étaient faites en nom générique, sauf pour les produits combinés, pour lesquels 77,3% des prescriptions étaient faites en nom commercial.

Divers problèmes ont été notés, notamment la présence de 3137 duplications où le même médicament, avec la même posologie, avait été prescrit deux fois, une fois avec le nom générique et une fois avec le nom commercial, et l’alerte générée en réponse à cette duplication avait probablement été ignorée ou désactivée. L’affichage de noms multiple pour le même médicament, parfois dans le même écran, a été obervée. Enfin, la présence de noms « maison » incluant des modificateurs locaux (par exmple des indications, ou des restrictions) a été observée.

Les auteurs terminent en listant les principes émis par l’ISMP pour l’affichage des noms de médicaments:

  • Lister à la fois le nom générique et le nom commercial.
  • Inclure l’indication dans la prescription pour éviter les erreurs liées aux noms de médicaments similaires qui n’ont pas la même indication.
  • Différencier les noms de médicaments similaires à l’aide de modifications de police de caractères ou l’utilisation de majuscules [à souligner: la recherche tend plutôt à démontrer que le TALLman lettering a une efficacité douteuse, voir un article précédemment publié et un autre dans le même numéro de l’AJHP dont je parlerai plus tard].

Je trouve qu’il s’agit d’un bon article, mais il manque de preuves que les problèmes soulevés ont un impact réel. Je ne doute pas que ce soit un problème, encore faut-il le démontrer pour justifier des changements dans cette pratique. Néanmoins, malgré le peu de données probantes sur le sujet, il faut bien décider d’une manière d’afficher les noms de médicaments dans les systèmes, et il est tout à fait vrai que la nomenclature peut entraîner de la confusion et des erreurs. Il s’agit un sujet de recherche très intéressant.

Biais cognitif lié à l’aide à la décision

Biais cognitif lié à l’aide à la décision

Les systèmes d’aide à la décision gagnent en popularité avec l’informatisation croissante des dossiers médicaux, en particulier dans le contexte de la prescription électronique. Il existe également de tels outils intégrés aux systèmes d’information pharmacie, notamment pour la détection d’interactions médicamenteuses. Néanmoins, l’impact clinique de tels systèmes est sujet à débat, en particulier quand on constate à quel point les alertes générées peuvent être de pertinence clinique douteuse, ou bien lorsque des problèmes importants ne sont pas détectés.

Cette étude avait pour objectif d’évaluer la présence de biais cognitif induit par les systèmes d’aide à la décision, notamment l’omission de problèmes en absence d’alerte, les interventions inappropriées en présence d’alertes inexactes, et l’impact des interruptions et de la complexité des tâches sur ces éléments.

120 étudiants en médecine dans les deux dernières années de leur formation dans des universités australiennes ont participé à l’étude.  Chaque participant devait compléter des scénarios de simulation les exposant à neuf situations, soit une situation contrôle sans aide à la décision, une aide à la décision adéquate et une aide à la décision inadéquate, chacune en condition normale, en présence d’interruptions et en présence d’une tâche plus complexe. Durant chaque scénario, ils devaient prescrire des médicaments dans un logiciel simulé en présence d’un contexte clinique réaliste. Les scénarios ont été développés et révisés par plusieurs spécialistes, incluant des pharmaciens, afin de s’assurer que ceux-ci étaient adéquats. Notamment, les prescriptions à faire étaient représentatives des responsabilités des étudiants en médecine, et les erreurs à détecter étaient sans ambiguité et clairement à éviter. De plus, les participants étaient avisés que les alertes fournies par le système pouvaient être inexactes ou absentes.

4065 prescriptions ont été faites, comportant 1049 erreurs, incluant les non-prescriptions de médicaments requis. 70% de ces erreurs ont été induites par les scénarios, et 30% ont été jugées comme originant purement des participants. Tous les participants ont fait au moins une erreur.

Comparativement à la situation contrôle, l’aide à la décision adéquate a réduit les erreurs de prescription de 58,8%, alors que l’aide à la décision incorrecte a augmenté les erreurs de prescription de 86,6%. Fait intéressant, les interruptions et la complexité du scénario n’ont pas affecté significativement les biais cognitifs induits par l’aide à la décision. Les résultats complets sont bien plus détaillés, ça vaut la peine de lire le texte complet pour bien en comprendre toutes les nuances.

Les auteurs soulignent que les participants avaient de la difficulté à déterminer si les alertes d’aide à la décision étaient correctes ou non, et même si des omissions avaient lieu.

Je trouve l’article pertinent car il illuste comment l’aide à la décision peut avoir un impact positif si les alertes sont bien paramétrées et adéquates, et comment les effets de cette technologie peuvent être délétères en présence d’omissions ou d’alertes inadéquates. Bien sûr, la tâche de paramétrage d’un système d’aide à la décision est colossale. Bien souvent, la possibilité de personnaliser les alertes, d’en ajouter ou d’en désactiver est inexistante ou limitée, et le nombre d’alertes livrées avec le système est très grand, rendant la révision de celles-ci une par une irréaliste. Plusieurs articles ont décrit les problèmes liés à l’inclusion de nombreuses alertes pour des raisons légales ou administratives, et ont fait des recommandations pour filtrer ce contenu. Encore faut-il avoir les ressources et la capacité technique de le faire.