L’objectif de cette étude était d’explorer le raisonnement de cliniciens exposés à des alertes lors de la prescription de médicaments dans des dossiers électroniques avec aide à la décision, en particulier la manière dont le contexte clinique influençait leurs décisions de conduite à tenir.
32 médecins ont été recrutés dans des centres aux Pays-Bas et aux États-Unis. Une simulation a été effectuée avec le logiciel qu’ils utilisaient habituellement dans leur pratique. Durant cette simulation, qui durait environ 40 minutes, ceux-ci devaient prescrire des médicaments pour un patient fictif avec un contexte clinique complet (allergies, autres médicaments, résultats de laboratoire, etc). Les cliniciens devaient répondre aux alertes émises par le logiciel de la même manière qu’ils le feraient en pratique, tout en décrivant à voix haute leur raisonnement. Les simulations étaient filmées et transcrites afin de pouvoir être analysées. Les problèmes simulés étaient des interactions médicamenteuses, lesquelles sont décrites dans l’articles et étaient divisées en alertes de haute sévérité et de faible sévérité.
La réponse des cliniciens a été divisée en catégories:
- Éviter le problème (« avoid », par exemple en changeant un médicament pour un autre sans interaction).
- Reporter la décision (« defer », par exemple ne pas prescrire le médicament problématique et prévoir consulter un pharmacien).
- Contrôler le problème (« control« , par exemple en ajoutant un suivi clinique ou de laboratoire pour détecter les effets d’une interaction).
- Tolérer le problème (« allow », par exemple lorsqu’une interaction était jugée non cliniquement significative).
Les chercheurs ont enfin analysé la réponse des cliniciens de manière qualitative à la lumière de leurs commentaires afin de décrire leur raisonnement.
171 décisions ont été prises par les 32 cliniciens durant les simulations. 75% étaient en réponse à des alertes de haute sévérité et 25% de faible sévérité, et les décisions prises étaient significativement différentes entre les deux catégories de sévérité (p<0,0001).
Dans le contexte des alertes de haute sévérité, la réponse la plus fréquente était de quand même prescrire les deux médicaments et de contrôler à l’aide de tests de laboratoire, de suivis cliniques ou d’une diminution de dose, dans 40% des cas. Dans 37% des cas, les cliniciens ont choisi de reporter la décision, en particulier lorsqu’ils affirmaient ne pas avoir assez d’information pour bien évaluer le risque. Le problème a été évité par une substitution dans 14% des cas et le problème a été toléré tel quel dans 9% des cas.
En contraste, pour les alertes de faible sévérité, le problème a été toléré tel quel dans 71% des cas.
La réponse clinique était similaire dans tous les centres et ne variait pas significativement en fonction des logiciels utilisés. Afin de prendre les décisions, les participants ont utilisé leurs connaissances en pharmacologie ou les monographies des médicaments (55%), les données de laboratoire et les paramètres cliniques des patients (25%), des consultations à des spécialistes ou une discussion avec le prescripteur de l’autre médicament impliqué dans l’interaction (44%). Plus rarement, le traitement désiré a été retardé pour éviter l’usage concomitant des deux médicaments interagissant (14%).
Fait intéressant à souligner, dans 40% des cas où la situation a été tolérée tel quel, les cliniciens ont affirmé ne pas avoir remarqué une alerte non interruptive, si bien qu’il apparaît que cette décision a été prise involontairement.
Les chercheurs concluent que les décisions prises par les cliniciens en réponse à des alertes liées aux interactions médicamenteuses sont hautement dépendantes du contexte et que le design de dossiers électroniques devrait permettre de tenir compte facilement de ce contexte dans le flot de travail prévu.
Même dans les systèmes d’information pharmacie, on constate souvent ce genre de situation où une alerte apparaît, mais il faut quitter l’action qu’on était en train de faire au moment de l’alerte pour aller obtenir davantage d’informations dans d’autres écrans ou d’autres programmes.
Maxime Thibault 