Revue Cochrane sur la prévention des erreurs médicamenteuses en milieu hospitalier chez les adultes

Une revue Cochrane a été publiée récemment, avec l’objectif d’identifier les stratégies démontrées efficaces pour prévenir les erreurs médicamenteuses en contexte hospitalier chez les adultes. La publication originale remonte à un an, cependant le texte complet est devenu accessible gratuitement sur PubMed Central en novembre 2022.

La méthodologie Cochrane a été suivie. Une stratégie de recherche systématique dans plusieurs services d’indexation a été utilisée, incluant les études randomisées contrôlées ou quasi-randomisées, les études quasi-expérimentales de type série temporelle interrompue (avec au moins 3 points de données avant et après l’intervention) et les études contrôlées pré-post avec plus d’un site intervention ou contrôle. Les études devaient avoir lieu dans un hôpital, incluant le milieu hospitalisé, ambulatoire ou à l’urgence. Les patients étudiés devaient être des adultes. Les centres de soins de longue durée ou les institutions gériatriques, psychiatriques ou pédiatriques étaient exclus. Les études devaient évaluer l’effet d’une intervention sur les erreurs de médicaments en comparaison à aucune intervention, une autre intervention, ou aux soins usuels. Les autres issues évaluées étaient les événements indésirables liés aux médicaments et les issues cliniques (mortalité, morbidité, durée de séjour, etc.).

21 545 titres et abstracts ont été évalués, résultant en 1066 publications en texte complet éligibles. De celles-ci 65 études ont rencontré les critères d’inclusion de même que 4 publications secondaires. 51 étaient des études randomisées contrôlées, 7 séries temporelles interrompues, 1 série temporelle interrompue avec contrôle et 6 études pré-post. Ceci représentait un total de 110 875 patients dont 23 182 dans les études randomisées contrôlées. 61 études étaient dans des pays développés dont les États-Unis, l’Australie et le Royaume-Uni entre autres. Les détails des évaluations de biais sont listés dans le texte complet.

Les stratégies ressortant de l’analyse des études pour réduire les erreurs sont: le bilan comparatif des médicaments, la prescription électronique avec aide à la décision, l’identification par code-barres des personnes et des médicaments, la rétroaction sur les erreurs de prescription et les systèmes de dispensation.

Les résultats de l’étude sont rapportés de manière un peu étrange. Plusieurs résultats sont présentés alors que les intervalles de confiance les accompagnant incluent et dépassent largement les valeurs nulles (ex: 1 pour un odds-ratio). Je n’ai pas trouvé d’explication satisfaisante pour cela dans l’article. J’ai choisi de présenter uniquement les résultats où l’intervalle de confiance n’incluait pas la valeur nulle ci-dessous, mais le texte complet de l’article détaille bien chaque résultat. On peut résumer les résultats de l’étude ainsi:

Pour le bilan comparatif des médicaments:
- Selon un faible niveau de preuve, le bilan comparatif des médicaments, par rapport à aucun bilan comparatif réduit probablement les événements indésirables (OR 0.38, intervalle de confiance 95% 0,18-0,80).
- Selon un faible niveau de preuve, le bilan comparatif réalisé par des pharmaciens, par rapport au bilan réalisé par d’autres professionnels que les pharmaciens, pourrait réduire les erreurs (OR 0,21, intervalle de confiance 95% 0,09-0,48)
- Selon un faible niveau de preuve, le bilan comparatif des médicaments appuyé par un référentiel (« database-assisted medication reconciliation », je comprends à la lecture du texte qu’on parle de l’utilisation d’une source telle que le DSQ dans un processus de bilan comparatif), pourrait réduire les événements indésirables (OR 0,26, intervalle de confiance 95% 0,1-0,64)
- Selon un niveau de preuve modéré, les interventions multimodales (changements dans l’organisation des soins, stratégies concertées pour implanter la réconciliation des divergences identifiées au bilan) permettent probablement de résoudre davantage les divergences médicamenteuses par rapport à la pratique usuelle (RR 2,14, intervalle de confiance 95% 1,81-2,53)
Pour la prescription électronique et l’aide à la décision:
- Selon un niveau de preuve modéré, la prescription électronique combinée à l’aide à la décision optimisée, par rapport à la prescription électronique avec aide à la décision standard, réduit probablement les erreurs (OR 0,95, intervalle de confiance 95% 0,74-0,97)
- Selon un niveau de preuve faible, l’aide à la décision avec priorisation des alertes comparativement à l’aide à la décision sans priorisation des alertes (avec alertes inutiles) pourrait prévenir les événements indésirables (différence moyenne 1,98, intervalle de confiance 95% 1,65-2,31).
Pour le code-barres:
- Selon un niveau de preuve faible, l’utilisation de code-barres pour identifier les médicaments et les intervenants (personnel, patients) pourrait réduire les erreurs (OR 0,69, intervalle de confiance 95% 0,59-0,79).
Pour la rétroaction:
- Selon un niveau de preuve faible, la rétroaction sur les erreurs de prescription pourrait réduire les erreurs (OR 0,47, intervalle de confiance 95% 0,33-0,67).
Pour les systèmes de dispensation:
- Selon un niveau de preuve faible, les systèmes de dispensation sur les unités chirurgicales (on parle de cabinets automatisés dans les études incluses) pourraient réduire les erreurs (OR 0,61, intervalle de confiance 95% 0,47-0,79).

L’article inclut dans sa discussion une présentation des autres revues systématiques sur la prévention des erreurs médicamenteuses en milieu hospitalier et sur les effets de la prescription électronique, j’encourage ceux que ces sujets intéressent à lire cette section.

Je trouve que cette publication est très pertinente et permet de synthétiser du mieux qu’elle peut une littérature volumineuse, hétérogène et difficile à suivre, en particulier celle sur la prescription électronique et l’aide à la décision. Évidemment, l’hétérogénéité de la littérature se manifeste dans l’incertitude des résultats présentés. De plus, les auteurs semblent avoir voulu rester à haut niveau dans leur description des processus et des technologies, et il peut être parfois difficile de comprendre ce à quoi ils réfèrent exactement. Par exemple, je n’arrive pas à être certain de ce qu’ils veulent dire par « prescription électronique avec aide à la décision optimisée » par rapport à « standard ».

Malgré ces failles, je pense qu’on peut retenir que les interventions présentées sont celles que l’on doit privilégier pour espérer agir sur les erreurs médicamenteuses. Pour les interventions technologiques comme la prescription électronique, l’aide à la décision, les code-barres et les cabinets, je répète cependant que le simple déploiement n’est pas suffisant pour retirer des bénéfices, il faut que la mise en place de la technologie ait été réfléchie et arrimée aux processus cliniques et aux autres technologies en place. Dans la cadre du médicament, le circuit « en boucle fermée » devrait réfléchi comme un tout, intégré et interfacé de bout en bout.

Une étude sur l’autovérification des prescriptions à haut volume et faible risque

L’arrivée de la prescription électronique et des dossiers électroniques intégrés affecte considérablement le travail du pharmacien, en particulier au niveau de la validation des ordonnances. Dans le mode de travail traditionnel de la prescription et de la validation d’ordonnances en établissement de santé, les ordonnances rédigées sur papier sont transmises à la pharmacie par fax ou par numérisation. Il s’agit actuellement du fonctionnement le plus fréquent au Québec. Dans ce mode, le pharmacien en distribution est tributaire de la transmission d’ordonnances par un tiers; il ne peut vérifier que les ordonnances qu’on lui envoie, et bien que techniquement « toutes » les ordonnances sont censées être vérifiées, un grand nombre d’ordonnances, notamment celles destinées à une utilisation en dose unique d’un médicament disponible directement sur l’unité de soins, ne sont jamais transmises à la pharmacie.

Avec le passage aux dossiers électroniques intégrés ou à la prescription électronique dans un logiciel dédié à cette fin interfacé avec la pharmacie, la barrière humaine à la transmission d’ordonnances n’existe plus, celle-ci devient automatique. Il devient possible pour le pharmacien d’avoir accès en temps réel à toutes les ordonnances, incluant un grand nombre qui n’étaient pas accessible avant. De ce changement découle un dilemme: les pharmaciens pourraient vouloir continuer à vérifier toutes les ordonnances, incluant celles nouvellement accessibles, mais cette charge de travail additionnelle demande un investissement en ressources, qui, en contexte de pénurie de personnel, risque d’entraîner des ruptures d’autres services dont la valeur ajoutée est potentiellement plus grande, notamment les soins pharmaceutiques. Pour beaucoup des ordonnances nouvellement transmises, comme le démontre la littérature sur le sujet et comme je constate dans ma propre expérience, la validation prospective par le pharmacien est d’une valeur ajoutée plutôt limitée.

Pourtant, dans plusieurs logiciels de dossiers électroniques, en particulier ceux basés sur les pratiques américaines, il est attendu que la majorité des ordonnances soient vérifiées prospectivement par un pharmacien. Ceci n’est pas étranger à plusieurs publications autour de 2010, le moment où le déploiement des dossiers électroniques intégrés a commencé aux États-Unis, qui parlaient des risques de submerger les pharmaciens d’ordonnances à vérifier ayant peu de valeur ajoutée et risquant d’affecter la capacité à offrir des soins cliniques. Cette inquiétude est toujours d’actualité, une publication en 2019 disait:

The verification of low complexity orders is a basic and repetitive drug distribution function that pharmacists frequently characterize as rote work due to the extremely low rate of problems. The most serious concerns, such as drug allergies, drug interactions, and dosing errors are generally identified using clinical decision support rules and alerts, while others would need to be identified through anomalous or important patient-specific factors that arise during routine profile review or clinical rounds. Verification of these low complexity orders may actually increase the risk of error due to the lack of vigilance by the pharmacist when reviewing these orders, similar to errors of omission seen with alert fatigue.

En réponse à cette inquiétude, plusieurs logiciels ont développé des fonctionnalités « d’autovérification » permettant de soustraire des ordonnances rencontrant certains critères à la vérification prospective du pharmacien. Paradoxalement, les standards de pratique américains, notamment les standards d’excellence de l’ASHP, découragent l’utilisation de cette fonction. Je crois que l’on peut assumer que ceci est bien intentionné, en encourageant les pharmaciens à limiter cette pratique au minimum à des fins de sécurité. De même, les normes d’agrément américaines de la Joint Commission demandent une vérification des ordonnances par un pharmacien avant que celles-ci deviennent disponibles pour retrait des cabinets et administration dans la FADM électronique, sauf pour des cas d’exception bien définis.

Une publication parue récemment dans l’AJHP, s’est penchée sur ce sujet dans le contexte de l’urgence. Elle avait pour objectif d’évaluer l’effet de la fonction d’autovérification d’ordonnances activée à l’urgence pour des ordonnances rencontrant des critères de haut volume et faible risque, sur la charge de travail de vérification d’ordonnances des pharmaciens. L’étude a eu lieu dans deux hôpitaux, le premier académique et le deuxième communautaire, au Wisconsin. Dans l’hôpital académique, un pharmacien était présent à l’urgence 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, alors que l’hôpital communautaire ne disposait pas de pharmacien à l’urgence.

Une liste de médicaments éligibles à l’autovérification a été établie à l’aide d’une revue rétrospective de 3 mois de données de prescription (36 000 prescriptions de août à octobre 2019). 10 médicaments représentaient près de la moitié de toutes les ordonnances. Un comité multidisciplinaire incluant des médecins, infirmières, pharmaciens cliniciens et pharmaciens en informatique clinique ont établi des critères pour évaluer ces médicaments à partir de listes de l’ISMP dont la liste des médicaments à haut risque. Les antibiotiques, analgésiques à longue action et vaccins ont été exclus. Ensuite, une logique clinique a été programmée dans le logiciel de dossier électronique. Celle-ci est détaillée dans le texte complet, mais essentiellement l’ordonnance devait figurer à la liste prédéterminée, ne déclencher aucune alerte dans le système d’aide à la décision, être disponible dans les cabinets de l’urgence, et destinée à une administration à l’urgence pour un patient adulte.

Ensuite, toutes les ordonnances du 20 au 29 janvier 2020 ont été évaluées rétrospectivement pour vérifier si les critères ainsi établis étaient adéquats. Celles-ci ont été révisées indépendamment par deux pharmaciens pour déterminer si une intervention aurait été requise sur l’ordonnance au moment de sa vérification. 7433 ordonnances ont été émises durant la période, dont 3057 rencontrant les critères d’autovérification. 18 ont requis une intervention du pharmacien et 75 n’ont jamais été révisées par un pharmacien pour diverses raisons, pour un total de 93 qui ont été évaluées par les deux pharmaciens; 2 de ces 93 auraient requis une intervention, soit 0,07% du total. L’autovérification aurait permis de réduire la charge de travail de validation des ordonnances de 40%.

Les auteurs concluent donc que l’autovérification de médicaments à haut volume et faible risque est possible dans le contexte de l’urgence sans présenter de risque significatif pour les patients, et permet de diminuer significativement la charge de travail de vérification d’ordonnances.

Je trouve cet article très intéressant car dans le contexte québécois actuel, il s’agit de médicaments pour lesquels les ordonnances ne se rendent probablement pas à la pharmacie, je vous invite à consulter la liste dans l’article, mais on voit qu’il s’agit essentiellement de solutés sans additifs, d’analgésiques à courte action et d’antinauséeux. Dans ma pratique, je conste à peu près la même chose: la vaste majorité des ordonnances à haut volume nouvellement transmises suite au déploiement de la prescription électronique sont dans ces catégories. Dans le contexte de la prescription électronique, en plus, ces ordonnances sont souvent générées à l’aide de règles d’aide à la décision, notamment le calcul automatique de dose et les order sets, les rendant peu susceptibles de contenir une erreur. Avec le déploiement à venir à plus grande échelle de la prescription électronique, du circuit du médicament en boucle fermée et des dossiers électroniques intégrés au Québec, je pense que nous avons une opportunité de définir quelles ordonnances méritent vraiment une validation prospective par le pharmacien et de se servir des technologies pour éviter un accroissement indu de la charge de travail en distribution.

Optimisation d’alertes de dose par des pharmaciens en informatique clinique

L’optimisation des alertes dans les dossiers électroniques, principalement dans le but de diminuer leur nombre, augmenter leur pertinence, et réduire la désensibilisation aux alertes, est un sujet d’actualité. Un article paru en août 2022 décrit comment les pharmaciens en informatique clinique d’une organisation de santé américaine ont mis en place une stratégie d’optimisation des alertes de dose.

L’étude a eu lieu dans une organisation comprenant 11 hôpitaux et plus de 100 cliniques. Le département d’informatique de pharmacie de cette organisation comportait 10 pharmaciens en informatique clinique et 5 consultants cliniques. Les alertes d’intervalles de dose (dose-range checking, une fonctionnalité qui compare une dose prescrite à une dose minimale et maximale et alerte dans le cas où ces limites sont franchies) ont été activées dans le logiciel de dossier électronique de cette institution en juin 2018. Les intervalles initialement activés étaient ceux fournis par défaut dans le logiciel. Un mois plus tard, les 623 groupes de médicaments (un générique et les entités prescriptibles en découlant) les plus fréquemment concernés par les alertes ont été identifiés. Pour chaque groupe, 21 pharmaciens ont évalué les intervalles de dose proposés, qui comportaient des particularités par âge, fonction rénale, dose unique et dose quotidienne. Plusieurs références ont été consultées et les évaluations ont inclus les indications approuvées de même que l’utilisation hors-indication (off-label). Une marge de 10% a aussi été ajoutée pour prendre en compte l’arrondissement des doses.

Les pharmaciens ont mis à jour les intervalles de dose proposés par le système en fonction des recommandations révisées progressivement sur plusieurs mois, le tout en monitorant hebdomadairement le déclenchement d’alertes et en encourageant les cliniciens à rapporter les alertes inappropriées, de manière à prioriser les alertes les plus problématiques. Les stratégies mises en place pour réduire les alertes inutiles sont détaillées dans le texte complet et sont très intéressantes, je retiens 3 types d’interventions: la désactivation d’alertes liées au fonctionnement interne du logiciel et sur lesquelles le clinicien ne peut pas agir, la désactivation d’alertes redondantes (ex: désactiver les alertes pour un poids manquant s’il y a déjà une autre alerte qui avise que le poids est manquant en dehors du processus de prescription) et l’optimisation des ordonnances préprogrammées (order sentences, order sets ou similaires).

En juin 2018, donc au moment du déploiement initial, 11 452 alertes étaient contournées par semaine en moyenne. Entre juin et septembre 2018, 70 groupes de médicaments ont été optimisées. Durant la première semaine de septembre 2018, 4796 alertes ont été contournées, représentant une diminution de 63% des contournements.

Suite à l’optimisation des intervalles de dose par groupe de médicaments, une deuxième stratégie d’ajustement des messages d’erreurs et de la logique de détection d’erreurs dans le système a permis une diminution encore plus grande, permettant de passer d’un taux de contournement d’alertes de 6.6% à 3.2% entre janvier 2019 et mars 2020.

Je trouve l’article intéressant car il démontre un aspect important du travail des pharmaciens en informatique clinique, soit l’optimisation des fonctionnalités d’aide à la décision. Il est intéressant de constater d’abord que l’utilisation des fonctionnalités de vérification de doses dans les dossiers électroniques intégrés n’est pas si ancienne dans cette étude (2018). Ensuite, les intervalles de dose fournis par défaut dans le logiciel, pourtant un « joueur majeur » américain, nécessitaient des ajustements importants pour être utilisables. Enfin, l’optimisation de la performance de ces alertes a demandé à une grande équipe de pharmaciens un travail colossal, réalisé progressivement sur plusieurs années. L’aide à la décision clinique dans les dossiers électroniques demande un travail de maintenance constant et des ressources en conséquence. Clairement, il ne s’agit pas simplement d’acheter un logiciel ou de déployer une fonctionnalité telle quelle, la maintenance, l’optimisation et le suivi doivent faire partie du plan dès le départ.