Effet d’un système d’administration des médicaments en boucle fermée sur le délai d’administration des premières doses

En 2017, je vous parlais d’une revue de l’effet d’un système d’administration des médicaments en boucle fermée (closed-loop medication administration system) sur les erreurs médicamenteuses. Une nouvelle étude sur le même sujet est parue en janvier 2018, mais est devenue accessible en ligne en novembre 2018.

L’objectif de l’étude n’était pas de comparer l’incidence d’erreurs médicamenteuses, mais plutôt le délai entre le moment prévu d’administration des premières doses pour les nouvelles ordonnances, entre un système avec prescription sur papier et retranscription, comparativement à un système avec prescription électronique, transmission électronique à la pharmacie, cabinets automatisés avec profils et administration sécurisée par code-barres.

L’étude a eu lieu dans un réseau d’hôpitaux privés en Australie. Deux hôpitaux avec un système papier et un hôpital avec un système numérique ont été sélectionnés. Quatre unités de soins dans chaque hôpital « papier » et deux unités de soins dans l’hôpital numérique ont été incluses dans l’étude. Des critères d’inclusion et d’exclusion précis ont été élaborés pour inclure uniquement les premières doses pour lesquelles un moment prévu d’administration ainsi qu’un moment réel d’administration pouvaient être identifiés avec précision. Les données ont été collectées durant 2 semaines en octobre 2015.

Les premières doses dont le délai entre l’administration prévue et l’administration était aberrant (outlier) ont été exclues. Les raisons précises ne sont pas détaillées, mais on peut imaginer qu’il s’agit d’ordonnances problématiques rendant un service rapide impossible (par exemple une erreur de dose ou une ordonnance inhabituelle à confirmer avec le prescripteur, ce qu’on voit assez fréquemment en pratique).

193 premières doses sur papier ont été collectées, dont 99 rencontraient les critères d’inclusion. 4 des 99 étaient aberrantes et ont été exclues. 43 des 45 (45,3%) étaient des doses disponibles en réserve d’étage et le reste provenait de la pharmacie. 364 premières doses ont été incluses à partir de la prescription électronique dont 28 ont été exclues. 287 (85,4%) étaient disponibles en réserve d’étage.

Le délai entre le moment prévu et le moment réel d’administration était plus court avec le système en boucle fermée, soit une médiane de 35 minutes (IQR 8-57 minutes) par rapport à 120 minutes (IQR 30-180 minutes), p <0,001. Pour des médicaments jugés « critiques », le même effet a été observé, avec un délai médian de 32 minutes (IQR 11-60 minutes) dans l’hôpital numérique comparativement à 100 minutes (IQR 15-203 minutes) p<0,002.

Je trouve cette étude intéressante car on suspecte souvent que les systèmes numériques, et en particulier la réduction du délai entre la prescription papier, la relève par l’infirmière et la transmission à la pharmacie, permettent de réduire le délai de service des médicaments. Cette étude vient mettre des chiffres sur cette suspicion.

Néanmoins, l’étude présente quand même quelques limites. La définition du moment prévu d’administration du médicament est quand même molle. Un prescripteur peut prescrire un médicament à 8h du matin en demandant qu’il soit administré à 8h01, alors que la simple préparation du médicament peut requérir un délai qui rend cette ordonnance irréaliste. Par exemple, la dilution physique de certains médicaments peut requérir plusieurs minutes. Une meilleure mesure selon moi aurait été simplement le délai de la prescription à l’administration, sans tenir compte du moment prévu d’administration. Cependant, je crois que la magnitude de l’effet observé aurait été similaire à ce qu’on a vu ici. Également, il ne s’agissait pas d’un devis pré-post sur une même unité de soins, mais bien d’unités de soins différentes dans des hôpitaux différents, une multitude de facteurs confondants pourraient avoir influencé les mesures et il est difficile d’en évaluer l’effet. Enfin, les auteurs n’ont pas mesuré à quelle étape se produisaient les délais observés. Comme mentionné plus haut, je suspecte que le plus grand effet est dans la réduction du délai de relève et de transmission, mais ce n’est qu’une supposition.

Malgré tout, les auteurs ont pris des mesures pour minimiser ces biais et je crois que les résultats sont valides; ils démontrent que les systèmes électroniques incluant une transmission numérique à la pharmacie permettent une réduction du délai de service des médicaments.

Interception d’erreurs de préparation de chimiothérapie avec un système de photos et code-barres

L’utilisation de logiciels faisant appel à diverses technologies pour sécuriser la préparation des médicaments, en particulier les produits stériles et la chimiothérapie, ne date pas d’hier. Ces derniers temps, les systèmes avec gravimétrie sont particulièrement en vogue. Un nouvel article venant d’Espagne a été publié au mois de mars, et décrit un système avec prise de photos et vérifications par code-barres sans gravimétrie.

L’étude a eu lieu dans un hôpital académique espagnol de 1300 lits, préparant 220 doses de chimiothérapie par jour en moyenne. Les données de toutes les préparations de chimiothérapie de juin à septembre 2017 ont été incluses dans l’étude. L’objectif primaire était de décrire les erreurs interceptées par le système, en particulier le nombre, le type et la sévérité des erreurs. Une analyse économique de l’impact du système a été réalisée en objectif secondaire. Je ne discuterai pas de l’analyse de la sévérité des erreurs et de l’analyse économique ici, car je trouve que ce genre d’analyse repose souvent sur des hypothèses qui sont difficiles à exporter en dehors du contexte de l’étude; je crois que ce genre d’analyse devrait s’effectuer localement et non se baser sur des données d’autres centres.

Le système comme tel permet de prendre des photos des préparations à différentes étapes, de valider l’identité des produits utilisés avec la lecture de leurs code-barres, et de documenter les numéros de lots et les dates d’expiration des produits.

9872 préparations pour 132 médicaments et 1462 patients ont été faites avec le système. 18 techniciens différents ont fait les préparations. 78 erreurs impliquant 32 médicaments ont été interceptées. 56 (69,2%) erreurs étaient des erreurs de dose, 20 (28,2%) étaient des erreurs de technique et 2 (2,6%) des erreurs de sélection de médicament.

Je trouve l’étude intéressante dans le contexte récent où on ne parle que de gravimétrie. Cependant, l’absence de données sur la prévalence d’erreurs avant la mise en place du système rend difficile l’appréciation du bénéfice réel. En particulier, les auteurs décrivent comment la procédure de vérification en place avant que ce système soit implanté n’impliquait que la vérification des produits source et l’inspection visuelle du produit fini. Ceci me semble inhabituel; les pharmaciens ne vérifiaient-ils pas les volumes ajoutés ? Si c’est effectivement le cas, il s’agit d’une pratique très différente du baseline de la pratique québécoise, où les pharmaciens vérifient tous les volumes avant l’ajout. L’étude est donc intéressante à connaître, mais l’interprétation de ses résultats est difficile.

Le code-barres pour la préparation des seringues orales

Il y a environ un an, je rapportais une étude sur la préparation des liquides oraux en pédiatrie sécurisée par code-barres. Une nouvelle étude sur le même sujet est parue dans l’AJHP en février 2019. L’étude vient de la Cleveland Clinic, un centre académique de 1400 lits situé en Ohio. La préparation des seringues orales a lieu à deux endroits dans ce centre, soit la pharmacie centrale et une satellite de pédiatrie, avec un volume de 118 000 seringes en 2015, soit 323 seringues par jour en moyenne, ce qui me semble petit pour un centre de cette taille. En comparaison, dans l’étude de l’an dernier, un hôpital pédiatrique de 300 lits a produit 178 344 doses en une année.

Un système de préparation de seringues orales avec vérification contenant-contenu par code-barres a été développé à partir du logiciel de préparation des produits stériles déjà en fonction dans l’établissement. Le logiciel gère trois modes de préparation:

  • À partir de produits liquides commerciaux
  • À partir de produits commerciaux reconstitués
  • À partir de préparations magistrales faites sur place

Des photos sont prises des préparations à chaque étape importante. La vérification contenant-contenu est assurée par la production d’étiquettes de contenant et de contenu comportant des codes-barres, générés par le système. Le flux de travail (priorisation des doses en fonction de l’heure d’administration, par priorité, etc.) est également géré par le système.

L’étude avait un devis pré-post. Une collecte de donnée avant l’implantation du système sur 66 jours. Le système a été implanté en deux phases, un pilote en juin 2016 et un déploiement complet en août 2016. Les données des trois premiers mois du déploiement complet ont été extraits pour la période post.

En période pré, 1053 préparations ont été collectées. Le temps de préparation d’une seringue avait une médiane de 2 [IQR 1-4] minutes. En post, 11 817 seringues (131 par jour , ce qui encore me semble peu) ont été collectées. La durée médiane d’une préparation était de 51 [IQR 33-79] secondes. Le taux d’erreurs interceptées en pré était de 2,2%, et en post il était de 0,26%; surtout lorsqu’un préparateur avait outrepassé un avertissement du système ou que le volume était inadéquat, ce qui n’était pas vérifié par le système.

Je trouve l’étude intéressante car elle démontre un avantage sur la durée de préparation des seringues et sur le taux d’erreurs. Également, elle vient complémenter la première étude sur la faisabilité d’utiliser un système de préparation de seringues orales avec vérification contenant-contenu par code-barres; selon moi, il n’y a plus de raison de ce passer de cette technologique à toutes les étapes de vérification contenant-contenu. Néanmoins, l’étude comporte certaines lacunes, notamment la collecte pré beaucoup plus petite et moins précise que celle post, et le faible volume de production de l’hôpital étudié.