Alertes pour la détection des problèmes liés à la pharmacothérapie

Cette étude a été réalisée en Espagne dans un hôpital universitaire de 431 lits, et avait pour objectif de décrire l’utilisation d’un système d’aide à la décision offrant des alertes intégrées au logiciel de prescription électronique et au dossier électronique, pour une détection de problèmes liés à la pharmacothérapie.

Le système offrait la possibilité de programmer des déclencheurs d’alerte liés aux paramètres suivants:

  • L’âge ou le sexe
  • La dose maximale, minimale ou cumulative, les voies d’administration et la durée de traitement
  • Les tests de laboratoire et les indicateurs et scores dérivés (clairance à la créatinine, score MELD, etc.)
  • Les interactions médicamenteuses

À noter, le système n’offrait pas d’alerte pour les allergies.

À chaque jour, les pharmaciens cliniciens de l’hôpital révisaient les alertes générées par le système qui s’affichaient dans le module de pharmacie du dossier électronique. Ces alertes étaient visibles uniquement pour les pharmaciens. Ceux-ci prenaient action selon la pertinence clinique et l’urgence de l’alerte, soit en inscrivant une note au dossier électronique visible pour les autres professionnels ou en intervenant directement auprès de l’équipe clinique. Évidemment, les pharmaciens cliniciens révisaient aussi les profils pharmacologiques de manière indépendante du système d’alertes pour détecter tous les problèmes.

Les données de ce système ont été collectées pour l’année 2012. 83% des médicaments existant dans le système avaient des paramètres d’alertes programmées, pour un total de 7879 alertes potentielles, correspondant à 99,4% des médicaments prescrits durant l’année.  185 131 prescriptions ont été faites avec le système durant l’année, et 3552 interventions pharmaceutiques ont été faites. De celles-ci 79,1% ont été détectées par le système d’alerte et le reste n’ont été détectées que par le pharmacien clinicien. Au moins un problème a été détecté chez 10,7% des admissions et 12,4% des patients.

Au total, 13 833 alertes ont été générées par le système durant l’année, dont 2808 (20%) ont été jugées cliniquement significatives par les pharmaciens cliniciens. 53,2% des alertes pertinentes concernaient le dosage, 25,7% les tests de laboratoire (47% fonction rénale, 38,4% électrolytes), 15,4% les interactions, 4,6% les duplications et 28% les combinaisons.

Le pourcentage d’alertes cliniquement significatives dans cette étude est relativement élevé à 20%, ce qui, je crois, pourrait être lié à la programmation des alertes gérée par les pharmaciens de l’établissement plutôt qu’à l’utilisation d’un système commercial. J’aime bien l’idée d’automatiser, au moins partiellement, la détection des problèmes de pharmacothérapie en assistance au pharmacien clinicien qui doit réviser des profils pharmacologiques, afin de s’assurer de ne rien « échapper » par inadvertence. Néanmoins, ce genre de système doit être bien paramétré pour être cliniquement utile et ne pas contribuer au alert fatigue causé par les systèmes qui génèrent plein d’alertes inutiles.

Un outil de documentation permettant le suivi des interventions pharmaceutiques en ambulatoire

Cet article décrit la mise en place d’un suivi des interventions de pharmaciens en clinique ambulatoire par des indicateurs alimentés à partir de la documentation électronique. L’étude a eu lieu dans une organisation de santé américaine située au Wisconsin. L’objectif initial des auteurs était de standardiser les indicateurs utilisés pour décrire le travail des pharmaciens en ambulatoire à travers leur organisation et évaluer leur impact.

Trois cliniques ambulatoires ont été sélectionnées pour une phase pilote. Les pharmaciens de ces cliniques utilisaient au départ des indicateurs différents malgré des responsabilités similaires. La documentation était surtout manuelle. Afin de définir les indicateurs standardisés qui seraient mis en place, une revue de littérature de même que des réunions ont été effectuées; les indicateurs ont été établis dans trois catégories: issues cliniques, remboursement des interventions (attention à la définition de ce terme dans le contexte américain) et satisfaction des patients. Un calcul de l’impact financier a aussi été effectué à partir de valeurs rapportées dans la littérature, mais je trouve ce calcul un peu simpliste.

Pour calculer les indicateurs, un outil de documentation a été mis en place dans le dossier électronique de l’organisation, avec les codes d’intervention suivants:

  • Ajout de médicament
  • Détection d’effet indésirable
  • Détection ou clarification d’allergie
  • Arrêt d’un médicament
  • Changement de dose
  • Changement de forme
  • Changement de médicament
  • Information sur les médicaments ou consultation
  • Réconciliation médicamenteuse
  • Éducation au patient

L’outil avait aussi des fonctions permettant d’assurer le suivi des interventions de visite en visite et la consultation de ces notes par les médecins et les autres intervenants. Un rapport permettant d’effectuer un suivi tabulé de ces interventions a aussi été mis en place. En ce qui a trait à la satisfaction des patients, un questionnaire a été utilisé.

L’étude a inclus toutes les interventions réalisés avec ce système dans les 3 cliniques pilotes du 17 novembre 2014 au 8 février 2015, avec un audit de la qualité de la documentation aux 2 semaines.

764 interventions ont été acceptées durant la période de l’étude, représentant 24 interventions par équivalent temps plein pharmacien par semaine. Le calcul de coût a estimé une réduction de dépenses de 40 000 $ liée aux interventions des pharmaciens durant l’étude. 52 questionnaires de satisfaction des patients ont été remplis et ceux-ci montré une réaction très positive, avec une absence complète de notes ou de commentaires négatifs.

Les pharmaciens ont pour leur part noté que le temps requis pour la documentation avec l’outil électronique était circonscrit et que le processus était globalement avantageux.

Je trouve cette étude intéressante car elle démontre bien l’utilité de la documentation intégrée au dossier électronique pour obtenir des indicateurs standardisés. La documentation manuelle ou parallèle étant une charge de travail supplémentaire, celle-ci tend à être effectuée de manière sommaire ou en différé par rapport aux interventions, ce qui peut affecter la qualité des données. Un processus intégré au flot de travail et au maximum automatisé permet au contraire de capturer des données plus intéressantes.

Caractéristiques de logiciels supportant la surveillance des antimicrobiens

Cet article a été écrit par des pharmaciens et microbiologistes anglais et rapporte les résultats d’un sondage sur les caractéristiques des logiciels offrant des fonctionnalités de surveillance des antimicrobiens. Les objectifs spécifique étaient de dresser un portrait des caractéristiques idéales de ce type de logiciels, de les prioriser et d’en déterminer l’importance relative pour les professionnels impliqués, soit les pharmaciens spécialisés en maladies infectieuses et les médecins microbiologistes.

D’abord, deux focus groups ont été menés avec six pharmaciens, deux microbiologistes et un analyste pour établir un questionnaire en ligne de 42 questions, portant sur les alertes, la surveillance des ordonnances actives et la surveillance des tendances de prescription. Le questionnaire a été piloté en octobre 2014, puis diffusé durant 7 mois de janvier à juillet 2015 aux professionnels impliqués dans les activités de surveillance des antimicrobiens en Angleterre, à travers des associations professionnelles.

164 réponses ont été reçues, et 22 ont été exclues en raison de réponses incomplètes. Des 142 réponses restantes, 48% provenaient de pharmaciens 52% des réponses provenaient d’hôpitaux généraux et 45% d’hôpitaux d’enseignement. 49% des répondants avaient de l’expérience avec la prescription électronique ou des dossiers électroniques.

Parmi les caractéristiques liées aux alertes durant la prescription, la majorité des répondants considéraient toutes les caractéristiques proposées comme essentielles ou de haute priorité, les plus importantes étant la détection d’allergies et la documentation des indications des antimicrobiens. Les fonctions décrites étaient:

  • La détection d’allergie
  • La documentation des indications
  • La détection d’interactions
  • Les alertes contournables
  • L’affichage des niveaux sanguins
  • La validation de doses pour adultes et enfants
  • L’usage restreint
  • Les protocoles pour des indications précises ou des niveaux sanguin

Les pharmaciens ont assigné une priorité plus haute à la détection d’allergies, à l’indication et aux protocoles, probablement parce que ces fonctions sont utiles dans un contexte de validation d’ordonnances. Les médecins, eux, priorisaient davantage la détection d’interactions et la vérification des doses.

Parmi les caractéristiques liées à la surveillance des ordonnances actives, de manière similaire, toutes les caractéristiques décrites ont été jugées essentielles ou de haute priorité, c’est-à-dire:

  • La surveillance d’antimicrobiens critiques
  • Les discordances indication – choix d’antimicrobien
  • Les longues durées de traitement
  • Les doses non administrées
  • Les aminoglycosides à haute dose
  • Les nouvelles prescriptions pour sepsis
  • Le suivi par diagnostic

En ce qui a trait aux rapports liées aux tendances de prescription, on note un niveau d’importance moindre.

Pour ces deux dernières catégories, c’est-à-dire celles liées à la surveillance comme tel, il en ressort que les caractéristiques désirées sont variables selon les professionnels. Il semble que la meilleure fonctionnalité à offrir dans un logiciel servant à la surveillance des antimicrobiens serait tout simplement de permettre de générer des rapports personnalisables par utilisateur en fonction de tous les paramètres possibles.

Analyse des allergies documentées électroniquement

Cette courte lettre à l’éditeur décrit une analyse sommaire de la documentation des allergies dans les dossiers électroniques d’un hôpital universitaire espagnol. À noter, la documentation des allergies dans ce système était effectuée en texte libre. Un échantillon aléatoire de 530 dossiers médicaux a été sélectionné pour l’analyse afin d’obtenir des mesures précises à ±3% avec un intervalle de confiance de 95%.

La prévalence d’alertes d’allergies était de 8,3%, dont 88,4% concernaient réellement une allergie, et le reste d’autres informations. 83,3% des alertes d’allergies concernaient des médicaments, dont 30,7% des AINS et 26,1% des bêta-lactames. 35,1% des patients avec allergie documentée ont été référés à un allergologue, et 82,6% de ceux-ci ont eu des tests, qui se sont révélés positifs dan 60% des cas.

Faits intéressants à noter, les allergies ont été retirées du dossier dans 93% des cas où cette allergie a été testée négative. Pourtant, ces mêmes allergies ont été créées de nouveau dans 6,5% des cas, parce que le patient continuait de déclarer l’allergie.

Les auteurs déclarent par ailleurs vouloir introduire un système d’alerte n’étant pas en texte libre, afin de pouvoir intégrer cette information à l’aide à la décision.

Cette publication va dans le même sens que trois autres articles dont j’ai déjà parlé (1, 2, et 3). En particulier, le premier article propose une meilleure façon de définir et de coder les allergies dans les dossiers en élargissant la définition de ce champ, pour lier toutes les particularités liées à un médicament pour un patient en particulier, tout en documentant clairement la nature de la particularité. Ceci inclut les allergies, mais aussi les préférences, les intolérances, la pharmacogénomique, etc. L’avantage de cette approche est de limiter les situations où une fausse allergie est codée pour éviter de donner un médicament à un patient alors que la raison réelle n’est pas une allergie. Il est aussi important que ces tables prévoient des champs de longueur suffisante pour documenter les justifications des informations codées; trop souvent on se contente d’énumérer des médicaments auxquels le patient est « allergique » sans préciser des détails.

En ce qui a trait aux allergies qui sont réajoutées au dossier même après avoir été retirées, un autre article proposait d’ajouter une alerte électronique permettant de signaler une telle situation, on pourrait même forcer l’ajout d’une justification pour réactiver cette allergie.

Je crois que tous ces articles démontrent bien que l’approche actuelle face aux allergies dans les dossiers électroniques n’est pas la bonne et que tout ce système doit être repensé.

Fonctions avancées de prescription électronique et durée de séjour

Cette étude a été réalisée dans deux hôpitaux affiliés du sud-est américain et avait pour objectif d’évaluer la relation entre l’utilisation des fonctions avancées de prescription électronique (order sets, aide à la décision, documentation, etc.) et la durée de séjour. Ce qui est intéressant dans la méthodologie de l’étude et qui diffère de la plupart des études sur le sujet est l’évaluation de l’utilisation des fonctions avancées. Les auteurs expliquent que dans la plupart des études, on évalue le simple lien entre la disponibilité d’une fonction et un paramètre clinique; les effets observés étant attribuées à cette fonction sans nécessairement que sa réelle utilisation soit prise en compte. Cependant, en pratique, il peut exister une grande variabilité entre les praticiens et entre les équipes en ce qui a trait à l’utilisation de ces fonctions et il est légitime de se questionner sur l’effet de cette utilisation.

Dans le contexte de cette étude, les auteurs ont donc établi des mesures d’utilisation des fonctions de prescription électronique:

  • Le nombre d’ordonnances par jour par patient
  • Le pourcentage d’ordonnances faisant partie de order sets
  • Le pourcentage d’alertes prises en compte
  • Le nombre d’entrées de documentation par jour par patient
  • Le nombre de consultations du dossier électronique par jour par patient
  • Le nombre de notes d’évolution par jour par patient

Ces mesures ont été établies pour le médecin traitant, pour l’équipe principale et pour l’équipe de support, toutes définies dans l’article. Ensuite, ces mesures ont été corrélées avec la déviation de la durée de séjour par rapport à la durée attendue en fonction de la condition médicale, laquelle était calculée en fonctions de divers paramètres cliniques et administratifs. 2475 patients ayant été hospitalisés pour 5 conditions cliniques pré-définies et ayant eu congé entre le 1er décembre 2011 et le 31 août 2012 ont été sélectionnés aléatoirement. Les conditions cliniques incluses étaient un accouchement vaginal, un remplacement de hanche ou de genou, une chirurgie cardiovasculaire, une pneumonie, ou une transplantation d’organe.

Il ressort des résultats que la mesure totale d’utilisation des fonctions avancées par les équipes était corrélée à une durée de séjour plus courte pour les 5 conditions incluses. Néanmoins, lorsque les résultats sont découpés par type d’équipe et par condition, certaines corrélations n’étaient pas significatives. L’étude a tout de même une portée limitée car elle inclut uniquement des patients provenant de 2 hôpitaux d’une même région des États-Unis et un éventail limité de conditions cliniques, cependant je trouve la méthode intéressante pour l’évaluation de l’utilisation des fonctions avancées de prescription électronique.

Raisonnement clinique en présence d’alertes électroniques

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.

Recommandations pour l’intégration de la pharmacogénomique aux dossiers électroniques

Cet article présente des recommandations pour intégrer de manière systématique l’information pharmacogénomique aux dossiers électroniques, sachant qu’il s’agit là de deux champs en expansion et que les dossiers électroniques devront inévitablement intégrer les informations de génomique dans leurs modules d’aide à la décision.

Il s’agit d’un article plutôt détaillé qui mérite d’être lu au complet, mais je vous présente ici quelques points clés qui en sont tirés.

  • L’information génomique fournie par les laboratoires devrait pouvoir être codée dans des champs dédiés dans les dossiers électroniques, afin que les règles d’aide à la décision puissent se baser sur ces données. Le texte libre ou les champs généraux sont donc à éviter. Il faut prévoir tous les niveaux d’information qui peuvent être transmis (haplotype, diplotype, phénotype, recommandations thérapeutiques).
  • L’information génomique ne doit pas être traitée comme un simple test de laboratoire mais comme une information qui suit le patient à vie, puisque l’information découlant d’un test peut ne devenir utile que plusieurs années plus tard. On se rapproche donc d’un type d’information similaire aux allergies davantage qu’aux tests de laboratoire.
  • L’émission de recommandations cliniques par les modules d’aide à la décision doit être basée sur des règles systématiques établies par les experts de l’institution, et il faut que ce genre de règle puisse être facilement mise à jour en fonction des nouvelles connaissances. Idéalement, le processus se fonderait sur une banque de données mise à jour automatiquement, comme les interactions médicamenteuses.
  • L’affichage des recommandations d’aide à la décision doit survenir au point le plus utile dans le processus de travail (au prescripteur d’un médicament concerné, au pharmacien qui valide l’ordonnance, etc.), et ces recommandations devraient prendre en compte toutes les données disponibles, en plus du simple nom du médicament (par exemple la présence de dosages sanguins, la voie d’administration, la présence d’interactions médicamenteuses, etc.).
  • Les règles d’affichage devraient permettre de réduire les alertes intempestives (le alert fatigue), et suivre toutes les autres pratiques recommandées pour optimiser l’affichage d’alertes.
  • Il existe des groupes experts qui ont émis des recommandations spécifique à l’information génomique, comme le CPIC. Ces recommandations devraient être suivies.

Dans le contexte québécois, où l’informatisation du réseau de la santé se met graduellement en place, je considère important de tenir compte de ces recommandations. On pourrait imaginer que l’information génomique ait une place dans le DSQ afin qu’elle ne soit pas prisonnière du dossier d’une seule institution et qu’elle puisse réellement suivre les patients toute leur vie. Par ailleurs, comme mentionné, étant donné que cette information se rapproche à la fois des allergies et des interactions médicamenteuses, et qu’elle doit être disponible pour les pharmaciens, les systèmes d’information pharmacie devraient pouvoir gérer ces données. Le meilleur modèle reste à définir, mais je crois qu’il ne serait pas bête d’élargir le concept d’allergie ou d’intolérance déjà présent dans ces systèmes pour qu’il soit plus général et permette d’inclure la génomique.