Prescription électronique incluant l’indication

Un article paru dans l’AJHP de juin 2018 revient sur la prescription électronique incluant l’indication, sujet ayant fait l’objet d’un éditorial du NEJM en 2016, et qui réapparaît périodiquement dans les revues systématiques portant sur les améliorations possibles à la prescription électronique.

Cet article est le résultat du travail d’un groupe de recherche sur la prescription électronique extrêmement actif, celui du Brigham and Women’s Hospital de Boston et a fait l’objet d’un épisode du podcast AJHP Voices. L’article décrit les éléments qui sont ressortis de panels de parties prenantes (stakeholders) dans le cadre d’un travail plus large visant à inclure l’indication dans les ordonnances.

Le texte est plutôt long mais deux éléments centraux ont attiré mon attention. Le premier est la description des principes et des bénéfices attendus:

  • Le groupe recommande, du point de vue du design des logiciels, de commencer la prescription par l’indication plutôt que par le médicament comme c’est le cas actuellement, même dans les systèmes incluant déjà l’indication. Ceci a l’avantage de permettre une aide à la décision dans la sélection du médicament lui-même et de proposer automatiquement des doses spécifiques à l’indication.
  • Un avantage immense de ce changement serait la prévention de beaucoup d’erreurs de mauvais choix de médicament, puisque la disponibilité systématique de l’indication permettrait de valider que le médicament est bien valide pour l’indication choisie.
  • Cela aiderait les patients à prendre en charge leur traitement en établissant clairement à quoi sert chaque médicament, ce qui n’est pas toujours évident, et permettrait aux patients eux-mêmes de détecter des erreurs lorsque l’indication inscrite serait inattendue ou inexacte.

Les auteurs soulignent que la littérature supporte l’utilité de l’ajout de l’indication pour détecter les erreurs, notamment pour les pharmaciens.

Le groupe a aussi mis en évidence certains enjeux liés à ce changement:

  • Cela soulève quand même certaines questions liées à la confidentialité, par exemple si une indication sensible ou confidentielle se retrouve imprimée sur des documents ou des étiquettes.
  • Cela suppose qu’il faille définir ce qu’est une indication par rapport à un symptôme, ce qui n’est pas toujours évident pour les traitements empiriques lorsqu’un diagnostic précis n’est pas établi.
  • Les systèmes devront prendre en charge les cas où des médicaments ont plusieurs indications.
  • Cela peut entraîner des problèmes lors de prescription hors indication ou face aux critères de remboursement, et pourrait être utilisé à mauvais escient dans certains cas.

Revue systématique sur les erreurs causées par la prescription électronique

Une revue systématique, parue fin 2017 dans le International Journal of Medical Informatics, s’est intéressée aux erreurs médicamenteuses causées par la prescription électronique et à leurs mécanismes. Les données de cette revue viennent compléter d’autres que j’ai déjà présentées, dont deux par un autre groupe de chercheurs chez l’adulte et en pédiatrie.

Les chercheurs ont effectué une revue de Medline, Embase, du registre Cochrane et d’autres références de 1982 à août 2017 selon divers mots-clés. Ensuite, les articles sélectionnées ont été revus et filtrés selon une méthode systématique et appuyée sur des lignes directrices. Les auteurs ont cherché à conserver uniquement les études ayant évalué quantitativement les erreurs, avec une analyse explicite du rôle de la prescription électronique, et avec une description de la typologie de l’erreur. Les études qualitatives, ciblant un seul type spécifique d’erreurs, ciblant des logiciels spécialisés comme pour la chimiothérapie, et les études de simulation, ont été exclues.

2086 articles ont été identifiés et 14 ont été inclus dans l’analyse. 7 étaient des études prospectives, 3 rétrospectives et 4 étaient des analyses de bases de données d’événements indésirables. 7 venaient de l’Europe, 4 des États-Unis, 2 d’Australie et 1 de Singapour. Les études était de qualité assez bonne, avec la moitié rapportant plus de 7 critères de haute qualité sur 14.

Les erreurs les plus fréquemment rapportées étaient des erreurs  de dose ou de sélection de médicaments. Les mécanismes rapportés étaient:

  • Liées à l’ergonomie:
    • Sélection erronée dans un menu déroulant
    • Erreur de frappe
    • Entrave à la vision de la prescription complète
    • Plus d’un prescripteur dans la même ordonnance
  • Liées aux alertes:
    • Absence d’alerte ou mauvaise configuration
    • Contournement d’alertes liée à la désensibilisation (alert fatigue)
  • Liée aux particularités du système
    • Obligation de spécifier une date de fin même pour traitements chroniques
    • Incapacité d’inscrire une ordonnance complexe (par exemple sevrage de corticostéroïdes)
  • Mauvais paramétrage du système
    • Paramètres par défaut inadéquats
  • Mauvais usage du système
    • Texte libre contradictoire avec champs dédiés pour la même information
    • Modification erronée d’une prescription existante
    • Absence de rappels pour ordonnances importantes
    • Incapacité de consulter l’information nécessaire lors de la prescription
    • Fonctionnalités du logiciel mal adaptées (par exemple option de dire qu’un patient prend ses médicaments lui-même alors que ce n’est pas le cas, ordonnance conditionnelle mal configurée)

Les points soulevés dans cet article recoupent largement ceux dont j’ai parlés dans des blogues précédents, comme quoi la littérature commence à faire ressortir des points cruciaux pour prévenir les erreurs de prescription électronique. Cependant, je trouve que les auteurs se concentrent un peu trop sur des fonctionnalités très spécifiques à des systèmes précis. Par exemple, ils discutent longuement d’une boîte pour indiquer qu’un patient prend un médicament lui-même, alors que ceci n’est pas inhérent à la prescription électronique elle-même, mais plutôt à un système particulier où cette option est mal conçue.

Cependant, je trouve que l’article est quand même très bon et que les points qui y sont soulevés devraient faire partie de ce qui est évalué pour prévenir les erreurs lors de l’implantation de la prescription électronique.

Utilisation du code-barre pour la préparation de médicaments oraux liquides en pédiatrie

Une étude publiée dans l’AJHP de février 2018 présente des données sur un système de préparation des médicaments oraux liquides utilisant le code-barre dans un hôpital pédiatrique de 300 lits situé à Kansas City aux États-Unis. Le nom commercial n’est pas mentionné dans l’article mais il s’agit d’un système utilisant le code-barre pour valider que le bon produit est utilisé pour préparer une dose, en combinaison avec une photo de la préparation. Dans le centre en question, le système a été déployé d’abord pour les médicaments intraveineux, puis pour les médicaments oraux. Le flot de travail utilisé est décrit en détail dans l’article. L’objectif de l’étude était de quantifier les erreurs interceptées dans l’utilisation du système et de les décrire.

Du 1er juin 2013 au 31 mai 2014, 178 344 doses orales ont été préparées avec le système. 3812 erreurs ont été interceptées, pour un taux d’erreur de 2,1%. 3291 (1,8%) des erreurs ont été interceptées par le système et 521 (0,3%) par les pharmaciens. Parmi les erreurs détectées par le système, 35,6% étaient des erreurs « technologiques », c’est-à-dire que le produit utilisé était le bon mais que le système ne l’a pas reconnu, probablement en raison de l’absence du code-barre dans la banque de données. Un autre 35,6% des erreurs étaient réellement la sélection du mauvais produit. 19,2% des erreurs étaient liées à la mauvaise concentration, et 9,5% à un produit expiré.

Parmi les erreurs interceptées par les pharmaciens, 40,5% étaient des erreurs de volume, 38,4% des erreurs de préparation, c’est-à-dire des photographies floues ou la sélection d’un mauvais produit au code-barre illisible donc non détecté par le système, 2,3% des erreurs de produit et 1,0% des erreurs d’expiration. Les auteurs mentionnent qu’ils souhaitent investiguer davantage comment des erreurs de produit ou d’expiration ont pu se rendre au pharmacien, ils suspectent un contournement du flot de travail imposé par le système.

Les données présentées dans l’article sont intéressantes. D’abord, la grande proportion d’erreurs « technologiques » montre l’importance d’avoir une banque de données de code-barres à jour, la non-reconnaissance d’un produit correct forçant les utilisateurs à contourner le système et à prévoir un mécanisme de documentation parallèle. L’existence d’erreurs de produit et d’expiration détectées par les pharmaciens malgré le système pourraient être un symptôme de ce contournement. On constate que les erreurs de volume constituent la majorité des problèmes trouvés par les pharmaciens, ce qui est bien logique et indique que le système fonctionne somme toute adéquatement puisqu’il s’agit du seul paramètre non validé automatiquement. Il serait cependant bien que les systèmes futurs prennent en charge la reconnaissance automatisée des volumes à partir des photos; certains produits sur le marché offrent déjà cette fonctionnalité.

Les auteurs fournissent une liste des erreurs les plus fréquemment interceptées. On constate que les erreurs de sélection de produits sont en grande partie causées par des produits de nom ou de sonorité similaire, par exemple « amlodipine » et « amiodarone », ou « ferrous sulfate » et « furosemide », ou bien des erreurs de concentration, comme la dexaméthasone 1 mg/mL par rapport à 0,1 mg/mL.  Ce type d’erreur est bien connu en pharmacie, mais les mesures permettant de les prévenir ne sont pas toujours optimales. L’importance de systèmes sécurisés par code-barre comme mesure de sécurité apparaît de plus en plus comme un incontournable.

Utilisation d’une préparation magistrale lorsqu’un produit commercial est disponible: exemple du propranolol

Un principe qui revient fréquemment lorsqu’on parle de préparations magistrales est de ne pas faire une préparation lorsqu’un produit est disponible commercialement. Notamment, la norme 2012.01 de l’Ordre des Pharmaciens du Québec mentionne:

La préparation magistrale pour un patient d’un médicament déjà commercialisé ou d’un médicament de vente libre doit être exceptionnelle, justifiée et documentée à son dossier quelle qu’en soit la raison (allergie, médicament temporairement en rupture, difficulté à avaler, etc.).

De même, la politique POL-0051 de Santé Canada sur la fabrication et la préparation en pharmacie de produits pharmaceutiques stipule:

Une préparation en pharmacie ne doit être effectuée que s’il existe un besoin thérapeutique ou un manque de disponibilité du produit; elle ne doit pas être faite uniquement pour des raisons économiques pour les professionnels de la santé.

Le cas du propranolol est intéressant. Ce bêta-bloqueur est utilisé depuis plusieurs années en pédiatrie pour le traitement des hémangiomes, avec une bonne efficacité et une innocuité acceptable. Cependant, jusqu’à tout récemment il n’y avait pas de produit commercialisé de propranolol en suspension orale disponible au Canada. Les pharmaciens préparent donc des magistrales de ce médicament, avec diverses concentrations et ingrédients. Comme le propranolol est disponible sous forme de comprimés génériques, et que les autres ingrédients (notamment les véhicules de suspension) de ces magistrales sont courants, le prix de ces préparations est peu élevé.

Depuis peu, une suspension orale de propranolol est commercialement disponible au Canada. Le manufacturier de ce produit a mené un essai clinique publié dans le New England Journal of Medicine afin de supporter sa commercialisation. Ce genre d’initiative est exactement ce qui est encouragé par plusieurs acteurs ayant un intérêt pour le développement de médicaments spécifiques à la pédiatrie. Citons notamment le Best Pharmaceuticals for Children Act américain, des mesures similaires de l’EMA, des recommandations canadiennes, et le travail du Centre de formulations pédiatriques Goodman.

Cependant, l’évaluation de l’ACMTS montre un prix très élevé par rapport au coût des préparations magistrales de propranolol, et recommande que le produit ne soit remboursé par les assureurs uniquement après une diminution substantielle de son prix.

L’évaluation de l’INESSS de ce produit a été publiée cet automne. Il a été choisi de ne pas inscrire le médicament à la liste de la RAMQ en raison de son coût; le justificatif est l’utilisation déjà répandue de préparations magistrales de propranolol à faible coût comparativement à ce produit. Le document de l’INESSS mentionne les directives de Santé Canada et de l’OPQ:

Selon l’INESSS, le caractère non optimal du recours aux préparations magistrales ainsi que les considérations relatives aux principes énoncés dans la politique 0051 de Santé Canada et les normes professionnelles ne peuvent contrebalancer le prix très élevé [du produit].

Bien sûr, l’INESSS écrit ce document avec la perspective de l’impact de sa décision sur l’assureur qu’est la RAMQ, le coût est donc au coeur de ses préoccupations. Pourtant, cet organisme n’a pas le pouvoir d’autoriser les pharmaciens à passer outre les directives de Santé Canada et de l’OPQ, celui-ci n’ayant aucun rôle dans l’application de ces normes ni l’inspection professionnelle. Les pharmaciens se retrouvent donc avec le dilemme de devoir choisir entre fournir au patient la préparation magistrale couverte par leur assurance et du même coup contrevenir aux normes sur les préparations magistrales, ou bien demander au patient de débourser un montant exorbitant pour le produit commercial.

Du point de vue de la sécurité du patient liée aux préparations magistrales, le document de l’INESSS affirme:

Le contrôle de qualité effectué lors de la fabrication industrielle de cette solution de propranolol est certainement plus approfondi que celui réalisé en pharmacie. Toutefois, les préparations magistrales sont réalisées par des professionnels qualifiés, selon des normes de qualité définies. En outre, la stabilité des préparations magistrales utilisées est documentée de façon à établir des dates limites d’utilisation considérant les conditions prévues d’entreposage. Par ailleurs, des véhicules ne contenant pas de sucre sont couramment utilisés  pour réaliser ces préparations, afin de prévenir les problèmes de tolérabilité et de palatabilité. De surcroît, l’utilisation d’une préparation commerciale ne prévient pas davantage la survenue d’erreurs de calcul ou de dosage du médicament.

La dernière phrase me fait sourciller. L’utilisation de préparations magistrales est un facteur de risque bien documenté d’erreurs liées aux médicaments, c’est une des raisons justifiant les normes citées ci-haut. La préparation magistrale est, à juste titre, une solution valable uniquement lorsqu’un produit n’est pas disponible commercialement. Mentionnons en exemple le cas récent d’une erreur de préparation survenue en Ontario liée à un mauvais choix de produit. L’événement n’était pas lié au propranolol, mais dans la conclusion de son rapport, ISMP Canada dit:

Before compounding is undertaken, commercially available alternatives should be considered and there should be an evidence-based rationale for the use of the compounded product.

Notons également que le cas du propranolol est particulier. Il existe actuellement plusieurs préparations magistrales de ce produit à des concentrations différentes en utilisation au Québec, et le passage d’une formulation à une autre, par exemple lors d’admissions et de congés d’hôpitaux, ou lors de changements de pharmacie, ainsi que les erreurs qui peuvent arriver lors de la prescription, la transcription de l’ordonnance, la préparation et l’explication au patient, de même que les modifications de doses possibles en cours de traitement, peuvent mener à de la confusion quant aux doses en milligrammes ou en millilitres. Plusieurs organismes ont produit des documents mentionnant les préparations magistrales en général et le propranolol en préparation magistrale comme nécessitant une vigilance particulière, même si ceux-ci n’attribuent pas directement la cause d’incidents à ce médicament. Citons en exemple un rapport d’ISMP Canada sur un décès survenu chez un bébé prenant du propranolol. Bien que dans ce cas précis aucun lien n’a pu être fait entre le médicament et le décès, des mesures liées à la préparation magistrale sont proposées en conclusion du document. De même, dans le dernier bulletin FARPOPQ-OPQ, plusieurs problèmes liés à l’utilisation de magistrales sont mis en lumière, et le propranolol est cité, même si aucun événement indésirable grave lié à ce médicament n’est décrit.

Il me semble important de tirer des leçons de la présente situation. Plusieurs organismes encouragent l’industrie pharmaceutique à développer des produits spécifiques aux enfants et à mener des essais cliniques chez les enfants. Il est certain que l’aboutissement des initiatives de recherche en pédiatrie sur des produits plus coûteux que des préparations magistrales est somme toute logique, considérant les coûts de développement et de mise en marché d’un médicament. Quand même, je considère qu’il est justifié refuser d’inscrire un médicament sur les listes publiques lorsque l’écart de prix est énorme, comme dans le cas présent. On ne peut qu’espérer que le fabricant constatera l’effet de son prix sur la couverture d’assurance et ses ventes, et choisira de réduire son prix en conséquence. J’ose également espérer que les organismes réglementaires et les assureurs sont prêts à faire face à ce problème, qui ne manquera pas de se produire de nouveau. La perpétuation de préparations magistrales comme alternative à de nouveaux produits n’est pas une solution viable à long terme. J’ai bien hâte de voir si ce dossier va déboucher sur une réflexion à plus grande échelle.

Erreurs de poids à l’urgence

Cette étude a évalué l’incidence d’erreurs de poids entrés dans le dossier électronique de patients ayant visité l’urgence de trois hôpitaux affiliés (deux généraux / adultes et un pédiatrique) situés à Hawaii. Tous les patients de moins de 5 ans ayant visité l’urgence durant une période de référence variable selon le centre (allant de 2009-2010 à 2012-2013) ont été inclus. Les poids enregistrés ont été extraits, et les poids plus petits que le 3è percentile, ou plus grands que le 97è percentile, ont été considérés comme des erreurs potentielles. Ceux-ci ont été révisés, si les autres poids documentés dans le dossier étaient similaires, le poids n’était pas considéré une erreur. De la même manière, si l’information était jugée insuffisante pour déterminer s’il s’agissait d’une erreur, la donnée était placée dans une catégorie à part. Enfin, les ordonnances de médicaments associées à ces poids ont été revues pour déterminer l’incidence d’erreurs.

79 000 visites à l’urgence ont été incluses. La proportion de poids erronés était de 0,46% dans l’hôpital pédiatrie et 0,30 et 1,1% dans les deux hôpitaux généraux, ces proportions étant statistiquement différentes (p<0,001). Les taux de poids extrêmes ne pouvant être classés comme erreur étaient aussi statistiquement différents entre les groupes ,avec 0,69% dans l’hôpital pédiatrique et 0,029 et 1,1% dans les deux hôpitaux généraux (p<0,001). À noter que les taux d’erreurs de poids comparés entre les deux hôpitaux généraux regroupés et l’hôpital pédiatrique n’étaient pas différents (0,46% contre 0,49%, p=0,54).

Les erreurs de poids ont été corrigées au dossier avant la prescription de médicament dans 17% des cas dans l’hôpital pédiatrique, contre 8% dans les deux hôpitaux généraux combinés. Ils n’ont pas été corrigés et ont mené à une erreur de prescription dans 34% des cas dans l’hôpital pédiatrique, contre 33% des cas dans les hôpitaux généraux combinés. Dans d’autres cas, aucun médicament n’a été prescrit et l’erreur n’a pas été corrigée.

Les médicaments les plus affectés par les erreurs de prescription étaient, dans l’ordre, l’acétaminophène, l’ibuprofène, l’ondansétron, la diphenhydramine, l’amoxicilline, et la prednisolone. Ces médicaments reflètent selon moi davantage le volume de prescription à l’urgence pour ces médicaments plutôt qu’une susceptibilité particulière aux erreurs.

Les auteurs soulignent des causes possibles des erreurs de poids: l’utilisation de balances affichant un poids à la fois en livres et en kilogrammes, la saisie de données dans le mauvais champ (par exemple entrer la température à la place du poids) et les erreurs de frappe à la saisie des données. Je souligne que les hôpitaux à l’étude utilisaient des dossiers électroniques. Dans ma pratique avec les dossiers papiers, d’autres causes d’erreurs que j’ai constatées sont l’inscription du poids dans le mauvais dossier, et les erreurs de communication verbale de poids (par exemple regarder dans le mauvais dossier et transmettre verbalement le poids d’un autre patient).

Les auteurs suggèrent des mesures informatiques pour limiter ces erreurs, notamment l’ajout d’une limite contournable lorsque le poids sort d’une plage de percentiles selon l’âge, ou l’affichage d’une courbe de croissance avec la valeur entrée. Ces idées sont intéressantes, mais comme les auteurs le soulignent, elles doivent être prises en compte dans le contexte de la désensibilisation aux alertes.

Revue systématique sur les erreurs causées par la prescription électronique en pédiatrie

Je vous parle cette semaine d’une revue systématique sur les facteurs contribuant aux erreurs de médicaments causées par les systèmes de prescription électronique en pédiatrie. Cet article a été écrit par le même groupe qu’un article très similaire dont j’ai parlé il y a un peu moins d’un an, et qui avait le même objectif, sans être orienté vers la pédiatrie.

En rappel, les facteurs identifiés comme causes d’erreurs lors de prescription électronique en général étaient:

  • L’affichage à l’écran
  • La sélection dans les menus déroulants et la complétion automatique de champs
  • Le choix des mots et les formulations étranges
  • Les paramètres par défauts mal pensés
  • Le manque de flexibilité ou de fonctionnalité dans les flots de travail
  • Le manque d’interopérabilité
  • L’automatisation à outrance
  • Le manque d’adaptation des flots de travail au système électronique
  • Le mauvais paramétrage de l’aide à la décision

Pour cette nouvelle revue ciblant la pédiatrie, les auteurs ont effectué une recherche systématique des banques Embase, CINAHL et Medline depuis leur début jusqu’au 3 mai 2016. Les articles de recherche primaire de nature qualitative ou quantitative, ayant pour objet les erreurs de médicaments associées à la prescription électronique en pédiatrie, et qui donnaient de l’information sur les causes de ces erreurs, ont été incluses. Un processus systématique pour sélectionner les articles, les lires et en extraire les données a été suivi.

419 articles ont été identifiés, et après filtrage 47 ont été retenus, dont 29 provenant des États-Unis, 4 de l’Angleterre, 2 du Canada, 2 de l’Iran, 2 des Pays-Bas et 2 de la Suède, entre autres. 38 étaient quantitatifs, 3 qualitatifs et 6 avaient les deux méthodes. 5 thèmes majeurs ont été extraits comme causes d’erreurs:

  • Le mauvais paramétrage des alertes de dose, d’abord en omettant des alertes spécifiques aux indications. Par exemple, un système offrait des alertes de dose trop élevée de méthylprednisolone uniquement pour les doses plus grandes que 30 mg/kg/dose, la dose maximale paramétrée pour la néphrite lupique. La prescription erronée d’une telle dose pour l’asthme n’entraînait pas d’alerte.
  • Encore le mauvais paramétrage des alertes de dose, mais cette fois en générant des alertes inappropriées. Dans ce genre de cas, un système générait des alertes à la fois pour une dose trop élevée et trop faible, en même temps, pour un patient de 36 kg qui recevait une dose de 900 mg deux fois par jour d’amoxicilline, soit moins de 26 mg/kg/dose, la limite inférieure pédiatrique, mais plus de 875 mg/dose, la dose adulte. Un autre type d’alerte dans ce thème était des alertes causées par des données anthropométriques anciennes (un poids qui n’est pas à jour dans un dossier, par exemple).
  • Les alertes de duplication inappropriée, d’une part en omettant d’alerter lorsque la prescription est faite avec un nom différent (l’exemple donné est de la prednisone sur protocole de recherche et de la prednisone hors protocole), ou en générant des alertes intempestives en ne tenant pas en compte les voies d’administration différentes et les dates différentes de plusieurs entrées pour le même médicament.
  • La sélection dans les menus déroulants, par exemple en permettant de prescrire le même médicament en mg, en g ou en mL, ou encore en affichant des concentrations de suspensions orales en « 400 mg / 5 mL » plutôt qu’en mg/mL.
  • Le mauvais design du système, par exemple en forçant les prescripteurs à utiliser du texte libre en raison du manque d’options, ce qui cause des prescriptions incohérentes ou contradictoires. De même, l’utilisation d’ordonnances pré-rédigées (order sets) est un risque d’erreur lorsque des sélections se font automatiquement sans prendre en compte ce qui est déjà prescrit.

Les auteurs proposent diverses solutions pour pallier à ces problèmes, et vont même jusqu’à exposer les points positifs et négatifs des solutions qu’ils proposent.

Affiches présentées à l’Événement des pharmaciens 2017

Je n’ai malheureusement pas pu assister à l’Événement des pharmaciens 2017, congrès qui réunissait l’Association des Pharmaciens des Établissements de Santé (APES) du Québec et l’Ordre des Pharmaciens du Québec, entre autres. Cependant, les affiches présentées dans le cadre de ce congrès via l’APES ont été récemment publiées dans le Pharmactuel.

Je vous présente ici les données tirées des affiches traitant de l’utilisation de la technologie dans les pharmacies d’établissement de santé.

Temps requis pour la vérification par code-barre des services quotidiens

Un groupe du CISSS de Laval a comparé le temps requis pour la préparation des services quotidiens de médicaments par la méthode traditionnelle (feuilles de travail imprimées) par rapport à une méthode assistée par code-barre. Le temps de préparation requis pour l’assistant-technique préparateur et le nombre d’erreurs ont été collectées. 614 doses ont été évaluées par la méthode traditionnelle et 471 pour le code-barre, avec un temps moyen de 8,2 secondes par méthode traditionnelle contre 14,3 secondes par code-barres. Cependant, moins d’erreurs ont été constatées avec le code-barre. J’espère que cette étude sera publiée en texte complet car les résultats sont intéressants; j’imagine que l’effet observé est hautement dépendant du flux de travail (« workflow ») imposé par le système informatique, il serait intéressant de connaître les étapes limitantes et de réfléchir à la possibilité de les raccourcir. Il faut aussi noter que le temps calculé ne semble pas tenir en compte le temps de double vérification, soit par un autre assistant-technique dans le cadre d’une délégation, soit par un pharmacien, qui pourrait être réduit même si le temps de préparation augmente.

Sondage québécois sur l’utilisation du code-barre dans le circuit du médicament

La même équipe (j’imagine dans le cadre du même projet) a effectué un sondage québécois sur l’utilisation du code-barres dans le circuit du médicament, du 14 au 23 mars 2017. Tous les chefs de département de pharmacie listés à l’APES ont été contactés, soit 100 personnes. 35 ont répondu (35%). Seulement 5,7% des établissements n’ont aucune étape du circuit utilisant le code-barre, et 54% utilisent le code-barre pour la préparation des services quotidiens de médicaments. Ces données viennent complémenter les données québécoises du dernier sondage sur la pharmacie hospitalière datant de 2013-2014.

Chronométrage des activités du pharmacien dans une clinique externe d’oncologie

Cette étude ne ciblait pas la technologie à proprement parler, mais elle comporte des données quand même intéressantes dans ce contexte. Pendant 8 jours en mai 2016, les activités des pharmaciens à la clinique externe d’oncologie d’un hôpital du CHUM ont été chronométrées. Les données détaillées sont dans l’affiche, mais je trouve intéressant de souligner que 31,3% du temps était consacré à des activités non planifiées, comme des réponses aux appels et aux questions. Dans le contexte de la validation centralisée, une proportion significative du temps du pharmacien est justement consacrée à répondre à des questions et à des appels téléphoniques, et cette donnée pourrait servir de comparateur pour le temps passé à cette activité, en gardant en tête qu’il s’agit ici d’une clinique externe et non d’une pharmacie centrale.

Fiabilité du DSQ et du profil de pharmacie communautaire comparés à l’histoire médicamenteuse pour la prescription à l’urgence

Un groupe du CISSS Montérégie-Centre a évalué le nombre de divergences entre les listes extraites du DSQ, les profils de pharmacie communautaire et les histoires médicamenteuses faites en personne chez 250 patients admis ou en observation à l’urgence de l’hôpital Charles-Lemoyne. 1010 divergences ont été notées au DSQ et 714 au profil de pharmacie communautaire, cependant la potentiel de sévérité des divergences observées n’était pas significativement différent entre les deux méthodes. Il s’agit encore ici d’une étude pour laquelle le texte complet serait intéressant à obtenir dans le futur, car ces données viennent compléter d’autres déjà publiées sur le sujet.

Identification des combinaisons inhabituelles de médicaments

Cette étude de type preuve de concept visait à développer un algorithme de détection de combinaisons inhabituelles de médicaments, à partir d’une matrice de probabilité de combinaisons de médicaments dans les dossiers pharmacologiques historiques d’un établissement de santé. Il s’agit d’un exemple relativement simple de machine learning appliqué à la pharmacie. Une étude sur le machine learning pour la détection d’interactions médicamenteuses a d’ailleurs déjà été publiée, il s’agit ici de la première étude sur cette technique qui pourrait s’appliquer à la validation d’ordonnances, à ma connaissance. L’application pratique d’un tel algorithme serait d’indiquer au pharmacien la présence de combinaisons inhabituelles au dossier sur la base de ce qui a été validé dans le passé, ceci afin d’identifier rapidement des erreurs de saisie (par exemple des médicaments Look-Alike, Sound-Alike qui auraient été confondus à la prescription ou à la transcription).

La validation centralisée d’ordonnances en pharmacie d’établissement doit être repensée, en particulier dans le contexte de l’arrivée de la prescription électronique avec aide à la décision. Le machine learning est une avenue intéressante pour améliorer le processus, j’ai bien hâte de voir le développement de cette technique dans le futur.