Prototype de prescription électronique incluant l’indication

En juillet 2018, je vous parlais d’un article qui discutait de l’ajout de l’indication dans les prescriptions électroniques. Une des recommandations était de débuter le processus de prescription par la sélection de l’indication, plutôt que de documenter l’indication en texte libre après la rédaction de l’ordonnance. Un avantage de cette façon de faire est que la sélection des médicaments pour l’ordonnance peut être ajustée en fonction de l’indication sélectionnée; théoriquement, les erreurs de sélection de médicament pourraient être diminuées avec cette façon de faire.

Le même groupe revient maintenant avec une étude de simulation portant sur un prototype de logiciel de prescription incorporant cette façon de faire, en comparaison avec deux logiciels commerciaux populaires aux États-Unis.

Le prototype conçu par les auteurs permettait de débuter la prescription par la sélection d’une indication puis de choisir de médicament, ou de choisir le médicament puis l’indication. Les choix de médicaments affichés pour les indications des scénarios testés ont été élaborées à partir de lignes directrices, des indications officielles des produits, et de particularités d’assurance. Les choix de dose et de posologie par défaut reflétaient également l’indication. De plus, les caractéristiques du patient (allergie, insuffisance rénale, poids) se reflétaient dans les choix proposés.

Les participants aux scénarios de test ont été recrutés parmi les cliniciens d’un centre d’affiliation d’un des auteurs. 8 scénarios cliniques ont été élaborés, incluant certaines difficultés au niveau de la prescription comme des allergies, la présence de médicaments look-alike, sound-alike (LASA) dans les choix, etc. Les participants complétaient 4 scénarios avec le prototype et 4 scénarios avec leur logiciel habituel. 17 médecins, 13 résidents et 2 assistants médecins ont complété 256 scénarios. 20 des 32 participants ont utilisé un logiciel commercial et le reste ont utilisé un autre.

Le temps de complétion d’un scénario était plus rapide avec le prototype (premier logiciel 3,37 ± 1,90 minutes, deuxième logiciel 2,93 ± 1,52 minutes, prototype 1,78 ± 1,17 minutes). 28,8% des participants ont utilisé une référence externe pour prescrire avec le prototype comparativement à 58,8% avec les logiciels commerciaux, p < 0,001. Enfin, 5,5% des ordonnances avec le prototype comportaient une erreur contre 29,7% avec les logiciels commerciaux, p < 0,001. Le taux d’erreur liées aux médicaments LASA n’était pas significativement différent entre les groupes.

Je trouve l’étude intéressante car elle démontre l’avantage d’inclure l’indication dans les prescriptions, pas seulement du point de vue du travail du pharmacien, mais bien d’un point de vue du workflow clinique du médecin prescripteur. Elle démontre un avantage de sécurisation du processus, en plus d’être plus rapide. Néanmoins, comme les auteurs le soulignent dans la discussion, ce genre de fonctionnalité demande une banque de données fournissant toute l’information nécessaire en arrière-plan. Les auteurs mentionnent comment les fournisseurs de logiciels de prescription électronique et d’aide à la décision sont peu enclins à offrir des recommandations de traitement de cette manière par crainte de répercussions légales. Si ce genre de contenu ne peut être acquis commercialement, on peut imaginer qu’il soit nécessaire de le développer localement, ce qui représente un volume de travail très important. L’idée est donc bonne, mais sa mise en place risque d’être assez difficile.

Étude temps-mouvement sur l’effet de la prescription et de l’administration électronique sur les activités des pharmaciens

En novembre 2015, je vous parlais d’un protocole d’étude sur l’effet de l’implantation d’un système électronique de prescription et d’administration des médicaments, sur les activités des pharmaciens, qui me semblait intéressant. Les résultats ont été publiés en mars et sont disponibles en texte complet sur PubMed Central.

L’étude avait un devis pré-post et comportait un volet quantitatif ainsi qu’un volet qualitatif. 8 pharmaciens travaillant sur deux unités de soins, l’une de soins aigus et l’autre de soins aux personnes âgées, ont été inclus. La méthodologie du volet quantitatif consistait en l’observation directe des pharmaciens pendant des périodes de temps définies avec une mesure échantillonnée de la répartition du temps passés à leurs diverses activités cliniques. La collecte pré a eu lieu en janvier 2016 et la collecte post en juin 2016, alors que le déploiement du système était en mars 2016. Pour la partie qualitative, des entrevues semi-structurées ont été menées en mai 2016, et avaient comme sujet les activités cliniques des pharmaciens, les interactions avec les patients et les professionnels, la localisation où leur travail avait lieu, et les erreurs médicamenteuses.

7 des 8 pharmaciens ont pu être observés. Les activités prenant le plus de temps étaient la communication professionnelle, la vérification des médicaments des patients et la vérification des ordonnances de départ, et la proportion de temps passée à ces activités n’a pas changé avec la mise en place du système électronique. Les deux activités ayant vu leur durée significativement modifiée après la mise en place du système était le temps passé à chercher des dossiers, qui a diminué de 2 minutes par 10 patients, et le temps passé à vérifier les médicaments des patients, qui a augmenté de 16 minutes par 10 patients. La proportion de temps passé en interaction directe avec les patients a significativement baissé de 5,1% à 1,6% (p=0,03).

À l’analyse qualitative, les thèmes abordés étaient les suivants:

  • Les pharmaciens étaient souvent appelés à entrer des ordonnances dans le système à la place des médecins, et aussi à répondre aux questions d’autres professionnels sur le fonctionnement du système.
  • Les ordinateurs étaient en nombre insuffisant pour que les pharmaciens puissent avoir un accès facile au dossier.
  • Les pharmaciens percevaient l’impact sur le temps passé en interaction avec les patients et l’augmentation du temps nécessaire à la vérification des médicaments pris par les patients, confirmant les observations quantitatives.

Parmi les impacts perçus au niveau de la sécurité des soins, on note:

  • Des choix inadéquats encouragés par le système, par exemple choisir le premier médicament dans une liste déroulante alors que ce n’est pas le bon.
  • Des choix par défaut inadéquats, comme un antibiotique 2 fois par jour débutant à 22 h car il a été prescrit après 10h.
  • Plusieurs points sur des éléments plus ou moins visibles qu’avec les dossiers papiers.

Les deux premiers points sont des enjeux de fonctionnalité ou de configuration du système, ce sont des problèmes déjà bien décrits. Je ne sais pas quoi penser des points sur la visibilité de l’information, car ils sont largement dépendants de l’apparence des dossiers papiers et des choix de design du système électronique; j’ai l’impression que ça pourrait aller dans tous les sens dans d’autres hôpitaux.

Bref, c’est une étude très intéressante qui décrit très bien à quoi les pharmaciens peuvent s’attendre lorsqu’on implante un système électronique de prescription et d’administration des médicaments.

Revue systématique sur la prescription électronique avec aide à la décision

Cette revue systématique est parue dans l’AJHP du mois de décembre. Les auteurs sont espagnols. L’article commence en parlant du livre To Err Is Human, donc il a droit à des points bonus. L’objectif de la revue était de cerner l’effet de la prescription électronique avec aide à la décision sur les erreurs médicamenteuses et les événements indésirables liés à la médication. Les auteurs souhaitaient spécifiquement sélectionner des études de bonne qualité et éviter d’agréger des données hétérogènes dans le cadre de leur revue.

La recherche a inclu les articles répertoriés sur Medline, Embase, CINAHL et Cochrane de 1995 à 2016, ainsi que des références d’autres articles de revue et banques de données. Les articles ont été d’abord filtrés sur la base du titre et de l’abstract puis évalués selon des critères d’inclusion systématiques et fondés sur des recommandations solides. Les études devaient concerner des patients hospitalisés, et être de devis contrôlé ou pré et post avec période de « washout » pour éviter l’effet d’une courbe d’apprentissage. Les études contrôlées devaient avoir comme contrôle la prescription manuscrite. Les études pré et post devaient être collectées prospectivement, donc les études avec contrôles historiques étaient exclus.

Point important, la définition de prescription électronique était celle où le prescripteur entrait les ordonnances dans un ordinateur, avec un système d’aide à la décision et avec transmission électronique des ordonnances à la pharmacie. Ce point est important puisqu’il existe des systèmes sans interface avec la pharmacie, où une retranscription manuelle des ordonnances est nécessaire, et les conclusions sur la sécurité de l’utilisation des médicaments sans interface entre le système de pharmacie et le prescripteur électronique pourraient être très différentes.

16 526 articles ont été évalués sur la base du titre et de l’abstract, et 188 ont été retenus pour évaluation. 19 ont été inclus. Les 19 fournissaient des données sur les erreurs médicamenteuses et 7 sur les événements indésirables. Une étude était randomisée et contrôlée, 3 étaient contrôlées et le reste étaient de type pré et post. La section des résultats détaille très bien la qualité et la méthodologie des études, je ne répéterai donc pas cela ici et je vous encourage à lire l’article.

En résumé, il a été impossible d’agréger les données sur les erreurs médicamenteuses puisqu’il y avait trop d’hétérogénéité dans les définitions utilisées. Cependant, il ressort que la prescription électronique avec aide à la décision, interfacée avec la pharmacie, était associée à une diminution statistiquement significative de 71% des erreurs à l’étape de prescription. En ce qui a trait aux autres étapes (validation, dispensation, administration), aucune différence significative n’a été observée quand aux erreurs. Les auteurs commentent cependant qu’il est clair que la prescription électronique aide à diminuer les erreurs à toutes les étapes du circuit du médicament en diminuant les erreurs liées à l’interprétation de prescriptions mal écrites, et en facilitant l’intégration des prescriptions avec les autres technologies utilisées pour les médicaments, comme les pompes et les cabinets automatisés.

Les auteurs commentent sur la diminution de certains types d’erreurs, comme les erreurs de voie d’administration, lorsque les systèmes d’aide à la décision sont capables d’empêcher des choix illogiques. Cependant, les erreurs d’autres types comme celles liées aux allergies ne sont pas nécessairement faciles à réduire avec la prescription électronique, car la qualité de la documentation des allergies dans les dossiers électroniques est variable. De même, le problème des alertes intempestives (alert fatigue) est majeur et contribue à la mauvaise efficacité des systèmes d’aide à la décision pour certains types d’erreurs.

Enfin, les auteurs commentent sur les erreurs causées par les systèmes de prescription électronique, et citent des articles de revue dont j’ai déjà parlé sur les causes de ces erreurs.