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Erreurs de prescription électronique en clinique externe de pédiatrie

L’Académie Américaine de Pédiatrie (AAP) a émis des lignes directrices sur les fonctionnalités de prescription électronique qui sont nécessaires pour sécuriser ce processus en pédiatrie. Je n’ai pas parlé de ces lignes directrices sur ce blogue car elles datent de 2013 et elles se centrent surtout sur la prescription faite en clinique externe et destinée aux pharmacies communautaires. En 2015, je mentionnais un article espagnol qui incluait ces lignes directrices dans une revue plus générale des technologies de prescription et d’administration destinées à la pédiatrie.

Un nouvel article paru au début du mois d’avril s’est penché sur les erreurs de prescription électronique en pédiatrie, et les a examinées en regard des critères de l’AAP. L’étude a eu lieu dans trois cliniques de médecine de famille ou de pédiatrie dans 3 organisations de santé américaines étant dotées d’un dossier électronique unique. Les logiciels précis sont nommés dans l’article. Les ordonnances incluses était les ordonnances de médicaments destinées aux pharmacies communautaires. Toutes les ordonnances émises pour des patients pédiatriques durant une période de 1 à 2 mois, c’est-à-dire jusqu’à l’obtention de 400 ordonnances ou plus par clinique, étaient incluses. Chacun des trois logiciels a été évalué pour sa conformité aux lignes directrices de l’AAP sur une échelle à trois niveaux; le tableau de cette conformité est présenté dans l’article. Les ordonnances ont ensuite été revues par un panel composé de pharmaciens et médecins qui ont déterminé la présence d’erreurs en fonction de critères pré-établis.

Les trois logiciels en place dans les cliniques rencontraient les critères de l’AAP à 21-47%. Les cliniques 1, 2 et 3 ont fourni respectivement 477, 408 et 633 ordonnances, avec un taux d’erreur de 13,2, 8,8 et 6,6%. Il est intéressant de noter que la classe des antimicrobiens était la plus prescrite et comptait pour 24 à 33% des erreurs. Selon les auteurs, 83% des erreurs auraient pu être prévenues si la conformité aux critères de l’AAP avait été complète.

L’article me semble intéressant car il montre que des logiciels pourtant très populaires et matures ne sont pas parfaitement conformes à des principes de sécurité de prescription pédiatrique relativement simples et connues depuis plusieurs années. Pensons notamment à la documentation du poids en kg uniquement ou à l’affichage du volume correspondant à une dose pour une prescription d’un médicament liquide. Il semble que la plupart des erreurs seraient évitables avec une meilleure conformité à ces critères. Je trouve cependant dommage que l’article ne détaille pas les erreurs ni leur répartition par catégorie; cela aurait permis de voir si les lacunes se situent davantage au niveau des critères simples (ex: volume en fonction de la dose, présence de dose, voie, fréquence et quantité, etc.) ou de critères plus complexes (ex: dose en fonction de l’indication).

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.