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.

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.

Standardisation des banques de données de médicaments à des fins de prescription électronique

Cet article vient d’Espagne, et décrit les efforts de pharmaciens d’un groupe régional de 7 hôpitaux visant à standardiser les banques de données de médicaments utilisés à des fins de prescription électronique. En plus, des données tirées d’une phase pilote en oncologie sont présentées.

Les auteurs décrivent la situation qui prévalait auparavant dans leurs hôpitaux, où chaque département de pharmacie devait, de manière indépendante, constituer et tenir à jour une banque de données de médicaments. Ceci requérait beaucoup d’efforts de la part des pharmaciens dans chaque hôpital et représentait une certaine duplication du travail. Cette situation ressemble à ce qui existe au Québec.

Afin de diminuer le temps passé à cette tâche, et aussi pour standardiser au niveau régional la nomenclature des médicaments dans le logiciel de prescription électronique, les hôpitaux participants ont mis sur pied un projet en 4 phases qui s’est déroulé de juillet 2015 à septembre 2016.

Avant la mise en place du projet, les pharmaciens ont décidé d’effectuer la prescription par unité de dosage (milligrammes) plutôt que par fraction de format pharmaceutique (comprimé), afin de rendre la prescription indépendante des produits qui peuvent varier et pour mieux rencontrer les besoins de populations spécifiques comme la pédiatrie, les soins intensifs, et pour faciliter la prescription de certains médicaments. Ils ont aussi décider d’intégrer la nomenclature TALLman dans leur description des médicaments. Ces mesures me semblent tout à fait légitimes.

Les 4 phases du projet étaient:

  • Analyse et consensus: la prise de décision par rapport aux paramètres de chaque médicament, la définition des sources d’information et la mise en place des fichiers maîtres. À noter que pour les voies d’administration, ils ont utilisé la nomenclature SNOMED.
  • La création et validation de la banque de données standardisée
  • La phase pilote dans un hôpital de soins tertiaire sur un groupe de patients restreint, soit les patients avec cancer du poumon.
  • L’évaluation des effets: une étude comparant les périodes de juillet-août 2015 à juillet-août 2016 a été menée. Cette étude consistait en la comparaison des taux d’événements indésirables liés aux médicaments et en un sondage des utilisateurs du système.

Au total, 500 médicaments et principes actifs ont été standardisés dans le cadre du projet, donc 118 dans le groupe ATC L01 (antinéoplasiques). 1893 paramètres, dont 1421 pour les médicaments et 472 pour les principes actifs, ont été standardisés. 27 principes actifs et 57 médicaments avaient une nomenclature TALLman. Sur l’unité pilote, le taux d’événements indésirables liés aux médicaments était de 2,3% avant et 0,69% après l’implantation du système. Les auteurs attribuent implicitement cette diminution de 70% à leur standardisation, mais comme la méthode de mesure des événements indésirables est peu décrite, il est difficile de juger de la validité de ce chiffre et de l’impact réel. Les auteurs estiment que la standardisation a permis d’épargner 238 jours de travail de pharmacien pour la mise à jour des banques de données. Encore une fois la mesure de ce chiffre est peu détaillée donc je trouve difficile de bien juger de ce que cela veut dire réellement.