Évaluation du système québécois de transmission des ordonnances électroniques en milieu communautaire

Cet article est paru en août 2019 et décrit une étude qui a eu lieu de juillet 2017 à juin 2018 pour évaluer le système centralisé de transmission des ordonnances électroniques de médicament en milieu communautaire du Québec. Spécifiquement, on parle de la transmission d’une ordonnance à partir d’un dossier médical électronique (DMÉ) d’une clinique médicale ou GMF vers ce répertoire centralisé, puis sa récupération dans un système de pharmacie communautaire en vue d’une délivrance au patient.

Le système québécois est différent d’autres systèmes de par le fait qu’il repose sur une banque de données centralisée vers laquelle les ordonnances sont envoyées par les DMÉ, puis de laquelle elles sont récupérées par les pharmacies communautaires. Ceci diffère de modèles point-à-point où les ordonnances sont envoyées d’un DMÉ directement vers une pharmacie communautaire. Pour la présente étude, les données d’utilisation du système durant la période d’étude ont été extraites. Une pharmacie communautaire a été visitée pour compiler les données sur les ordonnances exécutées durant une semaine, et des entrevues ont été menées avec des utilisateurs de 2 DMÉ et 5 logiciels de pharmacie.

Durant la période d’un an, 13% des ordonnances dispensées ont été rédigées électroniquement. Cependant, peu de cliniciens ont rédigé des ordonnances électroniques, soit entre 2400 et 3900 par mois sur un potentiel de plus de 10 000. En pharmacie, l’échantillon a démontré que 55% des ordonnances ont été rédigées à partir d’un DMÉ mais seulement 35% ont été transmises électroniquement. Seulement 2% des ordonnances ont été reçues électroniquement. En considérant uniquement les ordonnances envoyées électroniquement, seulement 16% des ordonnances électroniques ont été récupérées.

Les problèmes identifiés qui contribuaient à cet état de situation sont détaillées dans l’article, je vous présente ici un résumé mais je vous invite à lire le texte complet pour tous les détails:

Du côté des DMÉ:

  • La conception des ordonnances basées sur le DIN. Le DIN décrit un produit commercial d’un manufacturier précis, hors la plupart du temps le prescripteur veut prescrire une molécule et non un produit commercial précis. J’ai déjà parlé de ce sujet sur ce blogue. Les auteurs soulignent aussi que la banque de données des DIN était mal maintenue, comportant par exemple des produits discontinués.
  • L’absence d’aide à la décision lors de la prescription.
  • L’absence de fonctionnalités connexes à la prescription comme la possibilité de recevoir électroniquement des demandes de renouvellements de la part de pharmacies et d’y répondre directement à partir du DMÉ.
  • La notion qu’une copie papier de l’ordonnance devait être remise au patient, forçant ainsi l’impression d’une copie papier permettant ainsi au prescripteur de modifier la copie papier de sans ajuster la version électronique pour y correspondre.

Et du côté des pharmacies:

  • L’absence de notification de la disponibilité d’une ordonnance électronique.
  • Un mauvais design des logiciels forçant l’exécution d’une ordonnance électronique lors de sa consultation ou empêchant l’importation de plusieurs ordonnances.
  • La fonctionnalité d’auto-complétion des champs du logiciel de pharmacie à partir de l’ordonnance électronique était déficiente et générait des erreurs.
  • L’impossibilité de consulter la version « originale » de l’ordonnance électronique une fois exécutée, afin de vérifier que ce qui a été entré au dossier pharmacologique était adéquat en fonction de l’ordonnance reçue.

L’article est très détaillé et illustre bien les conséquences d’une inadéquation entre les besoins cliniques (et même les obligations légales, par exemple de pouvoir retrouver l’original d’une ordonnance) et les fonctions offertes par les systèmes informatiques.

Deux nouvelles publications sur l’indication dans les prescriptions électroniques

Depuis l’éditorial du New England en 2016, on parle souvent d’inclure l’indication dans les ordonnances électroniques afin, surtout, de minimiser les erreurs de prescription de médicaments look-alike, de faciliter la coordination des soins entre tous les intervenants impliqués dans la pharmacothérapie d’un patient et pour clarifier les informations transmises au patient.

Deux nouvelles publications, la première un sondage publié en mai 2020 dans l’AJHP, et la deuxième un commentaire publié en septembre 2020 dans le British Journal of Clinical Pharmacology, amènent de nouvelles perspectives sur le sujet.

Le sondage

Cette étude vient d’un hôpital du Veterans Affairs américain de 800 lits situé en Californie. Suite à une mise en place difficile au début de 2016 d’une exigence d’inclure un diagnostic et une indication sur toutes les ordonnances, les auteurs ont travaillé au développement d’une bibliothèque d’indications centrées sur le patient et ont mené un sondage pour évaluer les perceptions des patients, des prescripteurs et des pharmaciens sur ce sujet.

Afin d’établir la liste des indications centrées sur le patient, une liste des 2409 médicaments du système de prescription électronique a été extraite. Deux pharmaciens ont établi une liste préliminaire d’indications pour chaque médicament ayant une seule indication claire et cette liste a été retravaillée en comité. Un langage compréhensible par les patients a été utilisé et ce langage a été validé par un comité qui j’imagine incluait des patients et leur famille (le « Family Advisory Council »). Le langage utilisé était centré sur le système concerné (ex: « pour le coeur »), le diagnostic (« pour la tension artérielle »), le mécanisme d’action (« pour la tension artérielle élevée »), ou l’objectif thérapeutique (« pour diminuer la tension artérielle »). Après validation, les indications développées ont été intégrées au système de prescription. Une ordonnance de médicament comportait donc une indication par défaut modifiable par le prescripteur. Après ce travail, le nombre de médicaments (sur un total de 2409) comportant une indication par défaut est passé de 717 (29,8%) à 1742 (72,3%).

Un sondage de satisfaction de 8 questions pour les prescripteurs et pharmaciens et de 10 questions pour les patients a été mené auprès de ces groupes. 18/103 prescripteurs, 13/23 pharmaciens et 220/500 patients ont répondu au sondage (pourquoi aussi peu de médecins ?) 50% des prescripteurs et 62% des pharmaciens ont rapporté une diminution du temps perçu à gérer les indications. 11% des prescripteurs et 62% des pharmaciens ont rapporté avoir réussi à intercepter une erreur de choix de médicament sur la base de l’indication, et 54% des pharmaciens ont rapporté avoir ajusté une dose grâce à la documentation de l’indication. 97% des patients ont rapporté trouver l’indication utile sur leurs étiquettes de médicaments. 31% ont rapporté ne pas savoir à quoi servaient tous leurs médicaments. Point important, les patients ont rapporté vouloir savoir également comment ils sauraient que les médicaments fonctionnent ainsi que comment ils fonctionnent (ex: pour diminuer la tension artérielle plutôt que pour la tension artérielle).

Les auteurs notent dans la discussion que leurs système comportait des limites importantes comme l’impossibilité d’inscrire plus d’une indication et l’absence de prescription basée sur l’indication, forçant les prescripteurs à d’abord prescrire un médicament puis valider son indication. La charge de travail reliée à l’inscription des indications n’a pas été évaluée dans le cadre de cette étude.

Le commentaire

Cet article émerge de discussions qui ont eu lieu dans un hôpital en Angleterre (on ne sait pas trop quel type ni taille) pour évaluer les perceptions des prescripteurs par rapport à l’éventuel déploiement d’un système de prescription basée sur l’indication (choisir d’abord l’indication puis le médicament). Les auteurs présentent une opinion défavorable à un système de prescription de ce type dans un contexte hospitalier avec enseignement. Les arguments présentés par les auteurs sont les suivants:

  • Les médecins qui entrent les ordonnances sont des médecins juniors (équivalent à des résidents ?) qui ne prennent pas les décisions sur quel traitement donner, ils entrent les médicaments décidés par leurs patrons. En ce sens, leur tâche vise à entrer un médicament en particulier, donc d’exiger de passer d’abord par un choix d’indication serait contre-productif.
  • Le fait de choisir l’indication serait un frein à la prescription et beaucoup d’indications seraient inexactes, entraînant un enseignement au patient erroné et des erreurs.
  • Dans un contexte de represcription de médicaments déjà pris par le patient (exemple: bilan comparatif à l’admission), beaucoup d’indications sont inconnues et le fait de forcer le prescripteur à choisir entraînera inévitablement des inexactitudes ou des erreurs.

Ce que je retiens de ces deux articles

De ces deux articles, je retiens une opinion favorable axée surtout sur l’utilité de l’indication pour les patients afin d’aider ceux-ci à comprendre et prendre en charge leur pharmacothérapie, et une opinion défavorable axée sur des craintes liée à un flot de travail dysfonctionnel pour les prescripteurs.

Dans le premier article, j’aime l’effort mis pour que l’information se rendant au patient soit utile et de qualité. Je trouve totalement aberrant qu’actuellement au Québec, la simple raison pour laquelle un patient se voit prescrire un médicament soit une information communiquée informellement, parallèlement à l’ordonnance, souvent de manière verbale, avec une trace écrite dans un dossier médical non consultable en dehors de l’organisation où la prescription a eu lieu. Cependant, je n’aime pas que le système électronique décrit dans cet article obligeait les prescripteurs à sélectionner une indication accessoirement par rapport à la prescription.

Dans le deuxième article, je n’aime pas la perspective réductrice du travail des résidents où il est assumé que ceux-ci ne font que transcrire les décisions de leurs patrons. Dans mon expérience (bien sûr de centre universitaire, je n’ai pas l’expérience de plus petits centres, de GMF ou de pharmacie communautaire), les médecins « juniors » ont une tâche de prescription qui est loin d’être exclusivement de la transcription et ils sont généralement bien au fait de l’indication des médicaments. J’aime cependant qu’on met de l’emphase sur l’importance que le processus de prescription ait du sens par rapport au flot de travail clinique, que l’intervenant qui prescrit en prenant une décision puisse choisir l’indication puis le médicament, alors que celui qui veut prescrire un médicament précis puisse le retrouver directement. Cela suppose une réflexion sur comment articuler adéquatement ces options pour ne pas permettre trop facilement des contournement qui renverseraient l’effet de la prescription par indication.

Évaluation d’un système de prédiction d’ordonnances pour remplacer la recherche manuelle lors de prescription électronique

Un groupe de l’Université Stanford aux États-Unis a publié dans le JAMIA d’octobre 2020 une étude randomisée ouverte décrivant une évaluation de leur système de prédiction et de recommandation d’ordonnances. Le même article avait fait l’objet d’une pré-publication sur medRxiv en février 2020. J’avais très brièvement parlé des travaux de ce groupe en août 2019, principalement parce que leurs publications majeures dataient déjà de quelques années, mais il semble qu’ils se remettent à publier. Je parlerai plus tard d’autres travaux récents de ce groupe.

L’objectif de l’étude était de comparer les ordonnances faites par des médecins dans 5 situations cliniques simulées de médecine interne, en utilisant le système de prédiction et recommandation d’ordonnances comparativement à la pratique standard, soit une barre de recherche classique. L’issue primaire était le score d’adéquation clinique (une cote de -10 à +10 attribuée à chaque ordonnance, un score plus élevé indiquant une ordonnance plus appropriée) des ordonnances tel que coté par un panel de 4 médecins ayant évalué chaque ordonnance émise par les participants à l’étude. Les scores ont d’abord été établis indépendamment par chaque membre du panel puis les divergences ont été résolues par consensus. Les issues secondaires étaient essentiellement des façons différentes d’évaluer les scores et la correspondance des résultats de recherche aux ordonnances placées. Un sondage après la participation à l’étude a aussi été réalisé. Les participants étaient randomisés de manière à ce que 3 des 5 scénarios choisis au hasard pour chaque participant utilisent le système et 2 la recherche classique. Chaque scénario était programmé de manière à ce que le patient s’améliore avec des ordonnances adéquates et se détériore avec des ordonnances inadéquates.

L’outil de prédiction et recommandation d’ordonnances est un système basé sur des statistiques de cooccurrence qui apprend quelles ordonnances sont statistiquement probables en fonction d’ordonnances qui ont déjà été placées pour un patient. Ce modèle a été entraîné à partir d’une base de données comportant des ordonnances placées entre 2009 et 2014. Les prédictions du système étaient affichées à l’utilisateur après que celui-ci ait placé des ordonnances pour le patient, de manière à offrir d’emblée des recommandations d’ordonnances contextuellement appropriées plutôt que laisser l’utilisateur chercher dans l’ensemble des ordonnances disponibles à l’aide d’une barre de recherche. Des captures d’écran sont disponibles dans l’article.

43 médecins avec une expérience médiane de 3 ans (24 résidents et 19 patrons) ont participé à l’étude entre octobre 2018 et décembre 2019. Le score médian des ordonnances était de 6.2, avec une médiane de 6.5 dans le groupe avec le système de prédiction comparativement à une médiane de 6.0 dans le groupe avec recherche classique, une différence non statistiquement significative. Parmi les issues secondaires, un note un nombre total d’ordonnance plus élevé (15 contre 16, intervalle de confiance 95% 1,01-1,17), un score total plus élevé (82 contre 91, intervalle de confiance 1,01-1,12) et un nombre de clics plus faible (56 contre 49, intervalle de confiance 0,83-0,99) ont été observés dans le groupe avec le système de recommandation. Les participants à l’étude avaient une opinion positive du système, la plupart trouvant qu’un tel outil serait utile dans un contexte clinique où plusieurs ordonnances doivent être placées simultanément.

Je trouve cette étude très intéressante. J’aurais été quand même surpris de voir des ordonnances de meilleure qualité en utilisant le système, il s’agissait quand même de situations cliniques relativement communes pour lesquelles il est probable que les participants à l’étude savaient très bien ce qui devait être prescrit et étaient peu susceptibles de prescrire des choses très inadéquates. Il me semble donc ambitieux que les auteurs se soient attendus à de meilleures ordonnances avec leur système, d’autant plus que sa performance telle que décrite dans la publication originale en 2016 était correcte, mais pas spectaculaire. Je suis content de voir une diminution du nombre de clics avec le système de prédiction, indiquant des résultats de recherche améliorés, cependant l’effet semble quand même modeste. Ce résultat est probablement largement dépendant de la configuration du système de prescription. Par exemple, des ordonnances pré-rédigées bien conçues pour ces situations cliniques pourraient, j’imagine, réduire drastiquement le nombre de clics, c’est un peu étrange que la discussion en parle peu sachant que ce groupe s’est beaucoup intéressé aux order sets dans le passé.

J’ai l’impression que l’avantage principal d’un tel système pourrait être non pas d’impacter significativement la qualité des ordonnances, mais plutôt de réduire le risque de commettre des erreurs de prescription de type « look-alike » en sélectionnant des options erronées dans des résultats de recherche basés sur des chaînes de caractères. En effet, si le système peut privilégier les résultats contextuellement appropriés, les ordonnances peu applicables au contexte pourraient être placées plus bas dans les résultats, même si la chaîne recherchée s’y trouve, ou du moins être accompagnées d’un avertissement. Évidemment, ce genre d’erreur est rare et il est donc probablement difficile de démontrer un avantage dans une étude à petite échelle. Cependant, dans une étude de simulation, il pourrait être possible d’élaborer un scénario où le risque de choisir une ordonnance inappropriée mais d’apparence similaire est plus élevé. Bref, je pense que malgré les résultats peu convaincants de cet article, l’approche présentée a du potentiel et ne devrait pas être écartée.