Lignes directrices de l’ASHP sur la prévention des erreurs médicamenteuses

L’ASHP a publié dans le numéro d’octobre de l’AJHP de nouvelles lignes directrices sur la prévention des erreurs médicamenteuses dans les hôpitaux. Je trouve cet article très important car il amalgame en un seul document beaucoup de pratiques décrites dans de multiples références de sources diverses. Je vous parlerai ici uniquement des aspects qui touchent la technologie mais le reste de l’article comporte des points majeurs dont je ne parlerai pas par souci de temps. Points bonus: l’article débute en citant le rapport To Err is Human: Building a Safer Health System de 1999.

L’article débute en énumérant des stratégies de prévention en vrac. Parmi celles comportant des aspects de technologie on note:

L’utilisation de pompes intelligentes
La prescription électronique avec aide à la décision
L’utilisation du code-barres lors de la préparation, la dispensation et l’administration de médicaments

Ces trois points sont bien simples à nommer ainsi mais chacun comporte son lot de difficultés et de complications, en particulier pour la prescription électronique, et fait l’objet de nombreuses publications et directives d’organismes comme l’ISMP.

Les auteurs mentionnent spécifiquement des stratégies pour réduire les erreurs liés aux médicaments aux noms similaires (Look-alike, sound-alike – LASA):

L’utilisation de la nomenclature TALLman (dont l’efficacité réelle demeure à démontrer cependant)
L’ajout de l’indication dans les ordonnances, un point majeur ayant même fait l’objet d’un éditorial dans le New England Journal of Medicine et d’autres publications récentes
La validation des médicaments à l’aide de code-barres ou d’identification par radio-fréquence (RFID)

L’article détaille ensuite les mesures à prendre à chaque étape du circuit du médicament pour prévenir les erreurs.

Étapes de sélection et d’approvisionnement

Un élément majeur à cette étape du circuit du médicament est l’intégration des médicaments choisis et achetés à la technologie en place dans l’établissement. Les choix de formes pharmaceutiques et de concentrations disponibles devraient prendre en considération les possibilités des logiciels qui permettront de gérer, prescrire et administrer ces médicaments.

Les éléments à considérer incluent

Les choix de voie d’administration possibles
La nomenclature du médicament et la nécessité de distinction avec d’autres, par exemple avec une écriture TALLman
Les interactions médicamenteuses significatives à programmer et tester
Les autres alertes pertinentes du médicament (tests de laboratoire, restrictions de prescription, etc.)
L’intégration des recommandations de dose à tous les systèmes ainsi qu’aux pompes intelligentes
Le besoin d’une ordonnance pré-rédigée
La disponibilité dans les cabinets et les alertes spécifiques à la dispensation à partir de cabinets

On souligne aussi l’importance de la nomenclature du médicament. Celle-ci devrait être standardisée à travers l’ensemble du circuit du médicament, notamment dans le dossiers électronique, le systèmes de pharmacie, les pompes, les cabinets, et prendre en compte dans chaque système la possibilité de confusion avec d’autres médicaments. Le nom générique devrait être favorisé (je commenterais que parfois le nom commercial est nécessaire car le nom générique est incompréhensible pour les professionnels non pharmaciens, par exemple pour des produits qui ne comportent pas de « vrais médicaments » comme les onguents opthalmiques, les gels pour lésions cutanées, les pansements, les produits hydratants en général…). On souligne aussi l’importance de ne pas abrévier le nom d’un médicament, mais ici la technologie est parfois une limite, combien de produits ont une limite de caractères tellement basse que le nom générique du médicament n’entre même pas ?

Une section de l’article détaille spécifiquement les recommandations pour la dispensation à partir de cabinets, notamment la configuration de la dispensation à partir du profil pharmacologique ou hors profil.

Étapes de transcription et vérification

L’article met une emphase sur la vérification des ordonnances de médicaments par un pharmacien, et insiste sur l’importance de ne pas « échapper » les ordonnances rédigées lorsque la pharmacie est fermée. Il faut aussi qu’il y ait une procédure en place pour que les ordonnances rédigées lorsque la pharmacie est fermée puissent être revues si besoin, par exemple avec un pharmacien de garde, un service de télépharmacie, et avec une formation adéquate du personnel sur place durant la nuit pour identifier les situations non conformes ou demandant davantage de vérifications

Étapes de dispensation et d’administration

La validation des médicaments peut être assistée par de la technologie, notamment par les code-barres. En particulier, les médicaments qui sont reconditionnées doivent aussi comporter un code-barres. Une procédure doit donc être mise en place pour la génération de ce code-barres et pour encadrer son utilisation.

Lorsque les cabines sont utilisés, les fonctions de sécurité offertes par le cabinet doivent être connues et revues pour que les meilleures politiques soient mises en place et diminuer le besoin de contournements dans la pratique clinique. De plus, des audits d’utilisation doivent avoir lieu pour identifier les situations problématiques.

Détection de noms de médicaments similaires

Je parlais récemment d’affichage de noms de médicaments dans les systèmes informatiques. Les difficultés rencontrées avec cet affichage découlent en partie des noms de médicaments similaires, désignés en anglais par l’acronyme LASA (Look-alike, sound-alike). Un nouvel article dans le dernier AJHP discute de ce problème. Les auteurs ont développé un algorithme permettant d’identifier les erreurs potentielles liées à des paires de médicaments aux noms similaires. L’article se concentre sur la confusion entre la cyclosérine et la cyclosporine, deux médicaments précédemment identifiées comme ayant un nom similaire à risque de confusion et inclus sur la liste des « TALLman » de l’ISMP.

Un algorithme d’identification des paires de médicaments à risque a été développé à l’aide de 3 critères extraits du dossier électronique:

Le médicament prescrit n’était pas justifié par un diagnostic actif.
Un autre médicament au nom similaire (selon un certain seuil) existe.
L’indication de cet autre médicament correspond à un diagnostic actif ou est présent dans l’historique de médicaments.

Afin d’exécuter cet algorithme, une banque d’indications des médicaments a été obtenue d’un fournisseur commercial, les données diagnostiques du dossier électronique ont été extraites (les codes ICD-9) et les 10 dernières années de prescriptions électroniques dans l’institution des auteurs ont été analysées en fonction de ces données. Un traitement extensif des données a été nécessaire pour réaliser l’analyse et est détaillé dans le texte. La similairité des noms de médicaments a été évaluée à l’aide de l’algorithme BI-SIM, un score de 0 à 1 caractérisant la similarité de deux chaînes de texte qui a déjà été étudié pour prédire le risque de confusion entre les médicaments. La paire cyclosporine/cyclosérine a un score de 0,83.

Toutes les prescriptions de cyclosérine de 2008 à 2014 ont été extraites. 16 ordonnances de cyclosérine ont été identifées, et les dossiers ont été revus manuellement. De celles-ci, 11 étaient des erreurs de confusion avec la cyclosporine. Dans 10 cas, la prescription a été faite mais changée par la suite. Dans un cas, il semble que le patient ait reçu de la cyclosérine, mais à la seule analyse du dossier cela demeurait incertain. Il est à souligner que ces deux médicaments étaient identifés par une nomenclature « TALLman » dans le dossier électronique, ce qui remet encre une fois en doute l’efficacité de cette mesure.

Les auteurs concluent en soulignant qu’une alerte basée sur l’indication aurait probablement permis d’éviter ces erreurs, en alertant le prescripteur au fait que la cyclosérine, un médicament pour la tuberculose, et rarement utilisé, n’était pas indiqué pour les patients en question. Cependant, ils mentionnent aussi qu’il est ardu de mettre en place un tel algorithme De leur propre expérience, une grande quantité de travail manuel a été nécessaire pour d’abord établir la liste d’indications par médicament à partir d’une banque de données commerciales, puis pour relier les diagnostics du dossier électronique à ces indications, sachant que les données extraites des dossiers électroniques sont hautement variables.

Variations dans la nomenclature des médicaments en prescription électronique

J’ai parlé il y a quelque temps de l’importance la nomenclature des médicaments dans les systèmes informatiques de santé, incluant les systèmes de pharmacie, les dossiers électroniques et la prescription électronique. Un article publié dans le dernier AJHP amène des données intéressantes sur cet enjeu. Il s’agit d’un article qui avait pour objectif de décrire la variabilité des noms de médicaments utilisés dans 10 systèmes de prescription électronique utilisés dans 6 organisations de santé américaines. Les logiciels évalués incluaient des systèmes locaux de même que des produits commerciaux. Des tests ont été développés par un pharmacien de l’équipe de recherche pour pour générer des alertes, en particulier pour les duplications. Des sessions à distance ont été menées avec les utilisateurs locaux du système de manière standardisée, afin de bien évaluer l’interaction normale des utilisateurs avec le système. De plus, dans un site en particulier, les données de 4 millions d’ordonnances émises entre 2011 et 2015 ont été extraites et analysées en détail.

Les auteurs ont observé une énorme variabilité dans la manière dont les médicaments étaient nommés et affichés dans les systèmes, par exemple l’affichage de médicaments en nom générique ou original, selon ce qui avait été prescrit, dans les listes de médicaments. Ça vaut la peine de lire le texte complet pour voir tous les exemples. L’analyse détaillée d’un site a montré que la plupart des prescriptions étaient faites en nom générique, sauf pour les produits combinés, pour lesquels 77,3% des prescriptions étaient faites en nom commercial.

Divers problèmes ont été notés, notamment la présence de 3137 duplications où le même médicament, avec la même posologie, avait été prescrit deux fois, une fois avec le nom générique et une fois avec le nom commercial, et l’alerte générée en réponse à cette duplication avait probablement été ignorée ou désactivée. L’affichage de noms multiple pour le même médicament, parfois dans le même écran, a été obervée. Enfin, la présence de noms « maison » incluant des modificateurs locaux (par exmple des indications, ou des restrictions) a été observée.

Les auteurs terminent en listant les principes émis par l’ISMP pour l’affichage des noms de médicaments:

Lister à la fois le nom générique et le nom commercial.
Inclure l’indication dans la prescription pour éviter les erreurs liées aux noms de médicaments similaires qui n’ont pas la même indication.
Différencier les noms de médicaments similaires à l’aide de modifications de police de caractères ou l’utilisation de majuscules [à souligner: la recherche tend plutôt à démontrer que le TALLman lettering a une efficacité douteuse, voir un article précédemment publié et un autre dans le même numéro de l’AJHP dont je parlerai plus tard].

Je trouve qu’il s’agit d’un bon article, mais il manque de preuves que les problèmes soulevés ont un impact réel. Je ne doute pas que ce soit un problème, encore faut-il le démontrer pour justifier des changements dans cette pratique. Néanmoins, malgré le peu de données probantes sur le sujet, il faut bien décider d’une manière d’afficher les noms de médicaments dans les systèmes, et il est tout à fait vrai que la nomenclature peut entraîner de la confusion et des erreurs. Il s’agit un sujet de recherche très intéressant.