Détection de patient·e·s à risque d’événements iatrogènes médicamenteux: Définition des règles de détection et réalisation d’une phase pilote

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State: Public
Version: Final published version
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Serval ID
serval:BIB_DBD1D0F1C491
Type
Inproceedings: an article in a conference proceedings.
Publication sub-type
Poster: Summary – with images – on one page of the results of a researche project. The summaries of the poster must be entered in "Abstract" and not "Poster".
Collection
Publications
Title
Détection de patient·e·s à risque d’événements iatrogènes médicamenteux: Définition des règles de détection et réalisation d’une phase pilote
Title of the conference
24es Journées Franco-Suisses de Pharmacie Hospitalière
Author(s)
Bochatay L., Spaggiari S., Dobrinas M., Widmer N., Blanc A.-L.
Address
Geneva, Switzerland, November 30-December 1, 2023
Publication state
Published
Issued date
2023
Language
french
Abstract
Contexte: Les pharmacien·ne·s clinicien·ne·s (PhaClin) ont participé à l’optimisation de la médication d’env. 15% des patient·e·s de notre hôpital principal en 2022, lors de visites et de colloques interprofessionnels. L’utilisation émergente de systèmes d’aide à la décision pharmaceutique (SADP) permet de cibler les patient·e·s à risque d’événements iatrogènes médicamenteux pouvant bénéficier d’une intervention pharmaceutique (IP) en priorité.
Objectif: Le premier objectif était d’élaborer une liste de règles de détection pertinentes et compatibles avec le SADP PharmaClass® (Keenturtle, France). Le second objectif était de tester l’utilisation du logiciel PharmaClass® par les PhaClin, afin d’en mesurer l’impact en termes d’IP et de ressources à déployer pour cette prestation.
Méthode: Les règles ont été définies sur la base de données de la littérature, de l’expérience de PhaClin de nos hôpitaux et d’hôpitaux voisins, de médecins de différentes disciplines (médecine, chirurgie, orthopédie, gériatrie, gynécologie-obstétrique). Les médicaments à haut risque identifiés par des déclarations d’incidents internes ont aussi été pris en compte. Une phase pilote de 37 jours ouvrables a permis de tester l’application des règles via PharmaClass® consulté à distance par les PhaClin, qui ont évalué la pertinence des situations à risque détectées. Le cas échéant, le·la médecin était contacté·e par téléphone et l’IP était communiquée et documentée dans le dossier patient·e sur la base du modèle SCAR (situation, contexte, appréciation, recommandation).
Résultats: Les 54 règles définies ont permis de détecter 216 situations à risque. Après vérification de la pertinence, 104 (48.1%) IP ont été réalisées. 88 faisaient directement suite aux risques identifiés par les règles et 16 étaient issues d’une identification fortuite lors de la revue du dossier. Parmi les IP, 50 (52%) portaient sur une adaptation posologique et 34 (32.7%) sur des interactions médicamenteuses. Les autres IP portaient sur un effet indésirable, une indication non traitée, ou un suivi thérapeutique inadéquat. Les médecins ont accepté 102 (98%) IP. Sur les 54 règles, 31 (57.4%) ont déclenché au moins une détection. Parmi ces dernières, 8 n’étaient jamais pertinentes et 23 ont donné lieu à minimum une IP. Concernant les règles pertinentes, 9 ont toujours abouti à une IP. Finalement, 23 (42.6%) règles n’ont jamais donné lieu à une détection. En moyenne, 5.8 situations à risque ont été détectées par jour, aboutissant à 2.8 IP et nécessitant un temps PhaClin de 1h58.
Discussion/Conclusion: Le taux d’IP atteint durant cette phase pilote montre la pertinence clinique des règles de détection définies. 104 IP ont pu être réalisées par les PhaClin en plus des interventions effectuées durant les visites et colloques. Le temps dédié à la réalisation de cette nouvelle prestation démontre l’importance de ressources spécifiquement allouées. Le temps pour la maintenance et la mise à jour des règles devra encore être quantifié en routine.
Create date
05/12/2023 23:48
Last modification date
06/12/2023 9:28
Usage data