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2013 - Prévention des erreurs de prescriptions au mauvais patient

20/08/2015

Adelman J. Kalkut  G.,  Schechter C.,  Weiss J., Berger M.,  Reissman S., Cohen H.  Lorenzen S., Burack D., Southern W , Understanding and preventing wrong-patient electronic orders: a randomized controlled trial J Am Med Inform Assoc doi:10.1136/amiajnl-2012-001055

Résumé

Etude visant à évaluer le risque d’erreur de prescription au mauvais patient quand la prescription est faite par des systèmes informatiques sur des dossiers patients informatisés. Les auteurs utilisent les traces laissées par des prescriptions faites sur de mauvais noms, rapidement annulées et reprises sur un autre patient (retract and reorder). Ces traces retracent un doute ou une confusion dans l’esprit du prescripteur et sont très bien corrélées au risque d’erreur final.
La méthode a été appliquée à 5 hôpitaux en 2009. Puis une seconde phase d’étude conduite entre décembre 2010 et 2011 a permis d’évaluer de façon randomisée deux types d’interventions de sécurisation de prescription  électronique inspirée par la phase précédente où un signal est donné au prescripteur en cas de mauvaise cible : une ‘ID verify alert’ et une ‘ID rentry alert’
Dans la phase 1, le protocole ‘retract and reorder’ a permis d’identifier 170 des 223 prescriptions à de mauvais patients, avec une prédictivité de 76%. Au total, l’inférence sur la totalité des hôpitaux considérée conduit à une estimé de 5246 erreurs de prescriptions à des mauvais patients en l’espace d’1 an sur 5 hôpitaux.
Dans la phase 2, la méthode a été appliquée à 2901776 prescriptions électronique mettant en jeu 4028 prescripteurs. Comparé à la branche contrôle, les alertes ont réduit significativement les erreurs, particulièrement la ID re-entry alert.

Mon avis

Un protocole original, sur un domaine moins souvent objet de papiers que les erreurs de patients au bloc.