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Signalement des EIG automatisé, triggers tools

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2011 - Dépistage des erreurs par surveillance des traces informatiques des dossiers médicaux en médecine générale

11/08/2015

Singh H., Giardina T., Forjuoh S., Reis M., Kosmach S., Khan M., Thomas E., Electronic health record-based surveillance of diagnostic error in primary care, BMJ Qual Saf 2012;21:93e100.

Résumé

Le dépistage des erreurs médicales est particulièrement difficile en médecine générale. Les auteurs testent un algorithme susceptible de les identifier sur les dossiers patients électroniques.

Deux triggers Tools ont été utilisés pour construire l’algorithme: T1 : une consultation au généraliste suivie d’une hospitalisation à moins de 14 jours  sans lien avec le motif de la visite, et T2, une consultation au généraliste suivie d’une autre visite non programmée à moins de 14 jours. Ces deux triggers ont été programmés pour filtrer tous les dossiers de patients sur une période de 1 an  (octobre 2006-septembre 2007) soit 212 165 consultations au Texas (USA). Des médecins indépendants médecins ont analysé par la suite les dossiers identifiés pour confirmer ou non l’occurrence d’une erreur. Ils sont ainsi confirmés 141 vraies erreurs sur les 674 dossiers signalés par le T1 (20,9%), et 36 vraies erreurs sur les 669 dossiers signalées par le T2 (5,4%) avec  toutefois un taux d’agrément inter-codeur (indépendants) assez modeste (Kappa à 0,37).

Mon avis

Très bonne étude, montrant à la fois l’intérêt potentiel d’une surveillance automatisée des dossiers informatisés, la limite du choix des 2 triggers Tools, et le faible agrément inter codeur sur ce qu’est vraiment une erreur.