Introduction L'hyperkaliémie est associée à une augmentation importante du taux de mortalité. Des logiciels, appelés systèmes d'aide à la décision médicale (CDSS) existent et permettent d'alerter sur les risques d’évènements indésirables mais, la multiplication des alertes (« over-alerting ») engendre une perte de pertinence de ces alertes. Les données collectées au cours des séjours hospitaliers constituent une base de données de santé et peuvent être utilisées pour analyser les évènements indésirables médicamenteux de façon rétrospective par des méthodes de « data-mining » dans le but de définir des règles d'alerte pour prévenir ces évènements. Méthodes Les données de 15 000 séjours hospitaliers ont été simulées dans le cadre du CPER Tec'Santé, sur la base de séjours hospitaliers réels. Des caractéristiques potentiellement associées avec une hyperkaliémie ont été sélectionnées dans les séjours à partir des résultats de biologie, des codes ATC des médicaments, de la classification CIM-10 des diagnostics et des codes actes de la CCAM. Trois méthodes d'analyses statistiques ont été comparées : des analyses bivariées de comparaisons de moyennes ou de proportions, un modèle de régression logistique pas-à-pas descendant et un modèle de « Classification and Regression Tree » (CART). Résultats Ces travaux exploratoires ont permis de mettre en évidence des caractéristiques potentiellement associées à l'hyperkaliémie. Ainsi, 22 caractéristiques ont été mises en évidence par régression logistique. L'utilisation de CART a permis de calculer la probabilité d'apparition des évènements parmi les 15 000 séjours dont 1,49 % présentent un évènement d'hyperkaliémie; ainsi que la possibilité de déterminer des règles de prévention des hyperkaliémies chez les patients remplissant certaines conditions, par exemple : si administration de médicaments de l'hyperkaliémie et de l'hyperphosphatémie et absence administration de l'angiotensine ii et hyponatrémie et durée de séjour supérieure ou égale à 1,5 jour alors la proportion d'hyperkaliémie est de 50,7 % (parmi 69 cas). Conclusion Les modèles de CART permettent de définir des règles de détection des évènements indésirables à partir de réutilisation des données de santé qui pourrait être implémentées dans des logiciels d'aide à la décision. Cependant, ces travaux doivent être confirmés sur des données réelles.

ContexteLes systèmes d’aide à la décision en pharmacie (SADP) se développent de plus en plus et leur intérêt dans l’aide à la détection de problèmes liés à la thérapeutique est incontestable. Plusieurs outils existent pour optimiser l’analyse pharmaceutique des prescriptions ainsi que le nombre d’interventions pharmaceutiques (IP). Avec l’augmentation du nombre de données issues des séjours hospitaliers, ils pourraient bénéficier d’une approche fondée sur l’aide à la décision, mais en réalité peu sont intégrés dans les SADP.ObjectifsL’objectif de ce travail est d’évaluer l’intégration d’un score dans un SADP afin de déterminer un seuil qui permettrait de distinguer les séjours hospitaliers bénéficiant d’une analyse pharmaceutique pouvant être à l’origine d’IP des séjours hospitaliers moins à risque de conduire à une ou plusieurs IP.MéthodeIl s’agit d’une étude rétrospective et observationnelle, menée du 2 mars au 16 avril 2022. Le score qui a été intégré dans le SADP PharmaClass® (Keenturtle) est inspiré d’un score canadien. Les critères du score se composent de l’âge, du nombre de médicaments et du type de médicaments présents dans la prescription. Pour chaque hospitalisation, un score a été calculé au début du séjour et nous avons regardé rétrospectivement si un pharmacien avait fait une analyse pharmaceutique et si cette analyse avait abouti à une ou plusieurs IP. Une analyse statistique (courbe ROC et indice de Youden) a ensuite été menée pour déterminer le seuil de score optimal distinguant les séjours hospitaliers avec analyse pharmaceutique susceptible de conduire à une IP des séjours avec analyse pharmaceutique moins probable de conduire à une IP.RésultatsPendant la période de l’étude, 1717 séjours ont bénéficié d’un calcul de score, dont 973 (56,7 %) séjours, une analyse pharmaceutique a été effectuée. Suite aux analyses statistiques, un seuil de 4 a été considéré comme discriminant pour identifier les séjours analysés conduisant à une ou plusieurs IP. À ce seuil, 600 (61,7 %) séjours hospitaliers sont détectés dont 33,3 % ont conduit à une IP, et 5,0 % des séjours totaux n’ont pas été détectés bien qu’ayant fait l’objet d’au moins une IP.Discussion - ConclusionLes résultats de cette étude montrent qu’un score intégré dans un SADP peut aider les pharmaciens à détecter les séjours hospitaliers susceptibles de conduire à une IP. Cependant, le seuil optimal est difficile à déterminer, car il faut contrebalancer les séjours qui seront bien détectés de ceux qui seront détectés à tort ou encore des séjours qui ne seront pas détectés, alors qu’ils auraient dû. En pratique, ce score pourrait être utilisé en premier lieu sans seuil pour optimiser l’organisation des analyses pharmaceutiques à entreprendre et ainsi maximiser la détection des prescriptions à risque. L’intégration d’un score pour optimiser l’analyse pharmaceutique est une tâche complexe et les résultats peuvent être améliorés en collaborant avec les développeurs des SADP.

Les systèmes d’aide à la décision médicale (SADM) sont des outils utilisés depuis quelques années par les équipes de pharmacie clinique comme support à l’analyse pharmaceutique, dans l’optique de concourir à la qualité des soins en collaboration avec les autres membres de l’équipe de soins. Ces outils demandent à la fois des ressources techniques, logistiques et humaines. L’utilisation grandissante de ces systèmes dans différents établissements en France et en Europe a fait naître l’idée de se rencontrer pour partager nos expériences. Les journées organisées à Lille en septembre 2021 ont eu pour objectif de proposer un temps d’échange et de réflexion sur l’utilisation de ces SADM en pharmacie clinique. Une première session a été consacrée aux retours d’expérience de chaque établissement utilisateur. Ces outils sont essentiellement utilisés à des fins d’optimisation de l’analyse pharmaceutique et de sécurisation de la prise en charge médicamenteuse du patient. Cette session a dressé les avantages certains et les limites communes de ces SADM. Deux projets de recherche ont aussi été présentés pour mettre en perspective l’usage de ces outils. La deuxième session de ces journées, sous forme d’ateliers, a abordé 4 thématiques encadrant l’implémentation des SADM : leur utilisabilité, l’aspect juridique, la création des règles et leur valorisation possible. Des problématiques communes ont été soulevées, dont la résolution nécessite de poursuivre une étroite collaboration. Il s’agit d’une première étape proposant un début d’harmonisation et de mutualisation qu’il conviendrait d’approfondir afin de ne pas perdre la dynamique créée entre les différents centres. Cet évènement s’est terminé sur la proposition de constitution de deux groupes de travail autour de ces systèmes : la création et la structuration des règles de détection des situations à risque et la valorisation commune des travaux.

Clinical decision support systems (CDSS) are tools that have been used for several years by clinical pharmacy teams to support pharmaceutical analysis, with a perspective of contributing to the quality of care in collaboration with the other health care team members. These tools require both technical, logistical and human resources. The growing use of these systems in different establishments in France and in Europe gave birth to the idea of meeting to share our experiences. The days organized in Lille in September 2021 aimed at proposing a time of exchange and reflection on the use of these CDSS in clinical pharmacy. A first session was devoted to feedback from each establishment. These tools are essentially used to optimize pharmaceutical analysis and to secure patient medication management. This session outlined the clear advantages and common limitations of these CDSS. Two research projects were also presented to put the use of these tools into perspective. The second session of these days, in the form of workshops, addressed 4 themes that surround the implementation of CDSS: their usability, the legal aspect, the creation of rules and their possible valorization. Common problems were raised, the resolution of which requires close collaboration. This is a first step proposing a beginning of harmonization and sharing that should be deepened in order not to lose the dynamics created between the different centers. This event ended with the proposal to set up two working groups around these systems: the creation and structuring of rules for the detection of risk situations and the common valorization of the work.

L’utilisation de critères explicites est nécessaire pour détecter les Prescriptions potentiellement inappropriées (PPI) via des Systèmes d’aide à la décision médicale (SADM). Cette approche, largement utilisée chez les personnes âgées (ex : critères STOPP/START), n’a pas été développée pour détecter les PPI d’antidiabétiques (hors insuline). L’objectif de cette revue était d’identifier l’ensemble des critères explicites de PPI d’antidiabétiques chez les diabétiques de type 2 (DT2) dans la littérature. Nous avons réalisé une revue systématique de la littérature sur les bases MEDLINE, Scopus, Web of Science et Embase entre 2010 et 2021. La requête comprenait une combinaison de trois concepts (86 mots clés au total) : « DT2 » et « PPI » et « Antidiabétique ». Deux relecteurs indépendants ont sélectionné les publications et extrait les critères explicites des PPI d’antidiabétiques, puis les ont classés par classe thérapeutique et par classification d’organe. Sur 7996 articles, 39 ont été inclus. Au total, 171 formulations de PPI d’antidiabétiques ont été identifiées. Plus de 75 % des formulations étaient en lien avec une dysfonction rénale (56 %) et l’âge (22 %). Plus de 60 % des formulations concernaient la metformine (34 %) et les sulfonylurées (29 %). Trente pour cent de critères proposés étaient mentionnés une seule fois. Cette revue systématique a permis de mettre en évidence un manque de consensus entre les auteurs et une hétérogénéité des critères proposés dans le contenu et dans le degré de précision. Peu de critères étaient en lien avec les thérapeutiques récentes et les nouvelles recommandations. Nous souhaitons compléter cette liste de critères explicites des PPI d’antidiabétiques par la mise en place de groupes nominaux d’expert, puis validation par une enquête Delphi afin de la proposer pour intégration aux SADM.