EMOIS, 18 mars 2011 Les « ADE Scorecards », outil de détection et visualisation des effets indésirables médicamenteux Emmanuel Chazard 1, Grégoire Ficheur

EMOIS, 18 mars 2011

Les « ADE Scorecards », outil de détection et visualisation des

effets indésirables médicamenteux

Emmanuel Chazard1, Grégoire Ficheur1, Adrian Baceanu2,Romaric Marcilly3, Régis Beuscart1

1CHRU de Lille, service d’information et des archives médicales, EA2694, Lille, France 2 IDEEA Advertising, Bucarest, Roumanie

3 CI-CIT Biocapteurs et Technologies pour la santé, EVALAB, Lille, France

Patient Safety Through Intelligent Procedures in medication

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Comment les EIM sont-ils habituellement détectés ?EIM=effets indésirables liés aux médicaments

Systèmes déclaratifs [1, 2]

Biais : déclaration < 5% !

Revues de cas [3]

Très chronophage

Natural Language Processing [4]

… sous réserve que les ADE soient décrits dans le texte

Data Mining [5]

Mise en évidence de motifs depuis de grandes bases de données, en combinant statistiques et intelligence artificielleSouvent utilisé pour analyser les déclarations volontaires… supposant que les EIM sont déclarés

=> aucun système de visualisation

[1] Morimoto T et all. Adverse drug events and medication errors: detection and classification methods. Qual Saf Health Care. 2004 Aug;13(4):306-14.[2] Murff HJ et all. Detecting adverse events for patient safety research: a review of current methodologies. J Biomed Inform. 2003 Feb-Apr;36(1-2):131-43.[3] Kilbridge PM, Campbell UC, Cozart HB, Mojarrad MG. Automated surveillance for adverse drug events at a community hospital and an academic medical

center. J Am Med Inform Assoc 2006 Jul;13(4):372-7.[4] Aramaki E et all. Extraction of adverse drug effects from clinical records. Stud Health Technol Inform. 2010;160(Pt 1):739-43.[5] Almenoff JS et all. Perspectives on the use of data mining in pharmaco-vigilance. Drug Saf. 2005;28(11):981-1007.

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Matériel et méthodes


Processus général de la génération de connaissance

Base de séjours

Découverte de règles de détection des EIM

Identification des cas d’EIM

Calcul de statistiques

Outil de visualisation synthétique

Data Mining &élicitation de

connaissances


Data RepositoryUn modèle de données pour détecter les EIM

Patient XXXAge 80Homme ? 0Décédé ? 0Durée séjour 9 (…)

DiagnosticsE119 DiabèteI251 AthéroscléroseI10 HTAN300 Cystite

NPU03230 Potassium

Médicaments administrés

Courriers et compte-rendus

1,1

Physicalfiles

1-1 Keys

1-2 Patient

1-3 Intensive care

1-4 Medical units

1-5 Dates, duration

1-6 Misc.

1-Stays

1-1 Keys

1-2 Patient

1-3 Intensive care

1-4 Medical units

1-5 Dates, duration

1-6 Misc.

1-Stays

2-1 Keys

2-2 Medical units

2-3 Misc.

2-Steps or the stay

2-1 Keys

2-2 Medical units

2-3 Misc.

2-Steps or the stay

5-1 Keys

5-2 Drugs

5- Drug prescriptions

5-1 Keys

5-2 Drugs

5- Drug prescriptions

6-1 Keys

6-2 Lab results

6- Lab results

6-1 Keys

6-2 Lab results

6- Lab results

7-1 Keys

7-2 Reports

7- Reports

7-1 Keys

7-2 Reports

7- Reports

3-1 Keys

3-2 Diagnoses

3- Diagnoses

3-1 Keys

3-2 Diagnoses

3- Diagnoses

4-1 Keys

4-2 Medical procedures

4- Medical procedures

4-1 Keys

4-2 Medical procedures

4- Medical procedures

8-1 Keys

8-2 Codes

8- Semantic mining

8-1 Keys

8-2 Codes

8- Semantic mining

1,1 1,1

Administered drugs


Data Mining > Induction supervisée de règles Exemple: arbre de décision INR ≥ 5

Non Oui

Non Oui Non Oui

Oui

Risque hémorragique (INR5)

Feuille1: p=0.2% Feuille 2: p=14%

Feuille3: p=7% Feuille4: p=30%

INR trop bas récemment ?

Arrêt d’une butyrophénone récemment ? Hypocalcémie ?

Anti-Vitamine K ?

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Résultats


Résultats

Données intégrées dans la base de séjours :• plus de 90 000 séjours complets : PMSI+médicaments+biologie+courriers

Règles de détection des EIM• 236 règles validées, dont 171 (72%) apportent de nouvelles connaissances

Statistiques contextualisées sur les EIM (propres à chaque service)

Outil de visualisation des statistiques, règles et cas• Outil web multilingue (Fr, En, Da, Bu)

• Utilisé dans 5 hôpitaux

• Evaluation prospective dans un hôpital français





Number of cases per month Histogram of appearance delay







11

22

33

44

55



Biologie : (…)Hypokaliémie à 2.6 à l’admission aux Urgences (…)

Evolution : (…)Sur le plan biologique, après supplémentation potassique, les résultats biologiques sont satisfaisants.

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Merci de votre attention

Projet financé par l’European Research CouncilAgreement Ner 216130, 7th framework program

[email protected]

Documents

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