Systèmes d’information et Assurance Qualité

Pascal Staccini, MD, PhDLabSTIC Santé - UFR Médecine de Nice - Université Nice-Sophia Antipolis28 avenue de Valombrose - 06107 Nice cedex 2pascal.staccini@unice.fr

Assurance qualité

Hier

l’assurance qualité ne s’intéressait qu’aux produits seuls

Aujourd’hui,

l’AQ couvre le produit ET les processus d’obtention

L’analyse fonctionnelle s’étend aucouple produit / processus sur son cycle de vie

Le système d’information se nourrit - du métier,- de l’organisation- et de ses processus

Système de Contrôle

Mesure : vérification conformité, événements indésirables et conséquences

Analyse : diagnostics, déterminants, causes, risques

Amélioration : formation, prévention, protocoles

Système de Management des Processus

Système de Management des Ressources

Système de Management des Responsabilités

processus extrantsintrants

Sous-système de recueil

Sous-système de prévention

DEMANDEinterne

ou externe

OFFREpour le client

pour les équipes

P D

CA

Réactions,Corrections

Coût de la non qualité

Coût direct

30% utilisation

En l’an 2000 : $390 milliards

Coût indirect (productivité / absence / présentéisme)

25 à 50%

En l’an 2000 : $100 à $200 milliards

Coût total estimé à $2000 par employé (les employeurs absorbent 1/3 de ces coûts)

Contexte

Sécurité sanitaire

système de santé

à la base de démarches qualité au sein des ES

indicateur : nombre d’événements indésirables

objectifs : réduction du risque iatrogène, prévention

Au sein d’un ES,

regroupement des vigilances (hémo, pharmaco, infectio, matério, tissu, autres EI)

communauté d’objectifs et de moyens (traçabilité)

SIH outil de détection, de communication, d’évaluation et de suivi de l’alerte sanitaire

Erreur et risque

« L’erreur est de toute façon inéluctable … il faut tirer les bonnes leçons des accidents du passé » (Reason 1990)

« Maîtriser le risque, c’est éviter l’accident et quand l’accident survient, en minimiser les conséquences » (JJ Duby, 1996)

Conséquences pratiques en termes de recueil et de traitement d’informations :

comment prévenir et éviter la survenue d’erreurs ?

comment déceler et récupérer les erreurs ?

comment rechercher les défaillances latentes ?

Méthodes

Prévenir et éviter la survenue des erreurs

réduction du recours à la mémoire de court terme

aides-mémoire, listes de contrôle, informatisation des tâches répétitives

utilisation de détrompeurs

« watch-dogs » qui guident les opérateurs et ne leur permettent pas d ’effectuer une action sans que les conditions de sécurité de base soient effectives

amélioration de l’accès à l’information

pour optimiser la prise de décision

Méthodes

Prévenir et éviter la survenue des erreurs

standardisation de l’activité sur la base de processus évalués comme les plus fiables

l’existence de règles claires et connues des opérateurs est de première importance dans un contexte de surcharge de travail

pédagogie de la sécurité

expliquer le pourquoi de la rationalité des procédures

Méthodes

Déceler et récupérer les erreurs

s’organiser pour détecter les erreurs, les corriger et ainsi éviter les accidents ou en réduire l’impact

organiser le feed-back, l’auto-contrôle

définition des rôles (responsabilités)

Méthodes

Recherche des défaillances latentes

constitution d’une base de données d’incidents décrivant :

domaine d ’activité (anesthésie, radiologie, médicaments…) identification et description de l’événement, contexte de survenue, gravité, analyse de la causalité

Enquête iatrogénie

Systems Analysis of Adverse Drug Events (Leape 1995)

manque de connaissance du médicament

manque d’information du patient

violation de règles

« trou de mémoire »

erreurs de transcription

interaction avec d’autres services défaillante

non vérification du nom du médicament et de la dose

surveillance inadéquate

erreurs de préparation

Objectifs

Permettre le signalement de tout type d’événement indésirable

Améliorer la mise en œuvre de mesures correctives immédiates

Optimiser la circulation de l’information d’alerte

Effectuer l’analyse de événements indésirables

Permettre une interrogation décentralisée de la base de données

Optimiser la communication entre acteurs de soins

Optimiser la gestion documentaire

Optimiser l’auto-évaluation des professionnels

Mettre à disposition en externe les protocoles de pratique

Donner une information « grand public »

Composantes

Le sous-système de signalement des événements indésirables

Le sous-système de gestion et de suivi de l’alerte

Le sous-système d’analyse des événements indésirables

Le sous-système de communication des messages

Le sous-système de consultation documentaire

Le sous-système d’évaluation des pratiques professionnelles

Base de donnéesdes événements

indésirablesrecensés

1. ObservationEvénement indésirable

2b. DéclarationSaisie informatique

décentralisée

Base de donnéesdes protocoles,

procédures et modes opératoire

2a. DéclarationQuestionnaire interactif :

•Complément d ’informations•Affichage CAT immédiate

Impression document

3a. EnregistrementEvénement indésirable

3b. Acheminementà la Coordination

•Notification de l ’EI•Acquittement de réception

4. EnquêteCoordination

4a. Enquêtesuivi interne

alerte

4b. Enquêtetransmission externe éventuelle d ’alerte

Base de donnéesutilisateurs

3c. Enregistrementtrace déclaration

utilisateur

5. Tableaux de bord•selon profil utilisateur

•comparatifs

7b. Documentationconsultationmaintenance

7a. Documentationconsultation

6. Communication•questions/réponses

•annonces d’actualisation documentaire

6 : Sous-système de communication

1-2 : Sous-système de signalement

5 : Sous-système d’analyse

7 : Sous-système de documentation

3-4 : Sous-système de gestion d’alerte

Questionnairesd’auto-évaluation

8b. Auto-évaluationconsultation, maintenance

8a. Auto-évaluationsessions

8 : Sous-système d’auto-évaluation

Synoptique du Système d’Information de la Coordination des Vigilances Sanitaires et de la Gestion des Risques du CHU de Nice

Professionnel

Professionnel

Coordination

Coordination

Un exemple intégré

Le système HELP

health evaluation through logical processing

LDS Hospital Utah

implémenté en 1969

Ses objectifs

« computers could contribute to improvement in the quality of health care »

« computers could enhance the efficiency of care delivery »

« Knowledge-based Hospital Information System »

recueillir et traiter des données cliniques et financières

assister les prestataires de soins dans la prise en charge du patient à l’aide d’un système d’aide à la décision informatisé

HELP : support d’aide à la décision

DATA wich comes from measurements

becoming INFORMATION by transformation

becoming INTEGRATION by combining

and finally DECISION SUPPORT by adding inference.

Alertes cliniques si valeurs biologiques anormales

Evaluations des interactions médicament - médicament / médicament - biologie et médicament - allergies

HELP : Résultats

Système d’alerte

fonctionnement en arrière plan

surveillance des données cliniques entrées dans le dossier

test de données spécifiques selon des règles établies

le délai et le contenu des messages varie selon le type d’alerte

HELP : Résultats

Système d’alerte

« computerized laboratory alerting system » (Bradshaw, 1986):

augmentation de 12% de la proportion de patients ayant reçu le traitement approprié

diminution de la durée de séjour de 14,2 à 6,9 jours

« perioperative antibiotic alerting system » :

réduction de l’utilisation inappropriée d ’antibiotiques en chirurgie (Evans, 1990)

diminution de l ’incidence d ’infections de moitiés, de 1,8% à 0,9% (Larsen, 1989)

HELP : Résultats

Système critique

programmes déclenchés quand une prescription est saisie dans le système d ’information

évaluation des prescriptions selon des règles pré-établies

mise en évidence de différences entre la prescription saisie et la prescription attendue

proposition d ’une alternative

HELP : Résultats

Système critique

« computerized medication monitoring system » :

bénéfices estimés à 339 000 dollars sur une période de 2 ans (Gardner, 1993)

« blood product ordering system » :

en 6 mois, diminution de 12,9% des prescriptions, imputée au rappel par le système des protocoles de prescription (dans ces cas, le système suggérait de ne pas transfuser).

HELP : Résultats

Système de suggestion

répond aux demandes directes pour assister le clinicien

s’utilise de façon interactive par l ’utilisateur en analysant les données et en proposant une intervention basée sur le contenu de la base de connaissances

recommande un ensemble de prescriptions diagnostiques ou thérapeutiques

HELP : Résultats

Système de suggestion

« ventilator management system for ARDS Patients » :

les patients traités en utilisant des protocoles ont une durée de survie plus élevée que ceux qui reçoivent une thérapeutique conventionnelle (Morris, 1994)

Conclusion

Tout reste à faire…

On invente en marchant

évolution des concepts de SI managérial

centré patient, orienté processus

Interdépendances très fortes

En interne

Entre un établissement et ses « proches »

Il faut travailler à la fois : sur la méthode, sur la technique, sur le changement, sur la sociologie

Pour un service médical rendu au patient : à haut niveau de sécurité et de satisfaction

Conclusion

On doit se souvenir qu’il n’y a rien de plus difficile à planifier, de projet plus dangereux à diriger, que la création d’un nouveau système; car celui qui les introduits a pour ennemis tous ceux qui profitent de l’ordre ancien, et n’a que des défenseurs bien tièdes en ceux qui profiteraient du nouveau. Cette tiédeur vient en partie de la peur des adversaires qui ont les lois pour eux, et en partie aussi de l’incrédulité des hommes qui ne croient point véritablement aux choses nouvelles s’ils n’en voient déjà réalisée une expérience sûre. D’ou il suit que, chaque fois que ceux qui sont adversaires ont l’occasion d’attaquer, ils le font en ardents partisans, et les autres se défendent avec tiédeur, en sorte que l’on périclite avec eux. [Machiavel]