Analyse des risques, par la méthode AMDEC, du circuit de contrôle des médicaments dangereux
Notice bibliographique
Résumé
Contexte : La gestion des risques s’inscrit dans le programme d’amélioration de la qualité et de la sécurité de la prise en charge médicamenteuse. Objectifs : Cartographier le processus de contrôle des médicaments dangereux (MD), évaluer les risques du circuit de contrôle et définir les actions correctives à mettre en place pour sécuriser le circuit au sein d’un laboratoire de contrôle des médicaments. Méthodologie : Une étude analytique a été réalisée, sur une période de 6 mois, dans le Laboratoire National du Contrôle des Médicaments en Tunisie. L’analyse des risques a été réalisée par la méthode AMDEC (analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité). Résultats : Au total, 53 modes de défaillance et 3 niveaux de criticité ont été détectés en utilisant le diagramme d’Ishikawa et la méthode des 5M (matière, milieu, méthode, matériel, main d’œuvre).Trente-trois étaient de criticité majeure, 14 de criticité modérée et 6 de criticité mineure. Le contrôle des MD est donc un processus de criticité importante (Cmoy : 31,9), ce qui a imposé la mise en place d’un plan d’action efficace afin de réduire le niveau de criticité à faible (Cmoy : 10,4). Conclusion : Le processus de contrôle des MD était complexe et était associé à un niveau de risque élevé. Après analyse des causes possibles et des obstacles préexistants, un plan d’action a été élaboré. Le suivi des actions reste primordial à la maîtrise de ce processus. Un département spécialisé est à envisager en cas d’augmentation de l’activité, notamment avec l’arrivée des thérapies innovantes qui nécessitent plus de restrictions au cours de la manipulation. Mots clés : analyse des risques, sécurisation, contrôle, médicaments dangereux, analyse des modes de défaillance, de leurs effets et de leur criticité, AMDEC ABSTRACT Background: Risk management is one aspect of improving the quality and safety of medication care. Objectives: To map the process of monitoring hazardous drugs, assess the risks of the monitoring cycle and identify corrective actions to be implemented to ensure the safety of the cycle within a drug monitoring laboratory. Methods: An analytical study was conducted over a period of 6 months in Tunisia’s national drug monitoring laboratory. The risk analysis was carried out using the failure modes and effects analysis (FMEA) method. Results: A total of 53 failure modes and 3 critical levels were detected using the Ishikawa diagram and the 5M method (equipment environment, methods, materials, workforce). Thirty-three of the failure modes were of major criticality, 14 of moderate criticality and 6 of minor criticality. Overall, hazardous drug monitoring was found to be a high criticality (Cavg: 31.9) process, which required the implementation of an effective action plan in order to reduce the level of criticality to minor (Cavg: 10.4). Conclusion: The hazardous drug monitoring process was complex and was associated with a high level of risk. After analyzing possible causes and pre-existing obstacles, an action plan was developed. Monitoring the elements of the action plan remains essential to controlling this process. A specialized department may be considered in the event of an increase in activity, for example with the surge of innovative therapies that require more restrictions during handling. Keywords: risk analysis, safety, monitoring, hazardous drugs, failure modes and effects analysis, FMEA
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».