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Record W7104251501 · doi:10.71781/1212

Évaluation d’un outil informatisé pour soutenir la prescription dans un établissement de santé pédiatrique : sécurité de l’usage des médicaments en pré et post-implantation

2022· dissertation· fr· W7104251501 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPharmaceutical Quality and Counterfeiting
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedical prescriptionContext (archaeology)Information scientist

Abstract

fetched live from OpenAlex

La prescription électronique, définie comme la saisie et la transmission électronique de diverses données de prescriptions (médicaments, requêtes de laboratoires, imagerie), est une technologie qui promet d’augmenter la productivité de l’exécution d’une prescription, de diminuer les erreurs reliées à l’illisibilité des prescriptions manuscrites et d’améliorer l’usage approprié des médicaments. Toutefois, la réalisation des bénéfices associés à cette technologie dépend grandement du contexte local de l’implantation et la configuration du système, qui doivent être adaptés aux besoins de l’établissement de santé et aux pratiques locales des professionnels. Bien que la prescription électronique soit implantée depuis plus d’une décennie dans plusieurs établissements de santé à travers le monde, il s’agit d’une technologie émergente au Québec et au Canada. Le Centre hospitalier universitaire (CHU) Sainte-Justine est l’un des premiers établissements de santé au Québec qui a implanté un système informatisé d’entrée d’ordonnances (SIEO) en 2019. L’outil, développé par un fournisseur local, a été adapté spécifiquement aux besoins de cet hôpital pédiatrique. Ainsi, l’objectif principal de ce mémoire est d’évaluer les effets de ce SIEO sur la sécurité de l’usage des médicaments. Plus spécifiquement, ce mémoire vise à 1) mesurer et décrire les problèmes liés à l’usage des médicaments avant et après l’implantation du SIEO, 2) identifier les caractéristiques du SIEO qui influencent la sécurité de l’usage des médicaments et 3) formuler des recommandations pour optimiser les bénéfices de l’outil de prescription électronique pour les patients et les utilisateurs. Afin de répondre à ces objectifs, ce travail présente deux études distinctes : 1. Une première analyse heuristique de l’utilisabilité portant spécifiquement sur la vulnérabilité du système a été effectuée en préimplantation du SIEO. Des scénarios visant à identifier les vulnérabilités du système ont été élaborés, puis un score permettant de noter la capacité du système à pallier ces vulnérabilités a été attribué par trois experts indépendants, afin de formuler des recommandations sur le design des fonctionnalités clés de cet outil. 2. Une étude observationnelle pré-post a été menée dans la période précédant l'implantation du système, et suivant l'implantation du système, dans l'unité pilote de pédiatrie générale. L’étude observationnelle est composée de deux volets, soit : a) une analyse des erreurs liées aux prescriptions de médicaments pour un échantillon d’ordonnances rédigées pendant une semaine par une analyse des interventions des pharmaciens et un audit de conformité des prescriptions et b) une analyse pré-post des erreurs liées au circuit du médicament, à partir des rapports d’incidents et accidents déclarés en lien avec le médicament. Les types d'erreurs ont été analysés afin de bien comprendre leur nature, ainsi que le rôle potentiel de la technologie sur la sécurité de l’usage des médicaments. Ces analyses ont été contextualisées par une description des fonctionnalités du SIEO (par l’utilisation d’outils validés pour l’évaluation des SIEO), des flux cliniques (par l’observation directe), et du projet d’implantation (par l’analyse de documents et des discussions avec les parties prenantes) afin de formuler des recommandations visant à optimiser les bénéfices du SIEO. Le premier article rapporte l'analyse de l'utilisabilité (étude 1) et des problèmes liés à la prescription de médicaments (étude 2a). Les résultats suggèrent que le système d’aide à la décision intégré au SIEO ne disposait pas de fonctionnalités recommandées pour limiter les vulnérabilités liées à l’usage de ce type d’outil. Néanmoins, les erreurs de conformité, qui représentaient la majorité des problèmes de prescription avant l’implantation ont été complètement éliminées par le nouveau SIEO. Toutefois, il n’y a pas eu de différence sur les erreurs de dosage et les autres interventions des pharmaciens. Ainsi, les résultats obtenus confirment qu’il est nécessaire de configurer un système d’aide à la décision avancé et adapté aux soins hospitaliers pédiatriques afin de réduire davantage les erreurs cliniques liées aux ordonnances de médicaments. Le deuxième article présente l’analyse des rapports d’incidents et accidents (étude 2b), et vise à estimer les effets du SIEO sur la sécurité de l'usage des médicaments, ainsi que mieux comprendre les erreurs de médicaments dans l’ensemble du processus des soins. L’article met en évidence le rôle important de la prescription électronique dans la simplification des étapes de la relève, de la transmission et de la transcription de la prescription. De plus, l'amélioration de l’utilisabilité de la feuille d’administration des médicaments électronique (FADMe) pourrait contribuer à réduire davantage le nombre d'erreurs liées au médicament. Ces deux articles permettent d’explorer les liens entre les caractéristiques du SIEO et les effets sur la sécurité de l’usage des médicaments, durant l’étape de prescription spécifiquement ainsi qu’à travers l’entièreté du circuit du médicament. Des recommandations sur l’utilisabilité du système et des stratégies de prévention sont présentées afin de réduire les erreurs liées au médicament.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.566
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0050.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.257
Teacher spread0.243 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
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