La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Marius Fieschi Faculté de Médecine de Marseille Université de la Méditerranée 2007 EBM, aide à la décision, assurer l’accès.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Marius Fieschi Faculté de Médecine de Marseille Université de la Méditerranée 2007 EBM, aide à la décision, assurer l’accès."— Transcription de la présentation:

1 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Marius Fieschi Faculté de Médecine de Marseille Université de la Méditerranée 2007 EBM, aide à la décision, assurer l’accès aux connaissances dans les systèmes d’information médicaux

2 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Les déficits, l’évolution des comportements -La qualité en question Les apports potentiels et l’évaluation des systèmes d’aide à la décision - Exemples et modalités Les conditions de mise en œuvre optimale de ces systèmes - Quelques pistes? Les défis de l’évolution des connaissances, des prises en charges et des comportements

3 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 La pratique médicale est une « activité basée sur la connaissance » et l’information est diffusée de manière insuffisante La pratique médicale souffre d’un paradoxe: noyés dans l’information, les professionnels ne trouvent pas, en situation, l’information dont ils ont besoin L’information du patient n’est le plus souvent ni « evidence-based » ni facilement accessible La situation

4 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 La pente négative Années depuis la thèse............... Connaissances actuelles pour les meilleurs soins 100% 0% 50%

5 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 La différence entre ce que nous savons et ce que nous faisons Sur 6.712 individus dans 12 villes des U.S.A:  54.9% ont reçu des soins adaptés  53.5% ont reçu des soins adaptés (soins aigus)  56.1% ont reçu des soins adaptés (maladies chroniques) Exemples:  Fracture de Hanche22.8% (variation entre 6.2-39.5%)  Fibrillation A.24.7%  Dépression57.2%  Cataracte78.7% McGlynn, et. al., NEJM 2003;348:2635-45

6 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Pourquoi des aides à la décision clinique (ADC)? Analyse des plaintes et mauvaises pratiques liées à la prescription médicamenteuse: causes, caractère évitable, coûts ** »Des évènements indésirables (« Adverse Drug Events ») évitables dans 73% des cas dont 46% avec issue fatale ou mise en jeu du processus vital »Classes de médicaments: antibiotiques, antidépresseurs, cardiovasculaire, anticoagulants. »Causes: déficiences systémiques, erreurs liés à méconnaissances »Surcoût estimé: 2000 à 2600 US $ par séjour avec ADE ** Rothschild JM, Federico FA, Gandhi TK, Kaushal R, Williams D, Bates DW. Analysis of Medication- Related Malpractice Claims: Causes, Preventability and Costs. Arch. Intern. Med. 2002; 162: 2414–2420.

7 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Les bénéfices que les ADC peuvent accroître Augmenter les « parts de marché » (ex: par la démonstration de la mise en place de processus de haute qualité des résultats, de la satisfaction des patients) Améliorer les outils et la maîtrise de la démarche qualité Améliorer la qualité de la formation professionnelle mise en place par l’établissement Réduire le gaspillage des ressources dû à des activités redondantes et inefficaces Réduire les coûts des soins (ex., par une prescription de tests plus appropriée, moins chère, une meilleure utilisation des médicaments, une réduction du travail inutile, une meilleure coordination des équipes) Réduire les coûts associés aux erreurs médicales

8 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Des systèmes d’aide à la décision clinique (ADC): une typologie Systèmes d’aide au diagnostic Systèmes de « disease management » Systèmes de « drug dosing » et de prescription médicamenteuse Systèmes de « reminder »

9 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Des aides à la décision clinique (ADC): Evaluations? 10 systèmes d’aide au diagnostic : 40% 37 systèmes de « disease management »: 62% 29 systèmes de « drug dosing » et de prescription médicament.: 66% A X Garg, N K J Adhikari, H McDonald, M P Rosas-Arellano, P J Devereaux, J Beyene, J Sam, R B Haynes. Effects of Computerized Clinical Decision Support Systems on Practitioner Performance and Patient Outcomes: A systematic review. JAMA. 2005; 293:1223-1238 Revue sur 97 études d’évaluations Amélioration des performances moyenne: dans 64% des cas

10 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Des aides à la décision clinique (ADC): Evaluations… Les alertes concernaient: Risque de surdosage (sédation, SNC) 20 % Risque en cas d’insuffisance rénale ou de troubles électrolytiques (12%) … J Judge, TS Field, M DeFlorio, J Laprino, J Auger, J Rochon, DW Bates, JH Gurwitz. Prescribers’ responses to alerts during medication ordering in the long term care setting. JAMIA. 2006; 13(4):385-390 Étude sur 12 mois, 445 résidents, 47 997 « ordonnances », 9 414 alertes Amélioration de la sécurité des prescriptions pour les patients

11 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 La technologie et les outils de l’Evidence-based medicine Guides de bonnes pratiques,…

12 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Accès  Manque de temps  Manque de facilité d’accès à l’information  Information non disponible où et quand on en a besoin Contextualisation  Insertion dans le processus de soins, connaissance adaptée à la situation du patient Compréhension  Incompréhension des nombres et du jargon médical  Information pauvre (qualité)  Mauvaises questions posées  Mauvaises réponses  Formats inaccessibles  Méconnaissance de l’incertitude et de l’ignorance Les barrières pour le développement de décisions basées sur de bonnes informations et connaissances

13 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Les solutions Aide à la décision individualisée Information adaptée au contexte et au cas du patient Connectée au dossier médical informatisé Connectée aux guides de prescription et de bonnes pratiques Prenant en compte de manière pondérée les préférences individuelles

14 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Le développement des outils d’aide à la décision clinique (ADC) Les bénéfices attendus +++  la mise en œuvre de l’ADC se développe +++. Cette mise en oeuvre demande des systèmes d’information adaptés.

15 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Les SI pour l’aide à la décision Mieux conçus, plus utilisables, intégrés dans les processus de soins. Les systèmes d’ADC doivent suivre des principes de conception permettant une meilleure acceptabilité et un meilleur impact: –Avantages de la communication électronique: plus rapide, plus efficiente, plus sûre. –Intégration avec le dossier du patient: valeur ajoutée +++. –Améliorations sur le plan des standards et des vocabulaires nécessaires pour améliorer la qualité, l’efficience et l’interopérabilité des différents systèmes impliqués dans la prise en charge et la prescription.

16 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Les niveaux des outils de la prescription électronique 1.Une base de données de médicaments seul (type Vidal) sans possibilité de prescription; Am é liorations + +++ Cible Int é gration dans le SIH +++ 0 2. Outil de prescription « stand-alone » sans historique des prescriptions ou des données médicales; 3. Gestion de quelques données de base supplémentaires: données démographiques, allergies, …; 4. Gestion de la prescription au long cours. 5. Connexion possible avec différents sous systèmes: pharmacies,… 6. Intégration dans le processus de soins avec un dossier médical électronique (SIH complet).

17 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Améliorations et bénéfices de la prescription électronique Les systèmes de plus haut niveau (correspondant au coût de départ le plus élevé et à la plus grande complexité) permettent – les meilleurs gains de qualité, de réduction des erreurs, – d’amélioration de l’efficience du workflow de prise en charge. Grâce à:  La prise en compte des informations pertinentes concernant le patient,  La meilleure communication entre les participants à l’action de soin, les sources de données dans la chaîne de prescription. Améliorations + +++ Cible Intégration dans le SIH +++ 0

18 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Les dimensions de l’intégration de l’aide à la décision clinique dans le processus de prescription « Utilisabilité » en pratique clinique Outil de décision clinique Communication Standards et vocabulaire Implémentation

19 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 L’intégration de l’ADC: utilisable par le prescripteur Le succès dépend de la facilité d'utilisation, de compréhension et d’apprentissage L’intégration dans le processus de soins et le workflow (la vitesse, facteur d’aide pour gérer le workflow) Nombreux outils d’interfaces disponibles (micro, PDA, tablettes,… ) à choisir en fonction des situations de travail. La technologie change rapidement et les terminaux doivent être choisis pour un service optimum.

20 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 L’intégration de l’ADC: l’outil d’aide à la décision Design: Reminders, outils de prescription, gestion de protocoles complexes,… Une règle pour l’implémentation: l’interopérabilité sémantique évolutive Evolutivité  Choix  Choix  Maîtrise des co û ts méthodologiques techniques et efficience    Standards sémantiques Internationaux, … Urbanisation du système d’information Evolutions de la demande, des TIC, de la connaissance,…

21 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 L’intégration de l’ADC: standards et vocabulaires Des recommandations sont disponibles. Elles couvrent un vaste champ de l’activité décisionnelle en santé. Des standards existent aujourd’hui pour partager de l’information: Standardisation des données pour une prescription électronique pour disposer de données cohérentes, pour des échanges plus sûrs et de meilleure qualité. L’évolution vers l’unification des standards est un point positif (messages standards « réconciliés » avec HL7) Etablir un identifiant unique (pour les plans de soins, traçabilité,…) Etablir un identifiant unique des différentes personnes et entités impliquées dans une prescription ou une action décisionnelle.

22 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Des aides à la décision clinique: comment? Exemple: la liaison nécessaire entre les informations du laboratoire et de la prescription pharmaceutique +++ –Choix des médicaments (grossesse, indications et contre indications) –Posologies (état rénal, hépatique,..) –Monitorage par le laboratoire (signaux de toxicité donnés par le laboratoire) –Interprétation des résultats de laboratoire (médicaments interfèrent avec résultats des tests biologiques) Conséquences sur la façon d’informatiser des fonctions au labo., à la pharmacie, dans les unités: analyse à partir des processus Interopérabilité avec le SIH

23 M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Processus de prise en charge La qualité du processus exige le couplage des données et des connaissances temps données connaissances Le couplage des données et des connaissances pour l’aide à la décision dans les processus cliniques Aide à la décision clinique }


Télécharger ppt "M. Fieschi Master EISIS Mai 2007 Marius Fieschi Faculté de Médecine de Marseille Université de la Méditerranée 2007 EBM, aide à la décision, assurer l’accès."

Présentations similaires


Annonces Google