Coordinateur : DUCLOS Catherine

Responsable LIMICS : DUCLOS Catherine

Autres membres LIMICS : COURTINE Mélanie, BADRA Fadi,

Résumé :

La plupart des études évaluant les logiciels d’aide à la prescription (LAP) montrent que ces derniers ne permettent pas d’avoir la garantie d’une ordonnance sans erreur. Les facteurs les plus souvent évoqués sont la validité des alertes, l’ergonomie du logiciel, l’interruption du flux de travail par les alertes conduisant à une « alert fatigue » et au débrayage du système avec une prise de risque importante en terme de iatrogénie. Afin de garantir le niveau de sécurité des LAP, des procédures de certification ont été mises en place.
En France, la procédure de certification permet d’attester qu’un LAP fonctionne avec une banque de données sur le médicament (BdM) agréée et répond correctement aux scenarii de vérification établis par la HAS. Si la certification garantit la présence de fonctions de sécurisation dans les LAP, elle ne garantit pas la fiabilité et la conformité du contenu des processus de sécurisation. Concernant les interactions médicamenteuses, les bases de données agréées déclarent s’appuyer sur les données du thésaurus des interactions de l’ANSM. Le travail d’intégration du thésaurus est un travail d’auteur fait par les éditeurs de banques de données sur le médicament et ne repose sur aucun cahier des charges, ni référentiel contrôlé par une autorité ce qui peut conduire à un certain degré de variabilité parmi les différents éditeurs. Enfin la procédure de certification ne permet pas de vérifier que la totalité des interactions médicamenteuses soit correctement implémentée. Elle ne permet pas de mesurer la performance du LAP dans sa capacité à détecter une interaction vraie (sensibilité) et à ne pas émettre d’alerte en cas d’absence d’interaction (spécificité).

L’objectif principal du projet QLAP est de concevoir des outils logiciels permettant de quantifier les performances des LAP pour détecter les interactions médicamenteuses en termes de sensibilité et de spécificité.

Trois types de résultats sont attendus :
- Des ressources et des logiciels pour standardiser la formalisation des interactions médicamenteuses (une base de connaissances des interactions médicamenteuses fondée sur le thésaurus des interactions de l’ANSM, un environnement de génération des interactions médicamenteuses, un cahier des charges pour la modélisation des interactions médicamenteuses et les référentiels d’interaction pour instancier le modèle),
- Un environnement de test pour mesurer la sensibilité et la spécificité des logiciels d’aide à la prescription dans la détection des interactions médicamenteuses (un référentiel de couples de médicaments et de valeurs d’interactions pour la vérification des LAP, un générateur de prescription pour les API des banques de données médicamenteuses intégrées dans les LAP, un analyseur des alertes retournées par le LAP, un cahier des charges à destination des éditeurs de LAP pour intégrer le module de vérification dans leur logiciel),
- Une certification en profondeur des LAP et des outils permettant au médecin de tester la sécurité de son LAP lors de l’introduction de nouveautés dans le thésaurus des interactions,
- Une meilleure connaissance des interactions médicamenteuses (prévalence des interactions médicamenteuses dans les dispensations recensées dans la base SNIIRAM).

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