Les systèmes de détection des interactions médicamenteuses

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Erreurs médicamenteuses – Medication errors (ME)

Ce sont des EMI évitables. Elles sont dues à une utilisation du médicament non conforme aux référentiels et sont définies par la Société Française de Pharmacie Clinique comme : « Tout écart par rapport à ce qui aurait du être fait au cours de la prise en charge thérapeutique médicamenteuse du patient. L’erreur médicamenteuse est l’omission ou la réalisation non intentionnelle d’un acte relatif à un médicament, qui peut être à l’origine d’un risque ou d’un événement indésirable pour le patient. Par définition, l’erreur médicamenteuse est évitable car elle manifeste ce qui aurait dû être fait et qui ne l’a pas été au cours de la prise en charge thérapeutique médicamenteuse d’un patient. L’erreur peut concerner une ou plusieurs étapes du circuit du médicament, telles que: sélection au livret du médicament, prescription, dispensation, analyse des ordonnances, préparation galénique, stockage, délivrance, administration, information, suivi thérapeutique; mais aussi ses interfaces, telles que les transmissions ou les transcriptions »[6].
Une erreur médicamenteuse est dite potentielle si elle a été détectée avant que le médicament soit arrivé jusqu’au patient. Elle est dite avérée si elle a été détectée après la prise du médicament par le patient. Les erreurs médicamenteuses avérées peuvent ensuite être classées selon le préjudice subit par le patient.
On distingue différents types d’erreurs médicamenteuses, en fonction de l’étape du circuit du médicament où elles se produisent et en fonction de leur nature. Ainsi la prescription de deux médicaments susceptibles d’interagir entre eux, est une erreur médicamenteuse intervenant au stade de la prescription et dont la nature est une interaction médicamenteuse.

Interaction médicamenteuse (IAM) – drug-drug interaction (DDI)

L’Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé (AFSSAPS)1 considère qu’une interaction médicamenteuse existe lorsque l’association de médicaments est susceptible de provoquer ou majorer des effets indésirables ou d’entraîner, par réduction de l’activité, une moindre efficacité des traitements.
Il existe différentes classifications hiérarchisant les IAM, selon leur impact clinique pour le patient, le niveau de preuve existant dans la littérature, les précautions à respecter, la possibilité de les utiliser, etc.
L’AFSSAPS au travers de son référentiel des IAM (chapitre 5, section 1.3) hiérarchise les IAM en combinant différents critères : la nature des médicaments, la nature et la gravité du risque pour le patient, l’intensité de l’effet, la possibilité d’une surveillance et d’une prévention, la nature de la pathologie traitée par les médicaments associés et l’existence d’alternatives thérapeutiques à une association à risque.

Epidémiologie des erreurs médicamenteuses

Dans un rapport de 1999, l’Institut de médecine des USA estime le nombre de patients décédés suite à une erreur médicale à 7 000 morts par an[1].
Le nombre d’études sur les EMI (Evénements Médicamenteux Iatrogènes) en milieu hospitalier est important. Cependant les items étudiés (EMI, effets indésirables) et les définitions utilisées au cours des études sont souvent différents. De ce fait, les résultats des études peuvent varier en fonction du type de recueil de données (déclaration spontanée ou détection informatique), de la méthode utilisée (prospective ou rétrospective) et des définitions utilisées[7].
Par conséquent, il n’existe pas de chiffres précis sur l’épidémiologie des EMI en milieu hospitalier. Nous pouvons juste donner un ordre de grandeur de leur prévalence qui s’échelonne entre 5 et 20%.
Au niveau nord-américain, une étude rétrospective des déclarations d’événements médicamenteux entre 1993 et 1998 a permis de mettre en évidence 5 366 erreurs médicamenteuses dont 9,8% ont abouti au décès du patient[8]. Cette étude précise que les médicaments les plus souvent impliqués appartiennent aux classes thérapeutiques de la sphère du système nerveux central, de la sphère cardiovasculaire et des antinéoplasiques. Ce résultat est confirmé par une deuxième étude rétrospective nord-américaine[9]. Les erreurs de prescriptions peuvent aussi entraîner un handicap pour le patient. Dans ce cas, les classes thérapeutiques les plus souvent impliquées sont les antibiotiques, les antinéoplasiques, les vaccins et les médicaments du système nerveux central[10].
Dans une étude réalisée dans deux hôpitaux, Bates DW et al ont évalué l’incidence des EMI[11]. Cette étude était fondée sur 2 méthodes de recueil : des déclarations spontanées et une revue de dossiers. De ce fait, elle est un peu plus précise. Cette étude est plus exhaustive car elle a utilisé un processus de review de l’ensemble des dossiers des patients hospitalisés et n’utilise pas uniquement un processus déclaratif, reposant sur la bonne volonté du déclarant. Avec cette méthodologie, l’incidence des EMI a été évaluée à 6,5 pour 100 admissions pour les EMI avérés, et 5,5 pour 100 admissions pour les EMI potentiels. Les définitions utilisées par Bates et al lors de cette étude étaient très larges. L’étude prenait en compte tous les EMI quelle que soit leur sévérité mais ne retenait pas comme critère une prolongation de la durée d’hospitalisation du patient. Si l’on ne prend en compte que les EMI sévères, l’incidence trouvée par Bates et al n’est plus que de 2,8 pour 100 admissions[11]. Cette incidence est proche de celle trouvée par Classen DC et al[12]. Il apparaît que les EMI sont plus fréquents dans les unités de soins intensifs (réanimation) que dans les autres services de soins. 42% des EMI sévères ou mettant en jeu la vie des patients sont évitables. Les EMI surviennent surtout au stade de la prescription (49%) et de l’administration (26%)[11].
Toutes ces études nord-américaines mettent en lumière la sensibilité des patients appartenant aux âges extrêmes de la vie.
Dans le domaine de la pédiatrie, deux études ont été menées sur les EMI[13, 14]. L’une réalisée dans un hôpital nord-américain[13] a permis de mettre en évidence la grande fréquence de survenue des EMI potentiels ou avérés, respectivement 6 pour 100 admissions et 8 pour 100 admissions. Les EMI détectés lors de cette étude ont été classés comme sérieux ou comme pouvant mettre en jeu le pronostic vital dans 18% des cas.
Une seule étude multicentrique existe au niveau français[15]. Cette étude « un jour donné », menée par les centres régionaux de pharmacovigilance, a évalué la prévalence de l’iatrogénie médicamenteuse hospitalière à 10,3% dans des unités de soins de chirurgie et de médecine. L’incidence journalière est évaluée à 1,7%. Ces chiffres sont sujets à des variations suivant la nature du service d’hospitalisation. Selon cette même étude, 5,3% de ces effets indésirables résultent d’un mésusage du médicament et peuvent donc être considérés comme évitables. Cette étude ne s’intéressant qu’aux effets indésirables qui se sont manifestés, elle ne donne pas une idée de la prévalence du mésusage du médicament.

Prescription informatisée-Computerized Prescriber Order Entry (CPOE)

Cette approche permet aux prescripteurs de saisir leurs prescriptions sur un support informatisé. Devant le nombre important d’erreurs de prescription, l’homogénéisation des moyens de prescriptions sous forme de formulaires informatiques, couplée avec une dispensation nominative journalière, permet de prévenir les erreurs. Cette technique est la seule pour laquelle il existe un consensus quant à son efficacité dans la prévention des EMI[2, 18-22]. Cette technique mise en place dans des hôpitaux pédiatriques s’est montrée aussi efficace que dans les hôpitaux d’adultes[23].

Systèmes d’aide à la décision – Clinical Decision Support Systems (CDSS)

Ces systèmes permettent de réduire les erreurs en apportant des aides au moment de la prescription : recherche des contre-indications et des IAM, calcul des posologies[24]. Leur efficacité augmente lorsqu’ils sont couplés avec des systèmes de CPOE[25]. Ils peuvent aussi servir à la détection des effets indésirables si une liaison entre l’ordonnance du patient et les résultats d’analyses biologiques est établie[26-28]. La détection des IAM est probablement le système d’aide à la décision thérapeutique le plus ancien. Cette technique se révèle efficace si nous raisonnons en termes de modification de la prescription lorsque l’interaction est signalée au prescripteur[29, 30]. Pour finir, les CDSS facilitent l’application des recommandations par le médecin, au moment de la prescription, dans la mesure où ces recommandations sont sous une forme manipulable par l’ordinateur.
Les CDSS sont habituellement couplés avec les CPOE. En effet, les informations saisies dans les CPOE permettent d’alimenter les CDSS en données nécessaires à leur fonctionnement.

Systèmes d’aide à la décision médicale – Clinical decision support system (CDSS)

Les systèmes d’aide à la décision peuvent être définis comme tout système apportant des informations au clinicien au cours du processus décisionnel. En fonction de leur mode de fonctionnement et des actions qu’ils requièrent de la part de l’utilisateur, on décrit différents types de systèmes.
On distingue les systèmes dits « A la demande » : ces systèmes sont déclenchés par l’utilisateur, ce qui apporte une certaine flexibilité. Avec ce mode de fonctionnement, la connaissance va être apportée à la demande de l’utilisateur. Ces systèmes peuvent fonctionner selon un mode de conseil pour le diagnostic et/ou le traitement du patient (Ex : Onco Doc)[36] ou selon un mode de critique de la stratégie retenue par le médecin (Ex : ATTENDING system)[37].
Ces systèmes peuvent également fonctionner de manière permanente, « en tâche de fond », en fournissant leurs connaissances sans que l’utilisateur en fasse la demande. Ils agissent alors comme des rappels/alertes (« reminders »)[38]. Selon le mode de présentation des informations, ces rappels seront considérés comme actifs ou passifs. Les rappels/alertes actifs fournissent la connaissance qu’ils contiennent en réponse à l’évolution de critères qu’ils évaluent en temps réel. Les critères évalués sont les données saisies (diagnostic, résultats d’analyses biologiques, etc.) et/ou les actions non réalisées à un instant donné (ex : le calendrier vaccinal). Ces rappels/alertes sont également qualifiés d’actifs car ils obligent l’utilisateur à réaliser une action en réponse aux recommandations qui sont faites.
Les rappels/alertes peuvent également être inactifs en affichant en permanence des informations à l’écran, indépendamment du patient et sans requérir d’action de la part de l’utilisateur.
On constate qu’il existe de nombreux systèmes d’aide à la décision thérapeutique selon leurs modalités de fonctionnement et leur domaine d’application. A la suite d’une revue de la littérature, Kawamoto K et al distinguent 22 critères d’évaluation des systèmes d’aide à la décision[39]:
• Intégration du système dans le processus de prescription ou dans un système informatisé de prescription.
• Utilisation d’un système informatisé.
• Incorporation du système d’aide à la décision dans l’organisation du travail du médecin.
• L’absence de besoin de ressaisir des données.
• L’obligation de justifier pour le médecin, la non-prise en compte des recommandations faites par le système.
• Réalisation des recommandations au moment et à l’endroit où le médecin doit prendre la décision.
• Exécution des recommandations après accord du médecin.
• Fourniture d’une recommandation et pas d’une simple évaluation du patient.
• Les recommandations sont des propositions d’action et non d’inaction.
• Le système justifie ses recommandations en présentant sa méthode de raisonnement.
• Le système justifie ses recommandations sur la base de guides de bonnes pratiques.
• Le taux d’implication des utilisateurs dans la mise en place du système.
• Le système fournit une aide aussi bien au médecin qu’au patient.
• L’existence d’une évaluation périodique du système.
• Le système aide à la décision et participe à l’éducation des utilisateurs.
• La vitesse du système.
• Le temps supplémentaire passé par les médecins suite à l’utilisation du système.
• La clarté de l’interface du système.
• La pertinence des recommandations.
• Le caractère itératif du développement du système.
• Participation de « leader d’opinion » à la mise en place du système.
• L’alignement des objectifs de mise en place du système, des différents composants de l’hôpital (services de soins, services financier, etc.).
Ces différents critères s’appliquent aussi bien à des systèmes d’aide à la décision informatisés qu’à des systèmes non informatisés. Ils permettent de comparer les systèmes d’aide à la décision thérapeutique.
La présence de certains de ces critères permet également de déterminer si la mise en place d’un système les possédant a une chance d’être fructueuse. Au travers d’une analyse de la littérature, Kawamoto K et al ont mis en évidence que 6 des 22 critères présentés ci dessus sont prédictifs du succès de l’implantation des systèmes les possédant[39]. Un système d’aide à la décision informatisé est plus efficace qu’une version non informatisée. La création d’une interface avec un système de prescription informatisée permet d’augmenter son intégration dans l’organisation du travail du médecin, donc d’augmenter la probabilité de son succès. Le caractère automatique du système (plutôt qu’à la demande) présume également d’un succès, car il augmente l’intégration dans l’organisation du travail médical. L’interfaçage avec le dossier médical du patient permet d’éviter la ressaisie des données nécessaires au fonctionnement du système donc d’augmenter l’intégration dans l’organisation du travail.
L’obligation de justifier le non-suivi des recommandations est également présomptive du succès du système. En dernier lieu, pour augmenter ses chances de succès auprès des utilisateurs, ces systèmes doivent proposer des recommandations et non pas une simple évaluation[39].

Impact des CPOE-CDSS sur les erreurs médicamenteuses

En 2002, les CPOE étaient présents dans 15% des hôpitaux, aux Etats-Unis[45, 46]. Cette proportion augmente actuellement. En France, les chiffres sont moins précis. En 2001, C Couffon-Partant estimait à 20% le nombre des lits d’hospitalisation faisant l’objet d’une informatisation totale ou partielle de l’étape de prescription[47].
L’évaluation des CPOE peut se faire en utilisant différents critères de jugement. Ces systèmes peuvent être évalués suivant le taux d’adhésion aux guides de bonnes pratiques, la sécurisation de la prescription, la réduction du nombre des EMI, l’impact sur le coût des prescriptions et l’efficience d’une organisation, l’impact sur le temps des professionnels de santé, la satisfaction des utilisateurs[48].
Dans le cas de la sécurisation du circuit du médicament, cet impact peut être déterminé en évaluant la réduction du nombre d’erreurs de prescriptions et/ou des ADE.
Les études ayant évalué l’impact sur la sécurisation de la prescription donnent un taux de réduction des erreurs de prescription compris entre 55%[18] et 80%[49] dans les hôpitaux adultes. Les CPOE agissent sur l’étape de prescription où les erreurs sont les plus nombreuses et dont les ADE sont évitables[11]. Cette réduction peut atteindre les 84% dans le cas d’erreurs de lecture (prescription illisible) et de retranscription[23]. Dans les hôpitaux pédiatriques, des réductions plus importantes (jusqu’à 95,9%) des erreurs de prescription ont pu être observées[50, 51]. Cette forte réduction résulte notamment d’une disparition des oublis d’information, notamment le poids des patients[51]. En effet, l’oubli d’information dans une prescription3 est considéré comme une erreur de prescription. Les CPOE, en rendant obligatoire la saisie de certains items, permettent d’éviter ces erreurs de prescription.
Ces études ont mis en évidence une réduction des erreurs de prescription, mais aucune n’a mis en évidence une réduction de la fréquence des ADE[18, 19, 49]. Des études utilisant ce critère ont également été réalisées dans des hôpitaux pédiatriques mais elles n’ont pas mis en évidence une réduction de la fréquence des ADE[50, 51].
Le nombre restreint d’études utilisant la réduction des ADE comme critère de jugement peut s’expliquer par la difficulté de mettre en place ces études rétrospectives nécessitant l’accès au dossier du patient et un traitement de données parfois complexe. L’absence de signification des études utilisant la réduction des ADE comme critère de jugement peut être expliquée par des effectifs restreints, ce qui entraîne un manque de puissance statistique.
L’évaluation de la réduction des erreurs de prescription reste la principale méthode d’évaluation des CPOE. Néanmoins, d’autres méthodes voient le jour. Ainsi, Bonnabry et al ont utilisé la méthode FMECA pour évaluer l’impact du CPOE de leur hôpital[52]. La FMECA (Failure Modes, Effects and Criticality) ou analyse des modes d’échecs de leurs effets et de leur criticité, consiste à faire déterminer par un groupe de travail, les points critiques d’une organisation, les conséquences possibles en cas d’incident au niveau de ces points critiques et la criticité de ces points dans l’organisation. Cette méthode permet une évaluation quantitative de chaque point à l’aide d’index. Le calcul de ces index repose sur 3 critères : fréquence estimée des anomalies au niveau du point critique, sévérité des conséquences potentielles et détectabilité des anomalies avant qu’elles ne se produisent. Pour l’analyse de leur circuit du médicament à l’aide de la méthode FMECA, Bonnabry et al ont retenu 27 points critiques. Ils ont ainsi pu mettre en évidence qu’un CPOE permet de réduire l’index de criticité de 12 de ces points[52]. A contrario, un CPOE est susceptible d’augmenter l’index de 9 autres points critiques. Un CPOE permettrait de réduire la criticité globale du circuit du médicament de 23%. Le même CPOE amélioré (adaptation à la pratique clinique de l’hôpital) réduirait la criticité de 57%. On constate que selon cette méthode d’analyse, les CPOE permettent de 3 Selon la législation française, une prescription pour être valide doit contenir l’identification du prescripteur, l’identification du patient, les médicaments prescrits avec pour chacun d’eux : leur identification (nom de spécialité, dénomination commune internationale(DCI), leur posologie (dose, fréquence de prise, modalités d’administration), la durée de traitement. Dans le domaine de la pédiatrie, le poids et l’âge de l’enfant doivent également être mentionnés sur la prescription réduire la probabilité d’apparition des erreurs de prescriptions. Néanmoins cette méthodologie est très subjective, car elle est fondée sur l’appréciation d’un groupe de travail.
La mise en place de CPOE n’est pas un acte isolé dans la prévention de la iatrogénie médicamenteuse. En effet, l’association de ces systèmes avec d’autres techniques permet une potentialisation mutuelle de leurs effets.
En association avec du personnel pharmaceutique, un CPOE permet en théorie d’accroître le nombre des erreurs médicamenteuses détectées par le seul personnel pharmaceutique[53]. L’association de CPOE et de CDSS permet également de réduire la fréquence des erreurs de prescription[54] par rapport à un CPOE utilisé seul.
On retrouve la même tendance lorsque les CPOE et les systèmes de MAR sont associés[55]. Cette association sous-entend que le CPOE génère automatiquement le MAR pour le personnel infirmier. On observe ainsi une diminution des erreurs de retranscription. Le bénéfice de l’association de ces deux types de systèmes informatiques ne se limite pas à la réduction de la fréquence des erreurs. Elle permet également de réduire le temps de mise à disposition des médicaments par la pharmacie et de réalisation des examens de radiologie et de biologie médicale.

Les RCP : base de connaissances officielle sur le médicament en France

En France, le RCP d’un médicament constitue l’information officielle relative à ce médicament. Il est aussi appelé « mentions légales ».
Ce document est rédigé pour chaque spécialité pharmaceutique par le laboratoire fabricant et contrôlé/validé par l’AFSSAPS. En effet, il constitue l’annexe 1 du dossier sur lequel l’AFSSAPS octroi une Autorisation de Mise sur le Marché (AMM) à un médicament. Il s’agit donc d’un document officiel opposable.
Ce document est composé en plusieurs rubriques pouvant être regroupées en données pharmaceutiques, propriétés pharmacologiques et données cliniques.
Les données pharmaceutiques sont constituées par les rubriques : formes et présentation (formes pharmaceutiques, conditionnement, etc.), composition (composition qualitative et quantitative en principe(s) actif(s) et excipient(s).
Les propriétés pharmacologiques sont présentées dans les rubriques : propriétés pharmacodynamiques, propriétés pharmacocinétiques et données de sécurité pré-clinique.
Les données cliniques sont présentées dans les rubriques : indications thérapeutiques, contre-indications, posologie et mode d’administration, mises en gardes spéciales et précautions d’emploi particulières, IAM, grossesse et allaitement, effets sur l’aptitude à conduire des véhicules et à utiliser des machines, effets indésirables, surdosage (conduite à tenir en cas d’intoxication par surdosage).
Le RCP des médicaments peut être consulté sur le site de l’AFSSAPS (pour les médicaments les plus récents), dans le dictionnaire des médicaments VIDAL® ou dans des bases de données comme la base de données THERIAQUE®7 ou la Banque de Données Automatisée sur les Médicaments (BIAM®)8. Les bases de données présentent l’avantage de faciliter la consultation des RCP et d’incrémenter les informations présentes dans les RCP avec des informations provenant d’autres sources.

Le thésaurus des interactions médicamenteuses de l’AFSSAPS : base de connaissances officielle sur les IAM

L’AFSSAPS édite un document appelé « Thesaurus : Référentiel national des IAM ». Ce document est constitue d’un guide pharmaco-thérapeutique des IAM évaluées et retenues par le GTIAM de l’AFSSAPS et validées par la commission de l’AMM. Comme pour le RCP, ce thésaurus est un document officiel opposable.
La rédaction de ce document est fondée sur des études cliniques d’interaction pré- et post-AMM (sur volontaires sains et sur malades), sur des données de la littérature (cas cliniques isolés, etc.) et sur des données cliniques non-publiées (base nationale de pharmacovigilance, base de données des laboratoires).
Il est destiné à aider les professionnels de santé dans la prescription, la délivrance et le contrôle des ordonnances. Il explique de façon synthétique le mécanisme des interactions évaluées et reconnues, ainsi que la conduite à tenir.
Ce référentiel comporte deux parties : le Thésaurus proprement dit et un index répertoriant par ordre alphabétique toutes les substances ou classes thérapeutiques qui donnent lieu à des interactions décrites dans le Thésaurus.
Dans le thésaurus, chaque monographie d’une interaction est structurée en 4 zones : une zone mentionnant l’un des protagonistes de l’interaction, une zone mentionnant le second protagoniste, une zone décrivant le risque encouru et le mécanisme de l’interaction s’il est identifié et une dernière zone précisant le niveau de contrainte et le cas échéant la conduite à tenir.

Principes de construction d’une ontologie

Bien qu’il existe différentes méthodes pour construire une ontologie, cette construction passe toujours par une étape d’identification, une étape d’organisation et une étape de structuration des concepts et des relations liant ces concepts. Lors de cette construction, les problèmes à résoudre sont l’identification des concepts et des relations, leur organisation et la définition de contraintes sur ces constituants[131].
On dénombre deux catégories de méthodes pour la construction des ontologies. On distingue les méthodes de construction ascendante (« bottom up approach ») ou approche guidée par les données. Lors de cette approche, on part des informations recueillies auprès d’une source de connaissances pour aboutir par abstraction et généralisation à un modèle. L’autre méthode est l’approche descendante (« top-down approach ») ou approche guidée par le modèle. Dans cette approche, on part d’un modèle générique pris dans une bibliothèque de modèles génériques et l’on adapte le modèle choisi aux informations recueillies auprès d’une source de connaissances[131]. Ces deux méthodes font appel à une étape de collecte des connaissances. Les méthodes de collecte sont diverses mais la méthode « historique » reste l’interview d’expert du domaine. Cette méthode implique de faire expliciter les connaissances par l’expert, pour les capturer et les interpréter. La formalisation des interviews permet de capturer des données qui sont moins bruitées et mieux structurées[131].

Table des matières

Listes des publications
1. Publications internationales à comités de lecture
2. Publications nationales à comités de lecture
Liste des abbréviations
GLOSSAIRE
Introduction
1. Contexte
2. Domaines de recherche
2.1 Informatique médicale
2.2 Ingénierie des connaissances
3. Organisation du mémoire
Chapitre 1: Evénement médicamenteux iatrogène et Erreur médicamenteuse
1. Introduction
2. Définitions
2.1 Evénements médicamenteux iatrogènes (EMI) – Adverse Drug Events (ADE)
2.2 Evénements médicamenteux iatrogènes inévitables – Adverse Drug Reactions (ADR)
2.3 Erreurs médicamenteuses – Medication errors (ME)
2.4 Interaction médicamenteuse (IAM) – drug-drug interaction (DDI)
3. Epidémiologie des erreurs médicamenteuses
4. Prévention des erreurs médicamenteuses par les systèmes informatiques
4.1 Principes généraux
4.2 Technologies disponibles
5. Synthèse
Chapitre 2 : Computerized Prescriber Order Entry et – Clinical decision support system 
1. Définitions
1.1 Système de prescription informatisée – Computerized Prescriber Order Entry (CPOE)
1.2 Systèmes d’aide à la décision médicale – Clinical decision support system (CDSS)
2. Place dans la prévention des EMI et des erreurs médicamenteuses
2.1 Domaines d’action des CPOE
2.2 Domaines d’application des CDSS
3. Impact des CPOE-CDSS sur les erreurs médicamenteuses
3.1 Impact des CPOE
3.2 Impact des CDSS
4. Synthèse
Chapitre 3 : Limites des CPOE-CDSS
1. Etat de l’art
1.1 Limites des CPOE
1.2 Limites des CDSS
1.3 Limites des CDSS : cas particulier des systèmes de détection des interactions médicamenteuses
2. Etude d’un cas : l’hôpital Robert Debré
2.1 L’hôpital Robert Debré et PCS®
2.2 Objectifs de l’étude
2.3 Méthodes
2.4 Résultats
2.5 Conclusion / discussion
3. Limites des CPOE / CDSS : synthèse
Chapitre 4 : Les systèmes de détection des interactions médicamenteuses
1. Etat de l’art
2. Problématique
2.1 Etat de l’art
2.2 Etude d’un cas
3. Définition de spécifications pour la mise en oeuvre d’un système de détection des interactions médicamenteuses
4. Conclusion
Chapitre 5 : Représentation des connaissances sur le médicament
1. Les sources de connaissances sur le médicament
1.1 Introduction
1.2 Les RCP : base de connaissances officielle sur le médicament en France
1.3 Le thésaurus des interactions médicamenteuses de l’AFSSAPS : base de connaissances officielle sur les IAM
1.4 Problématique
2. Représentation des connaissances : état de l’art
2.1 Définitions
2.2 Principes de construction d’une ontologie
2.3 L’extraction de connaissances à partir de textes
2.4 SYNTEX-UPERY
3. Représentation des connaissances sur le médicament : état de l’art
3.1 Modèle des « Contre-indications »
3.2 Modèle des « Indications »
3.3 Modèle de la « Pharmacocinétique »
3.4 Modèle du « Spectre d’activité des antibiotiques »
3.5 Synthèse des modèles réalisés
4. Représentation des connaissances sur les IAM
4.1 Introduction
4.2 Méthodes
4.3 Matériel
4.4 Résultats
4.5 Discussion / conclusion
Chapitre 6 : Acquisition des connaissances
1. Acquisition des connaissances : état de l’art
2. Acquisition des connaissances sur les guides de bonnes pratiques : état de l’art
2.1 OncoDoc
2.2 ASTI
3. Acquisition des connaissances sur les interactions médicamenteuses
3.1 Introduction
3.2 Matériel et méthodes
3.3 Résultats
3.4 Discussion / conclusion
Chapitre 7 : Utilisation des techniques du « data-mining »
1. Introduction
2. Hypothèse
3. Etude préliminaire
3.1 Objectifs
3.2 Matériel et méthodes
3.3 Résultats
4. Discussion
Chapitre 8 : Perspectives
1. Les limites
2. Les perspectives
2.1 Opérationnalisation informatique
2.2 Evaluation du caractère générique du modèle des interactions médicamenteuses
2.3 Evaluation et amélioration de la base de connaissances
2.4 Application des techniques du data-mining
Conclusion
Bibliographie

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