• Langue : Français
• Discipline : Pharmacie hospitalière
• Identifiant : 2019LILUE074
• Type de thèse : Doctorat de pharmacie
• Date de soutenance : 07/06/2019

Résumé en langue originale

Contexte : Les hyperkaliémies iatrogènes sont des évènements fréquents et graves chez les personnes âgées. La prévention des évènements iatrogènes passe habituellement par la détection des prescriptions inappropriées, mais elle n’est pas suffisante pour prévenir tous les effets indésirables médicamenteux. La détection de situations à risque combinant les facteurs précipitants et les médicaments ne sont pas décrits dans la littérature. L’objectif de cette étude est d’identifier des profils à risque d’hyperkaliémie iatrogène chez les personnes âgées hospitalisées pour mieux les prévenir. Méthode : A partir d’une étude pilote réalisée sur les hyperkaliémies iatrogènes chez les personnes âgées hospitalisées (N = 379), une analyse des correspondances multiples (ACM) ainsi qu’une classification hiérarchique sur composantes principales (CHCP) seront réalisées. La CHCP permettra de définir un nombre de clusters créant ainsi des profils à risque d’hyperkaliémie. Une validation interne de ces profils sera réalisée sur la base de données source (N = 471) pour étudier la sensibilité et la spécificité des profils. Résultats : Parmi les hyperkaliémies iatrogènes (N = 379), 4 clusters sont définis par la CHCP. La validation interne des profils à risque montre que ces profils détectent peu ces situations à risque et sont donc peu spécifiques. Une analyse de sensibilité montre que jouer sur les facteurs de risque permet d’identifier des règles soit très spécifiques (mais trop larges) soit très sensibles (mais détectant peu de cas, au risque de passer à côté de situations à risque). Conclusion : La détection des hyperkaliémies iatrogènes par la création de profils à risque en règles à implémenter dans un système d’aide à la décision clinique semble novatrice mais reste compliquée.