• Langue : Français
• Discipline : Pharmacie
• Identifiant : 2022ULILE110
• Type de thèse : Doctorat de pharmacie
• Date de soutenance : 30/07/2022

Résumé en langue originale

La lutte contre l'iatrogénie est aujourd'hui un enjeu de santé publique majeurs. Les systèmes d'aide à la décision médicale sont des outils intéressants pour sécuriser la prise en charge médicamenteuse dans les établissements de santé : ils peuvent contribuer à réduire les erreurs de prescription en assistant l’utilisateur dans l’analyse pharmaceutique via des alertes. L’objectif de ce travail est de proposer un processus d’élaboration et d’optimisation d’un jeu de règles alimentant un SADM d’analyse pharmaceutique, ainsi que d’évaluer la performance de ce jeu de règles. Dans un premier temps, des règles appartenant à la base Thériaque préexistante au sein du SADM ont été remaniées dans le but de réduire l’overalerting dont elles étaient responsables. Ensuite un jeu de règles expertes a été élaboré à partir de différentes sources, et un système de priorisation a été paramétré à partir d’une liste de médicaments à risque définie par des pharmaciens cliniciens. Une analyse rétrospective a ensuite été menée sur 6 mois de prescriptions dans l’établissement. La présence d’une intervention pharmaceutique a permis d’identifier les prescriptions présentant une problématique médicamenteuse. Le nombre d’alertes Thériaque a été réduit de 36,8% après remaniement de 48 règles. Les règles expertes créées étaient au nombre de 46. La Valeur Prédictive Positive (VPP) globale était de 1,1% pour les alertes expertes, 0,4% pour les alertes Thériaque et 0,4% pour le paramétrage de la priorisation. La sensibilité globale pour ces 3 approches était respectivement de 3,1%, 68% et 15,1%. Ces résultats reflètent la difficulté de trouver un équilibre entre une bonne sensibilité visant à détecter toutes les prescriptions problématiques au risque d’entraîner un overalerting, et une bonne VPP qui permet de cibler plus précisément celles-ci. Les 3 approches étudiées ici sont donc complémentaires, mais restent à améliorer. Les SADM offrent de nombreuses perspectives dans la sécurisation de la prise en charge médicamenteuse. Le développement de SADM offrant à leurs utilisateurs la possibilité de les paramétrer soulève de nombreux sujets d’optimisation, de partage, de veille scientifique. Le développement de l’IA ouvre de nouvelles perspectives potentiellement complémentaires dans l’évolution de ces systèmes.