Il existe des erreurs médicamenteuses induites par l’informatisation de la prescription. Il est nécessaire de les identifier et de déterminer leurs causes pour sécuriser le circuit du médicament.

Ces erreurs ont été recueillies sur une période de quatre ans sur 425 lits informatisés. Une grille a été élaborée pour les coder. Le type, les causes, le délai de détection, les médicaments en cause et le taux de correction des erreurs ont été étudiés. Des causes racines ont été identifiées et des facteurs contributifs listés.

Sur 99 536 prescriptions analysées, 2636 erreurs induites par l’informatisation ont été recueillies (2,65 erreurs pour 100 ordonnances). Les erreurs les plus fréquentes étaient les omissions (31,49 %). La cause la plus représentée était la redondance (11,34 %). Les antibactériens étaient les plus souvent impliqués (224 erreurs). Le taux de correction était de 65,9 %. Trois causes racines ont été identifiées : (1) problème de paramétrage ; (2) mésusage ; (3) problème de conception. Et trois types de facteurs contributifs ont été détaillés : économiques, humains et techniques.

Trois types d’actions d’amélioration ont été identifiés : (1) paramétrage du progiciel ; (2) formation des utilisateurs ; (3) demandes d’évolution. Les facteurs contributifs doivent être connus pour maîtriser au mieux leurs risques. Certaines erreurs induites par l’informatisation peuvent mener à des effets indésirables graves pour le patient. Les identifier et les analyser permet de mettre en place des actions d’amélioration en vue de sécuriser la prescription.

Computerized physician order entry (CPOE) can generate medication errors. It is necessary to identify them and analyse their causes in order to secure the medication use system.

Errors were recorded during the pharmaceutical analysis of prescriptions over a period of 4 years on 425 beds. A code frame was provided. Errors were classified according to type, causes and time of detection. The most often drug implicated and the error correction rate were studied. Deep causes were determined and contributing factors were listed.

Among 99,536 prescriptions analyzed, 2636 errors were detected (2.65 errors per 100 orders analyzed). The most common error was omission (31.49%). The most represented cause was redundancy requirement (11.34%). Antibacterials were most commonly involved (224 errors). Exactly 65.9% of the prescriptions were modified by physicians. Three root causes were identified: (1) configuration issues; (2) misuse; (3) design problem. Three types of contributing factors have also been detailed: economic, human and technical factors.

Identifying root causes has targeted three types of improvement actions: (1) software settings; (2) training of users; (3) requests for improvements. Contributing factors have to be identified to control the generated risk. Some errors related to CPOE may lead to serious side effects for the patient. That is why it is necessary to identify these errors and analyze them in order to implement improvement actions and prevention to secure the prescription.