Pour optimiser le bon usage des médicaments, il convient de pouvoir disposer de méthodes de détection des prescriptions hors de leur autorisation de mise sur le marché (AMM), notamment en milieu hospitalier.

Étudier les performances de la détection des prescriptions hors AMM intrahospitalières chez les patients adultes par le codage classification internationale des maladies–10^è édition (CIM-10) des maladies utilisé dans le programme médical du système d’information (PMSI).

Toutes les données de prescriptions hospitalières des médicaments (excluant ceux inscrits sur la liste « en sus de la T2A » (tarification à l’activité), issues des dossiers informatisés de 108 séjours de patients adultes dans trois hôpitaux de l’Assistance publique des Hôpitaux de Paris disposant du module prescription du logiciel Orbis, ont été étudiées. Un comité d’adjudication a établi la référence du caractère AMM ou hors AMM des prescriptions à partir des informations contenues dans le dossier de chaque séjour. Les codages CIM-10 du PMSI des maladies de chaque séjour ont été confrontés aux codes CIM-10 attendus pour les indications AMM de chaque médicament prescrit, afin d’étudier leur performance de détection des prescriptions hors AMM.

Sur 1131 prescriptions analysables, 44 (3,9 %) ont été classées hors AMM par le comité d’adjudication. La sensibilité de la détection des prescriptions hors AMM par l’utilisation des codes CIM-10 a été de 87 (IC 95 % [0,73–0,96]) à 92 % (IC 95 % [0,79–0,98]) et la spécificité de 25 (IC 95 % [0,22–0,27]) à 41 % (IC 95 % [0,38–0,44]) selon le nombre de caractères des codes CIM-10 utilisables.

Le pourcentage de prescriptions hors AMM des médicaments intra GHS couramment utilisés en hospitalisation est apparu faible (3,9 %) mais leur détection semi-automatique par l’utilisation des codages CIM-10 s’avère possible avec une bonne sensibilité mais une mauvaise spécificité. Cette méthode pourrait être utilisée pour une première étape de détection des prescriptions hors AMM en la ciblant sur une classe pharmacologique ou une pathologie donnée.

Analysis of off-label prescriptions of medicines in hospital in adult patients and study of feasibility of their detection by use of international disease classification, 10th version (IDC-10 codes).

In order to improve the appropriate use of medicines, a method of detection of off label prescriptions, especially in hospitalised patients, should be available.

Evaluate the performance of the detection of off-label prescriptions in hospitalised patients by use of IDC-10 codes.

Data prescriptions (excluding those directly taken in charge by the national health care system), clinical history and biological results were extracted from Assistance publique des Hôpitaux de Paris (AP–HP) data-warehouse for 108 in-hospital adults patients’ journeys. An adjudication committee established the classification reference for the appropriate or off label drug prescriptions status after analysis of medical information for each patient. IDC-10 codification that is performed after every hospitalisation was crossed with those IDC-10 codes that were to be expected corresponding to the marketing authorisation labelling (section 4.1 of specifications of product characteristics [SPC]). Results of IDC-10 coding were compared to the reference for off label use identification.

Out of the 1131 analysed prescriptions, 44 (3.9%) were classified as off label by the adjudication committee. Sensitivity of detection by IDC-10 coding was 87 (95% CI [0.73–0.96]) to 92% (95% CI [0.79–0.98]) and specificity 25 (95% CI [0.22–0.27]) to 41% (95% CI [0.38–0.44]) according to the number of characters of ICD-10 that could be used.

Incidence of in-hospital off label use of drugs (restricted to within drug related groups prescriptions) appeared relatively low (3.9%). Its semi-automatic detection by IDC-10 coding appears feasible with a good sensitivity but a low specificity. Such method could be further assessed as a first step detection focusing on one pharmacological class or on one pathologic condition.