Évaluer le fonctionnement et l’impact d’un système de recueil des évènements indésirables en anesthésie au cours des 18 premiers mois de mise en place, d’août 2006 à février 2008.

Étude rétrospective monocentrique.

Un dispositif informatique de déclaration est disponible en permanence sur l’Intranet de l’établissement. Un comité de suivi, associant médecins anesthésistes-réanimateurs, IADE et un ingénieur en gestion des risques, se réunit tous les deux mois. L’évaluation du système a porté sur le nombre d’évènements signalés, les caractéristiques des personnels à l’origine des déclarations, le type de dysfonctionnement relevé a priori ainsi que sur les réponses apportées. Les données numériques sont comparées par un test t de Student ou un test de X², avec un seuil alpha de significativité statistique de 0,05.

Cent quatre-vingt-cinq déclarations ont été enregistrées au cours des 18 premiers mois d’utilisation du système (1 % de l’activité). Le nombre de déclarations a diminué significativement au cours du temps, à activité comparable (p=0,02). Les déclarants sont des médecins anesthésistes-réanimateurs dans 86 % des cas, avec une implication hétérogène. Les problèmes transversaux à plusieurs services (identité, organisation des blocs opératoires) ont généré peu de réponses (67 %) comparativement aux problèmes spécifiques au service d’anesthésie (93 %) (p<0,001).

Malgré la facilité d’utilisation et la grande disponibilité du système, l’implication des professionnels reste très hétérogène, générant un biais de représentativité. Ce système a permis la mise en évidence de problèmes majeurs généraux à l’établissement (identité des patients), mais pour lesquels les moyens d’action restent limités.

This article summarizes functioning and results of anaesthesia adverse effects reporting system over its first 18 months, from August 2006 to February 2008.

Monocentric retrospective study.

Reporting system is available 24/24h, 7/7 to every employee with an individual password. A committee with anaesthesiologists, nurses and risk management engineer examines every notification by two months. We evaluated number of reports, type of reporter, type of dysfunction reported and solutions. Numerical data are compared with a Student t test or X² test. A p-value of less than 0.05g being considered as statistically significant.

One hundred and eighty-five reports were registered for the first 18 months (1% of anesthesia activity) with a slowdown with time (p=0.02). Eighty-six percent of the statements were made by anesthesiologists, but some physicians had never reported. Malfunctions shared between different services (identity, operating room organisation) are rarely solved (67%) compared to specific anesthesia problems (93%) (p<0.001).

The reporting system is simple and available but some professionals don’t declare, generating reporting bias. This network underlines major general dysfunctions (identity) but ways to solve are limited to date.