To report our experience of failure mode and effective analysis for high dose rate brachytherapy of gynaecological cancer carried out in our hospital.

Failure mode and effective analysis process described in AAPM TG 100 was followed: a multidisciplinary team consisting of two physicians, physicists, dosimetrists, a medical resident, a nurse, and a secretary was formed. A weekly meeting was held for four months. A process tree was created based on the overview of the entire process, with the main branches as follows: procedure in the operating room, patient imaging, contouring, treatment planning, machine quality assurance and treatment delivery. Each team member assigned the risk probability numbers based on the predefined scoring system. For a particular failure mode, if the risk probability number assigned by one member differed from the other, the highest risk probability number was taken into consideration.

The process tree consisted of 185 nodes, with risk probability numbers ranging from 1–220, with 77 possible failure modes. Four nodes were found with risk probability numbers greater than 200, which were considered for immediate process improvements. Twenty-four nodes were found to be with risk probability numbers ranging from 100 to 200. All 24 processes were considered for process improvement, out of which 12 were found effective and feasible, which includes failure nodes with high severity score at least 8. The processes with high-risk probability numbers (greater than 200) were reduced after the introduction of process improvements. For the other processes, standard procedures were modified. The common causes of failure, were found to be due to lack of attention, human error and work pressure.

Failure mode and effective analysis is a useful tool that uses a systematic approach for quality management of a specific process.

Cet article a pour objectif de rapporter l’expérience d’analyse des modes de défaillance et de leurs effets mise en place dans notre hôpital lors de la curiethérapie de haut débit de dose des cancers gynécologiques.

Le procédé d’analyse des modes de défaillance décrit dans le rapport de l’American Association of Physicists in Medicine TG 100 a été suivi : une équipe multidisciplinaire a été constituée, consistant en deux médecins, des physiciens, des dosimétristes, un interne de médecine, un(e) infirmièr(e) et un(e) secrétaire. Une réunion hebdomadaire s’est tenue pendant quatre mois. Un arbre de processus a été créé à partir de l’étude du procédé complet, avec les branches principales comme suit: procédure dans le bloc opératoire, imagerie du patient, délinéation, planification, assurance de qualité de la machine, et réalisation du traitement. Chaque membre de l’équipe attribuait un nombre de priorité du risque, défini sur un système de score prédéfini. Pour un mode d’échec particulier, si le nombre de priorité du risque attribué par deux membres de l’équipe différait, le score le plus élevé était pris en considération.

L’arbre de processus a consisté en 185 nœuds, avec des nombres de priorité du risque compris entre 1 et 220 et 77 modes de défaillance possibles. Quatre modes de défaillance ont été retrouvés avec un nombre de priorité du risque supérieur à 200, lesquels étaient considérés pour un processus d’amélioration immédiate. Vingt-quatre modes de défaillance présentaient des nombres de priorité du risque compris entre 100 et 200. Ces 24 modes de défaillance ont été considérés pour des améliorations du processus, parmi lesquels 12 ont été montrés comme faisables et efficaces, incluant des modes de défaillance avec un score de sévérité d’au moins 8. Les modes de défaillance avec des nombres de priorité du risque élevés (supérieur à 200) ont été diminués après l’introduction d’un processus d’amélioration. Pour les autres modes de défaillance, les procédés standard ont été modifiés. Les causes fréquentes de défaillances étaient principalement dues à un défaut d’attention, une erreur humaine, ou une pression de travail.

L’analyse des modes de défaillance est un outil utile qui repose sur une approche systématique de management de la qualité d’un processus spécifique.