What are the key risk factors for drug-related problems in Emergency Departments? A multinational modified Delphi study

Résumé technique : Principaux facteurs de risque de problèmes liés aux médicaments dans les services d'urgence

Énoncé du problème
Les problèmes liés aux médicaments (PLM) représentent un défi de santé publique majeur, contribuant à une morbidité et une mortalité substantielles, avec jusqu'à 16,6 % des admissions hospitalières liées à des événements indésirables et environ 10 % spécifiquement liés aux médicaments. Dans les services d'urgence (SU), l'identification précoce des patients présentant un risque élevé de PLM est critique pour une intervention ciblée. Cependant, les modèles prédictifs existants reposent souvent sur des preuves de faible niveau ou utilisent des points de données qui ne sont pas immédiatement disponibles en pratique clinique réelle, ce qui limite leur utilité. De plus, l'absence de couverture pharmacologique 24 heures sur 24 dans la plupart des services d'urgence nécessite des outils de priorisation efficaces pour allouer de manière optimale les ressources pharmaceutiques limitées. Actuellement, les cliniciens s'appuient sur des processus variables, dépendants de l'expérience, pour identifier les patients nécessitant une revue de médication, ce qui met en évidence l'absence d'outils de dépistage structurés et basés sur un consensus.

Méthodologie
Cette étude a employé une méthode Delphi modifiée, multinationale et multidisciplinaire, spécifiquement la méthode de pertinence RAND/UCLA, afin d'établir un consensus d'experts. Le panel était composé de 51 professionnels de santé, incluant des pharmaciens hospitaliers, des médecins, des infirmiers et des travailleurs sociaux, provenant principalement d'Espagne, avec une représentation supplémentaire de l'Australie et des États-Unis.

L'étude s'est déroulée selon les étapes suivantes :

1. Consultation ouverte : Une liste initiale de 33 facteurs de risque de PLM, dérivée de la littérature et de l'expérience d'experts, a été présentée aux participants. Au cours de cette phase, le panel a ajouté 22 nouveaux facteurs, en a modifié 1 et en a exclu 2, aboutissant à une liste finale de 53 facteurs classés par situation clinique, caractéristiques du patient et caractéristiques du traitement chronique.
2. Cycles Delphi : Deux cycles d'évaluation itératifs ont été menés. Les participants ont évalué chaque facteur selon trois dimensions en utilisant une échelle de Likert de 10 points ou une réponse binaire :
   • Pertinence/Preuve scientifique (1 = très faible, 10 = très élevée).
   • Disponibilité des données en temps réel (Oui/Non).
   • Facilité de récupération des données en pratique clinique (1 = très difficile, 10 = très facile).
3. Analyse du consensus : Le consensus a été déterminé en utilisant les critères RAND/UCLA, en comparant l'écart interpercentile (IPR) par rapport à l'IPR ajusté pour la symétrie (IPRAS). Les facteurs ont été classés comme « Appropriés » (médiane > 6), « Incertains » (médiane 4–6) ou « Inappropriés » (médiane < 4). Le désaccord a été défini par un IPR supérieur à l'IPRAS.

Résultats clés
Suite à la consultation ouverte et aux deux cycles Delphi (avec des taux de participation de 84 % au cycle 1 et 78 % au cycle 2), l'étude a produit les résultats suivants concernant les 53 facteurs évalués :

• Classification : Un seul facteur, le « statut d'emploi », a été classé comme inapproprié (médiane de 3). Sept facteurs ont été classés comme incertains, notamment les demandes d'intervention non chirurgicale, le mode de transport, le genre, l'assurance privée, le moment de la visite en soins primaires, le moment de la consultation spécialisée et l'indice de masse corporelle.
• Désaccord : Un désaccord significatif a été observé concernant 21 facteurs, indiquant un manque de consensus sur leur valeur prédictive ou la disponibilité des données.
• Facteurs à haute pertinence : Les facteurs identifiés comme les plus pertinents (appropriés) comprenaient l'administration de médicaments préhospitaliers à haut risque, les demandes d'intervention du pharmacien et l'utilisation de médicaments chroniques identifiée par les critères STOPP (Screening Tool of Older Persons' Prescriptions). D'autres candidats robustes incluaient le nombre de médicaments chroniques, l'insuffisance rénale et la polypharmacie avec multimorbidité.
• Disponibilité des données : L'étude a mis en évidence la variabilité de la perception de la disponibilité en temps réel et de la facilité de récupération des données pour certains facteurs, ce qui est crucial pour l'intégration des outils de dépistage dans les dossiers de santé électroniques.

Signification et revendications
Les auteurs positionnent cette étude comme une étape fondamentale plutôt que comme une validation définitive. La contribution principale est la génération d'un ensemble de facteurs de risque candidats dérivés du consensus, pouvant orienter le développement d'outils de dépistage pour prioriser les soins pharmaceutiques dans les services d'urgence.

L'article affirme que :

• Développement d'outils : Ces facteurs de consensus peuvent soutenir la création d'outils de dépistage pour aider les pharmaciens des services d'urgence à prioriser les patients pour les revues de médication.
• Faisabilité de la mise en œuvre : En évaluant la disponibilité des données en temps réel et la facilité de récupération, l'étude aborde les barrières pratiques à l'intégration des outils de priorisation dans les flux de travail routiniers des urgences et les dossiers de santé électroniques.
• Allocation des ressources : Les conclusions visent à faciliter l'identification plus précoce des PLM et une allocation plus efficace des ressources pharmaceutiques limitées.

Les auteurs déclarent explicitement que ces résultats doivent être considérés comme une base pour le développement de modèles plutôt que comme une règle de prédiction validée. Ils soulignent la nécessité d'une validation multicentrique prospective pour évaluer la performance prédictive, l'utilité clinique et l'impact réel sur la sécurité des médicaments et l'allocation des ressources. L'étude reconnaît des limites, notamment la fatigue potentielle due à l'extension de la liste des facteurs, l'ambiguïté de l'interprétation de la disponibilité des données et le recours à l'opinion d'experts plutôt qu'à des données empiriques prospectives.