Muething S., Conway P., Kloppenborg E., Shoettker P., Seid M., Kotagal U., Identifying causes of adverse events detected by an automated trigger tool through in-depth analysis, Qual Saf Health Care 2010;19:435-439
Analyse des dossiers informatisés des patients à partir de formules ayant une grande chance de ramener des EIG (par exemple Naloxone prescrite pour contre carrer un surdosage d’opiacé, ou bolus de glucose pour corriger une hypoglycémie chez un malade sous insuline). Ces formules de tests sont établis avec les médecins, et varient d’un service à un autre.
Sur les deux exemples donnés ci-dessus (Naloxone, Bolus de glucose) le système a ramené 30 évènements indésirables liés à l’insuline et 34 liés aux morphiniques. Ces résultats permettent après de sortir les dossiers et de les staffer pour mieux comprendre les raisons et les circonstances, et détecter les variations de pratiques dans le service, y compris les patients comme contributeurs à leur propre problème.
Un système prometteur mais qui nécessite d’abord d’avoir un dossier informatisé assez sophistiqué pour prendre toutes les prescriptions et la biologie en ligne.