Évaluation de l’impact d’une mise à niveau du système de détection des interactions médicamenteuses dans un centre tertiaire
Mots-clés :
Systèmes d’information, interactions médicamenteuses, detectionRésumé
Résumé
Objectif : Il s’agit d’une étude descriptive pré-post intégration d’une nouvelle banque de données d’interactions médicamenteuses en établissement de santé.
Mise en contexte : Il existe de nombreux produits informatiques permettant la détection d’interactions médicamenteuses. Il existe peu de données probantes sur l’intégration de ces données aux systèmes informatiques utilisés.
Résultats : À partir de l’outil retenu (Lexi-interactMD), nous avons généré des tables compatibles sous forme de fichier XML (eXtended Markup Language) que nous avons importées dans notre progiciel pharmacie (GespharX8). Nous avons introduit au 6 septembre 2006 un total de 14696 associations d’interactions médicamenteuses, soit plus de trois fois le nombre codé avec l’ancienne méthode en phase pré. On note une augmentation de 36,8 % d’interactions détectées en post avec l’utilisation de la nouvelle banque de données, soit une interaction détectée par 59 transactions informatiques. Enfin, on note un profil de satisfaction favorable des pharmaciens selon un questionnaire auto administré.
Conclusion : Cette étude décrit une démarche d’intégration et de mise à niveau de la pratique de détection des interactions médicamenteuses en établissement de santé.
Abstract
Objective: This is a descriptive study designed to assess pre- and post integration of a database of drug interactions in health care establishments.
Context: There are many computer applications enabling the detection of drug interactions. Yet few data exist on the integration of these data into the information systems in use.
Results: Using the Lexi-interact tool, we generated XML (eXtended Markup Language) compatible tables that were imported into our pharmacy software package (GespharX8). A total of 14696 drug interaction combinations were introduced on September 6, 2006, more than three times the number coded with the former method in the pre phase. With the use of the new database, a 36.8% increase in interactions was detected in the post phase, an interaction detected by 59 computer transactions. Finally, through the use of a self-administered questionnaire, we noted a favourable pharmacist satisfaction profile.
Conclusion: This study describes an initiative with regard to integrating and updating the practice of detecting drug interactions in health care establishments.
Key words: Information systems; drug interactions; detection.
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