Optimisation médicamenteuse grâce aux aides électroniques à la décision
Numérisation Médecine interne générale
PROJETS DU PROGRAMME NATIONAL DE RECHERCHE 74 «SMARTER HEALTH CARE»

Optimisation médicamenteuse grâce aux aides électroniques à la décision

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Numérisation Médecine interne générale
Katharina Tabea Jungoa
Autres auteurs
Anna-Katharina Ansorga, Carmen Floriania, Zsofia Rozsnyaia, Nathalie Schwaba,b, Michael Bagattinic, Sven Trelled, Matthias Schwenkglenkse,f,g, Nicolas Rodondia,b, Sven Streita
Édition
2024/07
DOI:
https://doi.org/10.4414/phc-f.2024.1426638252
Prim Hosp Care Med Int Gen. 2024;24(07):192-194
Affiliations
a Institute of Primary Health Care (BIHAM), University of Bern, Bern, Switzerland
b Department of General Internal Medicine, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland
c mfe Haus and Kinderärzte Schweiz, Bern, Switzerland
d CTU Bern, University of Bern, Bern, Switzerland
e Institute of Pharmaceutical Medicine (ECPM), University of Basel, Basel, Switzerland
f Epidemiology, Biostatistics and Prevention Institute (EBPI), University of Zurich, Zurich, Switzerland
g Health Economics Facility, Department of Public Health, University of Basel, Basel, Switzerland

Publié le 03.07.2024

Les aides électroniques à la décision permettent-elles aux médecins de famille d’optimiser le traitement médicamenteux des patientes et patients âgés exposés à la polypharmacie et la multimorbidité? Le Fonds national suisse a soutenu notre équipe de recherche dans l’examen de cette question. Le présent article résume, pour les collègues, les principaux résultats de l’étude OPTICA.

Le défi de la polypharmacie inappropriée

Les patientes et patients souffrant de plusieurs maladies chroniques (multimorbidité [1]) prennent souvent cinq médicaments ou plus (polypharmacie [2]). Ils sont exposés à un risque substantiel de polypharmacie inappropriée. La polypharmacie inappropriée est largement répandue chez les personnes âgées et est l’une des principales causes de dommages générés par le système de santé [3, 4]. Elle est associée à des complications telles que des interactions médicamenteuses indésirables et des chutes [5–8]. Les risques concrets incluent notamment la prescription de médicaments pour lesquels les dommages potentiels dépassent le bénéfice, le surdosage de médicaments ou l’absence de prescription de médicaments indispensables [9–12]. Cela souligne la nécessité de réduire la polypharmacie inappropriée.
La médecine de famille, qui est habituellement caractérisées par des relations de longue date entre les patientes et patients et les médecins de famille, constitue un environnement idéal pour les interventions visant l’optimisation médicamenteuse. Leur mise en œuvre est toutefois complexe et longue. Les interventions d’optimisation médicamenteuse peuvent par exemple être réalisées à l’aide des critères dits STOPP («Screening Tool of Older Persons’ potentially inappropriate Prescription») et START («Screening Tool to Alert doctors to the Right Treatment»), capables de soutenir les personnes établissant les prescriptions [13, 14]. Actuellement, l’état de l’évidence scientifique concernant de telles interventions est néanmoins incertain [15–17].

Le fort potentiel des aides électroniques à la décision pour l’optimisation médicamenteuse

Les aides électroniques à la décision basées sur les critères STOPP/START constituent une approche prometteuse à utiliser dans le contexte de la numérisation. Ces outils incluent notamment l’assistant STRIP («Systematic Tool to Reduce Inappropriate Prescribing») qui, en plus d’identifier un potentiel usage excessif, insuffisant ou erroné des médicaments, émet aussi des recommandations sur les interactions médicamenteuses et sur adaption de la dose des substances [18–20]. Ces dernières années, de plus en plus d’aides électroniques à la décision ont été testées. Par ailleurs, deux études cliniques ont testé une aide électronique à la décision basée sur les critères STOPP/START. Les études ont montré qu’aucune détérioration de l’état de santé ne survenait après l’arrêt d’un traitement médicamenteux inapproprié [24, 25]. Il manque toutefois des conclusions scientifiques dans le domaine de la médecine de famille.

L’étude OPTICA

L’étude OPTICA («Optimizing PharmacoTherapy In the Multimorbid Elderly in Primary CAre: the OPTICA Trial») a examiné si une aide électronique à la décision pour les médecins de famille pouvait contribuer à une amélioration de la médication [26, 27]. L’étude a étudié l’efficacité de l’assistant STRIP pour l’optimisation médicamenteuse. La polypharmacie des patientes et patients a été évaluée à l’aide du «Medication Appropriateness Index» (MAI) et de l’«Assessments of Underutilization» (AOU) [28–30]. Le MAI permettait de déterminer le caractère approprié de tous les médicaments de longue durée des patientes et patients, et l’AOU de contrôler si ces personnes recevaient un traitement médicamenteux adéquat pour chaque diagnostic chronique. Par ailleurs, l'emploi de ces aides à la décision dans les cabinets de médecine de famille et le rapport coût-efficacité ont été examinés dans le cadre d'une étude qualitative et au moyen d'analyses économiques.
43 médecins de famille et 323 patientes et patients ont participé a l'étude OPTICA et ont été assignés soit au groupe d’intervention, soit au groupe témoin [31]. La randomisation a eu lieu au niveau des médecins de famille. 21 médecins de famille comptant 160 patientes et patients ont été assignés au groupe d’intervention et 22 médecins de famille comptant 163 patientes et patients au groupe témoin. Les participants de l'étude sont des personnes âgées de ≥65 ans qui présentaient au moins trois maladies chroniques et prenaient régulièrement un minimum de cinq médicaments. Les médecins du groupe d’intervention ont mené une intervention d’optimisation médicamenteuse en se basant sur l’aide électronique à la décision, l’assistant STRIP. Il a ensuite été décidé avec les patientes et patients si les modifications de la médication proposées par l’aide électronique à la décision devaient être acceptées ou non. Dans le groupe témoin, le traitement médicamenteux en cours des patientes et patients a été poursuivi comme prévu (= traitement standard).
Après six et douze mois, le caractère approprié des médicaments prescrits, le recours à des prestations de santé (p. ex. le nombre de séjours hospitaliers, de consultations de médecine de famille, de visites aux urgences, etc.), la fréquence des chutes, la qualité de vie et les coûts des deux groupes ont été comparés. Par ailleurs, on a examiné, au moyen d’une combinaison de méthodes qualitatives et quantitatives, quels facteurs favorisaient ou empêchaient l’utilisation d’une telle aide électronique à la décision dans les cabinets. Une partie des données, p. ex. les Patient-Reported Outcomes tels que la qualité de vie, ont été collectées par téléphone auprès des patientes et patients ou de leurs proches. Les diagnostics, les médicaments et les paramètres vitaux des patientes et patients ont été collectées par le biais du projet FIRE (collecte électronique de données dans les cabinets de médecine de famille à des fins de recherche) de l’Université de Zurich [32]. Des patientes et patients ont été inclus dans l’étude entre janvier 2019 et février 2020. Le dernier suivi après douze mois a été réalisé en février 2021.
Pendant toute la durée de l’étude, nous avons essayé d’intégrer autant que possible la participation de l’étude au quotidien pratique. Les médecins de famille ont été recrutés lors de visites au cabinet, et, dans certains cas, la participation du cabinet au projet FIRE a été directement organisée. Cela a donné un coup de pouce au projet FIRE, en particulier dans le canton de Berne. L’étroite collaboration avec le projet FIRE a permis d’exploiter les données issues des dossiers électroniques de patientes et patients à plusieurs niveaux: d’une part, pour l’aide électronique à la décision et, d’autre part, pour l’examen des critères d’évaluation de l’étude.

Le caractère approprié des prescriptions après 12 mois

Les résultats de l’étude OPTICA ont montré que, une recommandation de prescription par patiente ou patient du groupe d’intervention avait en moyenne été mise en pratique. Chez 59% des patientes et patients du groupe d’intervention, au moins une recommandation avait été appliquée. Toutefois, les résultats montrent aussi que, dans le groupe d’intervention, l’utilisation de l’aide électronique à la décision n’avait entraîné aucune amélioration des prescriptions médicamenteuses inappropriées, ni de réduire les prescriptions de médicaments manquantes [27]. De même, nous n’avons noté aucune différence statistiquement significative entre les groupes concernant les critères d’évaluation secondaires de l’étude, tels que le nombre de chutes et de fractures osseuses. L’intervention était sûre pour les patientes et patients, comme l’indique le fait que les critères d’évaluation de la sécurité (par exemple les hospitalisations imprévues, les cas de décès et les visites aux urgences) ne se différenciaient pas entre les deux groupes.

Divers obstacles d’implémentation

Les interviews avec les médecins de famille du groupe d’intervention ont montré qu’ils trouvaient l’assistant STRIP en principe utile. Plus particulièrement, le fait que l’aide électronique à la décision soit capable d’émettre une recommandation de prescription à partir de données du cabinet (p. ex. sur la fonction rénale) a été jugé positif. Nos résultats ont toutefois montré que l’investissement en temps des médecins de famille pour l’implémentation du logiciel et l’utilisation de l’assistant STRIP avait été considéré comme étant important, ce qui pourrait avoir limité la mise en pratique de l’intervention d’optimisation médicamenteuse. Une partie des médecins de famille ont rapporté des difficultés à connecter leurs propres données avec FIRE pour les rendre accessibles à l’assistant STRIP. Dans ces cas, l’utilisation de l’aide électronique à la décision a nécessité une préparation chronophage.

Amélioration de la qualité de vie et réduction des coûts

L’analyse du rapport coût-efficacité, réalisée parallèlement à l’étude OPTICA, a montré une réduction des coûts de santé de CHF 1857 (intervalle de confiance à 95%: CHF -3620 à -93) ainsi qu’une augmentation des années de vie ajustées sur la qualité («quality adjusted life years», QALYs) de 0,026 sur un an (intervalle de confiance à 95%: 0,013 à 0,040) [34]. Cela signifie que l’intervention a conduit à la fois une réduction des coûts et à une amélioration de la qualité de vie, et était ainsi supérieure au traitement standard, du moins sur ce point. Plus particulièrement, les coûts d’hospitalisation, de soins à domicile et de physiothérapie étaient plus faibles dans le groupe d’intervention que dans le groupe témoin.

L’avenir des aides électroniques à la décision pour l’optimisation médicamenteuse

Les résultats de l’étude OPTICA mettent en évidence que les études cliniques randomisées dans le domaine de la médecine de famille sur le thème de l’optimisation médicamenteuse chez les personnes âgées exposées à la multimorbidité et la polypharmacie sont possibles en Suisse. De même, il était en grande partie possible d’exploiter de manière intelligente les données présentes dans les systèmes des cabinets grâce à FIRE. Les médecins de famille ont trouvé les recommandations d’optimisation médicamenteuse utiles. Bien qu’ils aient parfois mis en pratique ces recommandations, aucune amélioration du caractère approprié des prescriptions n’a été constatée dans le groupe d’intervention. Toutefois, les analyses économiques sanitaires ont montré une réduction des coûts ainsi qu’une augmentation des années de vie ajustées en fonction de la qualité dans le groupe d’intervention. Malgré la préparation méticuleuse de l’étude, il reste à surmonter les obstacles d’implémentation encore présents lors de l’emploi d’aides électroniques à la décision, de sorte qu’à l’avenir, une utilisation plus large et plus facile de ces outils soit possible dans les cabinets de médecine de famille.

Série: Projets du Programme national de recherche 74 «Smarter Health Care»

Le présent texte décrit les résultats de l'étude OPTICA, qui a été financée et réalisée dans le cadre du PNR 74. L’objectif de ce programme du Fonds national suisse comportant 34 projets soutenus est de poser les bases scientifiques pour des soins de santé de qualité, durables et «intelligents» en Suisse.
Informations: https://www.nfp74.ch/fr/3R0qxh8zc3RXcvXm/projet/projet-streit
Dr. phil. Katharina Jungo
Berner Institut für Hausarztmedizin
katharina.jungo[at]protonmail.com
1 Johnston MC, Crilly M, Black C, Prescott GJ, Mercer SW. Defining and measuring multimorbidity: a systematic review of systematic reviews. Eur J Public Health. 2019 Feb;29(1):182–9.
2 Masnoon N, Shakib S, Kalisch-Ellett L, Caughey GE. What is polypharmacy? A systematic review of definitions. BMC geriatrics. 2017;17. https://doi.org/10.1186/s12877-017-0621-2.
3 Thomas RE, Thomas BC. A Systematic Review of Studies of the STOPP/START 2015 and American Geriatric Society Beers 2015 Criteria in Patients ≥65 Years. Curr Aging Sci. 2019;12(2):121–54.
4 Maher RL, Hanlon J, Hajjar ER. Clinical consequences of polypharmacy in elderly. Expert Opinion on Drug Safety. 2014/01/01 2014;13(1):57–65. https://doi.org/10.1517/14740338.2013.827660.
5 Xing XX, Zhu C, Liang HY, Wang K, Chu YQ, Zhao LB, et al. Associations Between Potentially Inappropriate Medications and Adverse Health Outcomes in the Elderly: A Systematic Review and Meta-analysis. Ann Pharmacother. 2019 Oct;53(10):1005–19.
6 Davies LE, Spiers G, Kingston A, Todd A, Adamson J, Hanratty B. Adverse Outcomes of Polypharmacy in Older People: Systematic Review of Reviews. J Am Med Dir Assoc. 2020 Feb;21(2):181–7.
7 Mekonnen AB, Redley B, de Courten B, Manias E. Potentially inappropriate prescribing and its associations with health-related and system-related outcomes in hospitalised older adults: A systematic review and meta-analysis. Br J Clin Pharmacol. 2021 Nov;87(11):4150–72.
8 Liew TM, Lee CS, Goh Shawn KL, Chang ZY. Potentially Inappropriate Prescribing Among Older Persons: A Meta-Analysis of Observational Studies. Ann Fam Med. 2019 May;17(3):257–66.
9 Nothelle SK, Sharma R, Oakes A, Jackson M, Segal JB. Factors associated with potentially inappropriate medication use in community-dwelling older adults in the United States: a systematic review. Int J Pharm Pract. 2019 Oct;27(5):408–23.
10 Tian F, Chen Z, Wu J. Prevalence of Polypharmacy and Potentially Inappropriate Medications Use in Elderly Chinese Patients: A Systematic Review and Meta-Analysis. Front Pharmacol. 2022 Jun;13:862561.
11 Tommelein E, Mehuys E, Petrovic M, Somers A, Colin P, Boussery K. Potentially inappropriate prescribing in community-dwelling older people across Europe: a systematic literature review. Eur J Clin Pharmacol. 2015 Dec;71(12):1415–27.
12 Kuijpers MA, van Marum RJ, Egberts AC, Jansen PA; OLDY (OLd people Drugs & dYsregulations) Study Group. Relationship between polypharmacy and underprescribing. Br J Clin Pharmacol. 2008 Jan;65(1):130–3.
13 O’Mahony D, O’Sullivan D, Byrne S, O’Connor MN, Ryan C, Gallagher P. STOPP/START criteria for potentially inappropriate prescribing in older people: version 2. Age Ageing. 2015 Mar;44(2):213–8.
14 Gallagher P, Ryan C, Byrne S, Kennedy J, O’Mahony D. STOPP (Screening Tool of Older Person’s Prescriptions) and START (Screening Tool to Alert doctors to Right Treatment). Consensus validation. Int J Clin Pharmacol Ther. 2008 Feb;46(2):72–83.
15 Faulkner L, Hughes CM, Barry HE. Interventions to improve medicines optimisation in older people with frailty in primary care: a systematic review. Int J Pharm Pract. 2022 Aug;30(4):297–304.
16 Saeed D, Carter G, Parsons C. Interventions to improve medicines optimisation in frail older patients in secondary and acute care settings: a systematic review of randomised controlled trials and non-randomised studies. Int J Clin Pharm. 2022 Feb;44(1):15–26.
17 Rankin A, Cadogan CA, Patterson SM, Kerse N, Cardwell CR, Bradley MC, et al. Interventions to improve the appropriate use of polypharmacy for older people. Cochrane Database Syst Rev. 2018 Sep;9(9):CD008165. https://doi.org/10.1002/14651858.CD008165.pub4.
18 Drenth-van Maanen AC, Leendertse AJ, Jansen PA, Knol W, Keijsers CJ, Meulendijk MC, et al. The Systematic Tool to Reduce Inappropriate Prescribing (STRIP): combining implicit and explicit prescribing tools to improve appropriate prescribing. J Eval Clin Pract. 2018 Apr;24(2):317–22.
19 Meulendijk MC, Spruit MR, Drenth-van Maanen AC, Numans ME, Brinkkemper S, Jansen PA, et al. Computerized Decision Support Improves Medication Review Effectiveness: An Experiment Evaluating the STRIP Assistant’s Usability. Drugs Aging. 2015 Jun;32(6):495–503.
20 Meulendijk MC, Spruit MR, Willeboordse F, Numans ME, Brinkkemper S, Knol W, et al. Efficiency of Clinical Decision Support Systems Improves with Experience. J Med Syst. 2016 Apr;40(4):76.
21 Kempen TG, Bertilsson M, Hadziosmanovic N, Lindner KJ, Melhus H, Nielsen EI, et al. Effects of Hospital-Based Comprehensive Medication Reviews Including Postdischarge Follow-up on Older Patients’ Use of Health Care: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open. 2021 Apr;4(4):e216303–216303.
22 McDonald EG, Wu PE, Rashidi B, Wilson MG, Bortolussi-Courval É, Atique A, et al. The MedSafer Study-Electronic Decision Support for Deprescribing in Hospitalized Older Adults: A Cluster Randomized Clinical Trial. JAMA Intern Med. 2022 Mar;182(3):265–73.
23 Rieckert A, Reeves D, Altiner A, Drewelow E, Esmail A, Flamm M, et al. Use of an electronic decision support tool to reduce polypharmacy in elderly people with chronic diseases: cluster randomised controlled trial. BMJ. 2020 Jun;369:m1822.
24 Blum MR, Sallevelt BT, Spinewine A, O’Mahony D, Moutzouri E, Feller M, et al. Optimizing Therapy to Prevent Avoidable Hospital Admissions in Multimorbid Older Adults (OPERAM): cluster randomised controlled trial. BMJ. 2021 Jul;374(1585):n1585.
25 O’Mahony D, Gudmundsson A, Soiza RL, Petrovic M, Cruz-Jentoft AJ, Cherubini A, et al. Prevention of adverse drug reactions in hospitalized older patients with multi-morbidity and polypharmacy: the SENATOR* randomized controlled clinical trial. Age Ageing. 2020 Jul;49(4):605–14.
26 Jungo KT, Rozsnyai Z, Mantelli S, Floriani C, Löwe AL, Lindemann F, et al. ‘Optimising PharmacoTherapy In the multimorbid elderly in primary CAre’ (OPTICA) to improve medication appropriateness: study protocol of a cluster randomised controlled trial. BMJ Open. 2019 Sep;9(9):e031080.
27 Jungo KT, Ansorg AK, Floriani C, Rozsnyai Z, Schwab N, Meier R, et al. Optimising prescribing in older adults with multimorbidity and polypharmacy in primary care (OPTICA): cluster randomised clinical trial. BMJ. 2023 May;381:e074054.
28 Samsa GP, Hanlon JT, Schmader KE, Weinberger M, Clipp EC, Uttech KM, et al. A summated score for the medication appropriateness index: development and assessment of clinimetric properties including content validity. J Clin Epidemiol. 1994 Aug;47(8):891–6.
29 Hanlon JT, Schmader KE, Samsa GP, Weinberger M, Uttech KM, Lewis IK, et al. A method for assessing drug therapy appropriateness. J Clin Epidemiol. 1992 Oct;45(10):1045–51.
30 Hanlon JT, Schmader KE, Ruby CM, Weinberger M. Suboptimal prescribing in older inpatients and outpatients. J Am Geriatr Soc. 2001 Feb;49(2):200–9.
31 Jungo KT, Meier R, Valeri F, et al. Baseline characteristics and comparability of older multimorbid patients with polypharmacy and general practitioners participating in a randomized controlled primary care trial. BMC Family Practice. 2021/06/22 2021;22(1):123. https://doi.org/10.1186/s12875-021-01488-8.
32 Chmiel C, Bhend H, Senn O, Zoller M, Rosemann T; FIRE study-group. The FIRE project: a milestone for research in primary care in Switzerland. Swiss Med Wkly. 2011 Jan;140:w13142.
33 Jungo KT, Deml MJ, Schalbetter F, Moor J, Feller M, Lüthold RV, et al. A mixed methods analysis of the medication review intervention centered around the use of the ‘Systematic Tool to Reduce Inappropriate Prescribing’ Assistant (STRIPA) in Swiss primary care practices. BMC Health Serv Res. 2024 Mar;24(1):350.
34 Jungo KT, Salari P, Meier R, et al. Cost-effectiveness of a medication review intervention for general practitioners and their multimorbid older patients with polypharmacy: Analysis of data from the OPTICA trial. Socio-Economic Planning Sciences. 2024/02/02/ 2024:101837. https://doi.org/10.1016/j.seps.2024.101837.
Remerciements
Cette étude n’aurait pas été possible sans l’aide des patientes et patients et de nos collègues en médecine de famille. Nous remercions Sarah Singer, Raphaël Tièche, Blumenthal René, Reto Cadisch, Dräyer Jürg, Gregor Dufner, Daniel Ess, Patrick Fluri, Michael Fluri, Bruno Frey, Jérôme Gauthey, Bettina Gujer, Peter Gürber, Vinzenz Hebeisen, Christoph Herkommer, Christoph Hurni, Samuel Jordi, Eva Kaiser-Pfirrmann, Beat Köstner-Mösching, Joachim Maier, Christian Mortier, Véronique Rigamonti, Markus Robustelli, Jörg Rohrer, Heinrich Rosner, Eva Schneider, Karin Stadelmann, Alois Steinegger, Othmar Suter, Christoph Trachsel, Luzius von Rechenberg, Michael Waber, Matthias Wildbolz, Simone Affolter, Rolf Anderhalden, Marius Bachofner, Matthias Birrer, Doris Zundel-Maurhofer, Christoph Quack, Roland Fischer, Franziska Morger et tous les médecins de famille non cités qui ont pris le temps de participer à l’étude. Nous souhaitons en outre remercier le Fonds national suisse pour le financement de l’étude OPTICA (projet 407440_167465).
Conflict of Interest
L’étude OPTICA a été financée par le Fonds national suisse dans le cadre du Programme national de recherche 74 «Smarter Health Care» (NFP74) sous le numéro de contrat 407440_167465. N. Rodondi, S. Streit et M. Schwenkglenks étaient co-bénéficiaires de cette aide. Les co-auteurs ont déclaré ne pas avoir de conflits d'intérêts potentiels en rapport avec le présent rapport.
Author contributions
Katharina Tabea Jungo et Anna-Katharina Ansorg ont rédigé la première ébauche du rapport sur l'étude OPTICA. Tous les coauteurs et coauditeurs ont relu le projet et l'ont révisé de manière critique. Tous les co-auteurs ont approuvé le contenu du rapport soumis et révisé.

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