Utilisation du PMSI pour la détection d’effets indésirables médicamenteux

Resume Objectif Evaluer les performances d’une requete sur des codes de la classification internationale des maladies 10 e revision (CIM10) dans la base de donnees du programme de medicalisation des systemes d’information (PMSI) pour l’identification d’effets indesirables medicamenteux (EIM) graves. Methodes La requete effectuee concernait les sejours de patients sortis d’hospitalisation au Centre hospitalier universitaire de Rennes en 2009. Tous les comptes-rendus d’hospitalisation identifies par des codes CIM10 selectionnes ont ete analyses afin de valider les EIM. Resultats Sur 383 dossiers, 142 cas ont ete retenus (37,1 %). Certains codes CIM10 avaient un rendement particulierement interessant, superieur a 40 % (T88.6, L27.0, J70.4, G62.0 et N14.1) et 79,5 % des EIM ont ete detectes par ces cinq codes. Sur la meme periode, 98 EIM du meme type ont ete declares spontanement aupres du Centre regional de pharmacovigilance. Vingt-deux cas etaient communs. Conclusion L’utilisation du PMSI peut constituer un outil de veille pour la detection de signaux d’EIM graves, en complement de la notification spontanee.

[1]  M. Lapeyre-Mestre,et al.  Using a capture-recapture method to assess the frequency of adverse drug reactions in a French university hospital. , 2006, British journal of clinical pharmacology.

[2]  S. Husted.  Unmet needs in oral antiplatelet therapy with ADP receptor blocking agents , 2009, Fundamental & clinical pharmacology.

[3]  J Jouglard,et al.  [Imputation of the unexpected or toxic effects of drugs. Actualization of the method used in France]. , 1985, Therapie.

[4]  Vivek Jain,et al.  Animal models of neuropathic pain , 2011, Fundamental & clinical pharmacology.

[5]  Nouvelles méthodes d’étude du risque médicamenteux : l’expérience du Centre Midi-Pyrénées de Pharmacovigilance , 2005 .

[6]  M. Lapeyre-Mestre,et al.  Utilisation de la méthode capture-recapture pour l’évaluation de la fréquence des effets indésirables « graves » médicamenteux : l’expérience du CHU de Toulouse , 2008 .

[7]  C. Friedman,et al.  Detection of Pharmacovigilance‐Related Adverse Events Using Electronic Health Records and Automated Methods , 2012, Clinical pharmacology and therapeutics.

[8]  R E Ferner,et al.  Adverse drug reactions in patients admitted to hospital identified by discharge ICD-10 codes and by spontaneous reports. , 2001, British journal of clinical pharmacology.

[9]  C. Jorup-Rönström,et al.  Could Swedish ‘Yellow Cards’ Be Substituted by E-Coded Summaries? , 1990, Drug safety.

[10]  John F. Hurdle,et al.  Measuring diagnoses: ICD code accuracy. , 2005, Health services research.

[11]  Jürgen Stausberg,et al.  Viewpoint Paper: Comparing Paper-based with Electronic Patient Records: Lessons Learned during a Study on Diagnosis and Procedure Codes , 2003, J. Am. Medical Informatics Assoc..

[12]  W. Inman,et al.  Under-reporting of adverse drug reactions. , 1985, British medical journal.