Détection d’événements indésirables par la méthode des trigger tools à partir des dossiers de régulation au sein d’un CRRA 15

• Published in: Annales françaises de médecine d'urgence Vol. 8; no. 2; pp. 83 - 88
• Main Authors: Bechu, M., Payet, I., Bounes, V.
• Format: Journal Article
• Language: French
• Published: Heidelberg Lavoisier 01.04.2018
• Subjects: Emergency medical care; Patients; Risk assessment
• ISSN: 2108-6524; 2108-6591
• DOI: 10.3166/afmu-2018-0012

Objectif : La méthode dite des trigger tools permet une analyse objective, rapide et fiable des risques portant sur l’examen de dossiers de patients ciblés afin de mettre en évidence des d’événements indésirables (EI) évitables ou porteurs de risques (EPR). L’intérêt de cette méthode n’a jamais été étudié dans le cadre d’un centre de réception et de régulation des appels 15 (CRRA 15). L’objectif était d’évaluer la pertinence de triggers choisis au sein d’un CRRA 15 afin de mettre en place un système de détection d’EI par la méthode des trigger tools . Matériel et méthodes : Au sein du SAMU 31, au CHU de Toulouse, les dossiers de régulation (DR) étaient extraits en cas de déclenchement de triggers prédéfinis : délais de départ SMUR, délais d’arrivée, temps de prise en charge sur place, délais de décision d’envoi d’une équipe SMUR après le premier appel, patients décédés et réorientations des patients dans les 48 heures. Le critère de jugement principal était le pourcentage d’EI évitables et d’EPR, parmi les patients dont le dossier a déclenché un trigger donné, c’est-à-dire la prévalence du trigger. Les critères de jugement secondaires étaient la gravité de chaque EI évitable selon l’ AHRQ severity scale et les facteurs favorisant leur survenue. Résultats : Du 9 juillet 2011 au 13 avril 2012, 174 536 DR ont été traités, 4 404 (2,5 %) ont déclenché un trigger (soit 2 882 patients). On retrouvait 203 DR avec un EI, qui concernaient 153 patients ; 73 présentaient un EI évitable, 16 un EPR, 30 un EI non évitable. La prévalence de chaque trigger était de 17,6 % (IC 95 % : 4,8–20,4 %) pour celui « délai de départ », 6,7 % (IC 95 % : 3,7–9,7 %) pour le trigger « réorientation précoce », 6,4 % (IC 95 % : 4,6– 8,2 %) pour celui « délai de décision SMUR », 3,4 % (IC 95 % : 0,1–7,2 %) pour le trigger « temps sur place », 2,9 % (IC 95 % : 0,1–8,5 %) pour celui « délai d’arrivée » et 3 % (IC 95 % : 1,5–4,5 %) pour le trigger « décès ». Conclusion : Les triggers qui semblaient les plus pertinents étaient donc « délai de décision SMUR », « réorientation précoce » et « décès ». La méthode des trigger tools permet une analyse rapide et efficace des DR, essentielle pour réduire le risque et améliorer la qualité de prise en charge des patients. Aims : The “trigger tools” method is an objective risk analysis for examining targeted patient records in order to identify avoidable adverse events (AE). Our objective was to evaluate the relevance of selected triggers in a French prehospital medicalized emergency service in order to implement a routine system for the detection of adverse events. Procedure : In Toulouse University Hospital SAMU, regulatory files were automatically extracted from the patients charts based on predefined triggers: times of departure for the team, arrival time on site, assessment time, time taken by the dispatcher after the first call to send a medicalized team, deceased patients and reorientation of patients to another institution within 48 hours. The main judgment criterion was, for each trigger, the percentage of avoidable AEs, and the prevalence. Secondary judgement criteria were the severity of each avoidable AE according to the AHRQ severity scale and the factors favouring their occurrence. Results : From July 9, 2011, to April 13, 2012, 174,536 DR were implemented, of which 4404 (2.5%) were triggered. There were found to be 203 DR with an AE (153 patients), 73 had an avoidable AE, 16 a near miss, 30 an unavoidable AE. The prevalence was 17.6% (CI 95%, 4.8%–20.4%) for the trigger “departure time”, 6.7% (CI 95%, 3.7%–9.7%) for the “early reorientation”, 6.4% (CI 95%, 4.6%–8.2%) for the “SMUR decision time”, 3.4% (CI 95%, 0.1%–7.2%) for the trigger “time at location”, 2.9% (CI 95%, 0.1%–8.5%) for “time of arrival” and 3% (CI 95%, 1.5%–4.5%) for the trigger “death”. Of the 11 most serious avoidable AE, 7 were linked to a “SMUR decision time” and 4 to a “death” trigger; the less serious avoidable AE were linked to “departure time” trigger. Conclusion : The most interesting triggers were “SMUR decision time”, “early reorientation” and “death”. The trigger tool method enables rapid and effective analysis of regulatory files, which is essential to reduce the risk and improve the quality of patient care.