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UNIVERSITE DE LA MEDITERRANEE
FACULTE DE MEDECINE DE MARSEILLE
TITRE :
Contribution à l’amélioration de la décision : Intégration des guides de
bonnes pratiques cliniques informatisés dans la pratique médicale
THESE
pour obtenir le grade de :
DOCTEUR DE L’UNIVERSITE DE LA MEDITERRANEE
Discipline : Informatique Médicale
Présentée et soutenue publiquement par
Jean-Charles DUFOUR
le 29/09/2005
Travail réalisé dans le
Laboratoire d’Enseignement et de Recherche sur le Traitement de l’Information Médicale
(LERTIM)
_____________
Directeur de thèse : Professeur Marius FIESCHI
_____________
JURY
Professeur Régis BEUSCART
Professeur Pierre LE BEUX
Professeur Pierre DUJOLS
Professeur Henry KANOUI
Professeur Jean-Robert HARLE
Année 2005
A mes enfants,
Nicolas & Nelly
A ma sœur, un ange sur terre,
Sylvie
REMERCIEMENTS
Je tiens tout d’abord à remercier les membres de mon jury
-
-
Monsieur Marius FIESCHI, Professeur à l’Université de la Méditerranée,
pour m’avoir dirigé dans ce travail, pour son soutien sans faille, pour ses
encouragements, mais aussi pour ses critiques toujours constructives, et
finalement pour son indéfectible disponibilité.
Monsieur Régis BEUSCART, Professeur à l’Université de Lille 2, ainsi que
Monsieur Pierre LE BEUX, Professeur à l’Université de Rennes 1 pour
avoir accepté de rapporter cette thèse.
Monsieur Pierre DUJOLS, Professeur à l’Université de Montpellier, ainsi
que Monsieur Henry KANOUI, Professeur à l’Université de la
Méditerranée, pour avoir accepté de faire partie de mon jury.
Monsieur Jean-Robert HARLE, Professeur à l’Université de la
Méditerranée, pour m’avoir aidé dans ce travail et pour avoir accepté de
faire partie de mon jury.
Je tiens également à remercier tout particulièrement le docteur Dominique
FIESCHI, Maître de Conférences à l’Université de la Méditerranée, pour son aide
constante et ses apports précieux dans ce travail.
Je remercie tous les autres membres de l’équipe du LERTIM et notamment, les
docteurs Roch GIORGI, Joanny GOUVERNET, Michel JOUBERT et Gérard
SOULA.
Je remercie sincèrement tous les membres de l’équipe du Service de Santé
Publique et d’Information Médicale de la Timone et particulièrement les
docteurs Geneviève BOTTI et Françoise VOLOT ainsi que Monsieur Daniel
GOMEZ pour leurs encouragements amicaux.
Je remercie ma femme, Natacha, pour sa patience, sa tendresse et sa
compréhension…mais également, pour ses relectures, ses suggestions et ses
corrections syntaxiques de la plupart de mes articles anglophones et son
« coaching » sur mes présentations orales internationales.
Je remercie mon beau-père, Steve GROSE, anglophone de sang et de métier, qui
n’a jamais su (et qui, je l’espère, ne saura jamais) me refuser un ultime « coup de
main » pour tout ce qui touche à sa langue maternelle.
Merci, à mon père, Pierre, et ma mère, Annie, pour tout ce qu’ils ont pu
m’apporter sans attendre de retour.
Merci, à ma famille, pour être là quand il le faut.
SOMMAIRE
1
2
Introduction ........................................................................................................................ 1
Pratiques et décisions médicales ........................................................................................ 5
2.1
La décision est au cœur de la pratique médicale ........................................................ 5
2.2
Les bases sociologiques d’une aide à la pratique médicale ....................................... 6
2.3
Une aide contextualisée pour éviter les erreurs médicales en pratique...................... 7
2.4
L’évolution des pratiques : la pratique en réseau, la décision partagée ..................... 9
2.5
Les systèmes d’aide à la décision sont au centre de la recherche en informatique
médicale ................................................................................................................... 10
2.5.1
Les approches................................................................................................... 10
2.5.2
Les outils, leur intégration dans la pratique ..................................................... 11
2.5.3
La qualité de la connaissance, de sa représentation et de son accès ................ 13
3
Organisation du développement des guides de bonnes pratiques cliniques..................... 15
3.1
Définition et objectifs des guides de bonnes pratiques cliniques............................. 15
3.1.1
Définitions........................................................................................................ 15
3.1.2
Objectifs des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques....................................... 18
3.1.2.1 Diffusion des connaissances......................................................................... 18
3.1.2.2 Aide à la décision clinique ........................................................................... 18
3.1.2.3 Education et contrôle des connaissances...................................................... 20
3.1.2.4 Audit et accréditation ................................................................................... 20
3.1.2.5 Partage des procédures et Continuité des soins............................................ 21
3.1.2.6 Maîtrise rationalisée des dépenses de santé ................................................. 21
3.2
Méthodes d’élaborations du contenu........................................................................ 21
3.2.1
Initialisation de la démarche ............................................................................ 22
3.2.2
Synthèse des connaissances ............................................................................. 23
3.2.2.1 Conférences de consensus ............................................................................ 23
3.2.2.2 Consensus d’experts..................................................................................... 24
3.2.2.3 Evidence-Based Medicine............................................................................ 24
3.2.2.4 Approches mixtes......................................................................................... 25
3.3
Qualités du contenu des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques ............................. 28
3.4
Supports de diffusions des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques ......................... 29
3.4.1
Formes classique de diffusion de l’information (Textes, Revues spécialisés). 29
3.4.2
Format électronique (Technologies de l’informatique).................................... 30
3.4.3
Echanges entre professionnels ......................................................................... 31
3.5
Impact des guides de bonnes pratiques cliniques..................................................... 31
3.5.1
Impact d’audience ............................................................................................ 32
3.5.2
Impact des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sur les pratiques
professionnelles ................................................................................................ 32
3.5.3
Impact sur les résultats cliniques...................................................................... 35
3.5.4
Impact économique .......................................................................................... 35
3.6
Aspects juridiques .................................................................................................... 36
3.6.1
Concernant leur utilisation ............................................................................... 36
3.6.2
Concernant leur développement....................................................................... 37
3.7
Limites et principales critiques ................................................................................ 38
4
Guides de bonnes pratiques informatisés ......................................................................... 40
4.1
Généralités................................................................................................................ 40
4.2
Les différentes approches......................................................................................... 41
4.2.1
Approches génériques ...................................................................................... 41
4.2.2
Approches contextuelles .................................................................................. 44
4.2.2.1 Inférences manuelles .................................................................................... 44
4.2.2.2 Inférences automatisées................................................................................ 46
4.3
Les modèles de guides de bonnes pratiques cliniques informatisés......................... 50
4.3.1
Généralités........................................................................................................ 50
4.3.2
Arden Syntax.................................................................................................... 53
4.3.3
DILEMMA....................................................................................................... 55
4.3.4
EON/Dharma.................................................................................................... 56
4.3.5
PROforma......................................................................................................... 57
4.3.6
GUIDE ............................................................................................................. 58
4.3.7
PRODIGY ........................................................................................................ 59
4.3.8
Asbru ................................................................................................................ 60
4.3.9
GLARE............................................................................................................. 63
4.3.10
GLIF ................................................................................................................. 64
4.3.11
GEM ................................................................................................................. 67
4.4
Enjeux actuels de l’informatisation.......................................................................... 68
4.4.1
Partage et réutilisation des connaissances........................................................ 68
4.4.2
Intégration dans les systèmes d’information .................................................... 72
4.4.3
Intégration dans le processus de soins (workflow) .......................................... 74
5
Modélisation et applications............................................................................................. 76
5.1
Modèles .................................................................................................................... 78
5.1.1
Modélisation des GBPC ................................................................................... 78
5.1.2
Modélisation des données du patient ............................................................... 80
5.2
Application dans le cadre de EsPeR......................................................................... 81
5.2.1
Contexte ........................................................................................................... 81
5.2.2
Architecture générale du système .................................................................... 81
5.2.3
Implémentation du modèle dans le projet EsPeR............................................. 82
5.2.3.1 Implémentation du modèle de GBPC........................................................... 82
5.2.3.2 Implémentation du modèle des données du patient ..................................... 83
5.2.3.3 Couplage des GBPC avec la base des données du patient ........................... 84
5.2.4
Mise en œuvre et résultats obtenus .................................................................. 85
5.2.4.1 Les données du patient ................................................................................. 87
5.2.4.2 L’algorithme du GBPC ................................................................................ 88
5.2.4.3 L'interface utilisateur.................................................................................... 89
5.2.4.4 Le module de communication avec la base de données............................... 89
5.2.4.5 Résultats ....................................................................................................... 89
5.3
Application dans le cadre de PRESGUID................................................................ 94
5.3.1
Contexte ........................................................................................................... 94
5.3.2
Objectifs ........................................................................................................... 95
5.3.3
Architecture et implémentation ........................................................................ 95
5.3.3.1 Plateforme de GBPC .................................................................................... 95
5.3.3.2 Couplage GBPC et bases de données médicaments..................................... 98
5.3.4
Résultats ......................................................................................................... 100
5.3.4.1 Création de GBPC informatisés ................................................................. 100
5.3.4.2 Interface de consultation des GBPC........................................................... 100
5.4
Application dans le cadre du projet EliGuide ........................................................ 104
5.4.1
Contexte et objectif du projet ......................................................................... 104
5.4.2
Résultats préliminaires ................................................................................... 105
5.5
Application dans le cadre des Réunions de Concertation Pluridisciplinaire :
projet RCPGuide .................................................................................................... 107
5.5.1
Contexte et objectifs du projet ....................................................................... 107
5.5.2
Organisation des RCP et apports d’un système d’aide à la décision ............. 108
5.5.3
Fonctionnalités envisagées et développements réalisés ................................. 111
5.5.4
Perspectives et bénéfices attendus.................................................................. 113
6
Evaluation....................................................................................................................... 115
6.1
Faisabilité de l’informatisation des GBPC............................................................. 115
6.1.1
Une évaluation en amont de l’informatisation ............................................... 115
6.1.1.1 Matériel et méthode.................................................................................... 116
6.1.1.2 Résultats ..................................................................................................... 117
6.1.1.3 Discussion et conclusion ............................................................................ 119
6.1.2
Représentation et structuration de la connaissance ........................................ 120
6.2
Ergonomie et utilisabilité du système : évaluation heuristique.............................. 122
6.3
Evaluation auprès des utilisateurs .......................................................................... 123
6.3.1
Matériel et méthode........................................................................................ 123
6.3.2
Résultats ......................................................................................................... 125
6.3.2.1 Impact sur la décision................................................................................. 125
6.3.2.2 Utilisabilité et satisfaction des utilisateurs ................................................. 127
6.3.3
Discussion ...................................................................................................... 129
7
Discussion et Perspectives ............................................................................................. 131
8
Conclusion...................................................................................................................... 137
Bibliographie.......................................................................................................................... 140
Annexes.................................................................................................................................. 140
1 Introduction
La pratique médicale a considérablement évolué au fil des ans : le médecin ne peut plus se
limiter à remplir uniquement sa mission de soins personnelle, il doit s’insérer dans des
processus de soins multidisciplinaires visant à améliorer la qualité de la prise en charge du
malade, il doit aussi pouvoir justifier ses décisions auprès de ses patients, des organismes de
contrôle et de ses pairs.
Le médecin est responsable en premier lieu, à l'égard de ses malades, qui attendent de lui des
soins de qualité. Il est manifeste que cette attente parfaitement légitime, est de plus en plus
grande. Les patients sont mieux informés et se montrent plus exigeants. Ils sont de plus en
plus nombreux à vouloir jouer un rôle actif, ils ont des idées précises quant à la prise en
charge de leur maladie et connaissent leur traitement. Les malades veulent des praticiens
performants.
Le médecin est également responsable devant la collectivité qui assume les coûts de la
pratique médicale. Elle va s'attacher à l'optimisation des dépenses de santé, afin d'assurer la
pérennité du système. Parallèlement, la collectivité réclame une standardisation relative des
pratiques médicales, pour garantir l'équité des soins. Une trop grande disparité des pratiques
ne peut que laisser supposer que l'égalité des individus face à ce système n'est pas respectée.
Le médecin est responsable à l'égard de ses pairs. Il l'est d'abord moralement, car les pratiques
de chacun rejaillissent, en bien ou en mal, sur la confiance qui est accordée à l'ensemble de la
communauté médicale. Il l'est ensuite professionnellement, car l'exercice médical s'inscrit de
plus en plus dans une problématique de réseaux, où la continuité d'une prise en charge est
assurée par plusieurs professionnels de santé, qui doivent accorder leurs décisions.
Enfin, le médecin doit se sentir responsable, et c'est en toute conscience qu'il s'appuie sur sa
science et son expérience pour guider ses choix.
La nécessité de concilier tous ces aspects explique que la pratique médicale est marquée par
une recherche accrue de la qualité1 et de l’efficience des soins. Cet objectif est devenu
prioritaire du fait de la prise de conscience des effets délétères de la non-qualité sur le système
de santé, et, plus encore, sur l’état de santé des individus et des populations. Les erreurs
médicales, les infections nosocomiales et les événements indésirables médicamenteux sont les
indicateurs les plus directs et les plus médiatisés de la non-qualité des soins. Au niveau
individuel, la non-qualité des soins est responsable de nombreux sinistres aux conséquences
parfois dramatiques et irréparables sur les plans physique, psychologique, social et familial.
1
L’Organisation Mondiale de la Santé définit la qualité des soins comme « le fait de garantir à chaque patient
l’assortiment d’actes diagnostiques et thérapeutiques lui assurant le meilleur résultat en termes de santé,
conformément à l’état actuel de la science médicale, au meilleur coût pour le même résultat, au moindre risque
iatrogénique, pour sa plus grande satisfaction en termes de procédures, résultats, contacts humains à l’intérieur
du système de soins »
1
En outre, cette non-qualité apparaît comme un des principaux responsables du gaspillage des
ressources matérielles et humaines, un indésirable générateur de surcoût financier pour les
organismes d’assurances maladie et la collectivité.
De nombreuses études sont venues objectiver les effets néfastes de la non-qualité sur les
systèmes de soins. Ainsi, l’Institut de Médecine des Etats-Unis estime que les erreurs
médicales causent chaque année entre 50 000 et 100 000 morts dans le pays [1] (soit deux fois
plus que les accidents de la circulation). A partir d’une revue de la littérature, Schuster et al.
ont montré qu’aux États-Unis 20 à 30% des patients reçoivent des traitements formellement
contre-indiqués. Le rapport de l’Australian Health Information Council [2] mentionne que
deux à trois pourcents des hospitalisations sont dus à la prise en charge de troubles provoqués
par des utilisations inappropriées de médicaments. Ces utilisations inappropriées auraient pu
être évitées. Elles ont pour origine : des erreurs de prescription, des administrations
incorrectes, des dosages inadaptés, ou des allergies médicamenteuses connues mais non prises
en compte lors de la prescription.
Le coût de la non-qualité est d’abord humain, mais il est aussi financier. L’Agence Nationale
d’Accréditation et d’Evaluation en Santé (ANAES) [3] estime que le seul coût direct des
événements indésirables médicamenteux évitables en France est de 0,4 à 2,3 milliards d’euros
par an. Pour les Etats-Unis en l’an 2000, le Midwest Business Group on Health a calculé
qu’environ 600 milliards de dollars de dépenses sont imputables aux coûts directs et indirects
de la non-qualité [4].
La non-qualité se traduit par la sur-utilisation de certaines ressources (antibiotiques,
endoscopies, radiographies, hospitalisations), la sous-utilisation de certaines autres (soins des
maladies chroniques, vaccinations) et l’utilisation inappropriée de moyens (erreurs
médicamenteuses, mortalité iatrogène) [1,3]. Dans la plupart des cas on observe une nonadhérence aux guides de bonnes pratiques et aux protocoles de soins. Des besoins majeurs se
dégagent de ces constats : il s’agit de réduire les erreurs médicales, d’améliorer l’utilisation
des ressources, d’accélérer la diffusion des connaissances, d’aider à la décision et de réduire
la variabilité des procédures et l’accès aux soins.
Parallèlement à ces besoins, les déterminants de la non-qualité ont été bien identifiés [1] il
s’agit de la complexité croissante des connaissances scientifiques et des technologies ; de la
faible organisation des prises en charge, car basée sur des procédures et des systèmes
d’informations inadaptés voire inexistants ; de l’augmentation de la prévalence, de la durée et
de l’intrication des maladies chroniques, regrettables corollaires de l’augmentation de la durée
de vie.
Les technologies de l’information et de la communication (TIC) ont un rôle majeur à jouer
pour améliorer ces deux derniers points [5]. Nombre d’erreurs médicales ou de prescriptions
pourraient être évitées avec un système d’information apportant une aide à la décision
adaptée [2,6]. La mise en œuvre de guides de bonnes pratiques et leur diffusion sous forme
informatisée, intégrée dans les systèmes d’information est une solution efficace pour
2
améliorer les pratiques et maîtriser les connaissances malgré leur augmentation exponentielle.
En effet, jamais la quantité des connaissances médicales n’a connu une telle augmentation. Le
nombre des publications scientifiques double tous les 15 à 20 ans [7]. Nombreuses
métaphores peuvent être utilisées pour se représenter l’importance de cette augmentation. La
plus marquante est probablement celle de Don Lindberg, directeur de la NLM (National
Library of Medicine) qui a déclaré « si je lisais et mémorisais deux articles scientifiques
chaque soir, je n’aurais ‘que’ 400 ans d’articles en retard en fin d’année » [8]. Nous verrons
que le développement de guides de bonnes pratiques est une solution pour synthétiser les
connaissances et espérer avoir moins de 4 siècles de retard. Toutefois, ces guides de bonnes
pratiques doivent être diffusés selon un mode approprié pour avoir un impact sur les habitudes
de soins. L’ANAES, qui élabore et publie nombre de guides de bonnes pratiques considérés
comme des références incontournables, reconnaît que « rédiger des recommandations
professionnelles selon des critères méthodologiques optimaux ne suffit pas pour qu’elles
créent un processus d’amélioration continue des pratiques. Il faut non seulement les porter à la
connaissance des professionnels grâce à une diffusion large, mais surtout induire leur
utilisation effective par des méthodes de mise en œuvre performantes » [9]. L’informatisation
des guides de bonnes pratiques fait partie de ces méthodes performantes [9]. L’informatisation
des guides est bénéfique car elle impose une rigueur dans la reformulation des connaissances
qui permet de mettre en lumière les ambiguïtés passées inaperçues et souvent de les corriger
par l’utilisation d’un langage formel non-ambiguë et par une structuration logique des
éléments de décision. Ces corrections, requièrent souvent un retour aux connaissances
initialement utilisées pour rédiger le guide de bonne pratique (résultats issus d’études clinique,
méta-analyses, avis d’experts, etc.). Ce retour aux connaissances initiales est parfois
l’occasion d’améliorer leur qualité, de les enrichir, de les expliciter plus avant : ce qui est
également profitable aux autres contextes d’utilisation de ces connaissances (formation,
augmentation d’expertise, etc.). Les guides de bonnes pratiques informatisés réduisent donc
les ambiguïtés sources de variabilité des interprétations individuelles et donc de disparités des
pratiques. Ils sont plus à même de constituer de véritables références partagées et interprétées
uniformément par tous.
Outre ces aspects d’amélioration de la qualité des connaissances apportée par les guides de
bonnes pratiques informatisés, il est une amélioration plus spécifique encore de
l’informatisation : il s’agit de la capacité de constituer des supports décisionnels intégrés dans
la pratique médicale et les processus de soins. L’informatisation des guides de bonnes
pratiques et l’essor des TIC dans la pratique médicale (dossier du patient personnel,
informatisation des unités de soins, etc.) ouvre la voie à la mise en œuvre d’applications
d’aide à la décision véritablement intégrées dans les systèmes d’information utilisés par les
praticiens. L’utilisation des données directement issues du processus de soins (données
clinique du patient, indicateurs des ressources disponibles, etc.) et de connaissances
opérationnelles (base de données médicamenteuses, références didactiques, etc.) est un atout
3
considérable pour les guides qui savent les intégrer et les valoriser pour améliorer la qualité
des décisions médicales.
La recherche de solutions efficaces pour gérer la complexité des connaissances scientifiques
et pour mettre en œuvre des procédures et des systèmes d’information adaptés à la pratique
médicale est au cœur de notre travail. Nous pensons que les systèmes autorisant le couplage
des données et des connaissances focalisées sur la prise en charge du patient font partie des
solutions qui doivent être mise en œuvre. Plus spécifiquement, nous développons et nous
enrichissons dans cette thèse, l’idée que l’intégration de guides de bonnes pratiques
informatisés dans la pratique médicale est un moyen efficace pour améliorer la décision
médicale et la qualité des soins qui en découle en grande partie. Nous cherchons à montrer
comment, au moyen d’un modèle que nous avons élaboré sur la base d’un standard émergeant
et avec des technologies classiques, il est possible de réaliser des applications intégrables dans
la pratique médicale, et « intégratrices » de ressources utiles à l’amélioration de la décision.
Nous proposons un ensemble générique d’outils de modélisation, de création et de diffusion
de guides de bonnes pratiques cliniques informatisés utilisables au sein de divers
environnements et applicables à divers domaines médicaux.
Ce document est structuré en sept chapitres. Le présent chapitre visait à introduire nos travaux
et définir les objectifs de notre recherche. Ce travail de recherche nous amène à appréhender
les notions fondamentales de la décision dans le contexte actuel de l’évolution des pratiques et
de l’environnement de soins (cf. chapitre 2). Le chapitre 3 est consacré à un tour d’horizon
complet concernant le développement et la diffusion des guides de bonnes pratiques cliniques.
Nous développons plus avant les aspects liés aux guides informatisés dans le chapitre 4, pour
présenter notre modèle et nos implémentations dans le chapitre suivant (chapitre 5). Le
chapitre 6, est entièrement consacré aux évaluations réalisées. Nous terminons par une
discussion et une mise en perspective de nos travaux dans le chapitre 7.
4
2 Pratiques et décisions médicales
2.1 La décision est au cœur de la pratique médicale
L’activité médicale est caractérisée par un très grand nombre de décisions concernant les
patients pris en charge. Cette série de décisions dans les cadres, diagnostique et thérapeutique,
traditionnels a fait l’objet d’études nombreuses et a toujours été au cœur de multiples
interrogations. Depuis l’interrogation sur le statut même de la médecine (la médecine est-elle
un art ou une science ?) de nombreuses recherches cognitives se sont centrées sur la décision
médicale : Comment le médecin décide-t-il ? Sur quel type de raisonnement fonde-t-il sa
décision ? Qu’est-ce qui caractérise la décision d’un médecin expert ? L’apparition des
ordinateurs a contribué à ce questionnement et a proposé des aides à la décision en cherchant
à modéliser connaissances et raisonnements intervenant dans cette décision qui fait la
noblesse de la médecine. Nous y reviendrons.
Ce cadre décisionnel est caractérisé par la multitude des situations présentées par les patients,
la difficulté de définir précisément ces situations, la difficulté d’identifier les traits pertinents
caractérisant cette situation, l’incertitude sur les informations concernant le patient,
l’incertitude des connaissances à appliquer parfois et souvent l’incertitude sur le résultat
obtenu. Ces caractéristiques concernent une décision qui touche chaque être humain dans ce
qu’il a de plus précieux, sa vie et sa santé. On comprend l’intérêt que suscite cette décision.
Les premières recherches, à la fin des années 60 et au début des années 70, cherchant à
élaborer des outils d’aide à la décision n’ont pas toujours été bien comprises par la
communauté médicale dans son ensemble. Ainsi, une partie importante des médecins a pu y
voir une démarche pour démystifier « l’art médical » et plus encore, pour remplacer le
médecin par une machine ! De grands débats sur « l’intelligence » que pouvaient présenter
des systèmes informatiques et sur les limites de tels systèmes ont animé de multiples forums.
Aujourd’hui, la pratique médicale elle-même a évolué. Dans les cas de maladie sérieuse, c’est
une équipe médicale plus qu’un médecin seul qui prend en charge un patient [10]. Le travail
collaboratif est devenu une nécessité concrétisant les limites, que chacun s’accorde à
reconnaître, des savoirs faire de chaque médecin pris isolément. De plus, le développement
massif des techniques biologiques et chirurgicales a augmenté l’hyperspécialisation des
professionnels. Cette évolution s’est accompagnée de l’augmentation des connaissances, la
difficulté de les maîtriser, de la complexification des procédures. Par ailleurs, le
développement d’Internet et l’accès aux connaissances qu’il permet aux patients eux-mêmes
ont également contribué à changer considérablement les points de vue sur les outils d’aide à la
décision pour la pratique médicale.
5
2.2 Les bases sociologiques d’une aide à la pratique médicale
Les sociétés modernes sont assaillies depuis une vingtaine d’année tout particulièrement par
des questions relatives à l’efficience de leurs pratiques médicales. Les connaissances ont
considérablement augmenté ainsi que les coûts de la santé, sans pour autant que le risque
iatrogène soit parfaitement contrôlé. Par exemple, le National Committee on Vital and Health
Statistics (NCVHS) aux Etats-unis note que les erreurs médicales qui pourraient être évitées
représente 12 à 15 % des coûts des hôpitaux que 80% des infirmières font des erreurs dans le
calcul des doses de médicaments lors de leur administration et que 40% d’entre elles se
trompent fréquemment. Ainsi, approximativement 180 000 décès et 1,3 million d’incidents se
produisent du fait du traitement médical [11].
Aujourd’hui, l’assurance qualité, la recherche de procédures efficaces et sûres, l’évaluation
médico-économique amènent une standardisation des attitudes, des traitements et des prises
en charge. La médecine basée sur le niveau de preuve a largement accompagné ce
changement de mentalités. En conduisant à élaborer des guides de bonne pratique clinique,
elle a conduit à l’élaboration de standards, les règles de l’art, qu’il convient de ne plus ignorer
et d’appliquer dans les situations adéquates. La pratique de la médecine moderne est sous
l’influence de l’evidence-based medicine.
Ce paradigme (evidence-based medicine (EBM)) a ouvert un débat fondamental sur la
pratique et la décision médicale. Il pose des questions sur la validité des faits permettant de
qualifier la connaissance utilisée dans les décisions. En conséquence, L’EBM devient une
source de connaissance essentielle pour le développement des systèmes d’aide à la
décision [12]. En effet,
•
La connaissance de l’expert n’est plus la connaissance la plus convaincante dans ce
paradigme
•
Elle répond à la recherche du gold standard manquant pour valider les systèmes d’aide
à la décision. La littérature, les résultats qu’elle fournit, et les méta-analyses sont
érigés en standards et génèrent des guides de bonne pratique clinique.
•
Elle offre la possibilité d’expliquer les systèmes d’aide à la décision et leurs
recommandations de manière acceptable par les médecins [13].
Ce changement a recentré la problématique des systèmes d’aide à la décision utiles et
efficaces. Il a clarifié le rôle et le service que l’on peut attendre de ces systèmes à court terme
en mettant l’accent sur leur champ d’application, sur l’implémentation des guides de bonne
pratique clinique et sur leur nécessaire intégration dans le processus de soins et de prise en
charge du patient. L’élaboration d’outils de diffusion des guides de bonne pratique clinique
est devenue un objectif international.
Par ailleurs, cette démarche a induit une évolution sur les questions centrales concernant
l’évaluation de ces systèmes et de leur intérêt. En effet, longtemps la question de la validité de
la connaissance fournie par l’expert au système a compliqué son évaluation et sa validation.
6
Ainsi, sans disposer, le plus souvent d’un gold standard, il convenait de s’assurer que dans
tous les cas, même les plus complexes et les plus rares, le comportement du système était
correct. Aujourd’hui, les systèmes d’aide à la décision mettent en œuvre les guides de bonne
pratique. Ceux-ci sont le reflet d’un consensus sur la validité de la connaissance à mettre en
œuvre et sur l’attitude à adopter. Ainsi, la disponibilité des guides validés assurée, la question
centrale de l’évaluation et de l’intérêt de ces systèmes change. Elle devient celle de leur
impact
•
sur la pratique,
•
sur leur efficacité pour mettre à la disposition du clinicien la connaissance de ces
guides de bonne pratique
•
sur la modification des comportements qu’ils induisent.
Les comportements des patients changent également et leur demande se fait plus pressante
pour mieux comprendre les choix thérapeutiques auxquels ils veulent être associés. L’accès à
la connaissance sur Internet les amène à solliciter explications et justifications aux
professionnels de santé.
La pratique médicale a évolué sensiblement ces dernières décennies et les soins sont pratiqués
dans le cadre d’une coopération étroite entre les professionnels et les patients. L’évolution des
technologies de l’information et de la communication qui rencontrent les besoins de
communication et d’interaction soutient cette coopération. Ces technologies ont un potentiel
considérable pour aider au changement de paradigme en cours et donner accès à la
connaissance. Les systèmes d’information dans le domaine de la santé aident les
professionnels et les patients à avoir accès à la bonne information au bon moment et invitent à
une nouvelle conception des systèmes d’aide à la décision avec les processus de travail
collaboratif. Le besoin de partager de l’information et de la connaissance est croissant
(dossiers partagés, GBPC, prescriptions, protocoles de soins, information de santé
publique,…)
Ainsi, l’aide à la décision en pratique médicale retrouve-t-elle des bases sociologiques et
cognitives nouvelles. La société l’accepte plus, la redoute moins qu’auparavant et dans
certains cas la demande. Les méthodes de représentation des connaissances développées en
Intelligence Artificielle et dans les systèmes experts depuis vingt ans sont reprises et adaptées
à ces nouvelles problématiques. L’intégration nécessaire de ces systèmes dans le « workflow »
et/ou le « groupware » des professionnels met l’accent sur des problèmes d’ingénierie dont
l’interopérabilité des systèmes d’information est centrale.
2.3 Une aide contextualisée pour éviter les erreurs médicales en
pratique
Nous avons souligné plus haut l’importance des erreurs médicales et l’intérêt qu’il y avait à
identifier leurs causes afin de concevoir des systèmes d’aide à la pratique permettant de les
éviter. Une étude parue dans le Journal of Biomedical Informatics conduite par Zhang et
7
al. [14] présente une analyse cognitive de ces erreurs. Elle présente le rôle de ces erreurs
suivant le schéma de la Figure 1.
Figure 1 : Une hiérarchie qui illustre les rôles des erreurs en médecine (d’après Zhang)
Les erreurs sont liées à des mécanismes cognitifs présentés en détail par les auteurs qui
soulignent que ces différents niveaux peuvent être étudiés séparément. Toutefois, la réflexion
sur l’amélioration de l’action médicale doit intégrer de ces différents niveaux. Elle doit
conduire à réexaminer la conception des systèmes d’aide à l’action médicale de façon plus
large et plus globale. Les conduites à tenir, les règles décisionnelles et les guides de bonne
pratique constituent une partie de la solution que nous devons fournir pour améliorer la
qualité de l’action médicale. Elle doit s’intégrer dans une vision plus large qui doit répondre
aux différents niveaux de la hiérarchie présentée sur la Figure 1.
Jusqu’à très récemment le soutien que proposait le paradigme de l’aide à la décision était
principalement centré sur le défaut de connaissance auquel il convenait de remédier par un
soutien technologique. Il convient de revoir cette problématique en fonction d’une étude plus
précise des contextes décisionnels comme le montre la Figure 2 (d’après Fieschi et al. [15]).
8
Contexte
Domaine
1
Connaissance utile et
disponible pour résoudre
un problème donné
Connaissance établie suivant
un niveau de preuve
Situation
2
3
Connaissance
habituellement
utilisée en
pratique pour
prendre une
décision
Préférences
Circonstances
Figure 2 : Schématisation des composantes des contextes décisionnels. Le domaine de la connaissance
correspond à la dimension « evidence-based » de la connaissance. Le rôle de l’aide à la décision dans
ce domaine est représenté par l’ellipse : élargir l’accès à la connaissance pertinente et disponible (1),
restreindre l’utilisation de la connaissance non pertinente (2) alerter sur la connaissance non
evidence-based (3). La dimension « situation » ne doit pas être ignorée.
2.4 L’évolution des pratiques : la pratique en réseau, la décision
partagée
La qualité d’une décision dépend de l’appréciation des actions prises par le décideur d’après
un modèle donné et son adéquation avec la réalité qu’il perçoit. Les études publiées depuis
des années ont montré la réticence des médecins au sujet de l’introduction de systèmes
fournissant un avis « dogmatique » difficile à évaluer. Par ailleurs, l’amélioration de la qualité
de la prise en charge et la continuité et la coordination des soins qu’il convient d’assurer pour
un patient, nécessitent une pratique médicale en réseau encouragée par les gouvernements et
les assurances sociales. Il en résulte le développement d’environnements organisationnels plus
complexes et plus globaux à la fois. Les technologies de l’Internet et des télécommunications
permettent de mettre en place de telles organisations (Group Support Systems et ComputerMediated Communication Systems). Le modèle de prise en charge et de décision devient un
modèle de partage de compétences après une information sur les choix possibles, une
discussion sur les options possibles avec le patient et/ou les collègues soignants, une
délibération pré décisionnelle avant une prise de décision partagée.
L’intégration des préférences des patients dans le processus de la prise de décision médicale
est largement admise par les professionnels. L’accès à des outils décisionnels sur Internet (par
exemple, l’évaluation d’un risque, la recherche d’interactions médicamenteuses,…) peut aider
le professionnel mais aussi le patient à mieux appréhender son état ou exprimer ses attentes.
9
La décision est une tâche partagée par plusieurs agents (agents humains et agents logiciels)
capables de communiquer les uns avec les autres.
2.5 Les systèmes d’aide à la décision sont au centre de la recherche en
informatique médicale
2.5.1 Les approches
Une période de recherches intenses dans le domaine de la représentation des connaissances,
des méthodes de raisonnement, de la gestion et de la représentation de l’incertain a débuté
dans les années 70. Assez curieusement, les systèmes d’aide à la décision étaient construits
indépendamment de tout système d’information. Ces systèmes laissaient supposer que la
qualité de la décision pouvait s’envisager sans la prise en compte du contexte dans lequel la
décision devait être prise.
Les systèmes réalisés correspondaient à une vision centrée sur le modèle théorique classique
de l’analyse de la décision, c’est-à-dire identifier le problème, énumérer toutes les actions
possibles pour y répondre et sélectionner la meilleure voie suivant un critère décisionnel préétabli. Des approches probabilistes ont fourni des modèles mathématiquement valides. La
psychologie cognitive a également apporté sa contribution dans certains modèles proposés.
Dans les années 75 - 85, les systèmes experts ont fait l’objet de très nombreuses applications.
La littérature présente les résultats de ces systèmes, principalement « consultant » dont les
performances sont intéressantes sur le plan théorique. Ils n’ont pas été suivis d’une utilisation
importante en pratique courante.
Des approches très diverses ont été utilisées, parmi lesquelles on peut citer : Les systèmes
consultants pour le diagnostic et la thérapeutique, la communication d’informations en temps
réel, l’introduction de modules spécialisés (medical logical modules) dans les systèmes
d’information, des outils dits « reminders », et des guides de bonne pratique clinique
(guidelines). L’interopérabilité de ces systèmes n’était pas au centre des objectifs des projets
et la plupart des implémentations étaient spécifiques aux environnements des organisations
porteuses de ces projets.
Le contraste entre l’histoire déjà longue de leur développement et leur validité technique et
méthodologique d’une part et leur utilisation en pratique courante d’autre part est flagrant (on
peut de même s’interroger sur le temps nécessaire à l’application des résultats établis dans la
littérature scientifique et leur mise en pratique quand ces résultats sont diffusés par les
moyens classiques de la diffusion scientifique). La faible utilisation de ces systèmes ne
s’explique pas par un niveau insuffisant de performance pure. En effet, une analyse des faits
publiés dans la littérature, dans des analyses comparatives, dans des contextes expérimentaux,
entre les performances des médecins et de nombreux systèmes, conduirait à recommander leur
utilisation.
10
Il semble que l’explication doive être recherchée dans la façon d’aborder la question. Cette
recherché dans l’aide à la décision, était centrée sur la question: « Comment les technologies
du traitement de l’information peuvent émuler et améliorer l’efficience personnelle des
médecins ? ». De sorte que les travaux étaient centrés sur la recherche de la meilleure
technique pour représenter les connaissances pour la décision, ce que John Fox [16] a exprimé
ainsi : “We have to develop an understanding of what the different kinds of knowledge in a
knowledge base are good for and why, and not just a range of technologies to choose from”.
Ainsi, la décision n’était pas modélisée comme faisant partie d’un processus plus large où les
tâches sont très dépendantes les unes des autres, où de multiples acteurs participent au
management du problème posé par le malade et à la construction progressive de la décision
finale. Ainsi peut-on constater en première approche que ces systèmes n’ont pas été envisagés
dans une perspective de workflow et en particulier qu’ils n’ont été intégrés que rarement dans
des systèmes d’information de professionnels de la santé. L’aide à la décision redéfinie
comme une approche globale devrait apporter un soutien cognitif au clinicien, améliorer
l’utilisation de la connaissance pertinente pour une meilleure décision considérant à la fois, la
connaissance établie la plus récente et les choix du patient. Le Tableau 1 résume la place et
les objectifs que peuvent prendre ces outils pour le professionnel mais aussi pour le patient.
Tableau 1 : les aides à la décision - Objectifs et intérêt attendus
Les objectifs pour le médecin
• Répondre aux craintes, préoccupations et
attentes du patient
• Revoir le rôle du patient dans la prise de
décision
• Aider le patient à réfléchir sur l’impact de
décisions ou de comportements alternatifs
• Etablir les préférences du patient et prendre
une décision en partenariat avec lui pour
entraîner sa participation active
• Communiquer avec un expert ou un autre
professionnel de santé pour définir la prise
en charge du patient et assurer la continuité
des soins
L’intérêt pour le patient
• Définir la relation médecin malade
souhaitée
• Etablir, développer et adapter ce
partenariat
• Communiquer avec le médecin en vue
de comprendre et partager l’information
pertinente
• Accéder à l’information
• Evaluer l’information
• Participer à la négociation de la décision
2.5.2 Les outils, leur intégration dans la pratique
In fine, la diffusion des systèmes « stand-alone » n’a pas eu l’impact escompté dans le
changement du comportement des médecins. Par ailleurs, l’intégration de ces outils de
recommandations dans le système de prise en charge a été identifiée comme un facteur
d’amélioration de l’adhésion aux conseils fournis [17,18]. Les guides de bonne pratique
clinique (GBPC) sont donc plus utilisés. La recherche de la qualité est la raison principale de
cette utilisation souhaitée. La conception des outils de diffusion de ces guides est devenue un
11
champ de recherche, d’implémentations et de standardisation important depuis quelques
années. Le chapitre suivant présentera un certain nombre d’approches dans ce domaine.
La prise de décisions partagées entre les médecins et les patients constitue un enjeu où les
systèmes informatisés peuvent jouer un rôle significatif [19]. Cet enjeu élargi le débat sur
l’aide à la décision en la replaçant dans une vision plus large de l’action de prise en charge
nécessitant un accès rapide, fiable et pertinent aux informations utiles pour la décision. Le
schéma de la Figure 3 présente le couplage entre données et connaissances qu’il convient de
réaliser nécessairement pour améliorer la qualité de l’action médicale sur le terrain auprès du
patient. Ce couplage doit se concevoir dans le développement des processus de soins. Il est au
cœur de la conception des systèmes d’information en santé.
Connaissance
Aide à la
décision
Références
médicales
Pratique de ville
Ambulatoire
A domicile
Hospitalisation
Données médicales
Données de soins infirmiers
Données administratives
Données comptables
Bases
bibliographiques
Données d’assurance maladie
Protocoles
Extraction de données pour
l’évaluation, le management etc.
Evaluation
des résultats
des pratiques
Analyses médicales &
économiques
des procédures
Veille sanitaire et épidémiologique
Figure 3 : Couplage de l’information et de la connaissance pour la pratique (d’après [20])
Ainsi, aujourd’hui l’orientation des développements des aides à la décision n’est plus
conventionnelle (comme durant les 25 dernières années) suivant des approches purement
technologiques ou des modèles de raisonnement dans l’incertain.
Ces recherches intègrent dans la réflexion sur la conception de ces aides une approche hybride
tenant compte des attentes des patients et des professionnels ainsi que les contextes
décisionnels de la nouvelle pratique médicale collaborative. La définition du contexte de la
12
décision est au centre de ce challenge. La nature des décisions médicales suggère donc
l’adoption de modes d’interactions « collaboratifs » avec un système d’aide à la décision.
D’une certaine façon, le critiquing model développé par P. Miller et al. [21] s’inscrivait déjà
dans cette perspective.
2.5.3
La qualité de la connaissance, de sa représentation et de son accès
Le problème de l’intégration de l’aide à la décision dans des systèmes d’information pose
celui de la représentation de la connaissance et des données d’une part mais aussi celui de la
qualité des connaissances et de leur accès.
Améliorer la qualité de l’information et de la connaissance ainsi que son accès invite à
réfléchir sur les caractéristiques de cette qualité suivant les points de vue où on l’aborde et
suivant les contextes d’utilisation. La Figure 4, inspirée par le schéma de la qualité de
l’information de Wang et al. [22] fait apparaître quatre aspects de la qualité de la
connaissance :
•
La qualité intrinsèque. Elle fait référence aux données de la science et de l’EBM.
•
La qualité contextuelle. Elle a trait à la pertinence, la complétude de la connaissance et
son adéquation aux circonstances.
•
La qualité représentationnelle. Elle fait référence aux aspects d’ingénierie de la
connaissance et de génie logiciel
•
L’accessibilité pose la question cruciale de l’interopérabilité dans un système
d’information de santé
Qualité de la
connaissance
Qualité intrinsèque
de la
connaissance
Qualité de la
connaissance
contextuelle
Qualité de la
représentation de
la connaissance
Crédibilité
Valeur ajoutée
Interprétabilité
Validité de la
représentation
Concision de la
représentation
Précision
Pertinence
Au bon moment
Objectivité (EBM)
Complétude
Réputation
Approprié aux
circonstances
Qualité de
l’accessibilité de la
connaissance
Accessibilité
Accès sécurisé
Figure 4 : Présentation des dimensions de la qualité de la connaissance
Ce problème rejoint celui des données cliniques du patient qu’il convient de documenter
suivant un modèle compatible avec la représentation des connaissances dans les outils d’aide
13
à la décision. Ainsi, la clarification des concepts médicaux, des entités nosologiques, des
stades et des situations cliniques participe à l’amélioration de la qualité de la connaissance en
levant les ambiguïtés du langage. L’amélioration indispensable de la qualité de la
connaissance demande un travail sur les classifications non ambiguës et la précision des
concepts médicaux. En l’absence de « gold standard » absolu, l’évaluation comparative des
pratiques dépend de l’amélioration de cette qualité. Par exemple, la polysémie est un facteur
de confusion qui limite, comme l’ambiguïté de l’expression des recommandations, la
pertinence et la portée des évaluations réalisées sur la compliance aux recommandations des
GBPC (l’interprétation des libellés des GBPC n’est pas toujours univoque [23]).
Les recommandations sont parfois elles mêmes complexes. Leur maintenance dans un format
électronique adapté à un usage en situation, face au malade, est souvent difficile.
L’informatisation des GBPC demande de structurer de manière stricte et détaillée leur
contenu afin de s’assurer qu’ils sont corrects, non contradictoires et complets [24-27]. La
variabilité et la complexité des types de GBPC conduit les développeurs à créer des
implémentations spécifiques qui réduisent leur champ d’application.
Malgré une présentation souvent plus schématique, le développement des guides de bonnes
pratiques informatisés s’inscrit dans cette problématique complexe de l’aide à la décision. Elle
doit être conçue comme la mise en place de composants d’un système d’information plus
vaste permettant la prise en charge du patient dans sa globalité. Cette intégration doit conduire
à optimiser le temps d’accès à la recommandation du GBPC pour le praticien.
L’implémentation de tels GBPC est donc extrêmement difficile et très liée aux systèmes
d’information existants dans lesquels elle doit s’insérer. Leur implémentation repose
également sur une démarche préalable d’élaboration et de synthèse des connaissances
médicales, sur une analyse des moyens les plus efficaces pour diffuser leur contenu et les
intégrer dans la pratique médicale et sur l’appréciation de leur impact sur l’organisation des
soins. Le chapitre suivant est entièrement consacré à ces aspects.
14
3 Organisation du développement des guides de bonnes
pratiques cliniques
3.1 Définition et objectifs des guides de bonnes pratiques cliniques
3.1.1 Définitions
L’accroissement constant de la quantité des connaissances scientifiques médicales pose le
problème de leur intégration effective dans la pratique courante. Le médecin doit intégrer des
connaissances de différentes provenances (littérature scientifique, référents universitaires,
confrères, représentants de l’industrie pharmaceutique, ...) et de différentes natures
(médicales, scientifiques, psychologiques, sociales, …) : la mobilisation et le traitement des
informations disponibles s’avèrent particulièrement complexes. Dans le domaine des
connaissances issues de la recherche par exemple, de nombreux travaux apportent des
éléments capitaux pour améliorer le soin, d'autres moins, certains pas du tout. Il est
impossible pour un clinicien d'assimiler et de trier l'ensemble des ces données et a fortiori de
les intégrer dans son exercice quotidien. Il est pourtant nécessaire qu'il puisse fonder ses
décisions sur des connaissances actuelles et validées. C'est dans cet objectif que se sont
développés ces dernières années les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques [28]. Bien plus
qu'une synthèse des connaissances rigoureusement établies sur un problème clinique
spécifique (un état de l'art), ils sont élaborés afin de fournir des recommandations sur la
conduite à tenir face à une situation précise et visent à résoudre certaines des difficultés de la
prise de décision médicale. Par exemple, ils opèrent une certaine sélection parmi le flux
d’information que le médecin est supposé traiter afin que ce dernier y accède plus rapidement
et directement.
L'US Institute of Medicine [29] définit les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques et utilise le
terme « Practice Guidelines » pour désigner d'une manière générale tout ce qui constitue « un
ensemble d'instructions spécifiques, méthodologiquement développées afin d'assister le
praticien et le patient dans la décision d'un soin approprié, selon des circonstances
cliniques spécifiques »2.
Cette définition générale, reprise par l’ANAES [9], ne doit pas pour autant gommer les
particularités propres à chaque type de Guides de Bonnes Pratiques Cliniques, pour lesquels la
littérature anglaise a su trouver une quantité d'expressions : "Health-care Guidelines", "Care
Plan", "Care Module", "Clinical Pathway", "Protocols", "Codes of Practice" et "Practice
Policies" (pour ne citer que les plus fréquemment rencontrés). Ces termes traduisent chacun
une spécificité quant aux contenus, aux contextes et aux objectifs visés lors de leur
élaboration et de leur mise en œuvre [30,31]. La littérature scientifique francophone utilise
préférentiellement les termes « Recommandations Cliniques », « Protocoles », « Plans de
2
"systematically developed statements to assist practitioners and patient decisions about appropriate health
care for specific clinical circumstances"
15
soins ». Les « Références Médicales Opposables » sont une spécificité française. Ces
différentes dénominations et les nuances qu’elles introduisent, sont explicitées ci-après.
Recommandations Cliniques :
Les « Recommandations Cliniques » servent généralement à qualifier les Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques qui s'appliquent à une situation pratique, couramment rencontrée, lors
d'une consultation de médecine générale par exemple. Les avis qu'ils proposent, les
recommandations, tiennent plus du conseil que du diktat. Leur but est de clarifier une
démarche de soins et d'apporter les arguments synthétiques utiles à la prise de décision du
praticien. L'aspect pragmatique doit être leur principale qualité.
Protocoles :
Les protocoles désignent le plus souvent une procédure clinique ou thérapeutique très
structurée. Ils visent à codifier une conduite à tenir stricte face à une situation clinique
rigoureusement décrite et non ambiguë. Ils ne doivent pas être extrapolés à d’autres situations
cliniques, mêmes très proches. Leurs recommandations ne doivent pas non plus laisser de
place à l'interprétation subjective du praticien. Les protocoles utilisés dans les essais cliniques
en sont de parfaits exemples.
En règle générale, le terme protocole est employé pour désigner un Guide de Bonnes
Pratiques Cliniques dont les recommandations concernent une thérapeutique médicale ou
chirurgicale finement détaillée.
Plans de Soins :
Les "Plans de Soins" s'intéressent à la prise en charge globale du patient, à son parcours au
sein d'une structure hospitalière ou d'un réseau de soins par exemple. Le plus souvent, ils
mettent en avant l'optimisation des ressources et la nécessité d'une bonne cohérence des
acteurs de soins afin d'améliorer la qualité de prise en charge d'un malade.
Références Médicales Opposables :
Les Références Médicales Opposables (RMO) ont été mises en place par la loi Teulade du 4
janvier 1993, qui rend obligatoire le respect des recommandations instaurées.
Elles définissent d'une part, des soins et prescriptions médicalement inutiles au regard d'états
pathologiques donnés, et d'autre part, des fréquences d'utilisation par patient de certains soins
et prescriptions (cf. article L 162-12-15 du Code de la Sécurité Sociale).
16
Les conventions passées entre représentants de médecins libéraux et caisses d'assurance
maladie fixent leur cadre d'application. Dès leur agrément par arrêté ministériel, les RMO
deviennent "opposables" à la pratique habituelle du médecin : ce dernier est tenu d'en
respecter les indications, sous peine d'être financièrement sanctionné par l'Assurance Maladie
(cf. infra).
Les premières RMO ont été publiées en 1994. Elles étaient alors produites par le département
médical de l'Assurance Maladie, selon un mode d'élaboration contestable et contesté : la
sélection des thèmes de recommandations résultait d'une négociation entre les parties
signataires de la convention. Or, les caisses assignaient des objectifs de maîtrise des dépenses,
tandis que les représentants des syndicats tentaient d'en limiter les effets sur les revenus des
praticiens. En outre, les partenaires présentaient des thèmes sans avoir pu véritablement
procéder à des études d'impact sur les dépenses et la qualité des soins.
Depuis 1995, les RMO sont écrites par une organisation indépendante : l’ANAES3 (depuis
peu, les missions de l’ANAES ont été reprises par la Haute Autorité en Santé). Les
méthodologies d'élaboration sont maintenant plus rigoureuses et minimisent les conflits
d'intérêt précédemment évoqués.
Les RMO se bornent à identifier ce qui est dangereux ou inutile de faire. Ce type d'approche
facilite leur élaboration et permet d'obtenir un consensus beaucoup plus large que pour les
Guides de Bonnes Pratiques Cliniques qui suggèrent une conduite à tenir. En contre partie, le
caractère opposable et la formulation exclusivement négative des RMO renforcent la
coercition qu'elles exercent sur la pratique médicale [32].
Les RMO ont démontré leur rôle potentiel dans la diminution des dépenses de santé [33]. Par
contre, il n'existe pas d'évaluation de l'effet des RMO sur l'état de santé ou sur le degré de
satisfaction des patients.
Dans certaines situations, elles peuvent être utiles pour expliquer aux patients pour quelle
raison un test ou un médicament ne doit et ne peut pas leur être prescrit et par la même
diminuer la pression que peut exercer la famille ou le patient lui-même sur le médecin.
En définitive, l'existence même des RMO a conduit le monde médical à se familiariser avec
l'utilisation de recommandations jusque-là confidentielle dans le système de santé français.
Cela n’a pas été sans engendrer de nombreux conflits entre le gouvernement et les unions
professionnelles. Actuellement, leur caractère opposable demeure mais les sanctions
financières initialement prévues ont été invalidées par le Conseil d’Etat en 1999.
Remarques : La typologie des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques décrite dans ce chapitre
est une tentative de clarification des différents termes rencontrés dans la littérature médicale
francophone. Elle n'est ni exhaustive, ni scientifiquement établie, mais traduit notre
3
Anciennement l'Agence Nationale De l'Evaluation Médicale (ANDEM)
17
impression générale à la lecture de nombreux articles consacrés aux Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques.
3.1.2 Objectifs des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
L'objectif fondamental des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques est d'améliorer la qualité
des soins des patients. Pour cela, ils doivent aider le clinicien dans la décision médicale en lui
fournissant une synthèse des preuves scientifiques disponibles et/ou des avis d'experts
concernant le caractère approprié des stratégies de soins, en fonction du contexte clinique. A
minima, ils attirent son attention sur les critères cliniques qui doivent être pris en
considération et les procédures standards qui peuvent être proposées. Plus formellement, ils
peuvent être utilisés pour établir des références médicales, c'est-à-dire des « standards de
pratique déterminant ce qu’il est approprié et/ou inapproprié de faire, lors de la mise en œuvre
de stratégie préventives, diagnostiques et/ou thérapeutiques dans une situation clinique
donnée. » [34]. Pour compléter ou renforcer cet objectif, les Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques peuvent assumer un ou plusieurs des rôles décrits ci-après.
3.1.2.1 Diffusion des connaissances
L’amélioration continue de la qualité des pratiques professionnelles requiert une intégration
des nouvelles connaissances scientifiques dans la pratique courante. Les Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques représentent un des moyens de diffusion des connaissances établies de la
médecine. Ils facilitent la diffusion du savoir entre chercheurs et médecins praticiens et sont
un moyen pour réduire l’écart entre l’état des connaissances scientifiques et les pratiques.
Les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques s'attachent à mettre à la disposition du médecin des
connaissances rigoureusement établies et aisément applicables dans la pratique courante. Les
Guides de Bonnes Pratiques Cliniques les plus efficients sont ceux qui répondent clairement
et simplement aux questions concrètes du médecin face à son patient [35].
3.1.2.2 Aide à la décision clinique
L'aide à la décision est le thème récurrent de tous les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques.
La prise de décision est l'élément sine qua non de la pratique médicale. Les processus
intellectuels impliqués sont complexes et font appel à plusieurs types de raisonnement. Aucun
de ces raisonnements ne peut être conduit sans information. Présenter et structurer
l'information dans les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques est un moyen pour faciliter la
tâche du médecin. Il est alors plus à même de décider grâce à ces informations et en toute
conscience ce qu'il est préférable de faire dans l'intérêt de son patient. Les Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques ne se substituent pas à la décision médicale, mais constituent une aide qui
permet aux médecins d'argumenter leurs choix. Ils permettent notamment de réduire la part
occupée par les facteurs subjectifs dans les décisions médicales. De nombreux médecins
considèrent en effet que leur perception des problèmes et les solutions qu’ils proposent sont
nécessairement perturbées par de tels facteurs : leur relation avec le patient et leur
spécialisation sont par exemple des éléments qui peuvent avoir un impact direct sur la
18
décision prise [36]. Les GBPC les incitent à évacuer cette part de subjectivité pour choisir les
traitements parfaitement conformes aux données de la science et adaptés aux patients. Ils sont
aussi une incitation à prendre en considération des informations qui sortent des habitudes de
pratiques et à découvrir des alternatives actualisées parfois plus efficientes.
En outre, parce qu’ils sont élaborés collectivement, sur la base d’informations
méthodiquement analysées et validés par des experts, ils ont une dimension rassurante, dans
un contexte d’action où l’erreur a un coût très important, puisqu’il en va parfois de la vie du
patient.
L’application de GBPC peut également être une source de légitimation des pratiques. Dans la
mesure où les GBPC sont considérés comme des gages de qualité, les médecins qui en font un
usage pertinent peuvent légitimement espérer que l’on mettra moins souvent en doute la
qualité de leur travail. Ils sont aussi pour les médecins un moyen de mieux résister à
l’éventuelle pression exercée par les patients ou par leurs proches, dans la mesure où ils
constituent un argument utilisable quand ceux-ci ne sont pas satisfaits des traitements
proposés. Ils peuvent permettre d’éviter des surenchères thérapeutiques ou de prouver le bienfondé d’une décision en cas de contestations.
Enfin, comme le signale également Castel et Merle [36] : « Les GBPC permettent au
médecins de gagner en autonomie par rapport à leur pairs : ils peuvent se référer de plus en
plus aux normes établies collectivement et répertoriées formellement dans les GBPC au lieu
de dépendre systématiquement de l’avis de référents universitaires ou même du conseil
informel de collègues »
Les GBPC sont particulièrement développés dans le domaine de la prévention et de la
prescription.
Prévention :
La prise de conscience de l'existence d'un risque est le préalable à toute démarche de
prévention. L'appréciation quantitative ou qualitative de ce risque permet d'envisager la
solution préventive adéquate.
Si la notion de risque pathogène est généralement bien perçue par le praticien, son estimation
correcte est souvent délicate du fait du nombre et/ou de la complexité des facteurs qui entrent
en jeu dans son évaluation.
Les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques centrés sur la prévention apportent une aide
intéressante aux médecins et permettent d'identifier clairement les facteurs de risque à prendre
en considération ainsi que les actions préventives qu'il convient d'engager.
Prescription :
La prescription de thérapeutiques ou d'investigations paracliniques sont largement concernées
par la mise en place des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques. Nombre de prescriptions
inutiles voire dangereuses [37] pourraient être évitées par le respect de règles simples
19
auxquelles les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sont consacrés. La thérapeutique doit
d'abord être rationnelle, s'appuyer sur les données scientifiques les plus récentes et les mieux
validées. Certes, bien traiter est un art mais aussi une science rapidement évolutive, d'où la
nécessité pour les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques, particulièrement ceux axés sur la
prescription, d'être régulièrement mis à jour.
Il faut également reconnaître que la prescription des médecins est l'activité la plus facilement
quantifiable et donc la plus accessible aux mesures des organismes payeurs. Comme nous
l'avons indiqué au chapitre 3.1, les RMO s'attachent à faire diminuer les prescriptions
aberrantes. Aux USA, les Health Maintenance Organizations (HMO) utilisent des incitations
financières pour encourager les médecins à utiliser les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
axés sur l'optimisation des prescriptions.
3.1.2.3 Education et contrôle des connaissances
Lorsqu'ils sont suffisamment documentés, les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques peuvent
servir de support à l'éducation des médecins en formation. Ainsi, aux USA, ils sont largement
utilisés dans les plus grandes facultés de médecine, notamment dans le cursus des
undergraduates, ce qui correspond au 2e cycle des études médicales en France [38].
Les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques permettent également aux médecins en activité de
devenir de véritables acteurs de leur formation continue lorsqu’ils s’impliquent activement
dans l’élaboration de ces supports. Ils permettent aussi aux médecins installés qui les
consultent de confronter leurs pratiques avec les plus récentes synthèses de la littérature et les
avis d'experts. Ils peuvent ainsi apprécier plus rigoureusement la pertinence des pratiques
qu'ils ont l'habitude d'adopter face aux situations décrites dans les Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques.
Le contrôle des connaissances est aussi valable plus en amont, c'est à dire, lors des recherches
entreprises afin d'élaborer un Guide de Bonnes Pratiques Cliniques. En effet, il n'est pas rare
qu'une équipe de chercheurs fasse apparaître un manque de connaissances validées sur un
thème particulièrement crucial à l'obtention de recommandations rigoureusement fondées.
Dans un tel cas, de nouvelles études cliniques contrôlées peuvent être mises en œuvre afin de
combler ce vide, et faire avancer l'état actuel des connaissances.
3.1.2.4 Audit et accréditation
L'audit4 dans le domaine médical est particulièrement développé aux USA, où la majorité des
médecins travaillent pour le compte d'une HMO. Ces organisations à but lucratif garantissent
à leurs assurés une offre de soins globale. Pour assurer leur pérennité elles doivent fournir un
niveau de soins élevé, tout en minimisant les dépenses inutiles. Le respect des Guides de
Bonnes Pratiques Cliniques qu'elles préconisent est primordial pour atteindre ces deux
objectifs. L'audit des médecins et des structures de soins financés par les HMO est en
conséquence une de leurs activités capitales.
4
Ensemble des procédures de contrôle de la gestion, du coût et des objectifs d'une organisation
20
Même les auteurs les plus sceptiques face à ce mode de fonctionnement [38] reconnaissent
qu'il a contribué à infléchir l'accroissement des coûts de la santé aux USA.
En France, les visites d'accréditation (conduites pas l'ANAES) ont démarré en 1999 au sein
des premiers établissements volontaires. Elles seront étendues à l'ensemble des structures de
soins au cours des prochaines années. L'utilisation de procédures standardisées et de Guides
de Bonnes Pratiques Cliniques [39], fait partie des objectifs que se fixent eux-mêmes les
professionnels réunis en réseaux de soins et les établissements soucieux d'offrir la meilleure
qualité de soins possible.
3.1.2.5 Partage des procédures et Continuité des soins
Le développement des réseaux de soins doit assurer une continuité dans la prise en charge des
patients. Le développement de Guides de Bonnes Pratiques Cliniques consensuels, partagés
par les professionnels de ces réseaux est un support efficace pour garantir la cohérence du
dispositif. En effet, comment envisager que deux médecins intervenant successivement sur le
même patient ne partagent pas le même avis sur la façon de le traiter ? L'organisation même
du réseau ne résisterait probablement pas longtemps à une telle situation !
En dehors de cette problématique de réseau, les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
peuvent être proposés pour tenter de réduire, sur un point donné, un écart trop important
entres les pratiques médicales. Cette diminution des disparités requiert la mise en œuvre de
Guides de Bonnes Pratiques Cliniques consensuels au sein de la communauté médicale.
3.1.2.6 Maîtrise rationalisée des dépenses de santé
Devant l'augmentation des dépenses de santé, l'intégration explicite des aspects économiques
dans l’élaboration des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques, paraît aujourd'hui
indispensable. Ils peuvent être à l’origine d’outils de régulation dans le cadre de conventions
entre organismes payeurs et professionnels de la Santé. Cette démarche a été clairement mise
en avant lors de l’instauration les RMO.
Force est de constater que le principe de réduction des prescriptions et des coûts parallèlement
au maintien, voire à l'amélioration du niveau de soins, est un concept qui a du mal à s'imposer
auprès de la profession médicale et du public. Si les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
ont fait la preuve de leur efficacité pour réduire les dépenses de soins, nombreux sont ceux qui
réclament des études de grandeur ampleur, afin de pouvoir apprécier véritablement leur effet
sur l'état de santé des patients qui en bénéficient.
3.2 Méthodes d’élaborations du contenu
L’élaboration du contenu des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques s’inscrit dans un
processus cyclique incluant également les étapes de diffusion et d’évaluation de leur qualité et
de leur impact sur les pratiques (cf. Figure 5). Une démarche rigoureuse et explicite doit être
appliquée pour élaborer des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques valides et crédibles.
21
Revue de la littérature
Processus de consensus
Evaluation du niveau de preuve
Création de GBPC
Revue et validation
Publication de GBPC
(Article, rapport,…)
Diffusion de GBPC par les moyens
les plus adaptés
Évaluation des GBPC
et de leur impact sur les pratiques
Figure 5 : Processus cyclique général d'élaboration, de diffusion et d'évaluation de Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques (GBPC)
3.2.1 Initialisation de la démarche
Les organisations professionnelles, les agences gouvernementales, les institutions de soins et
les associations de patients sont les principaux promoteurs des Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques. Le ou les promoteurs prennent l'initiative du processus et en assurent le
financement. Les sources de financement devront être explicitement indiquées dans les
documents finaux matérialisant le Guide de Bonne Pratique Clinique. Les conflits d’intérêts5
doivent être évités sinon signalés. En cas de financement provenant de l’industrie, l’ANAES
préconise de diversifier les ressources monétaires en particulier sur les industriels financeurs
ont un intérêt, direct ou indirect, dans le thème choisit [34].
Pour une institution ou une organisation professionnelle, la démarche de mise en œuvre de
Guides de Bonne Pratiques Cliniques et de normalisation des pratiques peut avoir un triple
intérêt stratégique. En effet, cela peut être un moyen pour se repositionner et prendre le
leadership pour faire face à la concurrence. De plus, en cas de suractivité dans un domaine de
soin particulier, cela peut permettre de recentrer ses activités sur des procédures complexes,
5
« Une personne a un conflit d'intérêts sur un thème lorsqu'elle peut tirer, sur celui-ci, un bénéfice direct de
certaines conclusions. Les conflits d'intérêts sont nombreux et plus ou moins importants. Les plus fréquents sont
d'ordre financier. » [34]
22
par exemple, et laisser à d’autres partenaires des prises en charges standardisés et favoriser
ainsi le transfert de compétences pour les soins standards. Enfin, cela peut faire partie d’une
stratégie défensive dont l’objectif prioritaire est de se conformer aux attentes de tierces parties
(autorités de tutelles, patients, partenaires industriels, etc.) afin d’éviter toute stigmatisation et
conflits potentiels.
3.2.2 Synthèse des connaissances
Plusieurs méthodologies d'élaboration des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques peuvent
ensuite être utilisées. Elles sont fondées sur une analyse et une synthèse objectives de la
littérature scientifique, des avis d'experts et de professionnels et des enquêtes de pratiques,
permettant d'établir un état des connaissances à un moment donné sur un thème précis [34].
Woolf décrit quatre grandes catégories de méthodes d’élaboration [40] :
•
Les consensus informels dans lesquels un groupe d'experts se réunit et propose un
Guide de Bonnes Pratiques Cliniques basé sur un avis général, résultant de critères
propres à chaque membre du groupe
•
Les consensus formels basés sur une délibération d'experts qui se prononcent sur les
mêmes critères
•
Les méthodes explicites qui utilisent une quantification de l'avis des experts
•
Les méthodes fondées sur les preuves scientifiques
Les modalités de mise en œuvre décrites ci-dessous ne peuvent pas toujours être classées
exclusivement dans une de ces catégories. Par contre, elles correspondent aux processus
d'élaboration les plus fréquemment rencontrés dans la littérature.
3.2.2.1 Conférences de consensus
L'objectif d'une conférence de consensus est de réaliser une synthèse des connaissances, afin
de valider une procédure médicale [41,42]. Plusieurs aspects peuvent être analysés :
diagnostic, thérapeutique ou organisationnel. Dans tous les cas, le but final est de produire un
"texte de consensus" ayant valeur de recommandation consensuelle.
Le thème de la conférence doit être précis et sujet à controverse, voire même correspondre à
des dérives dans la pratique courante.
La conférence de consensus fait appel à cinq groupes distincts d'intervenants : le promoteur,
le comité d'organisation, les experts, le public et le jury tous deux pluridisciplinaires.
Le promoteur finance la conférence; il s'agit le plus souvent d'une société savante.
Le comité d'organisation comprend des méthodologistes qui choisissent et formulent quelques
questions susceptibles d'amener des réponses claires et concrètes ayant réellement trait aux
pratiques professionnelles.
23
Experts et public exposent leurs arguments au jury. Celui-ci est chargé d'élaborer les
recommandations à l'issue de la conférence, en distinguant les connaissances scientifiquement
démontrées et celles qui relèvent de la simple présomption.
Cette méthodologie est critiquable à plusieurs égards : les recommandations produites seront
influencées par le choix du jury, des experts et de la composition du public; des conflits
d'intérêts peuvent peser sur la conférence; la formulation des questions peut induire des
réponses trop partielles, difficilement applicables, ou au contraire amener des réponses déjà
connues et consensuelles. Enfin, la composition pluridisciplinaire du jury, pose le problème
des compétences réellement adaptées de ses membres à l'analyse des preuves scientifiques.
3.2.2.2 Consensus d’experts
Ici, contrairement aux conférences de consensus, l'élaboration des recommandations se fait
uniquement par des experts auxquels on soumet une liste de propositions sur une conduite à
tenir. Généralement, ces propositions sont issues de la littérature ou de constatations de
pratiques quotidiennes.
Il existe plusieurs méthodes [43] pour quantifier l'avis des experts et proposer une
recommandation finale. Le principe de base est d'obtenir de la part de chaque expert un score
de validité sur l'utilisation et la pertinence des propositions qu'il examine. L'analyse de
l'ensemble des scores permet alors de retenir ou non une recommandation en la pondérant
d'un score global.
Il est généralement admis que les experts doivent être choisis en raison de leur
représentativité, de leur notoriété et de leur compétence particulière sur le thème examiné.
Cette méthode est facile à mettre en œuvre et relativement rapide. Les principales critiques à
son encontre concernent la désignation des experts, le choix des questions qui leur sont posées
et la grille d'évaluation utilisée.
3.2.2.3 Evidence-Based Medicine
La méthodologie de l'EBM (ou médecine fondée sur le niveau de preuve des connaissances
mises en œuvre) est exposée dans l'article princeps de l'EBM Working Group [44]. Le
principe est simple : il s'agit, pour assurer la prise en charge d'un malade donné, de revoir ce
que dit la littérature dans un cas comparable, de synthétiser les connaissances retrouvées, et de
les appliquer au cas particulier.
Quatre étapes successives sont nécessaires [45] :
1. Formuler clairement le problème clinique à résoudre pour chaque malade considéré.
2. Rechercher les articles pertinents dans la littérature scientifique en excluant les articles
critiquables d'un point de vue méthodologique.
3. Evaluer la validité et l'utilité des conclusions des articles sur le plan pratique.
4. En déduire la conduite à tenir pour chaque malade en cause.
24
A chacune des conclusions des articles retenus, est attaché un niveau de preuve qui dépend
de la méthodologie utilisée et de sa qualité :
•
Niveau 1 : essais contrôlés randomisés avec des résultats indiscutables d'un point de
vue méthodologique
•
Niveau 2 : essais contrôlés non randomisés bien conduits
•
Niveau 3 : essais prospectifs non contrôlés bien menés (étude de cohortes par
exemple)
•
Niveau 4 : études de cas-témoins et essais contrôlés présentant des biais
•
Niveau 5 : études rétrospectives, cas cliniques et toute étude fortement biaisée.
Les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques élaborés selon cette méthodologie ont d'autant plus
de valeur intrinsèque que le niveau de preuve des articles retenus est élevé (le niveau 1 étant
le niveau le plus haut).
Les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques établis suivant l'EBM sont en plein essor. La
grande majorité des médecins leur accorde une grande confiance lors de la prise de décision
clinique. Ils suivent plus souvent les recommandations des Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques basés sur l’EBM que celles qui ne le sont pas [46,47].
Le temps et les moyens nécessaires pour conduire de telles études sont considérables.
L'exhaustivité de la recherche bibliographique est une condition importante à la validité des
résultats. A ce propos, on peut regretter que de nombreux travaux qui pourraient servir à
alimenter l'analyse de la littérature, ne soient pas publiés. En effet, même si la méthodologie
d'une étude est rigoureuse, les revues scientifiques ont tendance à ne pas publier les résultats
d'une enquête concluant à une différence non significative entre les valeurs testées (l'absence
de publication de résultats négatifs peut introduire des biais, principale critique que l'on peut
adresser à la démarche de la méta-analyse). Cette attitude est cependant en train de changer,
probablement sous l'impulsion des équipes de plus en plus nombreuses qui utilisent l'EBM.
3.2.2.4 Approches mixtes
L’analyse de la littérature permet rarement de répondre à toutes les questions posées.
L'approche mixte combine l'EBM et l'avis d'experts. Elle consiste à compléter les conclusions
et les éléments qui ont contribué à élaborer une recommandation basée sur l'EBM par des
connaissances issues d’experts.
Cette technique est utilisée lorsque l'EBM n'a pas permis de conclure ou de trancher
formellement en faveur d'une conduite à tenir, par manque de preuves, en raison d'ambiguïtés
ou s’il n’est pas possible de réaliser des études complémentaires (pour des raisons techniques,
éthiques ou de délai)
25
Elle peut également être mise en œuvre lorsqu'on souhaite s'assurer que les conclusions de
l'EBM sont en phase avec la l'expérience pratique. C'est souvent le cas dans les pathologies où
la prise de décision est complexe et dont la prise en charge est lourde de conséquences (sur les
plans humain et/ou économique). La cancérologie en fait partie [48] : c'est une des raisons
pour laquelle la Fédération Nationale des Centres de Lutte Contre le Cancer (FNCLCC) a
choisi une méthodologie qui s'apparente à l'approche mixte [49]. La FNCLCC élabore des
Guides de Bonnes Pratiques Cliniques dénommés « Standards, Options et
Recommandations » (SOR). Le niveau de preuve des recommandations des SOR est fonction
du type et de la qualité des études employées ainsi que de la cohérence ou non de leurs
résultats. La classification suivante est utilisée [50] :
•
Niveau A : il existe des preuves de bonne qualité (plusieurs essais randomisés
contrôlés bien conduits dont les résultats sont cohérents et/ou existence de métaanalyses).
•
Niveau B : il existe des preuves de qualité correcte (essais randomisés, études
prospectives ou rétrospectives). Les résultats de ces études sont cohérents dans
l'ensemble
•
Niveau C : il existe des preuves de qualité correcte (séries prospectives ou
rétrospectives) mais les résultats ne sont pas cohérents.
•
Niveau D : Il n’existe pas de preuve scientifique ou seulement des séries de cas.
•
Accords d’experts : Il n’existe pas de données pour la méthode concernée mais
l’ensemble des experts est unanime.
L’ANES préconise également ce type d’approche et décrit la méthode « Recommandations
pour la Pratique Clinique » utilisée pour élaborer les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
qu’elle produit ou auxquels elle donne son label [51]. Cette méthodologie conduit à attribuer à
chaque recommandation d’un Guide de Bonnes Pratiques Cliniques un grade traduisant le
niveau de preuve des connaissances utilisées. Les grades des recommandations sont décrits cidessous (cf. Figure 6). Lorsqu’il n’existe pas de niveau de preuve fourni par la littérature,
mais un accord professionnel seul, les recommandations de l’ANAES sont suivies de la
mention « accord professionnels » sans mention de grade.
26
Figure 6 : Grades des Recommandations (d’après l’ANAES).
Les approches mixtes, qui combinent l’avis d’experts et l’analyse méthodique de la littérature
scientifique, même si elles ne sont pas exactement superposables en terme de gradation des
recommandations, introduisent la notion commune de niveau de preuve spécifique pour les
connaissances issues d’accords professionnels ou d’avis d’experts. Quelle que soit la
méthodologie employée pour attribuer un grade ou un niveau de preuve à une
recommandation, l’avis d’experts seul est toujours explicitement différencié et individualisé
par rapport aux preuves issues de l’analyse de la littérature. L’avis d’experts permet ainsi de
suppléer, mais pas de remplacer, l’analyse de la littérature lorsque les preuves scientifiques
font défaut sur un point particulier.
27
3.3 Qualités du contenu des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
Plusieurs auteurs [30,52] s'accordent à reconnaître que les Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques doivent tendre vers la satisfaction des critères de qualité énoncés par l'US Institute
of Medicine [29] :
•
Les recommandations doivent être validées c'est à dire être accompagnées du niveau de
preuve sur lesquelles elles se fondent ou du score attribué par l'avis d'experts. En outre, le
Guide de Bonnes Pratiques Cliniques doit clairement préciser les objectifs fixés et les
quantifier (effets sur la santé, effets sur les coûts, effets sur la satisfaction des patients…).
•
Ils doivent être reproductibles: si la même méthodologie d'élaboration est utilisée par une
autre équipe, les recommandations doivent être les mêmes. De plus, dans une situation
clinique donnée, ils doivent être interprétés et utilisés de la même façon par différents
médecins.
•
Il faut qu'ils soient ciblés : les caractéristiques des patients sur lesquels on peut appliquer
le Guide de Bonnes Pratiques Cliniques doivent être explicitement indiquées.
•
Il faut identifier les exceptions dans lesquelles les recommandations ne doivent pas être
appliquées. L'avis du patient doit notamment être pris en compte.
•
Le langage utilisé doit être clair et non ambigu. Les termes employés doivent être
précisément définis. Il faut utiliser un mode de présentation logique et facile à suivre.
•
L'équipe qui les élabore doit être pluridisciplinaire : représentants des patients et des
praticiens concernés doivent notamment en faire partie.
•
Ils doivent être régulièrement mis à jour, afin de tenir compte des nouvelles
connaissances. Toute information périmée est à exclure. La datation des informations
fournies sur les supports de diffusion est essentielle.
•
Enfin, ils doivent être documentés afin d'indiquer : la méthodologie d'élaboration utilisée;
les participants impliqués; et les preuves ou les suppositions prises en compte.
Comme le souligne notamment la FNCLCC, ces critères des qualités sont des éléments
indispensables pour que les professionnels de la santé puissent accorder aux Guides de
Bonnes Pratiques Cliniques la confiance nécessaire à leur appropriation et à leur intégration
dans en pratique courante. Pour autant, les travaux Shaneyfelt et al. [53] révèlent que peu de
Guides De Bonnes Pratiques Cliniques respectent effectivement ces critères. Dans cette étude,
279 Guides De Bonnes Pratiques Cliniques publiés entre 1985 et 1997 ont été analysés afin de
déterminer la présence ou l’absence de 25 items qualitatifs (par exemple : « l’objectif du
Guides De Bonnes Pratiques Cliniques est spécifié », « les professionnels ciblés sont
mentionné », « la date de mise à jour est indiqué », « le grade des recommandations est
présent », etc…). En moyenne 11 items sur 25 sont présents et seulement 7,5% des Guides De
Bonnes Pratiques Cliniques précisent la méthode utilisée pour synthétiser les connaissances
scientifiques et élaborer les recommandations.
28
L’évaluation du contenu des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques est une tâche complexe
qui demande des outils adaptés [54]. Le projet AGREE [55] (Apparaisal of Guidelines for
Research and Evaluation) a donné lieu à la publication d’une grille d’évaluation des Guides
de Bonnes Pratiques Cliniques dont l’objectif est d’apprécier la qualité méthodologique de
leur élaboration et la qualité de présentation et de formulation des recommandations [56].
Cette grille comporte 23 items organisés en 6 domaines indépendants intitulés : « Champs et
objectifs », « Participation des groupes concernés », « Rigueur d’élaboration », « Clarté et
présentation », « Applicabilité », « Indépendance éditoriale ». Les items se présentent sous la
forme d’une affirmation a laquelle l’évaluateur doit affecter un score suivant une échelle à
quatre valeurs (1 « pas du tout d’accord » à 4 « tout à fait d’accord »). Les items sont
majoritairement des critères subjectifs qui sont donc dépendants de l’évaluateur. Afin
d’accroître la fiabilité de l’évaluation il est fortement conseillé de faire appel à quatre
évaluateurs et de calculer un score standardisé par domaine. Cette grille, développée par
divers partenaires internationaux, testée sur des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
couvrant différents domaines cliniques [57], a le mérite d’être un instrument sensible [58] afin
d’apprécier certains éléments dont l’influence est majeure sur la qualité des Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques.
3.4 Supports de diffusions des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques
Classiquement, l’élaboration d’un Guide de Bonnes Pratiques Cliniques conduit à la rédaction
d’un document essentiellement textuel, parfois illustré d’iconographies ou de schémas visant
à faciliter l’interprétation et à structurer plus efficacement les recommandations proposées.
Sur la base de ce document plusieurs solutions peuvent être utilisées pour en diffuser le
contenu.
3.4.1 Formes classique de diffusion de l’information (Textes, Revues
spécialisés)
La publication sous un format textuel suivant un mode rédactionnel linéaire est le mode de
diffusion le plus répandu des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques. Ce type de document
prend généralement l’apparence d’un texte descriptif dont la structure rend compte du
processus d’élaboration et éditorial qui a été utilisé. Il comprend : la présentation du thème
médical ; la liste et les rôles des personnes et organisations impliquées dans l’élaboration ; les
objectifs visés ; les pratiques professionnelles concernées ; les caractéristiques des patients
auxquels les recommandations sont applicables ; la stratégie de recherche documentaire. Le
corps du document est constitué des recommandations présentées, le plus souvent, au sein
d’un argumentaire discutant les différentes options envisageables en fonction du contexte
clinique. Cet argumentaire est étayé des références scientifiques utilisées et du niveau de
preuves des recommandations qui en découle.
L’ANAES préconise la mise à disposition des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sous
plusieurs formes de documents [34] : « un ‘texte court’ ou ‘texte de synthèse’, comportant les
recommandations avec leur niveau de preuve, un ‘texte long’ à visée plus pédagogique […],
29
afin de faciliter leurs mises en œuvre sur le terrain et un ‘document d'expertise’ ou
‘argumentaire’ […] réservé aux professionnels qui souhaitent approfondir le contenu et
l'argumentaire des recommandations. Un document rédigé spécifiquement pour les patients
peut être réalisé. Il reprend les recommandations et leur niveau de preuve […] sous une forme
plus adaptée pour des non-médecins. »
Mais, quelle que soit la forme du document textuel, il manque généralement d’une description
systématique des concepts médicaux et la présentation exhaustive des situations cliniques qui
est possible de rencontrer en pratiques et rarement atteinte : le risque étant d’alourdir ce
document déjà conséquent. On leur reproche, le plus souvent, de donner des informations
parcellaires et générales demandant des efforts considérables d’interprétation pour être
extrapolées à une situation clinique particulière. Pour être utilisable correctement, ce type de
Guide de Bonnes Pratiques Cliniques requiert obligatoirement une lecture complète et
approfondie, ainsi qu’une appropriation de l’ensemble des connaissances et concepts
médicaux préalable à sa compréhension [59].
La publication dans une revue scientifique renommée de ce type de document reste un gage
de qualité des recommandations élaborées. Toutefois, le document papier est trop souvent
inaccessible aux praticiens en situation clinique [60]. Même si ce document est disponible
rapidement dans leurs bibliothèques, il n'est pas envisageable que les praticiens puissent le
relire pendant une consultation; tout au plus pourra-t-il le consulter a posteriori lorsqu'il n'est
pas en train d'exercer. De plus la version papier d’un Guide de Bonnes Pratiques Cliniques est
par nature figée et ne pourra être mise à jour qu’après une re-publication. Ainsi, rien ne peut
garantir que le médecin utilisateur soit en possession de la version la plus récente. Ce mode
d'utilisation n'est pas satisfaisant. Les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sont diffusés de
cette manière traditionnelle depuis quelques années déjà et toutes les évaluations réalisées par
les différences agences (en France comme à l'étranger) sur leur impact, montrent qu'il est
faible et qu'il existe une grande inertie dans leur mise en pratique [61].
3.4.2 Format électronique (Technologies de l’informatique)
Avec l'informatisation des cabinets médicaux et l'avènement de l'Internet, les Guides de
Bonnes Pratiques Cliniques sous forme électronique trouvent là un vaste terrain de diffusion.
Les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques initialement diffusés sur des supports papier sont
pour la plupart disponible également sous format électronique. De nos jours la diffusion de
Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sous format électronique est proche de devenir un
standard. Des nouvelles possibilités apparaissent et viennent modifier fondamentalement le
formalisme textuel des recommandations. Les documents multimédia enrichissent leur
contenu informationnel. Les capacités de stockage et de calcul des ordinateurs permettent
d'automatiser les tâches de sélection et d'inférence des informations pertinentes pour exécuter
dynamiquement les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques. Les Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques directement disponibles sur le poste de travail du médecin peuvent être consultés au
cours même de son entretien avec le malade.
30
Le format électronique regroupe de fait une variété d’approches différentes dont le point
commun est l’utilisation du support numérique et des technologies de l’informatique pour la
mise en forme et la présentation des connaissances contenues dans les Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques. Le chapitre 4 est entièrement consacré à ces différents types d’approche.
3.4.3 Echanges entre professionnels
La diffusion des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques peut également s’effectuer par voies
d’échanges entre professionnels. Ce mode de diffusion est rarement exclusif : c’est une
stratégie secondaire qui complète et s’appuie généralement sur la publication du document
textuel afin d’en expliciter le contenu est ses conséquences pratiques afin d’induire son
utilisation. L’objectif visé est de renforcer l’impact d’un Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques par des interventions ciblées idéalement sur les professionnels de Santé dont les
pratiques apparaissent divergentes par rapport aux recommandations du Guide de Bonnes
Pratiques Cliniques.
Diverses modalités sont possibles pour favoriser les échanges entre professionnels et tenter
d’influencer leurs pratiques. Les plus souvent mentionnées dans la littérature sont celles pour
lesquelles des études ont pu être réalisées afin d’en apprécier l’efficacité en terme de
modification effective des comportements :
•
La formation médicale continue (FMC) est un moyen pour tenir les médecins informés de
l'évolution des techniques et des dernières connaissances validées. C'est l'occasion pour
eux de confronter leurs expériences personnelles avec les recommandations issues
d'études bibliographiques. La FMC peut prendre la forme de conférences académiques, de
présentations didactiques de cas, d’ateliers éducatifs plus ou moins interactifs, …
•
Les visites d’éducation au cabinet (outreach visits) sont basées sur l’intervention d’une
personne sur les lieux même de pratique du médecin afin de délivrer une information sur
un thème précis [62]. Idéalement, cette information inclue des éléments objectifs
traduisant les habitudes de pratique propre au médecin visité (statistiques descriptives de
ses prescriptions par exemples)
•
Les techniques utilisant des leaders d’opinion dont le principe est de bénéficier du soutien
de professionnels identifiés par leurs collègues comme influents. Les leaders d’opinion
délivrent l’information contenue dans les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques qu’ils
soutiennent sous la forme de conseils aux collègues qui les sollicitent directement.
3.5 Impact des guides de bonnes pratiques cliniques
Idéalement, l’élaboration et la diffusion d'un Guide De Bonnes Pratiques Cliniques doivent
être suivies d'une évaluation complète, qui devra mesurer :
•
son impact médiatique et son audience : professionnels concernés connaissant l’existence
et/ou le contenu des recommandations
31
•
son impact sur la modification des pratiques professionnelles : l’adhésion des praticiens
aux recommandations doit se traduire par une modification des pratiques professionnelles
afin de se conformer aux recommandations énoncées dans les Guides De Bonnes
Pratiques Cliniques
•
ses effets sur les résultats cliniques, sur la satisfaction et l’état de santé des patients
•
son impact organisationnel tant du point de vue sanitaire, que médico-économique, voire
médico-légal
3.5.1 Impact d’audience
Pour qu’un GBPC soit appliqué il faut préalablement que les professionnels concernés
connaissent son existence et son contenu. Woolf [63] rapporte que certaines études
américaines ont montré que seulement 60% des médecins connaissances l’existence de GBPC
nationaux un an après leur publication. Lomas et al. [61] ont montré que seulement 3% des
médecins connaissant l’existence du GBPC Canadien sur la césarienne étaient capables d’en
indiquer les recommandations principales. Similairement, Fowler et al. [64] indiquent,
qu’après un mailing postal à destination des médecins généralistes britanniques du GBPC de
l’OMS sur le sevrage tabagique, 28% l’avaient lu et seulement 9% étaient capables d’en
retranscrire au moins une des trois recommandations.
Ces quelques exemples illustrent particulièrement bien la nécessité d’une mesure préalable de
l’audience des GBPC car elle conditionne, du moins en partie, l’application effective de ces
GBPC. Médiatiser et faciliter l’accès aux GBPC est un des objectifs de l’informatisation des
GBPC. Leur diffusion via l’Internet, qui permet d’étendre leur audience, est une première
étape vers leur plus large utilisation en pratique courante.
3.5.2 Impact des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sur les pratiques
professionnelles
Pour que les GBPC puissent atteindre leur objectif principal d’amélioration de la qualité des
soins, il faut qu’ils soient effectivement appliqués par les praticiens lors de leurs activités de
soins.
De nombreux facteurs sont susceptibles d’influencer l’impact d’un GBPC sur la pratique
médicale [9,35,63,65,66]. Par exemple, Grilli et Lomas [35] montrent que les GBPC les
moins complexes, qui peuvent être facilement testés et dont les résultats sont immédiatement
et facilement observables par le praticien sont plus souvent adoptés. Il est également
préférable d’impliquer des groupes d’utilisateurs dans le processus de production et
d’évaluation des GBPC. Ainsi, la participation des médecins praticiens à des études
d'épidémiologie ou de recherche cliniques afin d'élaborer des GBPC et/ou d'en démontrer la
pertinence, est un moyen efficace pour étendre leur diffusion à l'ensemble de la profession
[67]. Même s’ils ne sont pas directement impliqués, les cliniciens suivent plus fréquemment
des GBPC élaborés par leur propre organisation. L’adhérence aux GBPC est également plus
large s’ils sont basés sur une démarche EBM avec indication du niveau de preuve [47]. Outre
32
les facteurs propres aux GBPC, il existe des facteurs plus directement liés aux caractéristiques
des praticiens ciblés. Pour illustrer par un exemple ce dernier point, on peut mentionner les
travaux de Tunis et al. [68] qui ont constaté dans une étude portant sur plusieurs types de
GBPC que les praticiens qui sont les plus enclins à utiliser les GBPC sont ceux qui sont
salaries, consultent moins de 20 heures par semaine, ont récemment terminé leur études,
exercent dans le secteur public.
Il est parfois difficile de distinguer l’impact isolé de chacun des facteurs potentiels et celui qui
résulte de leur combinaison. Le Tableau 2 est une tentative de typologie et de synthèse des
différents facteurs mentionnés dans la littérature. Le lecteur pourra se référer à Thorsen et
Mäkäla pour en avoir une liste plus détaillée [66].
ORIGINES ET MODALITES D’ELABORATION
•
•
•
•
•
Organisme/autorité supervisant l’élaboration
Autorité des personnes participant à l’élaboration
Niveau d’élaboration : local, national, international
Méthode d’élaboration : EBM, conférence de consensus, avis d’experts, participation
active des praticiens ciblés
Méthodes de validations
CONTENU
•
•
•
•
•
•
Objectif principal sous-jacent : aide à la décision, contrôle des coûts,...
Domaine couvert : thérapeutique, diagnostic, prévention
Complexité
Format des GBPC : longueur du texte, mode de présentation (texte, schémas, arbre
décisionnel,…), média utilisés (revue, audio-visuel, informatique,…)
Niveau de preuve des recommandations
Résultats facilement observables par les praticiens
CONTEXTE ET MODE DE DIFFUSION
•
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•
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•
Caractéristiques des professionnels ciblés (y compris données démographiques :
spécialité, âge, lieu géographique d’exercice)
Réponse à un besoin : existence de variations de pratiques, demande des professionnels,
demande des patients
Mesures politiques : incitation / sanctions (légale, financière, institutionnelle)
Adéquation des GBPC avec les compétences des praticiens (formations, connaissance) et
avec l’organisation des soins sur le terrain (moyens disponibles, attitudes des patients,
habitude et normes sociales…)
Modalité de diffusion et de mise en œuvre
Tableau 2 : Principaux facteurs susceptibles d’influencer l’impact d’un GBPC
33
Les modalités de diffusion des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sont un des
déterminants les plus importants de l'impact des recommandations [69]. Le travail de
Kosecoff et al. [70] mettant en cause l’utilité de la simple diffusion des résultats des
conférences de consensus pour la modification des pratiques médicales, bien que
méthodologiquement discutable (étude avant-après), a eu le mérite d’initier de nombreuses
autres études sur l’efficacité des méthodes de diffusion des Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques.
Le groupe EPOC (Effective Practice and Organisation of Care Group [71]) de la
Collaboration Cochrane maintient à jour depuis 1997 une revue systématique des publications
consacrées à l’étude de l’impact des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques. Seules les
publications étudiant les modifications effectivement observées des pratiques, et non pas
déclarées, sont retenues. En janvier 2000 l’ANAES édite un rapport [9] qui actualise et
complète cette revue en y incluant, selon la même méthodologie, des études publiées par des
équipes françaises. Ce travail, également publié sous forme d’article [72], fait la synthèse des
méthodes de diffusion des GBPC dont l’impact sur la pratique réelle des médecins a été
évalué par des études méthodologiquement bien conduites. Les principaux résultats sont
présentés dans le Tableau 3.
Force est de constater que l’impact de ces différents types d’interventions disparaît lors de
l’arrêt de celles-ci. Il est donc capital de les maintenir et de les réactiver au fil du temps, tout
particulièrement pour les interventions de types rappels ou retour d’information pour
lesquelles il n’existe pas d’effet éducationnel. De plus, il est préférable de ne pas se limiter
exclusivement a une seule méthode d’intervention [73], mais d’en associer plusieurs afin de
renforcer l’impact d’un GBPC [74].
L’impact des interventions organisationnelles, des incitations financières et des mesures
coercitives sur la pratique médicale est plus rarement évalué dans la littérature médicale. On
peut toutefois citer les travaux de Chaix-Couturier et al. [75] qui ont publié une revue
systématique de la littérature incluant 89 articles dont 8 études basées des essais contrôlés
randomisés. Ils parviennent à la conclusion que les incitations financières améliorent la
compliance des médecins aux GBPC. Anhoury [76] précise que « les incitations fondées sur
une ‘punition’, en cas de non-application, peuvent avoir des effets immédiats parfois
spectaculaires […]. Les incitations fondées sur une ‘récompense’ en cas d’application des
mesures ont aussi un effet très positif. ». Anhoury s’appuie notamment sur l’exemple des
RMO qui ont eu un impact important en faisant diminuer la prescription d’examens
complémentaires. Cette diminution a été constatée dès l’annonce de leur future mise en place,
bien avant qu’elles ne soient effectivement opposables : les médecins ont anticipé leur mise
en application. Actuellement les RMO ont perdu de leur impact : le contrôle des prescriptions
par l’assurance maladie s’est rapidement avéré complexe à mettre en œuvre et peu de
médecins ont effectivement été sanctionnés [77], de plus, comme nous l’avons déjà
34
mentionné précédemment (cf. § 3.1.1), les sanctions initialement prévues ont été annulées par
deux décisions du Conseil d’Etat dès 1999 (arrêt du 14 avril et du 19 novembre 1999).
Impact sur les pratiques
Type d’intervention
Efficacité démontrée et effet Rappels (reminders)
intervention important
Visites à domicile (outreach visits)
Efficacité démontrée et effet Audit-retour d’information
intervention limité
FMC dans laquelle le médecin est actif (FMC interactive)
Efficacité discutable ou non Leaders d’opinion
clairement démontrée
Démarche qualité
Inefficace
Diffusion simple
FMC dans laquelle le médecin est passif
Tableau 3 : Efficacité des méthodes de diffusion des GBPC sur les pratiques médicales (d’après
[9,72]). Les définitions de ces différents types d’interventions sont données en Annexe 1.
3.5.3 Impact sur les résultats cliniques
Les effets des GBPC sur le comportement des médecins sont très souvent étudiés. En
revanche, trop peu d'études s'attachent à mesurer rigoureusement les effets sur les résultats
cliniques [78]. Certains GBPC sont supposés avoir des résultats positifs sur des facteurs aussi
complexes à mesurer que la satisfaction des patients ou leur devenir à long terme.
En 1993 Grimshaw et Russell [79] ont retrouvé et analysé 59 publications traitant
d'évaluations de GBPC : 11 comportaient une analyse des résultats cliniques, 9 d'entre elles
ont montré un effet bénéfique sur la santé des patients. Plus récemment, et sur la base d'une
revue de la littérature, Shiffman et al. [80] ont étudié plusieurs publications concernant la
mise en place de 20 systèmes de GBPC informatisés (entre 1992 et 1998) : seules 4 équipes
ont publié une évaluation sur l'amélioration de l'état de santé des patients.
S'il paraît légitime de penser qu'un GBPC correctement élaboré et diffusé aura un effet positif
sur l'état de santé des individus, il est regrettable de constater que cet effet est rarement étudié
[81]. Ce manque de preuves ne peut qu'entretenir les doutes de certains médecins quant à leur
impact réel sur la santé des patients [38].
3.5.4 Impact économique
L'effet des GBPC sur la diminution des dépenses de santé a fait l'objet de nombreuses
35
évaluations, essentiellement de la part d'agences gouvernementales et d'organismes
d'assurance qui gèrent les fonds destinés à la santé. La majorité de ses études démontre qu'il
existe une réelle économie des ressources de soins et donc des coûts lorsque les GBPC sont
correctement utilisés [32]. Aux USA les HMO, qui sont rappelons le des organismes privés,
s'appuient principalement sur le « risk management » et l'utilisation de GBPC pour assurer
leur stabilité financière [38,76]. Dans un domaine similaire mais plus limité, l'enquête sur les
références médicales opposables (RMO) du CREDES6 illustre les gains que l’on peut attendre
de cette démarche. Ainsi ce rapport [82] sur l'impact des RMO sur la prescription
pharmaceutique, évalue, en 1994, l'impact financier des premières RMO à un bénéfice de
« 334 millions de francs environ, déduction faite des prescriptions de substitution, sans
comptabiliser d'éventuels avantages en terme de santé publique ».
3.6 Aspects juridiques
3.6.1 Concernant leur utilisation
Une des craintes des médecins à propos des Guides de Bonnes Pratiques Cliniques tient à
l'aspect médico-légal de leur utilisation. Dans quelle mesure les Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques peuvent-ils jouer en faveur ou à l'encontre d'un médecin, lorsque celui-ci est mis en
cause pour faute professionnelle [83] ?
L'analyse de la littérature n'apporte pas de réponse catégorique. Plusieurs affaires litigieuses
survenues aux USA et en Europe, sont rapportées par Jacobson [84]. On peut retenir de cet
exposé qu'une cour de justice admet qu'un Guide de Bonnes Pratiques Cliniques puisse servir
les deux parties en opposition, mais qu'en aucun cas il ne peut être le seul déterminant de ce
qui aurait ou n'aurait pas dû être fait. En 1999 Hurwitz [85] précise que devant un tribunal
civil ou pénal, les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques peuvent étayer l'avis d'un expert,
mais ils ne peuvent se substituer à ce dernier. Une des raisons évidentes de ce principe, tient
au fait que l'existence de Guides de Bonnes Pratiques Cliniques ne permet pas à elle seule
d'établir s'il est judicieux ou non de les appliquer. Un Guide de Bonnes Pratiques Cliniques,
même quand il est majoritairement reconnu et utilisé, reste critiquable. Il n'a pas force de loi
et ne s'impose donc pas comme tel devant un tribunal [31].
Pour autant, il existe certaines situations juridiques qui font exceptions. Ainsi, dans un article
de 2003, McDonagh et Hurwitz [86] rapportent le cas d’une condamnation prononcée par une
cours de justice Canadienne pour négligence dans le diagnostic et le traitement d’un diabète
gestationnel. Lors du procès, la Court de justice a considéré qu’un des Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques produit par la Société Canadienne de Gynécologie et d’Obstétrique
prévalait pour constituer une preuve à charge car il représentait les conduites à tenir standards
dans le domaine clinique impliqué. Il est important de noter que ce Guide de Bonnes
Pratiques Cliniques n’a pas été soumis à aucun avis critique d’expert lors du procès.
6
Centre de Recherche en Economie de la Santé
36
Lors d’un litige opposant un patient à un médecin le jugement devra notamment apprécier si
ce dernier a fourni une prestation conforme aux « données acquises de la science » et aux
« règles de l’art ». En effet, la détermination d’une faute professionnelle est basée sur ces
seuls critères [87]. Dans la mesure où ils représentent un état de l'art en la matière, les Guides
de Bonnes Pratiques Clinique peuvent donc potentiellement influencer la conviction d'un jury
[88]. Le non respect de Guides de Bonnes Pratiques Cliniques peut ainsi entraîner une
condamnation pour négligence [89]. Concrètement, aux USA où les Guides de Bonnes
Pratiques Cliniques sont largement utilisés, environ 7% des affaires litigieuses7 dans le
domaine de l’anesthésie et de l’obstétrique entre 1990 et 1992 se sont appuyées sur des
Guides de Bonnes Pratiques Cliniques pour faire la preuve ou réfuter une négligence
professionnelle [90].
En France, le non-respect des RMO exposait le médecin à des sanctions financières de la part
de l'Assurance Maladie. Bien que nous n'ayons pas retrouvé dans la littérature de cas de
jurisprudence, la nature du contrat passé entre l'Assurance Maladie et les unions
professionnelles de médecins [91] ne laisse en rien supposer que les RMO puissent avoir plus
de force que d'autres Guides de Bonnes Pratiques Cliniques lors d'une action en justice [87].
3.6.2 Concernant leur développement
Il faut également évoquer la responsabilité des auteurs de Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques. Un praticien mis en cause à la suite de l'application d'un Guide de Bonnes
Pratiques Cliniques, peut-il se retourner contre l’institution et les professionnels qui ont conçu
et diffusé les recommandations et aurait ainsi directement ou indirectement causé un
dommage chez un patient ?
A notre connaissance, il n'existe pas en France de précédent judiciaire permettant d'apporter
des éléments de réponse. Hurwitz, dans son article paru en 1999 [85], n'en trouve pas non plus
en Grande Bretagne. Ce vide juridique est-il une entrave à l'exploitation des Guides de
Bonnes Pratiques Cliniques [92] ?
Il est clair que lors de la conception et de la diffusion d'un GBPC, les auteurs mettent en jeu
leur crédibilité et leur responsabilité scientifique [93]. La rigueur de leur méthodologie
d'investigation et de réalisation est leur principale arme face aux critiques éventuelles. Fervers
et al. [94] estiment que les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques tels que les SOR (Standards,
Options, Recommandations élaborés sur les cancers) doivent réunir six qualités primordiales
afin de constituer un obstacle à la mise en cause de leurs concepteurs. Les informations
délivrées par les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques doivent être : 1) sérieuses ; 2)
exactes ; 3) fiables ; 4) complètes ; 5) actuelles et 6) sécurisées. S’ils sont mis en cause, les
concepteurs auront à apporter la preuve que les moyens nécessaires ont été mis en œuvre pour
respecter ces six qualités.
7
Cette étude a porté sur l’analyse de 259 plaintes recueillies auprès de deux compagnies d’assurances
américaines.
37
Dans l’hypothèse d’une action judiciaire mettant en cause un Guide de Bonnes Pratiques
Cliniques, il convient de préciser que c’est l’organisme professionnel ayant supervisé
l’élaboration qui sera directement impliqué et non pas les personnes physiques ayant
contribuées à l’élaboration des recommandations [94]. En outre, si la responsabilité de
l’organisme superviseur était établie, elle ne dégagerait pas totalement la responsabilité du
médecin présent au chevet du patient. En effet, ce dernier conserve en toute hypothèse sa libre
décision [87].
Qu’en est-il lorsque les Guides de Bonnes Pratiques Cliniques sont implémentés dans un
système d’aide à la décision informatisé utilisé par le médecin ? Quelle est la responsabilité
des développeurs de l’application ?
Là non plus, il n’existe pas de droit jurisprudentiel, ni de précédent devant un tribunal pénal
ou civil mettant en cause les développeurs de tels systèmes [93]. Fox et Thomson déplorent le
manque de référence spécifique et consensuelle pouvant éprouver voire garantir la sûreté et la
qualité d’un système d’aide à la décision. Ils précisent toutefois que les développeurs et les
fournisseurs de ces systèmes ont un devoir de prudence et qu’ils doivent s’entourer de
précautions pour prévenir des effets dommageables pour les patients et des professionnels qui
l’utilisent. Ces précautions doivent porter à la fois sur la connaissance contenue dans ces
systèmes et sur les aspects technologiques mis en œuvre pour apporter cette connaissance aux
professionnels via le système. Fox et Thomson proposent un cadre méthodologique pour que
de telles précautions soient efficaces [93].
3.7 Limites et principales critiques
En dehors des considérations propres à la validité de leur contenu, l'efficacité des GBPC peut
être prise en défaut pour plusieurs raisons :
•
Leur nombre : il est difficile pour un médecin de retenir et donc d'utiliser l'ensemble des
GBPC mis à sa disposition [60].
•
Leur manque de disponibilité directement sur le lieu de consultation.
•
Le temps nécessaire à leur exploitation n'est pas compatible avec le temps d'une
consultation. Il est fréquent qu'un GBPC soit retranscrit sur plusieurs pages.
•
Les données textuelles, même si elles sont concises, nécessitent un certain degré
d'interprétation qui peut parfois demander plusieurs relectures.
•
Elles sont souvent mono-pathologiques ou axées sur un problème de prise en charge très
particulier. L'inconvénient est qu'il faudra alors en sélectionner plusieurs pour obtenir une
aide sur la prise en charge globale du patient.
D'autres problèmes ont trait à des considérations beaucoup moins pragmatiques. Certains
médecins les perçoivent comme des "livres de recettes" qui ne peuvent pas résumer la
38
profondeur et la nature du raisonnement médical avec un formalisme algorithmique [78]. Ils
ont le sentiment que les GBPC vont à l'encontre de leur responsabilité en leur dictant des
conduites à tenir et en dénaturant la relation médecin-malade. Cela est particulièrement
ressenti pour les GBPC portant sur des conduites à tenir courantes pour lesquelles le pronostic
vital ou fonctionnel du patient n’est généralement pas mis en jeu et pour lesquelles l’accès aux
thérapeutiques est largement ouvert. Certains enfin, leur reproche leur objectif de
standardisation des pratiques qui peut entraîner une uniformatisation de la médecine ne
respectant pas la singularité de chaque patient et les spécificités des conditions d’exercices.
Toutefois, on peut tempérer certains de ces avis parfois très hostiles. Margolis [95] souligne
en effet que de nombreux reproches à l'égard des GBPC tiennent à l'absence de méthodologie
rigoureuse pour exprimer leur contenu [96]. Il précise que toutes les connaissances médicales
ne peuvent évidemment pas être formulées dans un GBPC. Dans un premier temps, seuls les
processus décisionnels qui peuvent être conduits selon une approche pas à pas et impliquant
des conditions logiques de type "si…alors", devraient faire l'objet de développements de
GBPC [26]. Il existe de nombreuses situations cliniques compatibles avec ce formalisme. Peu
importe que les GBPC ne soient qu'un reflet du processus décisionnel, ils ne visent pas à
remplacer le médecin, mais bien à l'aider à clarifier une situation complexe et lui permettre
d'explorer les pistes qui doivent être envisagées.
39
4 Guides de bonnes pratiques informatisés
4.1 Généralités
L’informatisation des GBPC regroupe différentes approches dont le point commun est
l’utilisation du support numérique et des technologies de l’informatique pour la mise en forme
et la présentation des connaissances contenues dans les Guides de Bonnes Pratiques
Cliniques.
D’une manière générale, l’informatisation des GBPC vise à résoudre les problèmes qui se
posent lorsque les GBPC sont uniquement diffusés via un support papier classique. Pour
illustrer ce propos, on peut compléter l'exemple de Owens [59] qui décrit le cas fictif mais
réaliste d'un médecin qui, lors d'une consultation, doit prendre en charge un patient de 62 ans,
diabétique, angineux et ayant un antécédent d'infarctus du myocarde. Désireux d'obtenir des
recommandations pour les soins de ce patient, il doit : dans un premier temps identifier les
problèmes majeurs du patient; puis essayer de retrouver s'il existe des GBPC adaptés ; se les
procurer ; les lire ; éventuellement éliminer ceux qui ne s'appliquent pas véritablement à son
patient ; interpréter les recommandations tout en vérifiant qu'il dispose vraiment des
ressources nécessaires pour les appliquer ; tenir compte de l'avis de son patient, pour
finalement opter pour une conduite à tenir et la consigner dans le dossier médical du patient.
A la prochaine visite, il devra s'assurer qu'il n'existe pas de nouvelles recommandations ou de
mises à jour à intégrer.
Cette litanie résume bien les points clefs que doit essayer de résoudre l'informatisation des
GBPC. Plusieurs solutions informatiques peuvent être envisagées (cf. infra), elles répondent
de façon plus ou moins satisfaisante à une ou plusieurs des difficultés de notre courageux
médecin !
L'enjeu de l’informatisation est de faciliter l'accès à la connaissance contenue dans les GBPC,
et de mettre à la disposition des médecins des outils susceptibles de s'intégrer à leur pratique
courante. L'utilisation effective de ces outils dépend elle-même de leur capacité à répondre
aux besoins pratiques des utilisateurs. En d’autres mots, il s’agit d’améliorer la disponibilité,
l’utilisabilité et l’intégration contextuelle (c.a.d. en situation de soins) des connaissances
qu’ils contiennent. Par rapport à leur équivalent papier, l’objectif ultime des GBPC
informatisés reste inchangé : il s’agit d’améliorer la qualité des soins. En revanche les moyens
mis en œuvre sont différents puisqu’il s’agit de fournir aux praticiens un support décisionnel
informatique capable d’avoir un impact sur leurs pratiques dans le sens d’une meilleure prise
en compte des recommandations établies dans les GBPC. Pour atteindre cet objectif général,
l’analyse de la littérature révèle que de nombreux objectifs spécifiques peuvent être assignés
aux GBPC informatisés [97-102]: améliorer leur structuration et les détailler avec précision
[97,101,102], faciliter leur partage et leur portabilité pour qu’ils puissent être réutilisés par
différents développeurs et utilisateurs [98,103], vérifier la cohérence logique de leurs
40
contenus [24,104,105], valider leur qualité [55,106]. De plus, il convient de les documenter au
moyen de liens vers des banques d’articles scientifiques ou d’autres bases de données [71], les
regrouper et les rendre accessibles plus largement au sein de banques de documents
accessibles en ligne [49,107-109], permettre de les consulter facilement et rapidement [110],
rechercher et atteindre une information précise en navigant dans leur contenu [111].
4.2 Les différentes approches
En fonction de la nature des informations délivrées lors de la consultation des GBPC
informatisés, l’analyse des systèmes opérationnels (en totalité ou partiellement) nous permet,
schématiquement, de différencier deux approches majeures : l’approche basée sur la
restitution d’une information générique et celle basé sur la restitution d’une information
contextuelle.
L’approche que nous qualifions de générique, concerne les applications pour lesquelles
l’information restituée à l’utilisateur est invariablement la même, quelque soit le contexte
clinique lors de la consultation d’un GBPC donné. Le GBPC est représenté comme un
document monolithique qui doit être entièrement consulté par le praticien afin qu’il en retire
les informations qui lui semblent appropriées pour le malade qu’il prend en charge.
A l’inverse, l’approche que nous qualifions de contextuelle, concerne les applications pour
lesquelles il existe un certain niveau de prise en compte du contexte clinique par le système
lui-même, afin de ne présenter à l’utilisateur ‘que’ des informations sélectionnées et
véritablement adaptées au contexte clinique. Dans cette approche, le GBPC est réalisé,
instancié différemment, selon le contexte clinique qui est spécifié lors de son utilisation
(données du patient, ressources disponibles dans l’environnement de soin, etc.).
Ces deux catégories d’approches n’ont rien d’absolu. On pourrait les comparer aux deux
extrêmes d’un continuum dont l’unité de mesure serait le niveau de détail (la granularité) des
différents éléments du contexte clinique et les fonctionnalités mise en œuvre dans le système,
pour tenir compte de ces éléments. Cette catégorisation originale, qui peut apparaître
artificielle, a pour principal objectif de clarifier l’exposé des fonctionnalités des GBPC
informatisés.
4.2.1 Approches génériques
Les approches génériques sont plus particulièrement tournées vers la facilitation de l’accès à
la connaissance des GBPC, sans intervenir directement dans la façon dont cette connaissance
doit être utilisée et interprétée par le praticien : l’interprétation des GBPC est entièrement
laissée à l’appréciation de l’utilisateur. En revanche, un ensemble de fonctionnalités peuvent
être mises en œuvre afin de faciliter la consultation du document (ou d’un ensemble de
documents) constituant le GBPC.
Ce type d’approche est largement utilisé pour diffuser les GBPC sur les réseaux (Internet ou
Intranets des établissements sanitaires). De nombreuses organisations ont mis en place des
41
sites Web spécialisés proposant des collections de documents GBPC numérisés, consultables
en ligne et/ou téléchargeables. Par exemple, le site National Guidelines Clearinghouse [107]
répertorie plus de 1000 documents GBPC librement accessibles, produits par l’Agency for
Healthcare Research and Quality (AHRQ) et l’U.S. Department of Health and Human
Services, en partenariat avec différentes sociétés savantes nord-américaines. Sur les sites Web
tels que celui-ci, plusieurs fonctionnalités sont généralement offertes pour classer [112] et
retrouver les GBPC (recherche par pathologie, par spécialité clinique, par population cible,
etc.).
Les GBPC sont disponibles sous forme de documents électroniques statiques (PDF le plus
souvent) et/ou sous forme de documents dynamiques offrant une certaine interactivité lors de
leur consultation. Techniquement, ce type de document est relativement facile à créer et à
mettre à jour (un classique éditeur de texte ou HTML est le principal outil nécessaire). Il n’est
pas nécessaire de posséder des compétences informatiques spécifiques pour les créer. Ils
peuvent être largement diffusés via les réseaux et aucune adaptation technique n’est
nécessaire pour les utiliser sur différents sites (un simple ordinateur connecté au réseau
permet d’y accéder), ce qui constitue une première étape vers le partage des connaissances
entre professionnels. Pour les médecins disposant d’un poste connecté, le problème de
l’accessibilité aux GBPC est potentiellement résolu, mais le problème crucial de leur
utilisation en pratique courante demeure. En effet, comme leur équivalent papier, la grande
majorité des ces GBPC sont produits sous forme de longs rapports textuels qui ne peuvent pas
être consultés en situation de soins. Toutefois, et même s’il peut être source d’ambiguïté, le
langage naturel est riche et permet d’exprimer toutes sortes de subtilités inhérentes à la
connaissance médicale sur laquelle les guidelines sont basés. Comme nous l’avons mentionné
précédemment, l’interprétation du GBPC est laissée à la responsabilité du médecin. Cela peut
être perçu comme un avantage si l’on considère qu’il est le mieux placé pour connaître
l’ensemble du contexte clinique et apprécier la pertinence des recommandations proposées.
Mais cela peut aussi être perçu comme un inconvénient, car rien ne garanti que
l’interprétation du médecin soit conforme à la sémantique et à l’intention des auteurs du
GBPC. Ce dilemme est inhérent à l’expression informelle des connaissances dans le langage
naturel.
Les documents statiques sont le niveau le plus basique de l’informatisation des GBPC
correspondant à la numérisation des documents papiers puis à leur mise en ligne. Ce format
numérique de GBPC n’offre pas d’information ou de fonctionnalité supplémentaire par
rapport à la version papier. La stricte numérisation reproduit à l’écran les inconvénients d’une
rédaction textuelle ; les textes sont souvent proposés en bloc dans des formats imprimables.
Quantité de GBPC sont actuellement disponibles sur l'Internet sous forme de documents
HTML simples. Il s'agit de documents à l'origine disponibles sous forme papier qui ont été
reformatés et offrent la possibilité de naviguer, grâce à des liens hypertextes, à l'intérieur des
42
paragraphes. Les liens hypertextes permettent de documenter correctement le GBPC avec des
références bibliographiques, parfois des schémas récapitulatifs ou des précisions sur les
termes employés. Le nombre de GBPC mis à disposition du médecin est potentiellement
illimité. Grâce au Web, il est possible d'accéder à une information parfaitement à jour (à
condition de s'assurer du sérieux des sites proposant des GBPC).
Le site de l'AMC (Association Médicale Canadienne : www.cma.ca) est un exemple de ce
type de service très complet. Il propose plus de deux mille GBPC (en versions anglaise et
française) classés par catégorie, par titre, par auteur et par mots clefs. Une recherche plus
précise à savoir, par population cible, par date de publication ou de révision est également
disponible. La plupart des GBPC (cf. Figure 7) sont accompagnés de résumés structurés, de
liens vers des publications pertinentes et vers des informations à l'intention des patients.
Figure 7: Un des nombreux GBPC du site de l'AMC
Ce type d'application résout le problème de l'accessibilité au GBPC lui-même. Mais l'accès à
la connaissance qu'il contient reste un problème, surtout quand le GBPC est long et complexe.
La consultation n'est pas couplée à un recueil d'informations concernant le patient.
L'interprétation du GBPC est entièrement laissée à la charge du médecin et pose donc le
problème de sa parfaite adéquation avec le contexte clinique auquel le médecin est confronté.
43
Il est clair que ces bases documentaires de GBPC sont limitées à une utilisation en dehors du
temps d'une consultation médicale.
4.2.2 Approches contextuelles
La mise en œuvre de système de GBPC informatisés fournissant une information contextuelle
peut être réalisée via différentes méthodes qui sont toutes basées sur une formalisation des
contenus des GBPC. Il est classique de distinguer les formalismes qui autorisent une inférence
automatisée des connaissances (c'est-à-dire effectuée par la machine en utilisant un moteur
d’inférence logiciel chargé d’évaluer si certaines conditions sont réalisées), des formalismes
pour lesquels l’inférence des connaissances est manuelle (c'est-à-dire directement réalisée par
l’utilisateur sans intervention du programme lors de l’évaluation des conditions).
4.2.2.1 Inférences manuelles
L'utilisation des liens hypertextes peut permettre d'élaborer des GBPC beaucoup plus
structurés que ceux que nous avons vus précédemment. Le projet OncoDoc [113] en est une
bonne illustration. Ce projet s'intéresse à la représentation des protocoles thérapeutiques en
oncologie. Il propose de représenter les recommandations sous la forme d'un arbre de
décisions hypertextes (cf Figure 8). Chaque nœud représente un critère élémentaire, les
branches sous-jacentes représentent des valeurs exclusives que l'utilisateur peut attribuer à ce
critère. Nœud après nœud, on parvient finalement à une des branches terminales dans laquelle
l'utilisateur trouvera des propositions thérapeutiques. Les arbres implémentés sont mis sous
forme de documents SGML (Standard Generalized Markup Language) auxquels est associée
une DTD (Document Type Definition). La DTD définit la structure et les types de composants
manipulés dans l'arbre : elle constitue le modèle des GBPC d’OncoDoc. Le SGML contient
quant à lui les sources d'informations qui seront utilisées pour afficher des pages HTML
(HyperText Markup Language).
Figure 8: Extrait d'un arbre de décision OncoDoc (d'après [113])
44
Cette approche est originale, dans le sens où le médecin utilisateur reste maître de
l'interprétation des critères qui lui sont proposés ; il n'y a pas d'inférence automatique et pas
de base de données du patient sous-jacente. Eventuellement, le médecin peut choisir un
parcours différent pour observer les changements que cela entraîne sur les propositions
finales. Ce système permet de contourner les problèmes de manipulation de concepts
sémantiques par le programme : "c'est l'utilisateur qui détermine en contexte, la sémantique
des informations qui lui sont présentées". En contrepartie, rien n'assure que le médecin ait
choisi une réponse qui soit en accord avec l'esprit de ceux qui ont élaboré le GBPC (bien que
chaque nœud ambigu soit explicité par une définition).
En fait, la volonté des concepteurs est de faciliter l'accès aux protocoles d'oncologie, pour
permettre à l'utilisateur de les parcourir rapidement dans leur ensemble, afin de choisir celui
qui lui semble le plus adapté.
Une première phase d'évaluation rétrospective a été conduite : plusieurs dossiers de malades
hospitalisés dans le service d'oncologie médicale de la Pitié-Salpêtrière ont été tirés au sort.
Sur la base des données du dossier, un groupe d'experts a donné son avis sur la conduite à
tenir. Simultanément, des médecins non experts ont utilisé ces données et le système
OncoDoc, pour relever les recommandations qu'ils obtenaient. Une comparaison entre l'avis
des experts et celui du système a montré une bonne adéquation, ce qui a permis d'envisager
une deuxième phase d'expérimentation en conditions réelles dans l'ensemble du service. Un
serveur Web contenant l'ensemble des protocoles de soins a été mis en place ainsi que
plusieurs ordinateurs clients, directement installés à proximité du poste de travail des
médecins.
La deuxième phase d'évaluation, conduite sur 4 mois, a permis de relever : l'aptitude des
médecins à utiliser l'ordinateur; leur avis sur la présentation graphique des protocoles, le taux
d'utilisation du système, l'accord des médecins avec les propositions du système et d'autres
paramètres liés à l'ergonomie du système. Les résultats obtenus ont été encourageants [114],
notamment en ce qui concerne le taux d'utilisation du système et l'adhésion des médecins aux
recommandations du système. L’évaluation de ce système, mis en place au sein d’une autre
institution (Institut Gustave Roussy), a donné des résultats comparables [111].
Quelques sites Internet utilisent le même principe pour faciliter l'exploration des GBPC. Par
exemple, Dayton et al. [115] ont développé un GBPC axé sur les mesures préventives à
appliquer concernant la tuberculose. Il peut être librement consulté sur le site du Virtual
Hospital® (www.vh.org).
Il est indéniable que ce type de GBPC est plus adapté à une utilisation en temps réel. Le
médecin peut le parcourir rapidement car seules les informations pertinentes au regard du
contexte clinique (apprécié par les liens hypertextes qu'il a sélectionnés), lui sont présentées.
Le médecin n'a pas à saisir véritablement de donnée patient, puisque de simples clics de souris
le guident vers une recommandation. En revanche, aucune inférence, ni aucun calcul n'est
effectué automatiquement par le système Aucune donnée patient ne peut être interprétée sans
45
l'intervention du médecin. Il devra juger s'il est judicieux d'associer tel ou tel choix proposé
pour évaluer un critère, avec les observations recueillies chez son patient.
4.2.2.2 Inférences automatisées
Les approches automatisées (machine-interpretable ou computable guidelines) sont basées sur
l’inférence des données du patient disponibles afin de produire des recommandations
appropriées au contexte clinique. Pour ce faire, la structure logique des GBPC doit être
exprimée dans un langage formel compatible avec une interprétation logicielle.
Classiquement, ils sont structurés sous forme d’algorithmes dans lesquels les données du
patient ou d’autres données contextuelles (possibilité d’accès a des équipements ou a des
thérapeutiques médicales spécifiques, préférences du patient et/ou du clinicien, etc.) sont
inférées afin de générer des recommandations. Plusieurs modèles ont été proposés pour
structurer de tels GBPC et mettre en œuvre des systèmes qui puissent être utilisés lors de
l’activité médicale quotidienne (cf. § 4.3). Les GBPC automatisés peuvent être complètement
ou partiellement interprétés par l’ordinateur en fonction du niveau de détail et de
formalisation des connaissances qu’ils contiennent (une synthèse des différentes approches
utilisées pour représenter et inférer des connaissances médicales est présentée en Annexe 2).
Idéalement les données du patient proviennent d’un dossier patient électronique (Electronic
Medical Record : EMR). En pratique, un tel couplage entre le EMR et GBPC est souhaitable
mais n’est pas toujours réalisable. En effet, comme nous le verrons ci-après, il existe plusieurs
écueils pour atteindre une interopérabilité satisfaisante entre ces deux éléments. Ces
difficultés ont conduit de nombreuses équipes à proposer des GBPC automatisés capables de
fonctionner de façon autonome (stand-alone) sans qu’il soit nécessaire de les coupler avec un
EMR. Le couplage effectif avec un EMR peut en effet être envisagé dans un second temps et
obtenir ainsi un système opérationnel dans les deux cas (avec ou sans EMR) [116,117].
4.2.2.2.1
GBPC autonomes
Le terme autonome est employé afin de préciser que de tels systèmes ne sont pas utilisés
conjointement à un dossier patient électronique. Les GBPC automatisés autonomes utilisent
les données du patient saisies par le médecin pour procéder à leur interprétation et produire
une recommandation adaptée.
Les données du patient sont recueillies en interrogeant directement le médecin, généralement
par l'intermédiaire de formulaires affichés à l'écran. Contrairement aux approches
exclusivement hypertextes, les données peuvent être utilisées pour effectuer des calculs, par
exemple, prédire un risque ou plus simplement déterminer la dose nécessaire d'un
médicament en utilisant la taille et le poids d'un individu.
Le système SIEGFRIED8 développé par le Duke University Medical Center, entre dans cette
catégorie de logiciels. C'est une application installée dans l'IntraNet de l'hôpital. Les premiers
GBPC développés dans ce système concernaient la prise en charge de l'asthme, du lombago,
8
System for Interactive Electronic Guidelines with Feedback and Resources for Educational Development
46
du diabète et la cure de désintoxication tabagique. SIEGFRIED utilise une base de données
relationnelle pour représenter et stocker les informations contenues dans les GBPC. La
première étape permettant d'ajouter un GBPC (initialement textuel) dans la base de données,
consiste à le mettre sous forme d'un graphe unidirectionnel. Chaque nœud du graphe
correspond à une recommandation ou à un point décisionnel, qui conditionne la progression
dans le graphe. L'arbre est découpé en niveaux. Chaque niveau regroupe les nœuds qui
doivent être résolus pour progresser vers le niveau suivant (cf. Figure 9). Le contenu de
chaque nœud est alors analysé pour en extraire les concepts médicaux et les expressions
logiques afin de les enregistrer dans la base de données.
Figure 9: Extrait d'un arbre de décision SIEGFRIED (d'après [118] )
Le système offre la possibilité de combiner des concepts pour en déduire d'autres. Des
relations temporelles peuvent également être établies entre les concepts. Par exemple, lorsque
le concept "âge" prend une valeur supérieure à 18 ans, le système détermine qu'il s'agit d'un
sujet adulte ou lorsque le concept "durée d'une douleur" excède 3 mois, la douleur sera
qualifiée de chronique. L'ajout d'un nouveau GBPC vient augmenter le nombre de concepts
manipulés par le système. Toutefois il ne sera pas nécessaire d'ajouter de nouveaux concepts
lors de l'extraction d'un nouveau GBPC, si ceux-ci sont déjà référencés dans la base. D'une
part, ce système permet une réutilisation des connaissances et d'autre part, il autorise la
réalisation de GBPC dans lesquels interviennent des concepts médicaux complexes. Lors de
l'utilisation de SIEGFRIED, aucune donnée saisie par le médecin n'est conservée. Si
l'utilisateur consulte plusieurs GBPC pour le même patient, des renseignements qu'il a déjà
saisis peuvent lui être demandés à nouveau.
Les GBPC automatisés autonomes sont de plus en plus diffusés via l’Internet [119]. Via ce
support, les GBPC peuvent être distribués au sein d’applications interactives fonctionnant
47
quelque soit la structure du système d’information dont dispose le médecin utilisateur. En
d’autres termes, il n’existe pas de barrière technique pour qu’ils soient largement diffusés car
le problème majeur de l’interopérabilité avec le dossier patient électronique est esquivé.
L’automatisation des inférences des données permet d’afficher rapidement et uniquement les
recommandations adaptées au profil du patient. Ces systèmes autonomes sont la seule solution
possible pour diffuser des GBPC automatisés à destination d’utilisateurs ne possédant pas de
dossier patient électronique ou lorsque celui-ci ne contient pas de données suffisamment bien
structurées pour être interprétées par un programme informatique.
Il existe peu d’évaluations en condition réelle de l’impact de ce type d’applications sur les
pratiques médicales. Certains décrivent que l’adhérence des médecins aux recommandations
de ces GBPC est significativement plus grande comparée aux méthodes de diffusion
passive [120]. En revanche, Maviglia et al. soulignent que de tels systèmes, réclamant la
participation active du médecin (sélection des GBPC à consulter, saisie des données), sont
moins utilisés lorsque le médecin a également accès à des systèmes fonctionnant en tâche de
fond et proposant des alertes lors de la saisie des données dans un dossier patient.
4.2.2.2.2
Couplage GBPC-EMR
Le couplage des GBPC avec le dossier patient électronique est une voie de recherche
considérable concernant le développement des GBPC informatisés. De nombreux travaux
confirment que l'intégration des guidelines au dossier patient électronique est une méthode
efficace pour la diffusion et l'utilisation en temps réel des guidelines [120-122] tout
particulièrement lorsqu’ils sont implémentés sous forme d’alertes (reminders) [123]. Pour
cela, le dossier patient informatisé doit être adapté pour recueillir, conserver et organiser les
informations cliniques indispensables à l'exécution automatisée des GBPC. Le couplage avec
le dossier patient permet d’indiquer au médecin, au regard des données connues sur le patient,
qu’une recommandation est applicable. Les GBPC peuvent s’exécuter et produire une alerte
pendant que le médecin utilise l’ordinateur pour compléter le dossier électronique ou lorsqu’il
valide une prescription. Certains systèmes utilisent également des alertes asynchrones
parvenant aux médecins par différents média et interfaces (email, téléphone, pager, pda, etc.).
Plusieurs projets ont expérimenté ce mode de diffusion des GBPC, presque exclusivement
pour le compte de grandes structures hospitalières [116,124,125]. Lorsque ces applications
sont pleinement intégrées dans le système d’information hospitalier, les fonctionnalités
peuvent aller au-delà de l'affichage d'une recommandation à destination du médecin : il
devient envisageable d'intégrer des éléments permettant une gestion des ressources humaines
et matérielles disponibles dans l'hôpital (par exemple : réservation automatisée d'une salle
opératoire, commande de produit sanguin, envoi de bons d'examen aux différents laboratoires,
etc.)
Toutefois, ce couplage nécessite une structuration poussée des informations du dossier patient
et de la base de GBPC, un codage direct ou indirect de l'information contenue dans le dossier
et un thésaurus permettant de lier le dossier médical aux informations contenues dans les
48
GBPC. La standardisation du format des données du patient est un enjeu essentiel pour
faciliter le couplage GBPC-EMR. Cette standardisation doit porter sur la terminologie (le
thésaurus) employée pour faire référence à un concept médical, mais également sur le modèle
utilisé pour représenter et structurer ces données. Or, s’il existe plusieurs terminologies
médicales contrôlées (SNOMED , READ [126], CIM, etc.) internationalement reconnues et
incluses dans l’UMLS [127] (ontologie visant à fédérées différentes terminologies), il n’existe
pas de large consensus au sein de la communauté scientifique concernant la manière de
modéliser et donc de représenter les données du patient au sein d’applications informatiques.
L’hétérogénéité des nomenclatures médicales, l’existence de vocabulaires parfois spécifiques
à une organisation et le manque de modèle standard des données du patient sont des freins
considérables au couplage GBPC-EMR et surtout à la portabilité de ce couplage à d’autres
systèmes d’informations que celui pour lequel il a été initialement conçu. Naturellement, ce
manque de standard et les disparités des formalismes de représentation des connaissances qui
en découlent, se retrouvent dans l’offre logicielle du marché : en France, il existe plus de 120
logiciels de gestion du cabinet médical, dont la plupart propose un dossier patient informatisé
basé sur des formats propriétaires.
Outre l’hétérogénéité des systèmes existant, se pose également le problème de la disponibilité
effective du dossier patient électronique pour le praticien. Aux USA, moins de 25% des
médecins généralistes utilisent un EMR [128]. En France, on peut estimer que plus de 90%
des médecins généralistes sont informatisés [129]. Il est plus difficile de connaître
précisément le pourcentage de médecins qui utilisent effectivement un dossier patient
électronique (30% serait une estimation raisonnable d’après R. Beuscart en 2000) [130]. De
plus, seulement 16% des médecins utilisateurs d’EMR, utilisent (même partiellement) un
module de codage de l’information médicale [129]. Ainsi, dans la plupart des cas, les
informations sont saisies en texte libre sans contrôle terminologique. En outre, comme le
souligne Tierney et al. [28], même si les informations cliniques sont structurées, parmi celles
enregistrées en routine dans un dossier électronique, peu sont réellement utiles et
suffisamment détaillées pour permettre la consultation automatisée ou la génération d’alertes
basées sur des GBPC.
Enfin, il est indispensable que les contenus informationnels des GBPC soient adaptés à un tel
mode d’interaction avec le dossier patient électronique. D’après Garrett et al. seulement un
tiers des GBPC publiés par le Centers for Disease Control and Prevention (CDC) d’Atlanta
contiennent une recommandation (ou plus) pouvant être informatisée sous forme d’alerte afin
d’être rappelée de façon pertinente à l’occasion d’une consultation médicale, lorsque le
médecin compulse le dossier patient électronique.
49
4.3 Les modèles de guides de bonnes pratiques cliniques informatisés
4.3.1 Généralités
L’informatisation des connaissances passe obligatoirement par une phase de formalisation de
ces connaissances. En effet, l’informatique (science du traitement de l’information utilisant
l’ordinateur) ne peut manipuler a priori que des données structurées selon un modèle formel
compatible avec une interprétation logicielle. L’informatisation des GBPC ne fait pas
exception à ce paradigme de l’informatique et la description formelle des informations qu’ils
contiennent est donc un préalable à leur diffusion sous forme électronique. Cette description
formelle correspond au modèle du GBPC. Un modèle est une représentation abstraite de
caractéristiques communes à un ensemble d'objets (dans notre cas les GBPC). Il n'existe pas
un modèle de GBPC, mais des modèles. En effet, suivant l'analyse que l'on fait et les objectifs
à atteindre, le modèle et donc la réalisation informatique seront différents [131]. Cette
diversité potentielle des modèles de GBPC est un premier écueil à l’uniformité des modes de
représentation et d’expression des connaissances et donc aux échanges et aux partages de ces
supports décisionnels. Fort heureusement, il existe des similitudes entres les différents
modèles [103] ce qui permet d’envisager la constitution d’un modèle consensuel [132] apte à
devenir un standard ou un format pivot qui facilite l’interopérabilité entre les systèmes. Nous
y reviendrons.
Tous les modèles de GBPC informatisés incluent des éléments permettant de caractériser plus
ou moins finement les informations qu’ils contiennent. Ces informations sont de natures
différentes et l’on distingue généralement les informations à visées documentaires (par
exemple : titre, mots clés, version du GBPC, organisme responsable de son développement,
méthode utilisée pour synthétiser les connaissances, etc.) des informations à visées
décisionnelles, qui doivent être évaluées et utilisées directement ou indirectement par le
système pour produire des recommandations ou engendrer des actions adaptées à un contexte
clinique spécifique. D’une manière générale, les informations décisionnelles sont des
variables dont les valeurs dépendent et rendent compte du contexte clinique (données du
patient, ressources disponibles, urgence d’une situation, etc.)9. Bien que la formalisation des
informations documentaires soit utile à la description d’un GBPC, c’est la formalisation des
informations décisionnelles qui est particulièrement cruciale pour la mise en œuvre de
systèmes capables d’inférer automatiquement des données issues du contexte clinique.
En schématisant à l'extrême, un GBPC peut être considéré comme un système qui reçoit en
entrée des données (contexte clinique) et qui produit en sortie une ou plusieurs
recommandations visant à améliorer la situation clinique. (cf. Figure 10).
9
Dans le cas de la modélisation et de la programmation orientée objets, largement utilisées depuis une vingtaine
d’années, les variables peuvent être fédérées au sein d’objets possédant des attributs (équivalents des variables)
et des méthodes (actions qui peuvent être accomplies).
50
Détermine
Critère
logique
< est composé de
1…*
Situation
clinique
Action
recommandée
Modifie
Figure 10 : Modèle générique d’un GBPC informatisé (d’après Tu S., Medinfo2004 Tutorial)
Les modèles les plus aboutis permettent d'exprimer finement d'une part la nature de
l'information délivrée au médecin (la recommandation), d'autre part la logique et les critères
qui permettent de l'obtenir. Il existe de nombreux modèles de GBPC informatisés. Les travaux
de Wang et al. [133,134] portant sur l’analyse de 11 des modèles les plus usités ont montré
qu’il existe certaines similitudes fondamentales dans les représentations des GBPC : chaque
modèle contient notamment des éléments de base (dénommés primitives) permettant de
représenter des critères de décision et des actions. Ces éléments forment les règles qui sont
utilisées pour inférer les données lors de l’exécution d’un GBPC. Les autres primitives
identifiées par Wang et al. sont des éléments permettant la gestion des statuts d’une action
et/ou d’un patient. Le statut d’une action indique par exemple, lors de l’exécution d’un GBPC,
qu’une action est terminée, prête à démarrer, annulée, etc. Le statut d’un patient décrit son état
à un instant donné (par exemple : le patient est diabétique, le patient est allergique à la
pénicilline, etc.). Le Tableau 4 ci-après présente des points communs entre les différents
modèles de GBPC établis à partir d’une synthèse des articles suivants [103,131,133-136].
S’il existe des similitudes, il n’en demeure pas moins que les différents modèles de GBPC ne
sont pas interchangeables : ils prennent en compte des éléments de modélisation disparates ;
ils ont leur propre formalisme de représentation des connaissances, ainsi que des procédures
spécifiquement adaptées à l’utilisation de ces connaissances.
Sans prétendre à l’exhaustivité, nous présentons ci-après l’architecture générale de quelques
modèles et systèmes de GBPC les plus caractéristiques des différents choix de modélisation
retrouvés dans la littérature scientifique. Un inventaire plus exhaustif, mais dans lequel
chaque système est décrit plus sommairement, peut être consulté sur le site web
OpenClinical [137] spécialisé dans ce domaine.
51
Tableau 4 : Eléments communs aux différents modèles de GBPC
Nom et types d’éléments de base représentés
(Primitives Representation)
Decision
Action
Statut d’un
patient
(Patient
State)
Statut d’un
processus
(Execution
State)
Eléments
imbriqués
(Nesting)
Modélisation
des
données
du patient
Arden Syntax
Logic Slot
Action Slot
Non
Non
Possibilité
de
faire référence
à d’autres MLM
(utilisation de
l’instruction
‘call’ dans le
slot action)
Non
DILEMMA
State transition
Protocol
-
Procedure
state
Protocol
Modèle
propriétaire
EON/Dharma
Decision step
Action, Activity
Scenario,
Activity state
Non explicite
dans
le
modèle mais
géré par le
système
Subguideline
Utilisation d’une
ontologie afin de
faciliter
l’interopérabilité
avec
des
modèles
tiers
[138]
PROforma
Decision
Action, Enquiry
-
Task state
Plan
Modèle
propriétaire
GUIDE
Decision
Task,
Monitor
Non explicite
dans le modèle
-
Task
Modèle
relationnel
propriétaire
PRODIGY
Decision
Action, Activity
Scenario
-
Subguideline
Utilisation d’une
ontologie afin de
faciliter
l’interopérabilité
avec
des
modèles tiers
Asbru
Condition,
Preference
Plan
Temporal
patterns
Plan state
Plan
-
GLARE
Atomic action
de
type
decision
Atomic actions
de type query,
work
action,
conclusion
Non
Non explicite
dans
le
modèle mais
géré par une
base
de
données
externe
Composite
action
Modèle
propriétaire
+
couche
XML
intermédiaire
GLIF
Decision step
Action step
Patient
state
step (depuis la
v.3)
Non explicite
dans
le
modèle
Subguideline
Modèle
propriétaire
+
un
modèle
d’interface vers
des
terminologies
tierces
GEM
Logic,
Conditional
Step
Action,
Directive,
Action Step
Non
Non
Non
Non
Wait,
52
4.3.2 Arden Syntax
La syntaxe Arden [139] est un exemple de langage de représentation de la connaissance
médicale. Ce n’est pas véritablement un modèle de GBPC mais un langage de description de
règles de production médicales qui peut être utilisé pour écrire tout ou partie des règles
implémentées dans un modèle de GBPC [140-142]. Cette syntaxe, développée principalement
aux Etats-Unis sur la base des systèmes HELP [143]et RMRS [144], est une norme depuis
1992 (ASTM-E1492)10. L’objectif de la syntaxe Arden est de constituer un standard pour la
représentation procédurale et le partage des connaissances médicales. Cette syntaxe permet
l'écriture de modules indépendants spécialisés (MLM : Médical-Logic Modules) [145] qui
peuvent être utilisés pour produire des alertes simples (par exemple : indication de résultats de
laboratoire anormaux, d’interactions médicamenteuses, etc..). De tels modules sont toutefois
peu adaptés à la description de GBPC complexes détaillants, par exemple, l’ensemble d’un
protocole thérapeutique [146]. Les MLM n’ont pas été conçus dans l’optique de rendre
compte de la nature séquentielle d’un processus de décision inhérent à de nombreux GBPC.
Un MLM est une unité structurée et modulaire basée sur le modèle des « frames » [147]
précurseurs du paradigme de la programmation orientée objet. Très schématiquement, un
frame peut être décrit comme un objet contenant des fentes (slots) qui peuvent contenir
d’autres frames ou bien de simples attributs plus élémentaires. Une fente possède un
identifiant et des contrôles indiquant comment elle doit être instanciée et l’action qu’elle doit
déclencher lorsqu’elle est complètement instanciée.
Une MLM décrit une prise de décision élémentaire. Il est constitué de trois parties logiques :
1) déclaration et acquisition des données ; 2) inférence des données (avec des règles du type
IF…THEN…) ; 3) action. Syntaxiquement, il se présente sous la forme d’un fichier ASCII11
décrivant trois groupes de slots : maintenance, library et knowledge (cf. Figure 11). La
catégorie maintenance contient des informations descriptives se rapportant au MLM (titre,
auteur, version, date de modification, phase de validation, etc.) afin de faciliter sa mise à jour
et sa portabilité au sein des systèmes d’information dans lesquels il est utilisé. La catégorie
library donne des indications concernant l’objectif du MLM ainsi que des mots clés afin qu’il
puisse facilement être retrouvé. Enfin la catégorie knowledge contient des slots comme data
(concepts qui sont utilisés dans le MLM), evoke (condition qui doit être vérifiée pour que le
MLM devienne actif), logic (test de condition et conclusion en vrai ou faux), action (action
qui se produit quand le slot logic conclu vrai. Par exemple : envoyer un message au médecin,
enregistrer un concept dans le dossier du patient, déclancher l’exécution d’un autre MLM,
etc.).
10
11
ASTM : American Society for Testing and Materials
ASCII : American Standard Code for Information Interchange
53
maintenance:
title: Screen for hypokalemia with digoxin therapy (triggered by
potassium storage);;
filename: astm_hypokalemia_and_digoxin;;
version: 1.00;;
institution: ASTM E31.15; Columbia-Presbyterian Medical Center;;
author: Robert Jenders, M.D., M.S.([email protected]);;
date: 1995-02-20;;
validation: testing;;
library:
purpose:
Warn the health care provider of hypokalemia in the setting of
digoxin therapy.;;
explanation:
Whenever a serum or whole blood potassium value is stored, it is
checked for hypokalemia (less than 3.3). If hypokalemia is resent,
then if the patient has a non-zero serum digoxin level within the 3
months or an active order for digoxin administration, then an alert
is generated (using the later of the level or the order). It warns
that hypokalemia may potentiate digoxin arrhythmias. Repeat alerts
are not generated if there has not been a new digoxin level or
order since the last alert.;;
keywords: hypokalemia; digoxin; arrhythmia;;
knowledge:
type: data_driven;;
data:
/* evoke on storage of a serum or whole blood potassium*/
storage_of_potassium := EVENT {storage of potassium};
/* read the potassium that evoked the MLM */
potassium := READ LAST {potassium level};
/* get the last active digoxin or digitoxin order */
digoxin_order := READ LAST {digoxin order};
;;
evoke:
/* evoke on storage of a serum or whole blood potassium */
storage_of_potassium;;
logic:
/* exit if the potassium value is invalid */
if potassium is not number then
conclude false;
endif;
/* exit if there is no hypokalemia */
if potassium >= 3.3 then
conclude false;
endif;
/* exit if indication of digoxin use cannot be found */
if (digoxin_order is null) then
conclude false;
endif;
/* send an alert */
conclude true;
;;
action:
write "The patient's potassium level (" ||potassium|| " mEq/l on " ||time
of potassium|| ") is low. If the patient is currently taking digoxin, then
the hypokalemia may potentiate the development of digoxin-related
arrhythmias.";
;;
urgency: 50;;
end:
Figure 11 : Exemple d’un MLM (“Screen for hypokalemia with digoxin therapy”)
54
Le mode d’activation des MLM est procédural, guidé par les données. Les concepts inférés
dans les MLM proviennent du système d’information local dans lequel ils sont implantés. Par
exemple, « potassium := READ LAST {potassium level}; » indique que la variable
« potassium » correspond à la plus récente valeur du concept « potassium level » retrouvée
dans le dossier patient électronique. Il est important de noter que les termes entre les
accolades ne font pas référence à une classification particulière. Ainsi, lors de l’intégration de
MLM dans un système d’information, se pose le problème crucial de l’interfaçage et de la
concordance avec la classification localement utilisée. Cet écueil, dénommé « problème des
accolades » (curly braces problem) [148], qui ne peut être résolu qu’au prix d’un travail
d’adaptation spécifique à chaque système d’information institutionnel, est un des facteurs qui
limitent la portabilité des MLM [149].
4.3.3 DILEMMA
Le projet européen DILEMMA [150,151] propose un modèle objet générique pour la mise en
œuvre de protocoles de soins (DGPM, Dilemma Generic Protocol Model). C'est un modèle
déclaratif dans lequel les concepts manipulés sont indépendants des règles d'inférence. Un
GBPC est notamment décrit par :
•
son "focus" (par exemple : stade 1 d'un cancer du sein)
•
son intention vis à vis du "focus" (par exemple : traiter)
•
le type d'action qu'il déclenche (par exemple : administration d'un médicament)
•
l'enchaînement des actions
•
les ressources qu’il va utiliser (par exemple : 100 mg de métothrexate et 20 minutes de
temps infirmier)
•
les résultats attendus (par exemple : porter à 80% le taux de survie à 10 ans)
Le modèle DGPM vise à prendre en compte l’ensemble d’un processus de soin. Le DGPM est
centré sur la notion d'actions, de tâches à effectuer dans une procédure réelle de soins à
l'intérieur d'un service clinique. L'action suit un "cycle de vie" au cours duquel elle passe par
différents états. Par exemple une action peut être "requested", "rejected", "started",
"suspended", "abandoned", "completed". Les critères de transition peuvent faire intervenir des
conditions portant sur les caractéristiques du patient mais aussi sur l'état des autres actions
concomitantes. Les tâches décrites peuvent être simples ou répétitives (faire 3 fois tel examen,
administrer tel médicament jusqu'à ce que telle ou telle condition devienne vraie, etc.).
Une grande part de la connaissance attachée à un GBPC est donc exprimée par des critères de
transition qui déroulent le GBPC de tâche en tâche.
Il est possible de construire des GBPC composés, qui sont en fait des agrégations d'autres
GBPC (cf. Figure 12), ce qui facilite la réutilisation des implémentations déjà effectuées. De
plus, cela permet d'obtenir une prise en charge dans laquelle plusieurs GBPC sont évalués
simultanément ou successivement.
55
Figure 12: Un protocole composé DILEMMA (d'après [150])
Le DGPM s'appuie sur un modèle de dossier patient et sur une ontologie des concepts utilisés
(ontologie définie par le projet européen GALEN). Les résultats du projet DILEMMA ainsi
que ceux du projet NUCLEUS [152] qui concernait la constitution d’un dossier patient intégré
ont été ont été mis en œuvre au sein du projet européen Prestige [153]. Ce vaste projet a
impliqué plus de 30 organisations situées dans 8 pays européens. Les principaux problèmes
rencontrés, et qui n’ont été que partiellement résolus, ont concerné, d’une part, la mise en
œuvre d’un format de GBPC véritablement adaptable à diverses applications, et d’autre part,
la compatibilité entre les solutions techniques proposées par Prestige et les systèmes
commerciaux de gestion du dossier du patient [154].
4.3.4 EON/Dharma
Le système EON [155] est basé sur le modèle Dharma dans lequel les GBPC sont représentés
sous forme de plans comprenant un enchaînement de tâches. Conceptuellement, il est
comparable au modèle DILEMMA, toutefois les types d’actions qu’un GBPC met en jeu sont
plus finement détaillés par leur décomposition en pas (steps) élémentaires dans le modèle
EON [156].
Les pas d’un GBPC forment une partie de « l’algorithme clinique » d’un GBPC. Plusieurs
types de pas sont représentés : pas d’action, pas de décision, pas de ramification (branching
step), pas de synchronisation et pas chargés de contrôler d’éventuelles séquences itératives
(repetition control nodes). La relation followed_by permet d’enchaîner les pas dans
l’algorithme. L’algorithme clinique est également composé de plusieurs scénarii caractérisant
partiellement l’état d’un patient. Par exemple, « un patient asthmatique prenant des doses
faibles de corticoïdes inhalés » peut constituer un scénario. Les scénarii ont des conditions
d’éligibilité qui spécifient les critères nécessaires pour qu’un patient donné soit considéré
comme inclus dans tel ou tel scénario. Un scénario est suivi par un enchaînement de pas.
Grâce à ce mécanisme d’éligibilité, il peut exister plusieurs points d’entrée dans un GBPC ce
qui permet au médecin de consulter le GBPC à différentes étapes de la prise en charge. Ceci
est particulièrement utile pour les situations dans lesquelles l’état du patient évolue au cours
du temps (les pathologies chroniques comme l’asthme notamment).
56
Les actions d’un GBPC peuvent être des actions instantanées (à réaliser à un instant t) ou des
activités qui s’étendent sur une période de temps. Les activités sont caractérisées par une
période, un état et d’autres attributs élémentaires. Par exemple, l’activité « prise d’un
médicament » peut avoir les attributs fréquence (‘2 fois par jour’), dose (‘2 mg’), etc. Les
actions peuvent influencer l’état d’une activité (la démarrer, la stopper), sa périodicité, et
changer un ou plusieurs de ces attributs (porter la dose à ‘4 mg’ et la fréquence à ‘3 fois par
jour’ pour reprendre notre exemple). Les actions peuvent également engendrer des actes plus
classiques comme imprimer une information, récupérer des données, planifier un nouveau
rendez-vous etc.
EON est décrit par ses concepteurs comme un modèle non-monolithique qui ne propose pas
un nombre fini d’éléments, mais un ensemble de primitives qui peuvent être spécialisées en
« sous-classes » (i.e. en « sous-éléments ») afin de répondre à d’éventuels besoins particuliers
de l’implémentation. Ces « sous-classes » peuvent donc s’avérer être nécessaires à la
représentation correcte de la connaissance et des actions de GBPC déployés au sein
d’applications spécifiques.
4.3.5 PROforma
Les spécifications complètes du modèle PROforma et de sa syntaxe sont accessibles sur le site
de l’Advanced Computation Laboratory [157]. Dans un souci de synthèse, nous ne présentons
ci-dessous que les principes généraux sur lesquels est basé ce modèle.
John Fox et ses collaborateurs [101,158], qui sont à l’origine du modèle PROforma, le
décrivent comme un modèle destiné à permettre la mise en œuvre de systèmes experts fiables
qui fournissent une aide active lors d’une prise en charge médicale et permettent de gérer les
différentes tâches d’un processus de soin (workflow management). Dans le modèle PROforma
[159], un GBPC est représenté comme un ensemble de tâches (task) opérant sur une collection
de données (data item). Les tâches d’un GBPC agissent sur (ou utilisent) les valeurs des
données lors de l’exécution du GBPC.
Il existe 4 types de tâches génériques (que l’on peut assimiler à des classes abstraites d’un
modèle objet) : plan, decision, action et enquiry (cf. Figure 13).
Figure 13 : les 4 types de tâche du modèle PROforma
Les plans sont les éléments de base d’un GBPC et peuvent contenir une ou plusieurs tâches (y
compris en d’autres plans). Les decisions représentent les choix qui doivent être opérés dans
57
un processus décisionnel médical, les actions peuvent représenter aussi bien des actions qui
doivent être réalisées par une/des personne(s) physique(s) que par un/des modules(s)
logiciel(s), enfin les enquiries représentent les requêtes qui doivent être effectuées vers des
sources de données externes (utilisateur ou base de données).
Les 4 types de tâche du modèle PROforma ont en commun des propriétés qui permettent de
contrôler leur exécution :
•
Preconditions : conditions logiques booléennes qui doit être vérifiées afin que la tâche soit
exécutée.
•
Postconditions : conditions logiques booléennes qui doivent être vérifiées une fois la tâche
achevée
•
Goal : conditions logiques qui une fois vérifiées entraînent l’arrêt de la tâche
•
Trigger : message qui force le déclenchement de la tâche
Un tâche decision contient un certain nombre d’options (dénommées candidates) représentant
les éventualités disponibles lors d’un prise de décision (par exemple : « traiter le malade à
domicile », « hospitaliser le malade », « demander un avis spécialisé »). La candidate qui sera
choisie dépend de l’inférence de règles de décisions (recommendation rules) et d’arguments
logiques qui peuvent être en faveur ou en défaveur des différentes candidates.
Lors de l’utilisation d’un GBPC PROforma un moteur d’exécution dédié est chargé de gérer
l’enchaînement des différentes tâches et sous-tâches qui composent le GBPC. En pratique,
cela passe principalement par la gestion des 4 différents états dans lequel peut se trouver une
tâche (dormant, in_progress, discarded et completed).
Divers systèmes d’aide à la décision institutionnels ont été développés sur la base du modèle
PROforma [159]. Certains concernent des situations couramment rencontrées en médecine
générale, d’autres sont plutôt spécialisés dans le domaine de la cancérologie. PROforma a
également donné naissance au logiciel commercial Arezzo™ dont une version de
démonstration est disponible sur le site de la société InferMed™ [160].
4.3.6 GUIDE
L’approche GUIDE12 [17,161,162] est intimement lié à la notion de workflow et propose un
modèle permettant de représenter un GBPC comme un élément chargé d’organiser les
différents processus de soins au sein d’une institution (un hôpital, un réseau de soins, un
service clinique, etc.). GUIDE est un modèle conceptuel permettant de représenter les
différentes tâches qui peuvent être réalisées lors de la mise en œuvre d’un GBPC. Dans ce
modèle, un GBPC est chargé de suggérer les tâches qui doivent être accomplies dans le temps,
tout en gérant les ressources qui sont mobilisées.
12
GUIDE est en réalité le nom de l’éditeur graphique permettant de structurer un GBPC selon cette approche.
58
Un GBPC est représenté comme un ensemble de tâches et éventuellement de sous-tâches
caractérisées par différents attributs :
1) Attributs descriptifs de la tâche: nom, description, intention, niveau de preuve.
2) Attributs descriptifs des ressources : compétences professionnelles, temps et
ressources économiques nécessaires.
3) Attributs spécifiant l’organisation des tâches au sein d’un processus : sous-tâches,
prochaines tâches à accomplir.
Certaines tâches peuvent être déclenchées/stoppées automatiquement par le système suite à
l’évaluation de conditions logiques portant sur divers critères (données du patient, contraintes
temporelles qui doivent être respectées, etc.). D’autres tâches doivent être explicitement
activées/stoppées par l’utilisateur.
Quaglini et al. [163] ont implémenté ce modèle en utilisant le formalisme des réseaux de
Pétri. Les réseaux de Pétri sont des graphes orientés permettant de représenter des processus
exécutés séquentiellement, en parallèle, sous condition, et itérativement. De plus ils
permettent de représenter différents états d’un processus. Quaglini et al. proposent un système
(Guideline-based careflow system) dont l’objectif est de simuler, puis de valider les stratégies
organisationnelles d’une institution pour que la mise en œuvre d’un GBPC soit effective et
rentable.
4.3.7 PRODIGY
Le projet PRODIGY (Prescribing RatiOnally with Decision-support In General-practice
studY) [125], financé par la National Health Service (Royaumes Unis), a pour objectif le
développement et l’évaluation d’un système d’aide à la décision à destination des médecins
généralistes. Les GBPC informatisés réalisés concernent les prises en charge thérapeutiques
de diverses pathologies aiguës et chroniques. La phase I et II du projet a permis de réaliser un
module de consultation de GBPC couplé avec le dossier médical informatisé de certains
fournisseurs industriels (ce dossier doit respecter les standards édictés par la National Health
Service Information Authority). L’évaluation de la phase I et II a révélé que le système était
satisfaisant pour la consultation des GBPC consacrés aux pathologies aiguës, mais inadapté
pour la consultation et le développement de GBPC consacrés aux pathologies chroniques
[110]. La phase III s’appuie à présent sur un modèle de GBPC qui tente de résoudre ce
problème [164]. Ce modèle est très similaire au modèle EON [134] et reprend les mêmes
notions de ‘pas’ et de scénarii que nous avons évoqués précédemment. Toutefois, il introduit
la notion de consultation type (consultation template) qui représente généralement un contexte
clinique classiquement rencontré. Chaque scénario peut être associé à une consultation type.
Cette consultation type instancie les données du patient avec des valeurs prédéterminées.
L’objectif est de minimiser le temps nécessaire à la saisie de données par le clinicien (lorsque
celles-ci n’ont pas été retrouvées dans le dossier médical informatisé ou lorsque le médecin
veut simuler un cas). Ces données sont ensuite inférées normalement par le système. Les
59
GBPC implémentés dans ce système peuvent être consultés depuis un navigateur Web
classique (cf. Figure 14)
Figure 14 : Interface Web de consultation des GBPC implémentés dans le projet PRODIGY [165].
Exemple du GBPC concernant l’hypertension artérielle
4.3.8 Asbru
Asbru [166] est un modèle de GBPC développé dans le cadre du projet Asgaard [167]. Un
GBPC encodé dans le langage Asbru est organisé dans une librairie de plans de soins
composés de tâches élémentaires (ou plans élémentaires : primitive plans) qui doivent être
totalement ou en partie complétées pour que les plans et le GBPC soient efficacement mis en
œuvre en situation de soins. Ce modèle, comparable au modèle DILEMMA, est basé sur une
transition d’états (cf Figure 15) dans lesquels peut se trouver un plan lors de sa mise en œuvre
en situation de soin, une organisation hiérarchique des plans (parents, enfants) et sur un
modèle générique représentant chaque plan.
60
considered
filter
reactivate
filter failed
possible
suspended
setup failed
filter failed
setup
suspend
rejected
abort
activate
ready
activated
filter failed or
time out
complete
abort
completed
aborted
Phase de sélection
Phase d’exécution
Figure 15 : Schéma des transitions entre les 8 états possibles d’un plan dans le modèle Asbru (inspiré
de [104])
Une des particularités d’Asbru est la représentation formelle de l’intention d’un plan.
L’intention d’un plan est l’objectif d’une action exprimé de façon indépendante vis-à-vis des
méthodes et des moyens utilisés pour atteindre cet objectif. Cette indépendance entre objectif
et moyens vise à faciliter l’adaptabilité et la modularité des GBPC : sous réserve que les
intentions initiales ne soient pas altérées ou transgressées, une action effectuée peut rester
conforme à l’action recommandée même si les moyens mis en œuvre divergent de ceux
recommandés. Par exemple (d’après [131]), dans une GBPC sur le traitement de
l’hypertension artérielle, une des actions recommandées peut être de prescrire des bétabloquants afin de diminuer la pression artérielle. Toutefois, il est possible qu’un médecin
décide de ne pas utiliser des béta-bloquants mais une autre thérapeutique avec la même
intention de faire baisser la pression artérielle. Dans ce cas, bien que le praticien poursuive le
même objectif, il ne respecte pas strictement la recommandation : un système d’aide à la
décision qui ignorerait cet objectif commun pourrait le critiquer en déclencher une alerte afin
de lui indiquer cette divergence. Cependant, si le système d’aide à la décision a les moyens de
reconnaître que l’intention du clinicien et de l’action recommandée sont similaires, il pourra
tempérer voire annuler le déclenchement d’une alerte. Ainsi, avec Asbru, les modalités des
actions recommandées par le GBPC original peuvent être transformées et adaptées aux
61
besoins et aux contraintes locales à condition que les intentions restent fidèles aux intentions
formellement décrites dans le GBPC original. Le modèle Asbru définit quatre catégories
d’intentions :
1. Etat intermédiaire (intermediate state) : état du patient qui doit être maintenu, atteint
ou évité (par exemple : perte de poids progressive).
2. Action intermédiaire (intermediate action) : action qui devrait être effectuée lors de
l’exécution du plan de soins (par exemple : surveiller le taux de glucose chaque jour)
3. Etat global (overall state pattern) : état général que le patient devrait atteindre après
que le plan de soins se soit correctement déroulé (par exemple : le patient a un taux de
glucose normal).
4. Action globale (overall action pattern) : action générale qui doit être entreprise (par
exemple : le patient consulte un diététicien au moins tous les trois mois).
Dans le modèle Asbru, l’expression des contraintes temporelles est particulièrement poussée
et permet de contrôler finement l’ordonnancement des tâches qui doivent être effectuées
séquentiellement ou en parallèle lors de la mise en application d’un GBPC. Asbru définit trois
modes d’exécution d’un plan qui se propagent éventuellement aux sous-plans enfants : le
mode séquentiel, le mode concurrent et le mode cyclique. De plus, le modèle permet de
représenter de façon explicite la fréquence des actions qui doivent être exécutées de façon
itérative jusqu'à ce que certaines conditions soient vérifiées.
Kasara R. et Miksch ont développé une application originale (AsbruView) permettant de
visualiser et de créer des GBPC Asbru sous forme de diagrammes composés de superpositions
de surfaces planes (cf. Figure 16) et de métaphores graphiques représentant les différents
éléments intervenant dans le déroulement d’un plan de soin élémentaire (cf. Figure 17).
Figure 16 : Représentation graphique d’un GBPC composé d’un ensemble de plans élémentaires
Asbru (d’après [168])
62
Figure 17 : Représentation graphique d’un plan élémentaire Asbru (d’après [168]).
Duftschmid et al. [104] ont montré que chaque plan élementaire Asbru peut être transformé en
un ensemble de règles élémentaires qui conditionnent le déroulement du plan (l’état dans
lequel il va se trouver lors de l’exécution). Cette décomposition en règles élémentaires permet
de vérifier plus facilement la cohérence logique d’un plan de soins Asbru.
4.3.9 GLARE
Le système GLARE [169] (GuideLine Acquisition, Representation and Execution) est basé
sur un nombre volontairement limité d’éléments (primitives) permettant de structurer un
GBPC sous forme d’un graphe (cf. Figure 18) dont les nœuds représentent les actions qui
doivent être entreprises et les arcs, le résultat d’évaluation de critères décisionnel.
Les actions élémentaires (atomic actions), non décomposables, peuvent être de type
« query », « decision », « work action » et « conclusion ». Ces actions élémentaires peuvent
être combinées afin de former des actions composées (composite actions). Toutes les actions
sont reliées par des « control relations » qui définissent leur ordre d’exécution (par exemple :
« sequence », « alternative », « repetition »).
La particularité de ce système est de permettre aux cliniciens d’observer les conséquences
d’une décision clinique en terme de mobilisation de ressources, de coût et de temps [170,171].
En effet, lors de la consultation d’un GBPC, un médecin est souvent amené à faire des choix
entre plusieurs procédures de soins adaptées à son patient. Dans de nombreux cas, les
décisions ne peuvent pas être prises uniquement sur la base des données du patient : le choix
doit aussi prendre en compte les conséquences sur l’organisation des soins et les moyens à
mettre en œuvre. Le système GLARE permet de comparer différentes alternatives
recommandées par le GBPC en simulant ce qui pourrait arriver si tel ou tel choix était fait. Ce
mécanisme de raisonnement hypotético-déductif (hypothetical reasoning) est particulièrement
utile lorsque le clinicien doit choisir entre différentes procédures thérapeutiques a priori
équivalentes pour un patient donné. Le système GLARE peut permettre au clinicien de guider
63
sa décision en appréciant les différentes conséquences de chacune des stratégies
thérapeutiques possibles.
Figure 18 : Exemple d’un GBPC (traitement des calculs de vésicule biliaire) représenté sous forme
d’un graphe dans l’éditeur GLARE
4.3.10
GLIF
Le modèle GLIF est le fruit d’une collaboration [172] (consortium InterMed) entre les équipes
travaillant sur quatre systèmes différents d’aide à la décision (MLM, MBTA, GEODE-CM et
EON). GLIF est un modèle objet qui reprend les éléments communs à ces quatre applications.
La description explicite de ce modèle selon un formalisme standard (UML), le nombre de
classes volontairement limité aux éléments cruciaux et l’objectif affiché de proposer un
modèle générique et partageable ont contribué à faciliter sa compréhension et son
appropriation par la communauté scientifique.
Les classes (et leurs attributs) du modèle GLIF permettent de décrire un enchaînement
ordonné d'étapes (GuidelineStep). Ces étapes peuvent être : des actions (ActionStep), des
conditions à évaluer (ConditionalStep), des étapes de ramification (BranchStep) vers plusieurs
autres étapes, des étapes de synchronisation (SynchronizationStep) dont le rôle est de bloquer
64
la progression dans le GBPC afin de permettre à certaines ou à toutes les actions sus-jacentes
de se réaliser. Cet enchaînement de pas est encapsulé dans un objet Guideline qui contient
également des attributs facilitant son administration (nom, version, auteur) et décrivant ces
potentialités (intention et critère d’éligibilité).
Outre les classes utilisées pour la modélisation des étapes d'un GBPC, la version 2 du modèle
GLIF (GLIF2) [98] fournit un ensemble de classes qui doivent être étendues, afin de prendre
en compte les données patient à évaluer et les critères booléens intervenant dans la
progression des étapes (cf. Figure 19 ).
GuidelineStep
name : String
didactics[] : SupplementalMaterial
BranchStep
selection_method : GuidelineStep
order_constraint
selection_k : int
branches[] : GuidelineStep
ActionStep
action : ActionSpecification
subguideline : Guideline
next_step : GuidelineStep
ActionSpecification
name : String
description : String
patient_data[] : PatientData
didactics[] : SupplementalMaterial
Guideline
name : String
intention[] : String
dictionary : String
version : String
author[] : String
eligibility_criteria : Criterion
step[] : GuidelineStep
first_step : GuidelineStep
didactics[] : String
SupplementalMaterial
label : String
mime_type : String
WWWMaterial
url : String
LocalMaterial
material : String
ConditionStep
condition : Criterion
if_true : GuidelineStep
if_false : GuidelineStep
if_unknown : GuidelineStep
SynchronizationStep
continuation
next_step : GuidelineStep
PatientData
name : String
type
possible_values[]
temporal_constraint
didactics[] : SupplementalMaterial
Criterion
logic_type
didactics[] : SupplementalMaterial
BooleanCriterion
spec : String
K_of_nCriterion
number_to_select : int
criteria[] : Criterion
Figure 19 : Classe du modèle GLIF2, formalisme UML (d’après [98])
Ce modèle, basé sur une représentation algorithmique, permet d'exprimer, sous la forme d’un
organigramme, la structure et l'organisation des étapes qui permettent de produire une
recommandation (cf. Figure 20). En revanche, le formalisme des données patient n'est que
partiellement abordé dans GLIF2 et son utilisation effective requiert leur redéfinition.
65
Figure 20 : Exemple de représentation graphique d’un GBPC GLIF2 (d’après [98])
La version 3 de GLIF (GLIF3) [173,174] s’est considérablement enrichie et permet
théoriquement de modéliser un GBPC selon 3 niveaux : 1) le niveau conceptuel
(représentation sous forme d’un diagramme (graphe orienté) compréhensible par un humain) ;
2) le niveau partageable et interprétable par un ordinateur (algorithmique générique) ; 3) le
niveau spécifiquement adapté à une institution et à son système d’information clinique.
GLIF3 a également fait évoluer la représentation des données du patient en faisant
explicitement référence au modèle de données de HL7 Reference Information Model (RIM) et
à l’ontologie UMLS. Le principe utilisé est de proposer à terme un mécanisme permettant de
faciliter la correspondance entre la présentation des données spécifiques à GLIF (dénommée
‘core GLIF layer’) et la présentation des données spécifiques au système d’information dans
lequel il est mis en œuvre. Une couche de haut niveau (‘medical knowledge layer’) contiendra
les méthodes nécessaires à cette mise en correspondance. Toutefois, cette architecture
composée de couches successives de représentation des données n’est pas encore finalisée.
Cette dernière version de GLIF contient également un nouveau type de pas destiné à décrire
l’état du patient (Patient State Step). Il est utilisé pour caractériser le statut du patient résultant
des pas précédemment exécutés et peut servir de point d’entrée du GBPC. Par exemple, si
l’état « pression artérielle supérieure à 140/90 au cours de la dernière semaine » est vérifié en
pratique, le GBPC qui contient un Patient State Step correspondant sera déclenché et débutera
à partir de cet élément.
66
Un GBPC formellement encodé selon la syntaxe GLIF doit être interprété par un moteur
d’inférence afin d’être opérationnel. Plusieurs générations de moteurs d’inférences [175,175178] ont été développées au fil des évolutions du modèle GLIF. Les recherches actuelles
portent sur la mise en œuvre de moteurs d’inférences capables de s’intégrer, à moindre effort
de re-développement, pour fonctionner au sein de divers systèmes d’information
institutionnels [177].
4.3.11
GEM
Les modèle GEM (Guideline Element Model) [179] utilise la syntaxe XML pour représenter
les divers éléments d’un GBPC. Plus de 100 types d’éléments sont identifiés et organisé
hiérarchiquement dans ce modèle. Les éléments de plus haut niveau dans l’arborescence
décrivent : l’identité du GBPC (titre, date de réalisation, statut, etc.) ; l’organisation
responsable du développement ; l’objectif ; les professionnels ciblés ; la méthode de
développement ; le type de patient concerné ; la méthode d’évaluation ; la planification des
révisions ; la connaissance clinique contenu dans le GBPC. Ce dernier élément nommé
knowledge component (cf. Figure 21) contient de nombreux éléments enfants décrivant les
recommandations, la terminologie employée, et la représentation algorithmique du GBPC
(une partie de cette représentation algorithmique est basée sur GLIF2).
Figure 21 : Structure de l’élément « knowledge component » (d’après [180])
Ce modèle a été développé dans l’objectif de servir d’intermédiaire, de format pivot, entre le
texte original d’un GBPC et sa réalisation sous forme de GBPC interprétable par un
ordinateur. Les différents éléments du modèle GEM apporte un niveau de structuration
additionnel pour typer le contenu textuel d’un GBPC. Ce niveau de structuration, basé sur des
catégories sémantiques, constitue une méta-informaton : l’hypothèse sous-jacente est que
67
cette méta-information facilite l’indispensable interprétation contextuelle des GBPC textuels
lors de la création de bases de connaissances. Un GBPC exprimé selon la syntaxe GEM peut
ainsi être utilisé pour produire les règles d’inférences [181] compatibles avec un système
d’aide à la décision donné [182].
4.4 Enjeux actuels de l’informatisation
La réalisation de GBPC mobilise des ressources en temps et en personnel considérables. La
première étape de synthèse des connaissances et d'élaboration du contenu d'un GBPC est un
processus coûteux, qui n'est récompensé que si le GBPC est effectivement utilisé.
L'informatisation des GBPC vise à améliorer leur diffusion et leur utilisation, mais aussi à
permettre leur implantation pérenne dans des systèmes d'informations différents et idéalement
dans des contextes variés. Ainsi, les enjeux de l’informatisation des GBPC s’inscrivent dans
une problématique globale et récurrente de l’informatique médicale, et plus spécifiquement
des systèmes d’aide à la décision, qui concernent les moyens à mettre en œuvre pour partager,
réutiliser [183] et intégrer [184] les connaissances qui sont mises en jeux.
4.4.1 Partage et réutilisation des connaissances
Comme l’a notamment précisé Musen [183], le partage et la réutilisation des connaissances
sont des notions proches, mais qui ne sont pas totalement superposables.
Le partage des connaissances concerne l’utilisation de bases de connaissances (ou de portions
de ces bases de connaissances) dans un site ou un système autre que celui dans lequel elle a
été initialement développée, généralement dans un même contexte (aide à la décision clinique
ou évaluation des pratiques par exemple).
La réutilisation se réfère au concept d’utilisation d’un base de connaissances dans des
systèmes et/ou des sites différents, mais dénote le plus souvent d’une utilisation dans un
contexte différent que celui dans lequel elle a été initialement conçue (par exemple :
initialement aide à la décision clinique d’une part et enseignement pratique d’autre part).
Nous complèterons cette subtilité sémantique entre partage et réutilisation en précisant que
l’on emploie plus volontiers le terme de partage des connaissances lorsqu’il existe une unicité
de la connaissance lors de ses différentes utilisations. Le partage est relativement facile à
mettre en œuvre lorsqu’il existe une centralisation de la base de connaissances sur une source
d’information de référence à laquelle accèdent différentes applications (par exemple, dans le
domaine de l’indexation bibliographique, la base de PubMed maintenue par la NLM peut être
considérée comme une base de connaissances de référence centralisée facilement
partageable). En revanche, ce partage est plus complexe à réaliser, lorsque les connaissances
sont éparses au sein de différentes ressources.
Dans la suite de ce chapitre nous emploierons indifféremment le terme « partage » et/ou
« réutilisation », tant la différence sémantique est ténue, mais surtout parce que ces deux
68
notions sont étroitement liées en pratique (et souvent superposables) car les mêmes éléments
doivent être mis en œuvre lorsque l’on souhaite partager et/ou réutiliser des connaissances.
Il existe de nombreux exemples de systèmes gérant des bases de connaissances permettant de
mettre en œuvre des GBPC informatisés. Mais le plus souvent, chacun de ces systèmes utilise
des méthodes qui lui est propre pour représenter et inférer ses connaissances. Chaque fois
qu’une équipe décide d’utiliser un nouveau formalisme pour encoder des connaissances,
l’incompatibilité entre les systèmes s’accroît [183]. Cette incompatibilité pourra, dans le
meilleur des cas, être résolue au prix d’un travail additionnel conséquent et, dans le pire des
cas, ne pourra pas être résolu ou de façon imparfaite et non satisfaisante.
L’incompatibilité entre les systèmes et leurs modèles sous-jacents empêche le partage des
connaissances qu’ils contiennent même si ces connaissances ont été élaborées avec un objectif
commun. Par exemple, le même GBPC sur la vaccination DTC (Diphtérie-TétanosCoqueluche) représenté selon le modèle GLIF doit être entièrement re-développé pour être
représenté selon le modèle PROforma car il est impossible de passer directement d’un
formalisme à un autre, bien qu’en définitive les résultats obtenus (les recommandations)
soient identiques [175].
Les connaissances qui ne sont pas partageables doivent donc être dupliquées et retranscrites
pour être utilisées par des systèmes différents. Cette duplication, outre le fait de demander un
travail supplémentaire et redondant, est une source potentielle d’erreurs. Elle complexifie les
opérations de maintenance et de mises à jour indispensables pour que les GBPC restent
valides au fil du temps, en intégrant les nouvelles connaissances issues de la recherche
clinique. Elle freine la diffusion et la mise en place de systèmes d’aide à la décision clinique
qui pourraient justement contribuer à une meilleure intégration des connaissances validées
dans la pratique médicale quotidienne. Il est donc crucial de trouver des solutions pour que les
bases de connaissances puissent être partagées entre les différents systèmes sans qu’il soit
nécessaire de fournir un travail conséquent de ré-ingénierie ou de re-programmation.
Cette tâche d’ingénierie des connaissances n’est pas seulement nécessaire sur le plan
technique pour la réalisation de systèmes informatiques opérationnels. Elle s’inscrit également
dans une problématique générale centrée sur la détermination de la nature et plus encore, sur
la formalisation de la sémantique des connaissances que l’on souhaite partager. Ainsi, le
partage des GBPC passe par une étape de validation consensuelle des connaissances et des
procédures de soins qu’ils contiennent. Or, cette étape ne peut se faire sans une expression
explicite de ces connaissances. La formalisation des connaissances, requise lors de
l’informatisation des GBPC, favorise l’explicitation des concepts mis en jeu. La structuration
des connaissances est également un moyen efficace pour faciliter la constitution de bases de
connaissances car la structure constitue un guide pour la saisie de ces connaissances. La
description explicite des granules et des types d’information qui doivent être spécifiés pour
69
être en adéquation avec le modèle choisi assure une certaine homogénéité des éléments
constitutifs de la base de connaissances.
Le partage effectif des connaissances médicales ne peut se faire sans la mise en place de
référentiels communs [185]. Parmi ces référentiels, le modèle utilisé pour représenter les
GBPC doit être partageable et suffisamment générique pour être utilisé de façon efficiente
dans différentes institutions et systèmes d’information. L’utilisation d’un tel modèle
permettrait de mutualiser efficacement les GBPC développés par la communauté scientifique
et de limiter ainsi les réitérations dans la conception de GBPC représentant les mêmes
connaissances mais sous des formalismes différents et incompatibles. La mise à disposition de
GBPC partageables et la mise en œuvre de moyens de synchronisation des versions
faciliteraient leur maintenance. Ils pourraient ainsi bénéficier des améliorations apportées par
un plus large panel d’utilisateurs. Potentiellement, un tel partage des GBPC, aurait également
un impact important sur la réduction des disparités entre les pratiques cliniques.
Les conditions nécessaires au partage des GBPC informatisés ont été identifiées par Boxwala
et al.[186] et précisées par De Clercq et al. [131] au moyen d’exemples issus d’une revue des
modèles de GBPC les plus documentés. De ces analyses, il ressort que l’élément qui joue un
rôle crucial dans le partage effectif des GBPC est le modèle de représentation des GBPC : il
doit être suffisamment générique et supporter différentes implémentations pour constituer un
standard consensuel. Toutefois, le partage des GBPC doit également être basé sur la mise à
disposition d’outils facilitant la conception, la vérification et l’exécution des GBPC au sein de
systèmes d’informations diverses [187].
La modélisation des GBPC et la représentation des connaissances qu’ils contiennent font
appel à plusieurs éléments complémentaires : l’emploi de terminologies ou
ontologies [188,189] et la spécification d’une syntaxe dans laquelle les connaissances seront
exprimées. Lors de la réalisation de GBPC informatisés, les solutions retenues pour la mise en
œuvre de chacun de ces éléments conditionnent les possibilités de partage et de réutilisation
ultérieure.
Une terminologie permet d’établir un domaine de discours, c'est-à-dire un vocabulaire
contrôlé formé de termes qui identifient les objets que l’on manipule. Idéalement, ces termes
doivent avoir une signification précise et invariable. L’emploi de nomenclatures standards
(CIM, SNOMED, MeSH, etc.) facilite la réutilisation des connaissances mais ne la garantie
pas pour autant. En effet, les standards existants ont été élaborés avec un objectif spécifique
(codage des causes de décès et des maladies pour la CIM, indexation bibliographique pour
MeSH, etc.) qui peut s’avérer difficilement transposable aux besoins d’un système d’aide à la
décision. De plus, rien ne garantit formellement que les termes qu’ils contiennent seront
employés de façon univoque par différents professionnels (ou par un même professionnel au
fil du temps). Ainsi, de subtiles différences sémantiques interprofessionnelles peuvent
engendrer des biais importants dans les résultats obtenus lors de l’utilisation d’un système
d’aide à la décision.
70
Une ontologie a pour objectif de fournir une description formelle des concepts, de leurs
propriétés et des relations qui existent entre les différents concepts. Une ontologie vise à
caractériser précisément les concepts, à les organiser et à spécifier les relations qu’ils
entretiennent les uns avec les autres. Par exemple, l’ontologie UMLS organise les concepts en
classes. Ces classes sont caractérisées par des descripteurs sémantiques (semantics types). Ces
descripteurs font partie d’un réseau sémantique dans lequel sont établies les relations qui les
associent (« physiquement relié à » (physically related to), « temporellement relié à »
(temporally related to), etc.). L’abstraction en concepts, reliés entre eux dans un réseau
sémantique, permet de donner une signification formelle aux termes du métathésaurus
auxquels les concepts font référence.
Les connaissances manipulées par un ordinateur et échangées sous forme électronique doivent
être exprimées selon une syntaxe prédéterminée. Il n’existe pas de syntaxe universelle qui soit
adaptée à toutes les méthodes utilisées pour l‘inférence et la modélisation des connaissances
(règles de production, raisonnement basé sur l’abstraction et généralisation de concepts, prise
en compte de données incertaines, etc.) et qui soit interprétable par n’importe quel programme
informatique. Il est peu probable qu’un tel langage voit le jour. En revanche, une voie
actuellement explorée dans le développement de GBPC informatisés, est la recherche d’un
langage interchangeable qui puisse servir de pivot entre différentes syntaxes. L’objectif est de
définir les éléments de bases à même de constituer le cœur d’un langage d’expression des
GBPC. Les travaux du groupe InterMed [160], qui ont conduit aux spécifications du modèle
GLIF ayant une syntaxe indépendante de tout langage de programmation, sont une initiative
majeure dans ce domaine.
Le partage de la sémantique des concepts médicaux est capital. En effet, pour garantir
l’interprétation univoque des GBPC quel que soit leur site d’implantation, il faut pouvoir
s’assurer que les terminologies employées soient partagées avec la même logique d’utilisation
et la même compréhension. Comme le souligne Musen, la principale difficulté est de partager
cette dimension sémantique de la connaissance car elle varie en fonction de l’utilisation
opérationnelle de cette connaissance. Pour cela, il est nécessaire de définir explicitement et de
partager les méthodes utilisées pour manipuler cette connaissance. Les travaux de Wang et
al. [175] sont un exemple de partage des connaissances opérationnelles des GBPC.
L’architecture du système qu’ils proposent (GESDOR, Guideline Execution by Semantic
Decomposition of Representation) est basée sur le constat que les différents modèles de
GBPC contiennent des tâches opérationnelles sémantiquement similaires qui peuvent être
décomposées et généralisées afin d’être effectuées par un seul et même moteur d’exécution.
L’efficacité de cette approche a été confirmée par la possibilité d’exécuter deux GBPC écrits
avec la même syntaxe mais formalisés suivant deux modèles différents (GLIF3 et PROforma).
Quels que soient les éléments qui entrent en jeu lors de la réutilisation et du partage des
GBPC (modèle de représentation, terminologie, ontologie, syntaxe), l’utilisation de standards
71
est une condition nécessaire pour chacun de ces éléments mais n’est pas suffisante pour
s’assurer que la mise en œuvre au sein de systèmes d’informations différents se fera sans
effort de développement supplémentaire. En effet, les standards ne sont pas « plug and play »
et chaque interfaçage avec un système d’information demande une analyse spécifique parfois
coûteuse, qu’il faudra reconsidérer si l’on désire tenir compte de l’évolution des standards
initialement utilisés. L’avantage des standards n’est donc pas de supprimer ce travail
d’interfaçage, mais de le simplifier en fournissant un ensemble de spécifications pérennes et
documentées sur lesquelles les développeurs peuvent s’appuyer pour proposer des solutions et
des outils qui pourront être réutilisés par ceux qui adoptent les mêmes standards.
Le partage des GBPC doit également être envisagé en tenant compte des aspects
organisationnels et culturels des sites et/ou des professionnels auprès desquels les GBPC
doivent être déployés. Ainsi, il est peu réaliste de considérer que le contenu informationnel
d’un GBPC développé par une institution nationale voire internationale soit directement
adapté à un professionnel ou à un établissement de santé qui se trouve dans un contexte local
souvent particulier. L’adaptation du contenu médical peut s’avérer être nécessaire du fait de la
disparité des ressources localement disponibles, pour tenir compte de certaines spécificités
concernant les patients pris charge et les habitudes de pratique des cliniciens, ou encore pour
tenir compte des différences dans l’organisation des soins au sein de chaque institution.
Demander un certain degré de flexibilité et d’adaptabilité peut paraître paradoxal (les GBPC
sont supposés réduire la disparité des pratiques) pourtant l’expérience montre que pour être
effectivement appliqué au sein d’une organisation particulière (un hôpital, un service
clinique,…), il faut nécessairement adapter les GBPC pour qu’ils tiennent compte des
caractéristiques de l’organisation (sa structure, ses obligations, son rôle, sa politique de soins,
etc.) [190]. Cette adaptation locale à une institution, doit être adéquate et cohérente avec le
GBPC original [191] et ses intentions. De plus, lorsque le GBPC orignal est mis à jour à un
niveau national ou international, les changements doivent idéalement être propagés au niveau
de chaque institution tout en gardant intact les éventuelles adaptations locales qui restent
valides. Ce mécanisme requiert une gestion sophistiquée des versions et des méthodes
d’adaptation localement utilisées [131].
4.4.2 Intégration dans les systèmes d’information
L’intégration des GBPC dans le système d’information utilisé par les praticiens est un élément
qui améliore considérablement leur utilisation effective en pratique. Au même titre que les
informations cliniques et les données de laboratoire, les informations apportées par les GBPC,
généralement sous forme de recommandations pratiques, doivent être disponibles en temps et
lieu voulus et idéalement être parfaitement adaptées à la situation clinique. La disponibilité de
l’information et son utilisation pertinente sont précisément deux objectifs à atteindre lors de la
réalisation d’un système d’information cohérent.
72
Le couplage des GBPC avec le dossier patient est un des aspects récurrents de l’intégration
optimale des GBPC dans les systèmes d’informations. En effet, le dossier patient constitue à
la fois une application centrale intégrée dans le processus de soins, régulièrement consultée
par les praticiens, mais principalement une source d’informations où sont regroupées les
données, permettant de décrire la situation clinique, qui vont influencer la décision médicale.
Le rôle pivot du dossier patient est communément utilisé pour délivrer les messages d’alerte
générés par les systèmes d’aide à la décision qui utilisent les informations disponibles de ce
même dossier pour personnaliser les recommandations.
Les GBPC sont d'autant plus utilisés qu'ils sont intégrés au dossier patient informatisé (et vice
et versa). Comme nous l’avons déjà largement exposé au chapitre 4.2.2.2.2, de nombreuses
difficultés doivent être résolues pour assurer cette intégration. Les informations doivent être
correctement structurées pour que les deux composants (GBPC et dossier patient) puissent
coopérer. Or, la structuration des données médicales est probablement l'élément qui a la plus
grande variabilité entre tous les systèmes informatiques existants. D'où les difficultés
rencontrées lorsque l'on souhaite implanter un module de GBPC sur un dossier patient pour
lequel il n'a pas été conçu initialement. La solution la plus immédiate, mais la plus coûteuse
est de re-développer complètement le module de GBPC afin de l'adapter au dossier patient.
L’alternative raisonnée et la plus rentable est d’utiliser d’emblée des standards de
représentation des connaissances lors du développement du module de GBPC et du dossier
patient, et de mettre en œuvre, si nécessaire, des moyens de médiation entre ces standards.
Ainsi la problématique d’intégration des GBPC dans les systèmes d’information rejoint
logiquement celle du partage et de la réutilisation des connaissances abordée précédemment.
L’intégration des GBPC dans les systèmes d’information ne se limite pas au couplage avec le
dossier patient. Les GBPC doivent idéalement également être en interaction avec les autres
modules et tâches du système d’information. Par exemple, les GBPC peuvent s’appuyer sur
des bases de connaissances thérapeutiques voire sur l’application de gestion des stocks de la
pharmacie, éventuellement sur l’agenda d’occupation des ressources matérielles (blocs
opératoires, salles d’examens complémentaires, …), ou encore tenir compte de la disponibilité
des personnes à mobiliser en utilisant l’application de gestion des plannings, etc. En pratique,
pour que de telles interactions soient possibles il est nécessaire que les tâches et les
fonctionnalités du système d’information soient clairement individualisées et dotées
d’interfaces de communication. Cela est généralement le cas dans les systèmes d’information
modernes basés sur une approche par composants. Les composants sont comparables à des
briques logicielles, éventuellement interchangeables, que l’on peut agencer afin de former des
sous-systèmes spécialisés dans l’accomplissement d’une tâche. Cette approche modulaire,
résolument évolutive, s’oppose aux systèmes d’informations monolithiques, peu
communicants, où l’intrication des fonctionnalités est telle qu’il est impossible de différencier
et d’interagir avec des services spécifiques sans remettre en cause, voire perturber, la
cohérence du système tout entier.
73
Les composants d’un système d’information doivent offrir des interfaces de communication
homogènes et standardisées afin de minimiser les efforts de développement nécessaires à leur
intégration au sein de sous-systèmes. La standardisation des interfaces de communication, des
protocoles d’échanges de données permet d’aller au-delà de l’intégration de composants
maintenus localement dans un système d’information. En effet, cela permet d’envisager une
véritable interopérabilité qui se traduit, par exemple, par l’exploitation de composants ou de
services totalement extériorisés utilisables par plusieurs partenaires. Techniquement, la
réalisation peut être basée sur des approches utilisant des Web Services et des échanges de
messages XML normalisés comme c’est le cas avec le protocole SOAP (Simple Object Access
Protocol) utilisé pour faciliter l’interopérabilité fonctionnelle et syntaxique d’objets logiciels.
Dans le domaine de l’aide à la décision particulièrement, l’interopérabilité doit être
sémantique. C'est-à-dire que les informations échangées doivent être interprétées à un niveau
formel défini grâce aux concepts du domaine. Ainsi l’information peut être traitée et
interprétée par des agents logiciels intelligents (i.e. qui ont la capacité de produire une action
adaptée à la signification de l’information reçue). L’interopérabilité sémantique n’est pas une
notion en « tout ou rien ». Elle est modulée par le niveau d’expressivité et de complétude des
terminologies et des procédures utilisées par les systèmes en présence.
L’interopérabilité des GBPC avec les autres composants du système d’information ne peut
donc s’envisager sans une étroite collaboration entre les différentes équipes développant ces
composants afin de parvenir à une harmonisation des modèles de représentations des
connaissances. La mise en œuvre de standards génériques et de moyens de médiation entre les
différents modes de représentation des connaissances est une des solutions soutenues par de
nombreuses équipes de recherches et industriels du domaine.
4.4.3 Intégration dans le processus de soins (workflow)
Le traditionnel colloque singulier médecin-malade évolue progressivement vers des relations
plurielles qui font de la prise en charge médicale un processus dans lequel interviennent
plusieurs professionnels de soins qui assurent chacun une tâche particulière, qui mutualisent
leurs compétences et qui interagissent dans le but ultime d’améliorer la qualité de l’ensemble
du processus et les résultats cliniques. Ainsi, la qualité des soins dépend à la fois des
compétences de chacun et du niveau de coopération et de coordination qu’ils atteignent [192].
Une telle organisation n’est optimale que s’il existe une capacité de partage des informations
et des procédures relatives à la prise en charge du patient [193]. Ces informations évoluent
dans le temps, une prise en charge médicale se limite rarement à une action ponctuelle isolée
mais est constituée d’un ensemble de tâches organisées dans le temps : il est donc nécessaire
de mettre en œuvre des systèmes d’information et des applications informatiques qui prennent
en compte cette temporalité des informations et des tâches pour que les GBPC soient plus
efficacement intégrés dans le processus clinique. Le degré d’intégration des GBPC dans le
processus de soins influence directement leur impact sur les pratiques courantes [15,194,195].
74
L’intégration de GBPC dans le processus de soin par leur modélisation comme de véritables
objets du workflow est une solution explorée par plusieurs équipes [196,197]. Le
développement de tels systèmes d'information coopératifs, fait appel à plusieurs types de
connaissances aussi bien informatiques qu'organisationnelles. L’intégration dans le workflow
ne peut se faire efficacement sans avoir préalablement identifié précisément dans quelles
circonstances les GBPC sont susceptibles d’être utilisés dans le processus clinique. Tu et al.
[197] précisent d’ailleurs que la formalisation des scénarii d’utilisation d’un GBPC est la
première étape qui doit être réalisée pour l’intégrer efficacement dans un processus de soins.
La formalisation d’un scénario d’utilisation nécessite que le contexte clinique initial, les rôles
de chaque intervenant, les ressources utilisées, les événements susceptibles de modifier une
prise en charge, les mécanismes qui peuvent être utilisés pour signaler qu’une action
particulière doit être entreprise, doivent eux aussi être explicitement décrit et modélisés.
Ainsi, Stefanelli [196] suggère qu’un GBPC peut être vu comme la modélisation d’un
processus de soins : il doit, pour cela, être combiné avec le modèle organisationnel d’une
structure sanitaire afin de bâtir un système capable de gérer correctement le processus de
soins au sein de cette structure. Il est donc essentiel que les aspects organisationnels soient
modélisés correctement en tenant compte des réalités du terrain pour que l’intégration des
GBPC dans les processus de soins soit effective.
Outre les aspects organisationnels, il est tout aussi important de tenir compte de
l’environnement de travail des professionnels et notamment des possibilités et des conditions
d’accès au support informatique lors de la pratique médicale. Par exemple, le médecin n’étant
qu’occasionnellement en face de son ordinateur, il peut être souhaitable qu’un système d’aide
à la décision puisse interagir avec lui par d’autres moyens que celui de l’affichage de
recommandations sur un écran d’ordinateur : la communication via des dispositifs portables
(pda, téléphone mobile, alphapage, …) est une technologie qui peut faciliter l’intégration de
GBPC dans le workflow [198-201].
L’étude du workflow dégage nombre de facteurs qui doivent être pris en compte lors de la
mise en œuvre d’un système d’aide à la décision. Un GBPC peut aider à la réalisation et à
l’enchaînement des différentes tâches constitutives du workflow. Toutefois, un système d’aide
à la décision basé sur des GBPC ne doit pas dicter les procédures à mettre à œuvre mais
s’adapter et réagir aux différents événements qui peuvent survenir de façon attendue ou
inattendue lors d’une prise en charge. L’intégration dans le workflow nécessite donc que les
GBPC soient suffisamment flexibles pour s’adapter aux contraintes de la pratique médicale
(prise de décision sous incertitudes, imprévisibilité de certains événements, urgence d’une
situation, …) et aux contraintes spécifiques à l’organisation sanitaire dans laquelle il est mis
en œuvre (choix d’alternatives liées aux disponibilités des ressources matérielles ou
humaines, choix techniques, choix économiques, …).
Ainsi, cette approche réaffirme que le GBPC doit être un support de base pour la pratique
médicale plutôt qu’une prédéfinition de contraintes et de conduites à tenir devant être
absolument respectées lors d’une prise en charge médicale.
75
5 Modélisation et applications
La réalisation des applications que nous avons développées pour mettre en œuvre et éprouver
un système d’aide à la décision proposant des GBPC informatisés, repose sur les
spécifications du modèle décrit ci-après (cf. 5.1). Notre objectif est de concevoir et mettre en
œuvre un modèle suffisamment générique pour représenter différents types de GBPC et
suffisamment modulable pour être adapté à la réalisation de GBPC ayant un niveau de détail
plus ou moins granulaire. Ce niveau de granularité se rapporte à la description des
recommandations d’un GBPC, des concepts médicaux et des conditions qui influencent la/les
recommandation(s) qui s’applique(nt) dans une situation donnée. De plus, ce modèle doit être
utilisable au sein de différentes applications, indépendant du langage d’implémentation et
pouvoir être réutilisé dans différents contextes de mise en œuvre sans remettre profondément
en cause les éléments qui le composent. Cette recherche d’un modèle réutilisable pour
l’implémentation de multiples applications nous a conduit à choisir l’acronyme xGA pour
dénommer le modèle que nous avons élaboré (xGA est l’acronyme de : multiple (x) Guideline
Applications).
Notre démarche nous a conduit à développer plusieurs systèmes de GBPC informatisés, basés
sur ce même modèle de GBPC, mais utilisé dans des contextes et environnements de
développements différents et intégrant diverses ressources :
•
Dans le projet EsPeR (Estimation Personnalisée du Risque) la mise en œuvre de GBPC
informatisés est axée principalement sur leur intégration au sein d’un ensemble de
services Web fournissant une appréciation des risques morbides (tables de mortalités,
équation de calcul d’un risque, informations de nature épidémiologique, …). Le module
de GBPC informatisés du projet EsPeR est un des divers modules qui sont fédérés au sein
d’un site Web dont l’objectif principal est la facilitation de l’accès aux informations utiles
à la prévention.
•
Dans le projet PRESGUID (PREScriptions et GUIDes de bonnes pratiques cliniques), les
GBPC informatisés sont le cœur de l’application et l’accent est mis sur l’intégration de
sources d’informations complémentaires utiles à la compréhension et à l’utilisation
pratique des GBPC lors d’une consultation. L’intégration de documents multimédia, et
surtout l’intégration d’une base de données médicamenteuses fournissant des informations
détaillées sur les prescriptions recommandées lors de la consultation des GBPC, sont des
apports spécifiques du projet PRESGUID.
•
Les projets RCPGuide et EliGuide, actuellement en phase initiale de développement, sont
plus particulièrement tournés vers l’intégration des GBPC avec le dossier du patient.
Comme nous le verrons, le projet RCPGuide (Guide en réunion de concertation
pluridisciplinaire en cancérologie) vise à utiliser des informations issues du Système
d’Information Hospitalier (SIH), alors que le projet EliGuide à pour objectif de
76
développer un module de consultation de GBPC interopérable avec un logiciel de gestion
du dossier du patient développé et commercialisé par un partenaire industriel et utilisé par
des médecins généralistes libéraux.
Les implémentations réalisées dans les projets EsPeR et PRESGUID ont été menées avec
l’objectif de proposer un système d’aide à la décision autonome (i.e. qui ne soit pas couplé
d’emblé à un dossier patient électronique spécifique). Nous avons choisi cette option afin de
ne pas limiter la diffusion des GBPC produits et de ne pas restreindre leur consultation aux
seuls cliniciens possesseurs du dossier patient tiers. Le couplage avec une base de données du
patient a toutefois été ébauché dans le cadre du projet EsPeR. A l’instar du projet EsPeR, les
développements envisagés dans les projets EliGuide et RCPGuide pour assurer le couplage
avec un logiciel de gestion du dossier patient utiliserons des mécanismes de médiations
assurant une interopérabilité entre dossier du patient et module de GBPC tout en préservant
l’indépendance de deux systèmes en présence.
Une différence notable entre les projets EsPeR et PRESGUID concerne l’origine et le
processus d’élaboration des GBPC utilisés :
•
Dans le projet EsPeR, les GBPC ont été élaborés par le comité d’élaboration du projet
composé d’informaticiens, de méthodologistes, d’experts du domaine médical et de
statisticiens. De plus, l’objectif était de produire directement des GBPC opérationnels sous
forme informatisée algorithmique (sans nécessairement produire un document
rédactionnel purement textuel pour chaque GBPC).
•
Dans le projet PRESGUID, les GBPC informatisés ont été élaborés à partir de GBPC
textuels préexistants, produits pour la plupart par l’ANAES. Ces GBPC, diffusés sous
forme de documents PDF sur le site de l’ANAES, n’ont pas été explicitement conçus pour
être implémentés dans un système d’aide à la décision.
Les GBPC produits sous forme de documents textuels et rédigés selon le modèle éditorial
classique des articles scientifiques sont destinés uniquement à être lus et directement
interprétés par les cliniciens. Il est classiquement constaté que de tels documents comportent
assez souvent des imprécisions, des ambiguïtés, des incomplétudes, voire des incohérences
qui deviennent flagrantes lors de l’informatisation qui requiert une formalisation et une
structuration logique des connaissances qu’ils contiennent. Le projet PRESGUID a été une
occasion d’être confronté à ce type de difficultés lors de l’informatisation de GBPC rédigés et
diffusés exclusivement sous forme textuelle. Si l’informatisation révèle avec une certaine
acuité cette problématique, elle n’en est pas responsable et nous nous sommes interrogés sur
les répercutions que cela peut avoir lorsque les GBPC textuels sont utilisés par des cliniciens
pour résoudre une situation clinique concrète. Dans ce cadre, nous avons élaboré une étude
portant sur les divergences d’interprétations de trois GBPC élaborés par l’ANAES. Ce travail
et ses résultats seront détaillés au chapitre 6.
77
5.1 Modèles
5.1.1 Modélisation des GBPC
Le modèle de GBPC que nous utilisons (xGA), est largement inspiré du modèle GLIF2 [98].
Outre le fait que le modèle GLIF trouve un large écho dans la communauté
scientifique [202,203], il offre plusieurs autres avantages :
•
Il est conforme aux standards connus et comporte de nombreuses analogies avec les
systèmes et modèles déjà développés par des équipes diverses (EON, MLM, GEODECM, MBTA, DILEMMA…).
•
Il permet une représentation graphique simple et aisément compréhensible par des
cliniciens.
•
Il permet de décrire de façon plus ou moins détaillée un processus de décision et rend
donc possible l’expression de GBPC plus ou moins granulaire.
•
Il est indépendant du langage de programmation utilisé.
•
Il est assez souple pour être implémenté de différentes façons et notamment en permettant
de mettre en œuvre soit une collecte des données du patient à la demande auprès de
l’utilisateur (au fur et à mesure de l'exécution du GBPC par exemple), soit une collecte
fonctionnant en tâche de fond, couplées avec une base de données du patient. Ainsi, il est
aussi bien adapté à la mise en œuvre de systèmes type « reminders », qu’a la consultation
de GBPC selon un mode guidé ou critique.
Le principe du modèle xGA est de représenter un GBPC sous forme algorithmique. Un GBPC
est une progression organisée "pas" à "pas" vers une recommandation. L'ensemble des "pas"
et leurs enchaînements constituent un arbre de décision. La Figure 22 représente les
principales classes de ce modèle.
L’algorithme d’un GBPC débute par un pas d’entrée (Algorithme.firstStep). Cet algorithme
est composé de 2 types de pas (héritant de la classe abstraite GuidelineStep) :
•
Les pas d'action (ActionStep) sont utilisés pour afficher une recommandation, afficher un
simple message n'ayant pas valeur de recommandation, obtenir des données ou assigner
des valeurs aux données.
•
Les pas de décision (DecisionStep) permettent d'évaluer une condition composée d'un ou
plusieurs critères. Ces critères concernent les valeurs des données obtenues lors de
l'exécution de pas d'actions précédents (le modèle des données manipulées est présenté au
chapitre 5.1.2). Nous utilisons des opérateurs classiques de comparaison (=, !=, <, >, etc.),
des opérateurs logiques (AND, OR) pour former les expressions à évaluer. Il est
également possible d’inclure une fonction de dénombrement (Count_Combination) dans
une expression. Cette fonction est utilisée pour compter le nombre de données vérifiant
78
une condition particulière13. Les expressions que l’on peut former peuvent être
représentées sous forme d’un diagramme de classe UML (cf. Figure 23).
Author
name:String
email:URL
role:String
MaintenanceInfo
0…*
Guideline
authors:Author[]
date_modif:Date
version:String
comment:String
id:String
name:String
intention:String
maintenance_Info:Maintenance_Info
algorithm:Algorithm
linked_Docs:boolean
Algorithm
firstStep:GuidelineStep
steps:GuidelineStep[]
1…*
ActionStep
GuidelineStep
nextStep:GuidelineStep
action:ActionSpecification
DecisionStep
id:String
name:String
comment:String
rootCriterion:Criterion
ifTrue_Step:GuidelineStep
ifFalse_Step:GuidelineStep
ActionSpecification
DisplayInfo
DisplayRecommendation
GetData
AssignData
linked_Docs:boolean
title:String
infoText:String
linked_Docs:boolean
title:String
recommendationText:String
grading:String
author:Author
date:Date
data_IdsToGet:String[]
attribut_IdsToAssign:String
expressionAssigned:String
Figure 22 : Modèle xGA des GBPC – classes et attributs principaux (formalisme UML)
0..*
1
Criterion
Tests_Combination
result:boolean
AND
OR
1..*
Test_Expression
data_Id:String
attributs_Tested:Attribut_Test[]
attributs_Combination:{AND | OR}
Count_Combination
testSymbol:{=;<;>;!=;in;<=;>=}
comparativeValue:NumValue
1..*
Attribut_Test
attribut_Id:String
testSymbol:{=;<;>;!=;in;<=;>=}
comparativeValue:{NumValue | StringValue}
Figure 23 : Représentation UML des expressions évaluées dans un pas de décision (correspond à la
description détaillée de la classe Criterion)
13
Par exemple, il sera possible d’exprimer la condition suivante : « existence de plus de trois antécédents
familiaux de cancer du sein bilatéral, dont l’un au moins est diagnostiqué avant l’âge de 40 ans ». L’Annexe 5
présente la structure du concept « Antécédent de cancer du sein ».
79
Outre la représentation algorithmique, le modèle xGA contient également des classes et des
attributs permettant de spécifier diverses informations documentaires : auteurs, version, date
de modification, grade des recommandations, etc. De plus, il est possible d’associer un ou
plusieurs documents didactiques à certains éléments d’un GBPC. Ces éléments possèdent un
attribut « linked_Docs » de type booléen qui indique l’existence (ou l’absence) de documents
associés lors de la création du GBPC. Lors de la consultation du GBPC ces documents
pourront être compulsés par l’utilisateur. Ils peuvent, par exemple, être utilisés pour présenter
le texte original du GBPC, donner des références bibliographiques, présenter des schémas ou
tout autres type de supports électroniques (vidéo, sons, sites web d’intérêts, etc.)
5.1.2 Modélisation des données du patient
Les concepts médicaux qui sont inférés lors de l'exécution d'un GBPC sont représentés par la
classe DataItem (cf. Figure 24). La classe DataItem est composée d'une ou plusieurs paires
attribut-valeur. La valeur qui peut être affectée à un attribut est typée (numérique ou chaîne de
caractères) et contrainte par des règles de validité (listes prédéfinies, borne minimale et
maximale, etc.).
DataItem
Attribut
data_Id:String
name:String
libel:String
multiple:boolean
attributs:Attribut[]
type:String
attribut_Id:String
name:String
libel:String
1…* questionToDisplay:String
value:Value
linked_Docs:boolean
Value
StringValue
minChar:int
StringItem
Item_Id:String
linked_Docs:boolean
libel:String
Value:String
0…* maxChar:int
itemList:StringItem[]
defaultValue:StringItem
NumValue
min:double
max:double
itemList:NumItem[]
defaultValue:NumItem
0…*
NumItem
item_Id:String
linked_Docs:boolean
libel:String
Value:double
Figure 24 : Modèle des concepts médicaux – classes et attributs principaux (formalisme UML)
Par exemple, la Tension Artérielle pourra être représentée par une instance de la classe
DataItem ayant les attributs : pression systolique (PS), pression diastolique (PD) et position
du malade lors de la mesure (PosM). PS et PD sont de type « NumValue » et varient entre 20
et 300. PosM est de type « StringValue » et sera évalué "debout" ou "couché".
Pour un même patient, certains concepts peuvent être instanciés plusieurs fois. Par exemple,
la tension artérielle peut être prise lors de plusieurs consultations. A contrario, il ne peut
exister qu’une seule instance de certains autres concepts (comme le « sexe du patient » par
80
exemple). Pour spécifier cette contrainte, la classe DataItem comporte une propriété
« multiple » à laquelle ont donne la valeur « true » si l’on souhaite pouvoir créer plusieurs
instances d’une donnée (« false » dans le cas contraire).
Comme nous l’avons vu précédemment, il est possible d’associer des documents didactiques
aux éléments possédant un attribut « linked_Docs ». Ces documents seront principalement
utilisés pour expliciter un concept, donner des définitions ou indiquer l’investigation clinique
ou paraclinique la plus appropriée pour obtenir la donnée demandée (par exemple : la
conduite à tenir standard pour mesurer la tension artérielle dans des conditions optimales.)
5.2 Application dans le cadre de EsPeR
5.2.1 Contexte
La mise en œuvre de GBPC informatisés selon le modèle xGA précédemment décrit a été
réalisée dans le cadre projet EsPeR (Estimation Personnalisée du Risque) [204]. Ce projet,
développé initialement en collaboration avec le LERTIM de la Faculté de Médecine de
Marseille, le Service d'Information Médicale de l'hôpital Broussais et le Service Commun 8
de l'INSERM, a bénéficié du soutien financier de la CANAM. Des cliniciens ont collaboré à
l'élaboration de GBPC dans différents domaines : cancer du sein, cancer du colon, maladies
cardio-vasculaires. Le projet était centré sur la promotion du dépistage et de la prévention de
certaines maladies à forte prévalence dans la population française. L’objectif était de donner
accès, via un site Web, à différentes sources organisées d'information (données de mortalité et
de morbidité, estimation du risque cardio-vasculaire). Les GBPC informatisés constituent une
des ressources mises à la disposition des utilisateurs du site Internet d' EsPeR. Les GBPC
développés dans EsPeR suivent les principes de l'EBM [205].
Dans le cadre du projet EsPeR, les GBPC sont particulièrement justifiés dans la mesure où la
prévention nécessite une appréciation correcte du risque de développement d'une pathologie.
Plusieurs facteurs de risque conjuguent habituellement leurs actions. La multiplicité des
facteurs de risque d'une part, et des pathologies accessibles à la prévention d'autre part, font
qu'il est parfois difficile pour un praticien d'apprécier convenablement tous les risques
encourus par son patient et d’en déduire des conduites à tenir adaptées. L'enjeu de notre
travail est précisément d'aider le médecin face à ces difficultés en lui proposant des
recommandations adaptées aux risques de son patient.
Notre objectif a été de concevoir, dès les premières étapes du projet EsPeR, un module
"GBPC en cancérologie" qui, à partir de données patient fournies par une base de données ou
par l'utilisateur, soit capable de donner des recommandations adaptées à ces données.
5.2.2 Architecture générale du système
Le projet EsPeR vise à rendre accessible en ligne un service de dépistage et de prévention des
pathologies les plus fréquemment rencontrées en France. Il est principalement centré sur les
pathologies cancéreuses et cardio-vasculaires.
81
Lorsque nous avons travaillé sur le projet EsPeR, l'architecture était distribuée sur deux sites.
Le premier se trouvait sur le serveur Internet de l'Hôpital Broussais à Paris, le second sur celui
du LERTIM à la Faculté de Médecine de Marseille. Les différents modules qui composaient
le système sont représentés sur la Figure 25.
Figure 25 : Architecture organisationnelle (lors des premières phases du projet EsPeR)
Lors de la conception du module de GBPC, la base de données du patient implantée sur le site
de l'Hôpital Broussais n'était pas encore au stade de version définitive. Il s'agissait d'une base
de données relationnelle fournie avec une interface d'interrogation utilisable depuis une
application Java. Cette base ne visait pas à remplacer le dossier médical du médecin, mais
plutôt à enregistrer et soumettre au système des profils spécifiques de patients. Il importait
donc de prendre en considération les évolutions de la base de données à laquelle le module de
GBPC accédait.
5.2.3 Implémentation du modèle dans le projet EsPeR
L’implémentation du module GBPC a été réalisée en utilisant le langage de programmation
JAVA avec lequel nous avons développé une applet gérant l’interface homme-machine et
chargé d’inférer les données du patient afin d’afficher les recommandations adaptées.
5.2.3.1 Implémentation du modèle de GBPC
L’implémentation, sous forme de classes Java, respecte le modèle xGA précédemment
présenté (cf. § 5.1.1) tout en étant adaptée aux choix techniques et aux contraintes du projet
EsPeR. La Figure 26 présente les classes ayant été sensiblement modifiées lors de la
réalisation technique.
82
Guideline
name : String
intention : String
version : String
author[] : String[]
step[] : GuidelineStep
first_step : GuidelineStep
ruleset : IlrRuleset
engine : IlrContext
GuidelineStep
name : String
ActionStep
action : ActionSpecification
next_step : GuidelineStep
DecisionStep
if_true : GuidelineStep
if_false : GuidelineStep
pack : IlrPackage
Figure 26 : Les principales classes implémentées pour la réalisation du module GBPC
Ces modifications, portant essentiellement sur l’expression des règles d’inférences et les
critères de décisions, sont dues au fait de l’utilisation du moteur d’inférence (Jrules)
commercialisé par la société ILOG (www.ilog.fr). Jrules utilise des règles dont le formalisme
est classique (cf. Annexe 3). L’ensemble des règles utilisées dans un GBPC est référencé dans
un objet de classe IlrRuleset, les règles qui doivent être évaluées dans un pas de décision sont
regroupées dans un package IlrPackage.
Dans le cas le plus simple, une règle est formée d'une prémisse et d'une conclusion. La
prémisse correspond à la classe "Criterion" du modèle xGA; cette dernière peut être la
combinaison de un à plusieurs critères booléens. La conclusion représente le "pas" du GBPC
auquel on parvient, lorsque la règle est vraie (cf. Figure 27).
Prémisse
<correspond>
Criterion
1..*
RuleSet
Package
1..*
Règle
1..*
1..* Conclusion
<correspond>
GuidelineStep
Figure 27 : Correspondance entre le modèle des GBPC et les règles inférées
Il convient également de préciser que les possibilités d’associations entre certains éléments du
GBPC et documents didactiques n’ont pas été implémentées dans le cadre de ce projet. Seules
les recommandations, stockées sous forme de fichiers HTML, peuvent contenir des références
vers des documents complémentaires accessibles par l’intermédiaire de liens hypertextes.
5.2.3.2 Implémentation du modèle des données du patient
Dans le couple module de GBPC / dossier patient, deux modèles données patient coexistent :
nous qualifions d'externe le modèle de représentation des données dans la base et d'interne
celui du module de GBPC.
Dans notre module, ces deux modèles sont indépendants. Les motivations qui nous ont
conduites à ne pas adopter la même représentation des données que celle de la base EsPeR
sont les suivantes :
83
1. le modèle des données du patient de la base EsPeR n’était pas basé sur un standard de
représentation des connaissances.
2. l'évolution prévue de la représentation des données dans la base EsPeR ne devait pas
remettre en cause tout le fonctionnement du module GBPC.
3. nous souhaitons développer un module de GBPC qui puisse être utilisé dans d'autres
environnements que celui du projet EsPeR
Le modèle interne que nous avons implémenté (cf. § 5.1.2) permet de choisir le niveau de
granularité avec lequel on souhaite représenter un concept. Ce niveau de granularité dépend
pour l’essentiel du degré de précision avec lequel le concept doit être évalué dans un pas de
décision. L'exemple de l’Annexe 4 illustre cette notion.
5.2.3.3 Couplage des GBPC avec la base des données du patient
Dans un cadre plus général que celui d'EsPeR, les données patient stockées dans une base de
données (modèle externe) ne suivent pas obligatoirement le modèle que nous avons défini cidessus (modèle interne). Le modèle externe et ses méthodes d’interrogation sont variables
d’une base à l’autre, et peuvent même changer lors d’une mise à jour de version.
Pour assurer la correspondance entre les modèles interne et externe, nous avons développé un
module de communication qui s'appuie sur un médiateur, des dictionnaires de données et des
classes d'accès aux données (cf. Figure 28).
Figure 28 : Modèle de communication avec les bases de données
84
Un premier dictionnaire des concepts contient les équivalences entre les concepts des GBPC
et ceux de la base de données.
Un deuxième dictionnaire des classes d'accès donne la correspondance entre le nom d'une
base de données et la sous-classe d' "AccesBD" appropriée. L'objet responsable de
l'interrogation d'une base de données, est une instance d'une classe dérivant d' "AccesBD". Il
implémente les méthodes d'interrogation adéquates pour cette base. Il existe autant de
dictionnaires de concepts et de sous-classes d' "AccesBD" que de bases de données
interrogeables.
L'objet "MediateurBD" est spécialisé dans l'interrogation des bases de données. Il est chargé
de choisir, en fonction de la base que l'on désire interroger, quelle sous-classe d' "AccesBD"
doit être instanciée. Il utilise dans ce but, le dictionnaire des classes d'accès.
Le dictionnaire des concepts permet au "MediateurBD" de traduire les concepts du GBPC en
concepts de la base de données interrogée.
Le "MediateurBD" est appelé par les objets "GetData" du GBPC. Si le concept demandé ne se
trouve pas dans la base de données, l'information est demandée à l'utilisateur.
Ce modèle offre l'avantage d'être facilement évolutif. Pour interroger une nouvelle base, il
suffit de créer une nouvelle sous-classe d' "AccesBD" et un dictionnaire des concepts. Si les
méthodes d'interrogation d'une base changent, il suffit de modifier certaines méthodes de la
sous-classe d'accès.
5.2.4 Mise en œuvre et résultats obtenus
Le modèle présenté a été implémenté dans le cadre de la diffusion du GBPC électronique
concernant la prévention des cancers du sein. Ce guide de bonne pratique pour la prévention
primaire des cancers du sein chez la femme, est présenté sous forme textuelle sur la Figure 29.
Ces recommandations résultent d'une méta-analyse d'articles scientifiques conduite par
l'équipe du projet EsPeR du LERTIM puis validée par l'avis d'experts (Pr Piana et Dr
Bonnier). Les articles les plus intéressants de cette méta-analyse sont présentés en Annexe 5.
La démarche d'élaboration des recommandations est schématisée sur la Figure 30. Afin
d'identifier les aspects qui trouvent véritablement une place dans la pratique courante, les
étapes d'analyse de la littérature sont suivies d'une validation par l'avis des experts.
Le GBPC propose une conduite à tenir différente en fonction du niveau de risque
individualisé, dépendant de certaines données observées chez le patient. Nous verrons
comment nous avons choisi de représenter ces données, puis les différents "pas" que nous
avons utilisés pour construire l'arbre de décision sous-jacent au déroulement du programme.
85
Figure 29 : Recommandations pour la prévention primaire des cancers du sein chez la femme
86
Figure 30 : Démarche d'élaboration des recommandations
5.2.4.1 Les données du patient
A partir de l'analyse de la version papier du GBPC, il apparaît que plusieurs grains
d'information interviennent pour orienter la décision :
•
L’âge de la patiente.
•
Les antécédents familiaux de cancer invasif du sein, leur nombre, l'âge du diagnostic, la
localisation et le degré de parenté des individus atteints.
•
Les antécédents familiaux de cancer invasif de l'ovaire, leur nombre et le degré de parenté
des individus atteints.
•
L'existence d'un antécédent personnel de biopsie mammaire et son résultat.
•
Le nombre de grossesses à terme et l'âge de la première grossesse.
Nous avons choisi de créer six classes Java (filles de "DataItem"), afin de représenter les
classes de données du patient à inférer lors de l’exécution du GBPC (cf. Annexe 6). Lors de
l’exécution du GBPC, ces classes sont instanciées en objets contenant les valeurs spécifiées
par l’utilisateur ou retrouvées dans la base pour un patient donné. Ces objets sont inférés dans
l’algorithme du GBPC.
87
5.2.4.2 L’algorithme du GBPC
Le GBPC implémenté comporte 13 objets ActionStep et 11 objets DecisionStep. La Figure 31
représente graphiquement l'ensemble des "pas" et leurs enchaînements.
Figure 31 : Les "pas" du GBPC et leur enchaînement
88
5.2.4.3 L'interface utilisateur
Trois zones graphiques permettent de communiquer avec l'utilisateur :
1) Une zone où les données du patient sont présentées sous forme arborescente afin de
permettre à l'utilisateur d'avoir un récapitulatif concis du contexte clinique.
2) Une zone réservée à l'affichage des formulaires de saisie des données patient. Une aide
concernant le fonctionnement du programme peut également y être affichée.
3) Une zone dans laquelle la recommandation est affichée. Des liens hypertextes permettent à
l'utilisateur d'accéder au niveau de preuve et à d'autres références documentaires.
5.2.4.4 Le module de communication avec la base de données
Les dictionnaires de données ont été créés dans une base indépendante à laquelle on accède
par liaison JDBC-ODBC. Le médiateur est situé du côté serveur (servlet JAVA), l'applet
s'exécute du coté client (poste de l'utilisateur). La communication entre module de GBPC et
dossier patient a pu être testée avec succès sur une version de démonstration. La médiation
opérée s’est toutefois limitée à une mise en correspondance terme à terme entre représentation
des données dans la base et représentation des données dans le module GBPC.
5.2.4.5 Résultats
L'applet réalisée a été déployée sur la version de démonstration du site EsPeR. Le scénario
suivant illustre son utilisation :
Prenons l'exemple d'un médecin désireux d'obtenir une recommandation pour une de ces
patientes. Il se connecte au site EsPeR. Il consulte éventuellement d'autres services offerts par
le site (statistiques de mortalité, estimation du risque cardio-vasculaire etc…). Puis, il
sélectionne le lien "recommandations sur la prévention du cancer du sein". L'applet s'affiche
sur une nouvelle page. Le sexe et l'âge de sa patiente lui ont généralement déjà été demandés
(et enregistrés dans la base) au fil de son parcours sur le site : ces deux données s'affichent
donc dans la zone récapitulative de gauche. La zone de droite l'informe à propos de
l'utilisation de l'applet (cf. Figure 32).
89
Figure 32 : Page initiale de consultation du GBPC
Le médecin clique sur le bouton "obtenir une recommandation". Un nouveau formulaire de
saisie apparaît, dans lequel il indique qu'il existe un antécédent de cancer du sein chez la mère
de la patiente, bilatéral et découvert à 45 ans. C'est le seul antécédent de cancer du sein dans
la famille, il clique donc sur "OK"(cf. Figure 33). Le système demande alors s'il existe des
antécédents familiaux de cancer de l'ovaire. Le médecin indique "Aucun", et valide son choix.
La recommandation adaptée au cas de cette patiente s'affiche alors en dessous du récapitulatif
du profil de la patiente (cf. Figure 34).
Dans le cas que nous venons de voir, aucun autre renseignement concernant la patiente ne
sera demandé au médecin. En effet, les données telles que le nombre de grossesses ou les
antécédents de biopsie mammaire, ne sont pas nécessaires puisqu'elles ne modifieront pas la
recommandation qui est donnée. La hiérarchisation des étapes dans le GBPC évite à
l'utilisateur d'avoir à renseigner toutes les données, si les premières suffisent à fournir une
recommandation. Cela représente un gain de temps non négligeable pour l'utilisateur.
90
Figure 33 : Formulaire de saisie des antécédents familiaux de cancer du sein
Figure 34 : Affichage d'une recommandation
91
Après avoir obtenu cette recommandation, le médecin peut simuler un profil différent. Par
exemple, s’il spécifie qu’il n’existe pas d’antécédent familial de cancer du sein, le système lui
demande alors d’autres informations (une biopsie mammaire a déjà été pratiquée chez cette
patiente ? quel est le nombre de grossesses et l’âge de la patiente lors de son premier
accouchement ?). Une recommandation différente s'affiche (cf. Figure 35) tenant compte du
nouveau profil.
Figure 35 : Affichage d'une nouvelle recommandation (cas d’une patiente de 47 ans, sans antécédent
familial de cancer du sein ni ovarien, n’ayant pas eu de biopsie mammaire, ayant été enceinte 3 fois et
pour la première fois à l’âge de 32 ans)
Pour obtenir des précisions sur la recommandation qu’il vient d’obtenir et les sources
bibliographiques qui ont été utilisées pour l’établir, le médecin peut activer le lien « En savoir
plus… » afin d’ouvrir une nouvelle fenêtre d’information (cf. Figure 36).
92
Figure 36 : Sources bibliographiques et informations complémentaires se rapportant a la
recommandation obtenue
Cette première réalisation d’un module de GBPC informatisés et son implémentation
appliquée à la prévention du cancer du sein a permis de valider la faisabilité technique d’une
telle application et d’éprouver notre modèle de GBPC. Bien que le système mis en œuvre
n’ait pas été évalué en condition réelle (lors de consultations médicales), il nous semble
nécessaire de mettre à la disposition des médecins de tels outils pour améliorer l’impact des
GBPC. Le travail que nous avons réalisé prend en compte la nécessité de mettre en place des
systèmes utilisables en « temps réel » et facilement accessibles. Il permet d’obtenir
rapidement les recommandations adaptées au profil d’un patient et d’appréhender le rôle
déterminant que jouent certaines données sur les conduites à tenir recommandées. Les
recommandations apparaissent à l’écran sous forme d’un texte succinct et ciblé. Elles sont
accompagnées de leur niveau de preuve et de leurs références bibliographiques auxquelles le
médecin peut facilement accéder si besoin. Ces aspects pratiques sont essentiels pour
augmenter le degré d’adhésion aux GBPC [28]. L’utilisation de technologies standard et
largement répandues (Java, HTML), misent en œuvre sur un serveur Internet, permet à
n’importe quel médecin équipé d’une connexion de consulter le système. Il n’est pas
nécessaire d’installer ou de configurer un environnement de travail particulier pour utiliser le
système : un simple navigateur suffit. L’absence de contrainte technique spécifique sur le
poste client facilite l’accès au système par un plus grand nombre d’utilisateurs.
93
Les principes du système implémenté dans le cadre du projet EsPeR ont été repris et
améliorés dans le cadre du projet PRESGUID décrit ci-après.
5.3 Application dans le cadre de PRESGUID
5.3.1 Contexte
Force est de constater que la grande majorité des GBPC sont actuellement publiés sous forme
de longs documents électroniques narratifs et figés (PDF ou HTML statiques) difficilement
utilisables lors d'une consultation médicale limitée dans le temps. Nous savons que l'efficacité
des GBPC exclusivement diffusés sous cette forme est médiocre. Ce n'est généralement pas la
qualité de leur contenu qui est en cause, mais l'aspect pratique de leur utilisation. En effet, les
GBPC sont plus efficaces s'ils peuvent être consultés en situation de soin ; s'ils peuvent
facilement s’adapter au contexte clinique ; s'ils donnent rapidement accès à l'information
pertinente et s'ils ne surchargent pas le praticien avec des informations secondaires. Minimiser
le temps nécessaire à la consultation des GBPC est un facteur important pour améliorer leurs
utilisations en pratique courante. Lors d’une consultation médicale, le médecin a besoin
d’informations pratiques et adaptées au contexte clinique afin de décider d’une conduite à
tenir face à un patient donné. Nombre de ces GBPC proposent des recommandations afin
d'indiquer la ou les classes thérapeutiques les plus adaptées en fonction du contexte clinique.
Or la classe thérapeutique n'est pas suffisante. Le praticien doit ensuite choisir parmi toutes
les spécialités de la classe recommandée, celle qu'il va effectivement prescrire à son patient.
Idéalement, le clinicien devrait donc connaître l'intégralité des médicaments disponibles et se
tenir constamment informé de l’évolution des pharmacopées (nouvelles AMM, médicaments
retirés du marché, nouvelles contre-indications, etc…). De plus, il est souhaitable qu'il puisse
guider son choix en fonction de critères médico-économiques (le gouvernement incite
actuellement les médecins à prescrire plus largement des médicaments génériques moins
onéreux). L’informatisation des CPG et leur couplage avec des bases de données sur les
médicaments afin de compléter les recommandations thérapeutiques, est donc une aide
précieuse pour les cliniciens en situation de soin.
Le projet PRESGUID [206] (PREScriptions et GUIDes de bonnes pratiques cliniques), a été
conduit avec la volonté de constituer une plateforme adaptée à la production et à la
consultation de GBPC couplés avec une base de données sur les médicaments.
Ce projet, financé par le Ministère de la Jeunesse, de l'Education Nationale et de la
Recherche, associe les 4 partenaires suivants :
•
Le Laboratoire d’Enseignement et de Recherche sur le Traitement de l’Information
Médicale (LERTIM) à Marseille.
•
Le Centre d'Etudes et de Recherche en Informatique Médicale (CERIM) à Lille.
•
Le Laboratoire d'Informatique Médicale (LIM) à Rennes.
•
La Société Vidal du groupe MediMedia France
94
5.3.2 Objectifs
Les objectifs du projet PRESGUID sont de concevoir un système utilisable en ligne
permettant de consulter des GBPC interprétables par l’ordinateur et liés avec une base de
données sur les médicaments. Ce projet vise à améliorer la consultation des GBPC et leur
intégration dans les processus de soins. Nous avons opté pour une approche pragmatique afin
d’implémenter les GBPC textuels produits notamment par l’ANAES et afin de coupler les
recommandations proposant des prescriptions médicamenteuses avec la base de référence
Vidal™. Le principe utilisé est de fournir aux médecins une interface interactive de
consultation des GBPC, couplée à un recueil des données du patient pertinentes, afin
d’afficher rapidement la recommandation adaptée aux circonstances cliniques. Lorsque la
recommandation proposée concerne une prescription médicamenteuse, le système interroge la
base de données Vidal™ afin de sélectionner et de présenter une description détaillée des
différentes spécialités médicamenteuses utilisables.
La mise en œuvre des GBPC dans ce projet repose sur l’utilisation d’une plateforme
rassemblant les différents outils nécessaires à la création et à la diffusion de GBPC
interprétables par l’ordinateur [207].
5.3.3 Architecture et implémentation
5.3.3.1 Plateforme de GBPC
Le projet PRESGUID est basé sur une architecture Web composée d’une plateforme de
développement et de diffusion des GBPC et d’une base de données sur les médicaments. La
Figure 37 présente le principe de fonctionnement de ce système.
<XML>
Doc.
Liés
Éditeur GBPC
Données patient
Consultation
des GBPC
Interface util.
(xml + xsl) Moteur
GBPC
Classes
thérapeutiques
Spécialités
thérapeutiques
APIs
CPG
GBPC
<XML>
Serveur BdD médicaments
Composant d’accès
à la base de données
Serveur de GBPC
Base
Base de
de
données
données
médicaments
médicaments
(VIDAL)
(VIDAL)
Figure 37 : Architecture du projet PRESGUID
5.3.3.1.1
Editeur graphique
La structuration des GBPC dans un format interprétable par l’ordinateur est une étape capitale
pour le développement, l’implémentation et l’évaluation de l’ensemble du système.
95
Nous avons développé un éditeur graphique de GBPC qui permet d’exprimer sous forme
XML le contenu et la structure logique d’un GBPC ainsi que les données du patient qui sont
inférées lors de la consultation d’un GBPC. Avec cet éditeur, dénommé XGE (Xml
Guidelines Editeur), les GBPC peuvent être facilement structurés sous forme algorithmique
selon le modèle décrit précédemment (cf. § 5.1 : un CPG est composé d’un enchaînement de
pas de décisions et d’actions).
L’éditeur XGE est conçu pour faciliter la tâche des développeurs en leur évitant d’avoir à
coder manuellement le GBPC. Dans l’interface de cette application, un GBPC est représenté
par un arbre de décision, que l’on assemble avec des opérations de « glisser-déplacer » afin
d’inclure et d’enchaîner les différentes conditions et actions qui forment le GBPC que l’on
souhaite structurer (cf. Figure 38).
Figure 38 : Représentation graphique de l’enchaînement des pas d’un GBPC dans l’éditeur XGE
Les cliniciens impliqués dans le développement des GBPC sont familiarisés avec ce type de
représentation, ce qui leur a permis de collaborer plus facilement et plus activement à
l’implémentation informatique.
XGE permet également de structurer les classes de données du patient qui doivent être
évaluées lors de l’exécution du GBPC (cf. Figure 39). Ces classes de données ainsi que les
96
autres éléments du GBPC peuvent être documentés avec des informations complémentaires
(références bibliographiques, définitions terminologiques, documents multimédias,…) qui
seront affichées à la demande de l’utilisateur lors de la consultation du GBPC. Tous types de
documents électroniques peuvent être utilisés pour présenter ces informations
complémentaires (HTML, PDF, Video, Images, etc…). Ces documents sont publiés et
indexés sur le serveur de GBPC. L’indexation des documents est directement réalisée depuis
l’interface de l’éditeur qui se charge de créer sur le serveur un fichier xml contenant des
métadonnées décrivant chaque document (auteur, mots clés, identifiant de l’élément du GBPC
auquel il est associé, etc…).
Figure 39 : Création des classes de données du patient dont les instances seront inférées lors de la
consultation du GBPC (exemple de la classe « Tension Artérielle »)
La réalisation d’un GBPC avec l’éditeur aboutit à la création de deux fichiers XML : un
fichier décrivant la structure algorithmique et le texte des recommandations du GBPC ; un
autre fichier décrivant les classes de données du patient qui doivent être inférées lors de la
consultation du GBPC. La syntaxe utilisée pour exprimer ces informations est spécifique à
notre moteur d’inférence.
97
5.3.3.1.2
Moteur de GBPC
Les GBPC développés sont stockés et indexés sur un serveur Web. Le moteur de GBPC
implanté sur ce serveur permet d’exécuter les GBPC en fonction des valeurs des données du
patient. Lors de la consultation d’un CPG, le moteur déroule la structure logique de
l’algorithme : il enchaîne les pas, infère les conditions et initialise les actions à exécuter
(interrogation de l’utilisateur pour qu’il saisisse les valeurs des données du patient, affichage
des recommandations,…).
Techniquement le moteur d’inférence est composé de trois scriplets qui implémentent et
spécialisent les méthodes du DOM afin de manipuler les représentations XML : 1) du GBPC ;
2) des classes de concepts ; 3) du contexte clinique formé de concepts instanciés lors de
l’exécution du GBPC.
L’interface utilisateur est composée de pages Web générées dynamiquement. Toutes les
informations présentées dans l’interface utilisateur sont initialement structurées selon le
format XML. Nous utilisons des feuilles de styles XSL (eXtensible StyLe sheets) pour
générer le code HTML afin d’afficher ces informations et créer les formulaires de saisies des
données du patient.
5.3.3.2 Couplage GBPC et bases de données médicaments
La base Vidal™ répertorie l’ensemble des médicaments disponibles sur le marché français.
Elle est une référence reconnue par l’ensemble des professionnels de santé. Cette base est
implémentée dans une base de données relationnelle Oracle® livrée avec un ensemble d’APIs
permettant d’obtenir des informations détaillées sur les médicaments (monographies,
posologies, compositions chimiques, …). La base Vidal™ utilise deux classifications : la
classification internationale ATC (Anatomic Therapeutic Classification) et sa propre
classification qui est couramment utilisée par les professionnels de santé français.
Le couplage entre les GBPC et la base de données sur les médicaments est fondé sur un
échange de messages XML. Nous avons développé un composant chargé d’établir la
correspondance entre la description XML des classes thérapeutiques dans les GBPC et les
spécialités thérapeutiques correspondantes de la base Vidal™.
Pour décrire une prescription médicamenteuse dans un GBPC, nous utilisons un tag XML
DRUG_PRESCRIPTION contenant les codes des classes thérapeutiques recommandées (les
deux classifications, ATC ou Vidal, peuvent être utilisées). Lors de la structuration d’un
GBPC sous forme XML, ce tag est imbriqué dans le tag représentant le message d’une
recommandation préconisant une thérapeutique médicamenteuse (cf. Figure 40).
98
<Recommandation>
<Titre>Une bithérapie est souhaitable</Titre>
<Auteur>J-C Dufour (d’après ANAES)</Auteur>
<RecommendationGrading>Grade A</ RecommendationGrading>
<Date>22/11/2002</Date>
<Message>La monothérapie est devenue insuffisante chez ce patient. Il est recommandé d’utiliser
une bithérapie associant
<DRUG_PRESCRIPTION>
<LABEL> sulfamides et inhibiteurs des alpha-glucosidases </LABEL>
<DESCRIPTION>
<CLASS_THERA classification="ATC" code="A10BB"/>
<CLASS_THERA classification="ATC" code="A10BF"/>
</DESCRIPTION>
</DRUG_PRESCRIPTION>
</Message>
</Recommandation>
Figure 40 : Un tag DRUG_PRESCRIPTION inséré dans le message d’une recommandation
L’éditeur de GBPC dispose de formulaires spécifiques permettant de parcourir les
classifications thérapeutiques, de sélectionner la ou les classes recherchées et d’insérer
automatiquement le tag DRUG_PRESCRIPTION dans le message d’une recommandation.
Le composant chargé d’interroger la base Vidal™ est activé lorsqu’un tag
DRUG_PRESCRIPTION est présent dans une recommandation. Ce composant utilise les
APIs Vidal™ afin de retrouver les spécialités médicamenteuses appartenant aux classes
thérapeutiques spécifiées. Il construit et renvoie un tag XML RESULT contenant l’ensemble
des spécialités appropriées. Pour chaque spécialité sont indiqués l’identifiant, le nom
commercial, le statut (générique / référent) et l’URL de la page Web contenant la
monographie complète du médicament.
<RESULT>
<CLASSE classif="ATC" codeATC="A10BB">
<SPECIALITE id="7548" label="GLIBENESE" Statut="Ref" url="http://www.vidalsite.fr/gliben.htm"/>
<SPECIALITE id="7571" label="GLIPIZIDE EG" Statut="Gen" url=" http://www.vidalsite.fr/glipiz.htm"/>
… Toutes les autres spécialités appartenant aux sulfamides …
</CLASSE>
<CLASSE classif="ATC" codeATC="A10BF" >
<SPECIALITE id="7618" label="GLUCOR" Statut="none" url="http://www.vidalsite.fr/glucor.htm"/>
< SPECIALITE id="5122" label="DIASTABOL" Statut="none" url="http://www.vidalsite.fr/diasta.htm"/>
… Toutes les autres spécialités appartenant aux inhibiteurs des alpha-glucosidases …
</CLASSE>
</RESULT>
Figure 41 : Un tag RESULT contenant les spécialités issues de la base Vidal™
Le résultat est ajouté au document GBPC XML initial. Si besoin, l’utilisateur peut visualiser
les différentes spécialités retrouvées et choisir celle(s) qu’il veut prescrire en consultant les
monographies détaillées fournies par le Vidal™. Le paragraphe suivant décrit le déroulement
classique d’une consultation de CPG dans le projet PRESGUID.
99
5.3.4 Résultats
5.3.4.1 Création de GBPC informatisés
Six GBPC initialement produits sous format textuel (document PDF) ont été informatisés
dans le cadre du projet PRESGUID :
•
Stratégie de prise en charge du patient diabétique de type 2 à l’exclusion de la prise en
charge des complications (ANAES, document original publié en mars 2000)
•
Prise en charge des patients adultes atteints d’hypertension artérielle essentielle
(ANAES, document original publié en avril 2000)
•
Prise en charge initiale des patients adultes atteints d’accident vasculaire cérébral aspects médicaux – (ANAES, document original publié en septembre 2002)
•
Prise en charge diagnostique et thérapeutique de l’hypertrophie bénigne de la prostate
(ANAES, document original publié en mars 2003)
•
Recommandations pour la prise en charge de la douleur du cancer chez l'adulte en
médecine ambulatoire - guide pour le praticien – (ANAES, document original publié
en octobre 1995)
•
La place des vasoactifs dans la prise en charge des artériopathies oblitérantes des
membres inférieurs stade II (Rapport du groupe AMIS-2, document publié en avril
2001 [208])
L’informatisation des cinq GBPC de l’ANAES a été entièrement réalisée par deux médecins
généralistes n’ayant pas directement participés à l’élaboration du projet PRESGUID mais
initiés aux notions de formalisation de l’information médicale dans le cadre d’autres travaux
antérieurement menés au sein du laboratoire LERTIM. En revanche, le GBPC produit par
l’AMIS-2 a été informatisé par un médecin en formation (interne dans notre service) n’ayant
aucune notion préalable de formalisation des connaissances en vue de leur informatisation.
Ces médecins ont été formés durant une demi-journée à l’utilisation de l’éditeur de GBPC et
ont disposé d’une assistance ponctuelle de la part de l’équipe PRESGUID lors de la création
des GBPC informatisés avec cet éditeur. Une évaluation de cet outil a été réalisée et sera
exposée au chapitre 6.1.2.
5.3.4.2 Interface de consultation des GBPC
La consultation des GBPC informatisés se fait par l’intermédiaire du navigateur Internet du
poste connecté au serveur de GBPC (une version de démonstration est disponible à l’adresse
suivante : http://cybertim.timone.univ-mrs.fr/presguid2_test).
Le scénario ci-après décrit une consultation typique du GBPC concernant la prise en charge
du diabète de type 2. Au fil de cette consultation le médecin doit saisir les informations
cliniques demandées par l’intermédiaire de formulaires générés dynamiquement par le moteur
d’inférence. Les premières informations qu’il doit spécifier concernent le poids, la taille, la
100
pratique d’une activité physique et le suivi d’un régime antidiabétique spécifique (cf. Figure
42).
Figure 42 : Consultation du GBPC diabète de type 2 - saisie des informations poids, taille, régime et
activité physique
Une fois ces informations spécifiées le système calcule l’indice de masse corporelle (ici de 31
kg/m2) et interroge le médecin pour connaître le taux d’hémoglobine glycosylée. L’ensemble
des données directement récupérées ou calculées est résumé sur la partie gauche de l’écran
(cf. Figure 43).
101
Figure 43 : Consultation du GBPC diabète de type 2 – récapitulatif des données du patient (partie
gauche de l’interface)
Dans ce scénario, d’autres données sont nécessaires pour que le système puisse conclure en
proposant un ensemble de recommandations adaptées au profil du patient tel qu’il a été décrit
par le médecin (cf. Figure 44). En spécifiant que le patient est actuellement traité par
bithérapie orale à dose maximale le médecin obtient deux recommandations ayant trait : 1) au
bénéfice d’une réduction pondérale sur l’état de santé de son patient ; 2) à la préconisation
d’un passage au traitement par insuline.
102
Figure 44 : Consultation du GBPC diabète de type 2 – affichage des recommandations, les classes
thérapeutiques sont affichées sous forme de liens hypertextes)
Chaque classe thérapeutique recommandée apparaît sous forme de lien hypertexte (cf. Figure
44) donnant accès à la liste et aux monographies des spécialités médicamenteuses référencées
dans le Vidal™ et appartenant à cette classe. Ainsi, le médecin dispose d’une énumération et
d’une description détaillée et actualisée des médicaments qui sont recommandés dans une
situation clinique spécifique (cf. Figure 45).
103
Figure 45 : Liste et monographies des spécialités appartenant à la classe thérapeutique recommandée
(classe Metformine et visualisation de la monographie du Glucophage® )
5.4 Application dans le cadre du projet EliGuide
5.4.1 Contexte et objectif du projet
L’informatisation des GBPC et la mise en œuvre d’applications autonomes permettant aux
cliniciens de les consulter en ligne et d’obtenir rapidement des recommandations adaptées au
profil d’un patient constituent indéniablement une avancée en termes d’utilisabilité des
GBPC. Avec de tels supports, il est envisageable de les utiliser en pratique courante, lors
d’une consultation médicale, directement sur les lieux de soins, au moment même où la
décision médicale intervient. En d’autres termes, il devient possible de mettre à disposition de
la bonne personne, la (les) bonne(s) information(s) en temps et lieu voulus. Ceci est un critère
capital pour améliorer les pratiques et la qualité des soins prodigués. Toutefois, même si les
GBPC en ligne sont facilement accessibles, encore faut-il que les cliniciens pensent à les
consulter. Il faut une démarche volontariste pour s’astreindre à les utiliser et être capable
d’identifier précisément les situations où les GBPC pourraient apporter une aide profitable
pour la prise en charge ou la conduite à tenir. Il est donc indispensable que le clinicien ait
conscience de ses éventuelles lacunes ou déviances probables par rapport aux standards de
bonnes pratiques. Ces aspects ne remettent pas en cause le bien fondé des démarches visant à
104
faciliter la consultation des GBPC, mais font partie des limites des GBPC autonomes
disponibles en ligne [209].
Comme nous l’avons vu, une solution pour dépasser ces limites est d’intégrer les GBPC dans
le système d’information clinique et notamment de les coupler avec le dossier du patient
lorsque celui-ci est disponible et utilisé en situation de soin. C’est précisément l’ambition du
projet EliGuide que de proposer un module de GBPC intégrable qui puisse s’articuler avec un
logiciel commercial de gestion du dossier du patient.
Le projet EliGuide, valorisation industrielle ne nos travaux, est né d’un partenariat entre le
laboratoire du LERTIM et la société Eglantine™ [210] qui souhaite bénéficier de nos
recherches et développer une solution pour déployer un module de GBPC basé sur le modèle
xGA. A terme, ce module devra être intégré avec le logiciel de gestion du dossier du patient
développé par Eglantine depuis une quinzaine d’années et utilisé par de nombreux médecins
généralistes. Plus précisément, il est envisagé de proposer un module de GBPC qui puisse
communiquer avec le dossier du patient Eglantine afin de récupérer et/ou d’enregistrer au
mieux les données du patient dans cette application. Le recueil des données du patient
permettra d’inférer les GBPC et de proposer des recommandations adaptées au contexte
clinique. Le module de GBPC pourra fonctionner en tâche de fond selon un mode critique et
proposer des alertes ciblées. Il pourra également fonctionner comme une application au
premier plan, selon un mode guidé, afin de permettre au clinicien d’activer et de consulter le
(les) GBPC souhaité(s) même si les informations du patient présentes dans le dossier ne
permettent pas d’aboutir à une recommandation. Dans ce mode de fonctionnement, le
médecin aura à saisir les informations pertinentes afin de dérouler le GBPC consulté. Les
informations saisies par le clinicien et celles déduites par le module de GBPC viendront
enrichir le dossier du patient.
5.4.2 Résultats préliminaires
La première phase exploratoire de ce projet a consisté à développer une application autonome
qui puisse être installée sur un ordinateur PC sans qu’il soit nécessaire de mettre en œuvre ou
d’accéder à un serveur pour consulter les GBPC informatisés disponibles. L’application
permettait de consulter trois GBPC en mode guidé et n’était pas couplée avec le dossier du
patient. Elle a été testée par neuf médecins généralistes en condition réelle d’exercice dans
leur cabinet. Ces médecins ont été choisis, sur la base du volontariat, parmi le panel de « bêtatesteurs Eglantine » habitués à évaluer de nouvelles applications d’informatique médicale. Ils
sont des utilisateurs plutôt avertis de l’outil informatique et possèdent le logiciel Eglantine
depuis une douzaine d’années en moyenne. Ils n’ont pas participé au développement du
prototype EliGuide soumis à leur évaluation, ce qui favorise l’objectivité de leurs avis et
l’absence de conflit d’intérêt.
L’objectif de cette évaluation était de préciser les potentialités de ce prototype et d’apprécier
l’intérêt qu’il suscitait auprès des médecins. A l’issue d’une période d’évaluation d’un mois
les neufs médecins concernés ont répondu à un questionnaire d’évaluation explorant
105
principalement quatre thématiques : 1) Utilité du module, 2) Pertinence du contenu proposé,
3) Fonctionnalités à développer ou à améliorer 4) Aspects formateurs. Les résultats sont
reportés dans le Tableau 5 et commentés à la suite de celui-ci.
Tableau 5 : Synthèse des réponses au questionnaire d’évaluation EliGuide
Questions posées
Synthèse des réponses et nombre de votes pour
chaque item
Pensez-vous qu’un tel module soit utile dans le
principe ?
Très utile : 6
Selon vous, l’utilité d’un tel module est-elle plutôt en
présence du patient ou en dehors de sa présence ?
Utile en présence du patient : 8
Selon vous, quelle est la perception du patient lors de
l’utilisation d’EliGuide ?
Plutôt positive : 6
Selon vous, l’utilisation d’EliGuide vous a-t-elle permis
d’améliorer vos décisions ?
Oui, souvent : 4
Utile : 3
Utile en dehors de sa présence : 1
Ne se prononce pas : 3
Oui, quelque fois : 1
Non, jamais : 2
Ne se prononce pas : 2
Si vous aviez à parler d’EliGuide à vos confrères, diriezvous que ?
C’est un service d’aide au dialogue avec le patient : 3
C’est un service utile pour adapter votre prescription
de médicaments : 2
C’est un service qui permet un meilleur suivi de vos
patients : 5
Ne se prononce pas : 2
Avez-vous trouvé ces contenus utiles ?
Très utiles : 6
Utiles : 3
Avez-vous trouvé ces contenus représentatifs des
diverses situations types dans lesquelles ils peuvent
être utiles ?
Représentatifs : 7
Selon vous, la mise en œuvre des recommandations
traduit-elle des efforts suffisants de simplification par
rapport aux versions « texte » ?
Oui : 7
Selon vous, sur un même thème, le médecin devrait-il
avoir accès à plusieurs recommandations possibles ?
Oui : 4
Nous prévoyons que le médecin ne puisse pas modifier
lui-même les guides afin d’en garantir l’opposabilité.
Pensez-vous que ce choix soit le bon ?
Oui : 9
Pensez-vous que l’utilisateur devrait pouvoir créer luimême un certain nombre de guides complémentaires ?
Oui : 7
Pensez-vous qu’un certificat de formation ou
d’évaluation des pratiques professionnelles devrait
sanctionner l’utilisation régulière de ces guides ?
Oui : 3
Un abonnement à un canal de mise à jour régulière
des guides paraît indispensable. Etes-vous d’accord
avec cette affirmation ?
Oui : 7
Pour les patients éventuellement concernés par l’un au
l’autre des guides, avec quelle fréquence avez-vous
utilisé EliGuide ?
Très régulièrement : 1
Peu représentatifs : 1
Ne se prononce pas : 1
« Oui et Non » : 1
Ne se prononce pas : 1
Non : 5
Non : 2
Non : 5
Ne se prononce pas : 1
Ne se prononce pas : 2
Assez régulièrement : 2
Irrégulièrement : 3
Ne se prononce pas : 3
106
Globalement, EliGuide est perçu comme très utile, surtout en présence du patient, il permet
d’améliorer les décisions médicales et le suivi du patient. Il représente, pour la grande
majorité des médecins qui se sont prononcés, un effort suffisant de simplification des
recommandations « textuelles ».
Ces résultats, très encourageants, incitent à poursuivre le projet EliGuide et notre
collaboration avec le partenaire industriel Eglantine afin de passer maintenant à la phase de
réalisation d’un module intégré. Les principaux axes de recherches qui seront développés
concerneront les moyens de médiation et d’interopérabilité entre le dossier du patient et les
GBPC informatisés. L’utilisation de standards, aussi bien sémantiques que syntaxiques, font
partie des solutions d’ores et déjà envisagées.
5.5 Application dans le cadre des Réunions de Concertation
Pluridisciplinaire : projet RCPGuide
5.5.1 Contexte et objectifs du projet
Le projet RCPGuide s’intéresse spécifiquement aux GBPC concernant la cancérologie et à
leurs utilisations dans le cadre des Réunions de Concertation Pluridisciplinaires (RCP).
La tenue de RCP découle de la mise en œuvre des propositions du plan cancer national qui
comprend l’identification dans chaque établissement traitant des patients atteints de cancer
d’un Centre de Coordination en Cancérologie. Ces centres doivent assurer une meilleure
coordination au sein des établissements par la mise en place de RCP et assurer un suivi
individualisé des patients. L’objectif des RCP est de permettre d’effectuer une analyse du
bénéfice risque et de la qualité de vie pour le patient au cours de discussions thérapeutiques
afin d’établir un programme personnalisé de soins. Les cas des patients doivent être examinés
collectivement par les représentants des différentes spécialités susceptibles d’intervenir dans
leur prise en charge [211] et la décision doit être fondée sur des schémas de prise en charge
élaborés a priori et scientifiquement valides.
Les principes de fonctionnement des RCP, définis à travers la circulaire de mars 1998 [212],
sont les suivants :
•
tous les dossiers des patients atteints de cancer doivent être enregistrés par le
secrétariat de la RCP ;
•
les dossiers qui répondent à une procédure standard de prise en charge peuvent ne pas
faire l’objet d’une discussion initiale en RCP (le réseau régional de cancérologie
précise quelles sont les situations qui répondent à ce cadre)
•
les dossiers qui doivent être obligatoirement discutés en RCP sont ceux qui ne relèvent
pas de standards (référentiels validés et actualisés) ou dont le réexamen s’impose
chaque fois qu’il y a changement significatif d’orientation thérapeutique.
De plus, des procédures de contrôle doivent obligatoirement être mises en place pour vérifier
l’adéquation aux procédures standard des dossiers présentés à la RCP. Le taux d’adéquation
107
des dossiers constituant un des indicateurs qualité du rapport d’activité demandé aux centres
de coordination en cancérologie.
Ainsi le cadre réglementaire des RCP réaffirme le rôle primordial des standards de pratiques,
autrement dit des GBPC, dans la prise en charge des patients cancéreux. Les GBPC sont
clairement positionnés comme un support de la décision, mais aussi, comme un outil de
coordination des intervenants et d’évaluation des pratiques. Les GBPC doivent notamment
agir comme des filtres afin que seul les cas problématiques, atypiques, non standard, soient
discutés en RCP. En effet, il est superflu et inutilement coûteux d’organiser et de réitérer des
concertations pluridisciplinaires pour des cas analogues pour lesquels la conduite à tenir est
univoque et peut parfaitement se déduire des procédures standard que sont les GBPC validés
par les acteurs du réseau régional dont les membres de la RCP font partie. Pourtant cette
situation est malheureusement rencontrée en pratique et Sauvagnac et al. [213] déplorent que
de nombreux cas soient soumis à discussion alors qu’ils relèvent de protocoles standard et
pourraient donc être identifié par un système d’aide à la décision basé sur l’informatisation de
ces protocoles.
C’est précisément l’un des objectifs du projet RCPGuide que de mettre en place de tel
système afin d’améliorer la qualité des prises en charges des patients cancéreux au sein de
notre établissement et plus largement au sein des réseaux dont il fait partie. Il s’agit, dans ce
projet, de définir des outils et un cadre méthodologique adaptés à la préparation, à la gestion
et à l’évaluation des RCP. L’hypothèse sous-jacente est que les GBPC utilisés à bon escient
peuvent améliorer le processus décisionnel à l’œuvre dans les RCP
5.5.2 Organisation des RCP et apports d’un système d’aide à la décision
L’organisation des RCP au sein de notre établissement est classique et ne fait pas exception
avec celles décrites par ailleurs [211,213,214]. En voici les principes.
Il existe un comité pluridisciplinaire pour chaque domaine cancérologique (neuro-oncologie,
hémato-oncologie, etc.). Ce comité pluridisciplinaire, composé de médecins experts dans
différents domaines de compétences en oncologie (radiothérapeute, chirurgien, oncologue
médical, …), se réunit régulièrement pour examiner les cas de patients pour lesquels un
traitement carcinologique doit être initié et/ou modifié. Les cas sont soumis à ce comité par
l’intermédiaire d’un ou plusieurs experts désignés comme référents par le réseau régional de
cancérologie. En principe, l’expert référent doit rédiger un document de synthèse pour tous les
cas pour lesquels il est sollicité et doit veiller à ce que ce document soit enregistré par le
secrétariat de la RCP. L’expert référent a la responsabilité de décider quels cas relèvent de
traitements standard (sans qu’il soit nécessaire de procéder à une consultation
pluridisciplinaire) et quels sont ceux qui doivent faire l’objet d’une RCP. Comme nous
l’avons vu, il doit pour cette décision, s’appuyer sur des GBPC validés.
108
On peut s’interroger sur les faiblesses de cette organisation dans la mesure où la discussion
pluridisciplinaire à propos d’un cas est conditionnée par l’appréciation de ce même cas par un
seul expert. Certes, il s’agit d’un expert dont les compétences sont reconnues par l’ensemble
des membres du réseau. Mais, il n’en demeure pas moins un praticien dont les savoirs et les
jugements peuvent parfois être empreints de ses règles propres [213]. S’il n’y prend garde,
certains de ses avis, en contradiction avec les standards établis et/ou avec les avis de ses
confrères impliqués dans la prise en charge de la pathologie, peuvent l’emporter
systématiquement puisque ni la discussion ni la confrontation ne viennent contrebalancer sa
décision. Il est donc souhaitable de mettre en place des « gardes fous » pour éviter que des
décisions ne soient prises en dépit de règles validées et partagées par les membres du réseau.
L’utilisation de GBPC qui expriment ces règles et qui servent de support à la décision fait
partie de ces « gardes fous ». D’une façon générale, il en est de même des solutions d’aide à la
décision basées sur des critères et des connaissances explicites, qui peuvent être partagées et
contrôlées.
Ainsi, dans l’organisation des RCP, un système d’aide à la décision peut être utile à
différentes étapes du processus de décision (cf. Figure 46) :
1) En amont de la RCP, lors du recueil et de la structuration des informations
indispensables à la prise de décision qui va suivre. L’aide apporté par le
système doit être accès sur le recueil de données pertinentes au regard du cas
du patient et des GBPC qui pourraient être applicables. Par exemple, en
proposant un système de saisie dit « intelligent », tenant compte des
informations déjà connues pour en collecter de nouvelles, complémentaires et
appropriées à la situation. Ce type d’outil peut aider à la décision par la
standardisation et la formalisation des données du patient et par la mise à
disposition de fiches de synthèses structurées [10]. Sauvagnac et al. [213]
soulignent l’importance capitale de certaines de ces données car la prise de
décision en oncologie est rigoureusement centrée sur leur l’utilisation selon des
critères précis. La nature de ces données dépend évidemment du type de la
tumeur (volume, ganglions, récepteurs hormonaux, délétions chromosomiques,
etc.) et du contexte clinique qu’elles contribuent à expliciter.
2) Toujours en amont de la RCP, mais cette fois directement lors de la décision de
l’expert référent, l’objectif étant de l’aider à faire la part entre les cas qui
relèvent d’une seule et unique conduite à tenir standard et ceux qui doivent être
discutés par le comité pluridisciplinaire (cas « hors standard » ou pour lesquels
de multiples conduites à tenir standard peuvent être proposées).
3) Lors de la RCP, afin de permettre aux membres du comité d’étayer et de
renforcer leurs décisions en se basant sur des cas semblables ou des éléments
issus de GBPC, d’argumenter et d’expliciter les choix qu’ils préconisent et les
critères qui les justifient. Par exemple, Rossille et al. [215] proposent un
109
prototype d’un tel système dont l’objectif est d’assister les experts lors de la
réunion de concertation afin de déterminer si le dossier examiné ne relèverait
pas d’un GBPC ou d’un protocole d’essais cliniques ou encore ne présenterait
pas des similitudes avec des cas précédemment enregistrés dans une base de
cas.
Le recours au GBPC lors de la RCP peut aussi être un moyen pour minimiser
le jeu social souvent présent dans les débats. Ainsi, lorsque la discussion dérive
vers une « bataille d’experts » il peut être utile de la recentrer par rapport aux
préconisations de GBPC reconnus par tous [36].
4) En aval des RCP, la mise en œuvre de GBPC informatisés et d’une base de cas
constitue une aide à l’évaluation a posteriori et au contrôle qualité. En
particulier, un tel dispositif permet de donner, voire d’améliorer, des
recommandations issues des standards de prise en charge et d’analyser les cas
des patients dont la prise en charge n’est pas en adéquation avec ces standards.
Enfin, la collection de cas cliniques et de GBPC constituée avec cet outil peut
également aider à la formation des personnels soignants.
Figure 46 : Place de l’aide à la décision dans l’organisation des RCP
Un tel dispositif doit s’intégrer dans le système d’information et notamment être couplé avec
le dossier du patient de l’établissement et, idéalement, avec le futur dossier médical personnel
(DMP). Pour un patient, le dossier médical fournit des données capitales à la prise de décision
individuelle et peut être enrichi avec des informations liées à cette décision et facilitant le
110
suivi médical individuel. Au niveau d’un groupe de patients, les informations issues des
dossiers médicaux permettent de procéder à des études d’efficacité thérapeutique afin
d’améliorer les prises en charges et éventuellement de faire évoluer les préconisations des
GBPC.
5.5.3 Fonctionnalités envisagées et développements réalisés
Le projet RCPGuide, dont les objectifs sont de mettre en place des outils adaptés à la
préparation, à la gestion et à l’évaluation des RCP est basé en grande partie sur
l’informatisation de GBPC validés et actualisés. Les GBPC informatisés sont formalisés selon
le modèle xGA et mis en œuvre au sein d’une application dont les principales fonctionnalités
sont les suivantes :
•
faciliter le recueil des informations pertinentes afin d’optimiser l’ensemble du
processus décisionnel, permettre son suivi et son évaluation ;
•
proposer systématiquement à l’expert référent des recommandations ou des procédures
standard de prise en charge basées sur des GBPC formellement adaptés au cas du
patient ;
•
fournir aux médecins intervenant dans les RCP des informations structurées et
détaillées concernant le patient, les recommandations éventuellement proposées par le
système et les critères qui ont amené l’expert référent à soumettre le cas lors d’une
RCP.
Sur la base de ces fonctionnalités nous proposons une application qui s’interface avec le
système d’information hospitalier. L’architecture fonctionnelle du dispositif RCPGuide est
détaillée sur la Figure 47.
Le principe fondamental est de déléguer l’inférence des données du patient et la production de
recommandations adaptées à un serveur web spécifique. Ce serveur est indépendant des
applications préexistantes du SIH utilisées pour saisir et stocker les informations en rapport
avec les patients et les RCP. L’objectif sous-jacent est de mettre en place un serveur qui
puisse être utilisé en dehors de notre établissement et dans différents contextes, afin par
exemple, d’être interrogé via Internet par les professionnels du réseau exerçant en dehors de
notre établissement et possédant un système d’information différent. Notre ambition est de
proposer d’emblée un système portable et réutilisable au sein de divers environnement et
transposable à diverses spécialités oncologiques.
111
Figure 47 : Architecture fonctionnelle du projet RCPGuide
Suivant cette architecture, nous avons élaboré un prototype et implémenté la plupart des
fonctionnalités décrites ci-dessus dans le domaine des RCP de neuro-oncologie. Les GBPC
informatisés de ce prototype concernent les gliomes de stade II, III et IV. Ces GBPC sont
issus des SOR (Standards, Options et Recommandations) produits par la FNCLCC
(Fédération Nationale des Centres de Lutte Contre le Cancer [216]). Leur version informatisée
a été produite par un interne du service qui a utilisé l’éditeur XGE. Ce travail a été réalisé en
collaboration étroite avec un expert neuro-oncologue de notre établissement et coordonnateur
du groupe de travail ayant élaboré les SOR sur les gliomes. Cette collaboration a notamment
permis de résoudre toutes les ambiguïtés et de préciser certaines généralités présentes dans les
SOR initiaux. Ainsi, les versions informatisées (cf. Annexe 9) peuvent-elles être considérées
comme des adaptations locales validées de GBPC nationaux.
En outre, la formalisation et l’informatisation des GBPC a également permis de préciser les
critères qui devaient être pris en considération pour proposer une conduite à tenir. Cela nous a
amené à reconsidérer la fiche RCP préexistante afin de l’améliorer en la structurant avec plus
de rigueur et de logique et à l’enrichir avec des items explicites et indispensables à une prise
de décision étayée par des référentiels de bonnes pratiques (cf. Annexe 10).
112
D’un point de vue technique, les GBPC implémentés sont des fichiers XML qui peuvent être
exécutés par le moteur d’inférence déployé sur le serveur Web RCPGuide (cf. Figure 47). Les
mécanismes d’inférence des données et de production des recommandations sont similaires à
ceux précédemment décrits (cf. § 5.3), il serait redondant de les exposer de nouveau ici. En
revanche, ce prototype est maintenant conçu pour s’interfacer avec le système d’information
clinique : les données inférées ne sont pas directement collectées auprès de l’utilisateur mais
issues d’une base de données puis transmises au serveur RCPGuide via une requête
XMLHTTP. Plusieurs étapes, réalisées depuis un poste client, sont nécessaires avant de
transmettre effectivement au serveur RCPGuide les données du patient qui doivent être
inférées : 1) interrogation de la base RCP et extraction des données sous forme de fichier
dbf14 ; 2) enchaînement de requêtes SQL spécifiques permettant d’établir une correspondance
(mapping) entre la structure et la syntaxe employées dans la base RCP et celles attendues par
le serveur RCPGuide ; 3) anonymisation et mise en forme XML avant transmission. L’étape 2
s’appuie sur un dictionnaire des concepts. Dans notre prototype il s’agit d’une table à
plusieurs entrées comprenant pour chaque item de la base RCP : l’identifiant du concept
correspondant dans les GBPC informatisés et la référence de la procédure ou de la requête qui
doit être exécutée pour opérer la conversion (c'est-à-dire pour instancier le concept adéquat
attendu par le GBPC et affecter à ce concept une valeur valide).
Dès lors que le serveur RCPGuide reçoit une requête XMLHTPP, il infère les données et
produit une fiche de synthèse imprimable sur laquelle figurent les données du patient et les
recommandations éventuellement applicables. Cette fiche est communiquée à l’expert
référent, puis au comité pluridisciplinaire s’il y a lieu. Elle sera utilisée pour que la décision
soit prise en bonnes connaissances des données du patient et des référentiels que constituent
les GBPC.
5.5.4 Perspectives et bénéfices attendus
Une première étude de faisabilité technique a permis de valider les procédures d’extraction,
de conversion et de production automatisée des recommandations adaptées à partir des
données des patients préalablement stockées dans le base RCP de notre SIH.
La prochaine phase du projet RCPGuide sera une phase d’évaluation principalement
organisationnelle. Le dispositif proposé et le prototype réalisé doivent être mis en place en
condition réelle pour les RCP de neuro-oncologie organisées dans notre établissement.
L’utilisation effective de ce prototype suppose une organisation rigoureuse du circuit de
l’information. En particulier, la saisie des informations cliniques doit obligatoirement être
réalisée avant la RCP, et idéalement lors de la consultation avec l’expert référent, afin qu’une
fiche de synthèse incluant les recommandations du système puisse être produite à temps pour
être disponible lors de la prise de décision. Force est de constater qu’actuellement ces
informations sont saisies a posteriori de la consultation de l’expert neuro-oncologue, parfois
juste avant, voire après, la RCP. En dehors de toute informatisation, cet aspect est
14
dbf : Data Base Format
113
problématique car il autorise la tenue de RCP pour des cas cliniques insuffisamment
documentés et/ou pour lesquels aucune fiche RCP structurée n’est fournie au comité
pluridisciplinaire. Il conviendra donc d’améliorer le circuit de l’information avant même de
proposer une utilisation effective de notre prototype d’aide à la décision. Comme souvent, la
mise en œuvre d’un système d’information conduit à repenser et à améliorer les organisations
préexistantes, la circulation des informations et les procédures : l’informatisation des GBPC
dans le cadre des RCP ne fait pas exception à cette généralité.
Les bénéfices attendus de la mise en œuvre du projet RCPGuide sont donc principalement
d’ordre organisationnel : amélioration de la prise en charge du patient cancéreux par
l’amélioration du recueil des informations pertinentes le concernant ; explicitation des
référentiels utilisés ; meilleure détermination des cas relevant de standards établis et
amélioration du suivi des décisions prises en RCP. Nous pensons également, qu’à terme,
RCPGuide permettra d’identifier et d’accélérer le temps de traitement des cas standards pour
que plus de temps soit consacré aux dossiers problématiques lors des RCP. Ces bénéfices
potentiels devront être évalués avant de transposer ce dispositif aux RCP d’autres domaines
cliniques.
114
6 Evaluation
L’évaluation des systèmes d’aide à la décision est complexe car plusieurs facettes peuvent
être considérées [28]. Par exemple, et pour ne citer que les aspects les plus importants, on peut
étudier : la cohérence des bases de connaissances [104,217], l’ergonomie, la satisfaction des
utilisateurs [218], l’utilisabilité du système, l’intégration dans les processus de soins [219],
l’intégration dans les systèmes d’information, les aspects cognitifs [220] et de formation des
utilisateurs [221], l’impact sur la performance de la décision [222], sur les résultats
cliniques [26], etc. Tous ces éléments contribuent avec plus ou moins d’importance au succès
(ou à l’échec) d’un système d’aide à la décision, ou du moins à son utilisation effective et
pérenne [2].
L’évaluation exhaustive de tous ces aspects dépasse largement le cadre de ce travail de thèse.
Toutefois, nous avons mené plusieurs études afin d’évaluer certains de ces éléments. Ces
études ont été conduite principalement, mais pas exclusivement, dans le cadre du projet
PRESGUID. Nous présentons ci-après les principaux résultats de ces évaluations. Il s’agit
d’évaluations portant : sur la faisabilité de l’informatisation des GBPC ; sur les possibilités et
les facilités de structuration des connaissances avec notre modèle et l’éditeur graphique XGE ;
sur l’ergonomie de l’interface de consultation des GBPC informatisés ; sur l’impact du
système auprès des utilisateurs en termes d’adhérence aux recommandations et d’utilisabilité.
6.1 Faisabilité de l’informatisation des GBPC
6.1.1 Une évaluation en amont de l’informatisation
Comme nous l’avons vu, notre démarche pour informatiser des GBPC est basée sur l’analyse
et l’interprétation des documents textuels publiés par les sociétés savantes et les organismes
spécialisés comme l’ANAES [109] ou la FNCLCC [216] afin d’en dégager les critères et
conditions qui doivent influencer une démarche diagnostique ou thérapeutique lors d’une
consultation médicale [206]. Cette analyse nous permet de structurer un GBPC comme un
arbre de décision et de l’implémenter afin de produire une version informatisée donnant
rapidement et directement accès aux recommandations adaptées au profil du patient. Une telle
structuration d’un GBPC, à partir du document textuel initial, présente souvent des difficultés.
Par exemple : les concepts évoqués dans le GBPC initial peuvent être ambiguës ou imprécis ;
certaines notions font implicitement appel à des connaissances expertes spécialisées ; la
structure rédactionnelle du document ne permet pas toujours de déduire une conduite à tenir
univoque ; il existe des « trous de connaissances » qui ne sont pas explicitement mentionnés ;
etc… De ce fait, interpréter de façon singulière voire erronée certains éléments
problématiques du GBPC textuels est un risque réel lors de la réalisation de la version
informatisée.
115
Ces considérations nous amènent à nous interroger sur le contenu rédactionnel des GBPC
textuels. Nous constatons d’expérience que ces derniers sont mal adaptés à la production de
GBPC informatisés, mais sont-ils correctement adaptés à leurs objectifs premiers
(recommander une conduite à tenir optimale, réduire les disparités des pratiques) lorsqu’ils
sont utilisés en conditions favorables par les praticiens ?
Nous avons mené un travail [23], reporté ci-après, dont l’objectif principal était d’apprécier si
les GBPC textuels étudiés sont correctement et univoquement interprétés par les cliniciens
auxquels ils sont destinés. L’objectif secondaire était de préciser l’audience et l’appréciation
de ces mêmes GBPC par les cliniciens.
6.1.1.1 Matériel et méthode
Nous avons choisi d’étudier trois GBPC textuels15, produits par l’ANAES. Il s’agit des GBPC
intitulés :
1. « Stratégie de prise en charge du patient diabétique de type 2 à l’exclusion de la prise
en charge des complications, mars 2000 »
2. « Diagnostic, prise en charge et suivi des malades atteints de lombalgies chroniques,
décembre 2000 »
3. « Prise en charge des patients adultes atteints d’hypertension artérielle essentielle,
avril 2000 »
Notre étude était basée sur l’analyse des réponses apportées par vingt-sept médecins
généralistes en activité (MG) ou en formation (MF) à un ensemble de questions et de cas
cliniques. Ils avaient comme consigne de suivre rigoureusement les recommandations des
GBPC pour répondre aux cas cliniques. L’échantillon des médecins participants a été réalisé
au hasard parmi les médecins en activité ou en formation (internes) en relation avec les
membres du laboratoire. Tous les médecins qui ont accepté de participer à l’étude ont été
inclus. Les médecins étaient rétribués pour leur participation.
Pour chacun de ces GBPC un questionnaire général et deux cas cliniques ont été élaborés :
15
•
Le questionnaire général était composé de quatre questions libellées ainsi : 1)
Connaissiez-vous l’existence du GBPC ? 2) L’aviez-vous déjà lu auparavant ? 3)
Combien de temps avez-vous consacré à sa lecture ? 4) Quelle est votre appréciation
quant à la clarté du GBPC ?
•
Chaque cas clinique était composé de 3 à 5 questions ouvertes et ciblées appelant à des
réponses courtes (ex : Quel traitement prescrivez-vous ? Dans combien de temps
prévoyez-vous de revoir le patient ?). De plus, les médecins avaient la possibilité
d’exprimer d’éventuelles remarques ou difficultés concernant la description du cas
clinique.
Ces trois GBPC ont notamment été choisis car nous avons l'expérience préalable de leur informatisation.
116
La saisie des réponses a été effectuée directement par les médecins via un questionnaire en
ligne sur lequel était systématiquement rappelée la consigne de consulter et de suivre
impérativement les GBPC pour répondre aux cas cliniques. Les GBPC étaient immédiatement
disponibles et téléchargeables depuis l’interface du questionnaire (copies des documents PDF
originaux diffusés par l’ANAES).
Chaque médecin disposait d’un login et d’un mot de passe lui permettant de
compléter/modifier ses réponses lors de différentes consultations du site Web de l’étude. Ce
login ne permettait pas d’identifier les participants. Aucune contrainte de temps n’a été
imposée pour répondre aux questions de cette étude.
Pour chacun de ces cas cliniques, nous avons demandé à l’expert interniste de formuler sa
réponse en suivant scrupuleusement les recommandations des GBPC. Les réponses ainsi
obtenues ont servi de « gold standard » pour évaluer les réponses des médecins à ces mêmes
GBPC afin d’établir un score par réponse à deux modalités (0 = réponse du médecin en
désaccord avec celle de l’expert ; 1 = réponse du médecin en accord avec celle de l’expert).
Ce score par réponse à deux modalités nous a permis de calculer, pour chaque GBPC, le
pourcentage de réponses en accord avec l’expert.
La concordance entre les observateurs médicaux a été mesurée par le coefficient de Kappa.
La concordance des réponses entre les médecins participants a été mesurée par le coefficient
de corrélation intra-classe des scores par réponses. Celui-ci permet d’apprécier, au sein du
groupe des médecins, la concordance de leurs réponses aux cas cliniques.
6.1.1.2 Résultats
Vingt sept médecins ont participé à cette étude : 14 MG (52%) et 13 MF (48%).
Le questionnaire comportait 26 questions ayant fait l’objet d’un scoring par les observateurs
médicaux. Au total, 629 réponses ont été scorées [26 * 27 – (73 données manquantes)]. Il y a
eu accord entre les deux premiers observateurs sur 594 réponses (94,4%) et désaccord sur 35
réponses (6,4%). La concordance entre les deux observateurs a été bonne (coefficient de
Kappa de 0,88, p<0,0001).
6.1.1.2.1
Audience et perception des GBPC
Les principaux résultats, en termes d’audience et de perception des GBPC par les médecins,
sont reportés dans le Tableau 6. Globalement, on constate que si les médecins sont
relativement bien informés de l'existence des GBPC étudiés (68% à 96% selon le GBPC
considéré) moins de 50% des médecins déclarent spontanément les avoir déjà lu auparavant.
Le GBPC concernant la lombalgie est celui qui a la moins bonne audience. C’est aussi le
GBPC qui est jugé le moins clair : plus de 66% des médecins considèrent qu’il n’est « pas du
tout clair » ou « moyennement clair ». Alors qu’ils sont respectivement 46,2% et 23,8% à
penser la même chose pour les GBPC sur le diabète et l’HTA.
117
Tableau 6 : Audience et perception des GBPC
Diabète
Lombalgies
HTA
Connaissent existence
92%
68%
96%
Déjà lu
48%
36%
50%
Parfaitement clair
53,8%
33,3%
76,2%
Moyennement clair
23,1%
33,3%
19%
Pas du tout clair
23,1%
33,3%
4,8%
Temps moyen de lecture (écart-type)
27 mn (15)
42 mn (39)
27 mn (16)
Nombre de pages A4
21
95
17
6.1.1.2.2
Interprétation des GBPC : concordance des réponses avec le « gold standard »
En terme d’interprétation des GBPC et de concordance de leur réponse avec le « gold
standard », cette étude a montré que, globalement, le pourcentage de réponses en accord avec
l’expert n’est que de 62% (écart-type, e.t.,=11%). Il y a seulement 54% (e.t.=18%) de
réponses concordantes avec cette référence pour le GBPC concernant la lombalgie, 63%
(e.t.=14%) pour l’HTA et 65% (e.t.=15%) pour le diabète (il n’existe pas de différence
significative dans cette répartition). Le Tableau 7, présente une synthèse des résultats en
fonction du groupe de médecins (MG ou MF). Il n’existe pas de différence significative dans
la répartition des scores entre MG et MF, sauf dans le cas de l’HTA (p=0,02).
Tableau 7 : Pourcentages d’accord avec la référence
6.1.1.2.3
Diabète
Lombalgies
HTA
MG + MF
65%
54%
63%
MG
65%
49%
57%
MF
64%
61%
70%
Interprétation des GBPC : concordance des réponses entre médecins
Quel que soit le GBPC considéré, le calcul du coefficient de corrélation intra-classe (ICC) a
montré un faible taux de concordance des réponses entre médecins (ICC Diabète = 0,43 ; ICC
Lombalgies = 0,13 ; ICC HTA = 0,39 ; p<10-6 dans tous les cas). Celui-ci permet d’apprécier,
au sein du groupe des médecins, la concordance de leurs réponses aux cas cliniques.
118
6.1.1.3 Discussion et conclusion
Le but de l’étude était d’apprécier si les GBPC étudiés permettaient de répondre correctement
à un problème clinique donné et de savoir s’ils donnaient lieu à des divergences
d'interprétation et/ou de compréhension. Les résultats obtenus ont montré que l’interprétation
des GBPC par les médecins est incorrecte (en discordance avec celle de l’expert) dans 38%
des cas en moyenne. Mais nos résultats montrent surtout qu’il y a une discordance entre les
réponses des médecins eux-mêmes ce qui minimise le biais que pouvait représenter le choix
d’un « gold standard ». Bien que la différence ne soit pas significative, on note un taux de
réponses incorrectes plus important pour le GBPC concernant les lombalgies chroniques. Il
faut noter que ce GBPC est celui qui présentait le plus de difficultés lors de son
implémentation informatique (préalablement et indépendamment de cette étude). Son contenu
rédactionnel se prête difficilement à la structuration d’un arbre de décision affiné. Les deux
autres GBPC (diabète et HTA) sont plus faciles à structurer sous cette forme, mais ne sont pas
exempts d’imprécisions et d’ambiguïtés.
Un des reproches récurrent concernant le format textuel et statique des GBPC est d’être
difficilement utilisable en pratique courante ce qui expliquerait, du moins en partie, que les
recommandations soient peu suivies par les médecins dans leurs activités de soins. Ainsi, on
considère implicitement que la divergence que l’on constate entre les pratiques et les GBPC
est due essentiellement au fait que, pour diverses raisons telle que l’inadéquation du format de
diffusion, les cliniciens n’utilisent pas les GBPC et ne suivent donc pas les recommandations
proposées. Dans notre étude, bien que les médecins aient suivi les GBPC, nous avons noté des
discordances d’interprétation révélées par des réponses divergentes aux cas cliniques. Notre
travail permet donc d’apporter des arguments en faveur d’une disparité des pratiques
imputables à des interprétations erronées et discordantes des GBPC pourtant utilisés par les
médecins.
Dans leur format rédactionnel classique, les GBPC ne sont pas adaptés à leur
informatisation [223]. Les difficultés rencontrées pour produire un GBPC informatisé à partir
d'une version textuelle sont également rencontrées par les praticiens eux-mêmes lorsqu'ils
transposent le GBPC en conduites à tenir opérationnelles en situation clinique. Les résultats
de notre étude sont en faveur d’une interprétation des GBPC trop souvent erronée et
divergente de la part des médecins auxquels ils sont destinés. Ces résultats devraient inciter
les responsables de la production de tels supports décisionnels à proposer des documents
mieux structurés, moins ambiguës et plus précis afin qu’ils soient correctement et
univoquement interprétés. L’informatisation des GBPC, qui requiert une explicitation des
connaissances et une structuration rigoureuse des contenus, est une solution permettant de
révéler ces écueils. L’informatisation n’a pas pour seul mérite de fournir un support plus
pratique à utiliser et plus disponible que le support textuel : elle contraint également à
structurer et à organiser de façon plus complète, plus cohérente et plus conséquente les
informations et donc à faciliter leur compréhension univoque. L’expression des GBPC selon
un modèle facilitant leur informatisation devrait être intégrée avant l’étape de publication
textuelle classique des GBPC. L'informatisation est un révélateur des insuffisances qui
doivent être comblées en amont de la publication des GBPC.
119
6.1.2 Représentation et structuration de la connaissance
L’informatisation des GBPC pour disposer d’applicatifs fournissant des recommandations
adaptées au contexte clinique (par exemple, sous forme de simples messages ciblés
électroniques – reminders – ou sous forme de systèmes plus complexes spécialisés dans la
gestion globale des processus de soins) requiert une représentation et une structuration des
connaissances compatible avec une interprétation logicielle. L’objectif est en effet de déléguer
au logiciel tout ou partie de l’inférence des informations, idéalement jusqu'à l’obtention de
recommandations applicables par le praticien et logiquement cohérentes avec les données
cliniques collectées.
Or, cette structuration de la connaissance est une tâche exclusivement humaine qui demande
un effort d’autant plus considérable que le modèle de représentation informatique est
complexe et s’éloigne de la représentation usuelle et communément adoptée pour formaliser
un GBPC sur le papier. Le processus de structuration et de saisie de la connaissance est
souvent décrit comme un goulot d’étranglement pour la constitution de GBPC informatisés
[170,176] du fait de l’inexistence ou de la complexité des outils dédiés qui s’adressent plus
souvent aux spécialistes de l’informatique ou de l’ingénierie des connaissances qu’aux
cliniciens avec lesquels il est bénéfique et indispensable de collaborer [224] lors de la
production de GBPC informatisés.
Nous avons développé un système permettant la création de GBPC informatisés avec
l’ambition de construire un outil facilement utilisable, après une formation minimale, par des
personnes n’ayant pas de compétence particulière en ingénierie des connaissances. L’éditeur
de GBPC (XGE, Xml Guidelines Editeur) devait être suffisamment « expressif » pour
permettre de formaliser les connaissances cliniques d’un GBPC et « utilisable » par un
médecin non expert en informatique médicale ni dans le domaine de la structuration formelle
de l’information. Comme le souligne les travaux de Patel V. et al. [224,225], il existe un
dilemme permanent entre « expressivité » et « utilisabilité » car plus un moyen de
représentation des connaissances (un langage, une représentation symbolique) est riche, plus il
est difficile à comprendre et à utiliser. Nous avons donc tenté d’avoir une approche
pragmatique afin de trouver un compromis raisonnable entre « expressivité » et
« complexité ». XGE, permet de représenter un GBPC sous forme d’un arbre de décision en
utilisant une collection limitée de primitives qui sont à la fois claires et compréhensibles pour
l’utilisateur et suffisamment expressives pour couvrir la plupart des aspects d’un GBPC. Cet
éditeur propose à l’utilisateur de construire un GBPC à partir d’éléments graphiques
prédéfinis, manipulé à l’aide de la souris, sans qu’il soit nécessaire de programmer ou de
saisir la moindre ligne de code. Ces éléments graphiques représentent les classes du modèle
xGA et donc les différents types de « pas » d’actions et de conditions que l’on peut agencer
pour former un GBPC. L’éditeur que nous avons développé permet ainsi de construire des
GBPC informatisés sans avoir à programmer ou à coder la connaissance selon des règles
syntaxiques imposées par un langage de programmation. La création de fichiers XML, utilisés
pour enregistrer sous une forme tangible la connaissance afin qu’elle puisse être manipulée
120
par le moteur d’inférence, est un processus sous-jacent réalisé automatiquement par XGE.
Ainsi, l’utilisateur n’a nullement besoin de connaître les conventions de ce langage de
description de document. La construction d’un GBPC est donc centrée sur la constitution
graphique d’un arbre de décision et sur la structuration et la description des concepts qui
doivent être évalués afin de guider la progression algorithmique au sein des différentes
branches de l’arbre.
XGE a été utilisé dans le cadre des projets PRESGUID, EliGuide et RCP Guide par des
utilisateurs aux profils différents. Dans le projet PRESGUID trois médecins16 ont eu à utiliser
XGE. Deux de ces médecins travaillaient dans l’équipe du LERTIM et étaient familiarisés
avec les notions de formalisation des connaissances. Le troisième médecin, interne de Santé
Publique, n’avait pas de connaissance particulière dans ce domaine. Ces médecins ont été
formés une demi-journée à l’utilisation de XGE. Ils ont produit six GBPC informatisés à
partir du texte de 5 GBPC édités de l’ANAES et 1 GBPC produit par l’AMIS-2 (cf § 5.3.4.1).
Il a fallu en moyenne trois jours/homme pour finaliser l’informatisation de chacun de ces
GBPC. Il convient de noter que les versions initiales textuelles de l’ANAES et de l’AMIS-2
comptent une vingtaine de pages et ne sont pas accompagnées d’arbre ou de schéma
décisionnel synthétique et complet qui auraient facilités la mise en forme informatique. La
tâche la plus chronophage a été l’analyse du texte afin d’en dégager les différentes
recommandations, les éléments décisionnels et les critères logiques permettant de dresser sur
le papier une première ébauche d’arbre de décision. Ce premier arbre tracé sur le papier sert
de trame, d’ossature, et permet de commencer l’implémentation du GBPC avec XGE. XGE
permettra de détailler et de donner corps à cette ossature afin de parachever un GBPC
informatisé.
Dans le projet EliGuide, c’est un médecin généraliste de formation qui a utilisé XGE pour
implémenter un GBPC informatisé à partir du GBPC de l’ANAES sur les dyslipidémies17.
Pour le projet RCPGuide c’est un autre interne en Santé Publique qui a été chargé
d’informatiser trois GBPC sur les gliomes (cf. § 5.5.3) édités par la FNCLCC sous la
dénomination de SOR18. Il faut noter que, pour ces derniers GBPC, le temps d’informatisation
n’a pas excédé une journée/homme par GBPC, très probablement grâce au fait que les GBPC
produits par la FNCLCC sont accompagnés d’arbres de décision détaillés et que le travail
d’information a été réalisé en étroite collaboration avec un expert du domaine, de surcroît
coordonnateur du groupe de travail ayant élaboré les SOR.
Une évaluation informelle, basée sur les retours d’expériences des utilisateurs de XGE, a
montré que cet éditeur est relativement facile à utiliser principalement du fait qu’il permet de
structurer rapidement un arbre de décision grâce à de simples manipulations de « glisser16
A propos de ces trois médecins : n’est pas comptabilisée notre expérience en tant qu’auteur de ce travail de
thèse et concepteur de l’outil XGE.
17
Il s’agit des recommandations pour la pratique clinique intitulées : « Modalités de dépistage et diagnostic
biologique des dyslipidémies en prévention primaire ».
18
Rappel : l’acronyme SOR signifie « Standards, Options et Recommandations »
121
déplacer ». Seulement quelques dizaines de minutes sont nécessaires pour produire la version
initiale d’un algorithme clinique. Cet algorithme est immédiatement fonctionnel et peut être
testé et amélioré pas à pas par le concepteur du GBPC informatisé. Bien sûr, lorsque le GBPC
textuel initial est ambiguë et/ou incomplet le passage sous forme informatisée est plus long et
peut nécessiter l’avis d’un expert clinicien du domaine. Par exemple, le GBPC de l’ANAES
sur l’hypertension artérielle essentielle indique que les fumeurs ont un risque cardiovasculaire
plus important (ce risque influence la recommandation qui doit être donnée), mais ne précise
pas quels patients doivent être considérés comme fumeurs (fumeurs actuels ? anciens
fumeurs ? fumeurs passifs ? quantité de tabac inhalé ?). Ce même GBPC donne une
recommandation thérapeutique pour les patients souffrant d’insuffisance rénale et une autre
recommandation pour les patients atteints d’insuffisance cardiaque, mais aucune
recommandation explicite n’est donnée pour les patients présentant ces deux pathologies.
Force est de constater que dans de nombreux cas les GBPC initiaux peuvent être améliorés.
Toutefois, notre éditeur ne permet pas de résoudre de tels problèmes d’ambiguïtés et
d’incomplétudes. En revanche, il permet de les révéler dès la première étape de structuration
de l’algorithme. Ainsi, il peut également être considéré comme une aide à la validation de
GBPC rédigés par un groupe d’experts.
6.2 Ergonomie et utilisabilité du système : évaluation heuristique
Au-delà de la qualité scientifique et de la validité des connaissances utilisées par un système
d’aide à la décision, il faut apporter une attention particulière à l’ergonomie et l’utilisabilité
d’un tel système. Négliger ces deux derniers aspects, c’est risquer de construire un système
voué à l’échec car inexploitable et rejeté par les utilisateurs auxquels il est destiné.
Ces préoccupations nous ont amenées à réaliser une évaluation heuristique de l’ergonomie du
système PRESGUID. Cette évaluation a été conduite en collaboration étroite avec le
CERIM19, partenaire de ce projet.
Remarque : Certains aspects d’utilisabilité du système ont été abordés avec l’enquête menée
auprès de médecins installés dont nous avons précédemment parlée (cf. § 5.4.2). Nous avons
complété cette enquête par une évaluation étendue auprès de médecins en formation : une
partie des résultats concernent des aspects d’utilisabilité du système, nous les détaillerons au
chapitre 6.3.
Évaluation heuristique
L’évaluation heuristique est basée sur l’analyse de l’interface utilisateur à la recherche
d’éventuels problèmes qui pourraient perturber l’utilisateur final et compromettre
l’appropriation du système. Cette analyse a été réalisée par un ergonome qui s’est basé sur les
critères ergonomiques pour l’évaluation d’interfaces utilisateurs issus des travaux de Bastien
19
Centre d'Etudes et de Recherche en Informatique Médicale (Lille)
122
et Scapin pour l’INRIA20. Cette méthode consiste à pondérer chaque élément problématique
par un score de gravité (échelle de 1 à 3) et à émettre des recommandations pour améliorer
l’ergonomie de ces différents éléments de l’interface utilisateur.
Lors de l’évaluation de l’interface Web du système PRESGUID les principaux problèmes
détectés concernaient l’ « incitation » et le « contrôle explicite» qu’avaient les utilisateurs de
leur interface. Le critère « incitation » renvoie aux moyens mis en œuvre pour amener les
utilisateurs à effectuer des actions spécifiques lors de leurs interactions avec le système. Le
critère « contrôle explicite » concerne à la fois la prise en compte par le système des actions
explicites des utilisateurs et le contrôle qu’ont les utilisateurs sur le traitement de leurs
actions. Les recommandations émises portaient essentiellement sur des modifications de la
présentation des hyperliens afin de les rendre plus visibles et explicites pour les utilisateurs
(par exemple : remplacer les images hyperliens par des boutons, plus explicites aux yeux des
utilisateurs).
L’ensemble des recommandations ergonomiques ont été prises en compte afin de proposer
une version de PRESGUID ayant une présentation graphique harmonieuse et une interface
utilisateur améliorée.
6.3 Evaluation auprès des utilisateurs
L’évaluation de l’application PRESGUID, menée auprès d’utilisateurs du système, est une
étude pilote dont les objectifs étaient, d’une part d’apprécier l’impact de ce système sur la
décision et d’autre part d’évaluer l’utilisabilité du système et la satisfaction des utilisateurs.
6.3.1 Matériel et méthode
Cette enquête est une étude comparative au cours de laquelle l’utilisation de trois GBPC
informatisés avec l’application PRESGUID a été comparée avec leur utilisation sous format
papier. Les GBPC étudiés étaient les suivants :
1. « Prise en charge des patients adultes atteints d’hypertension artérielle essentielle »
ANAES, avril 2000
2. « Stratégie de prise en charge du patient diabétique de type 2 à l’exclusion de la prise
en charge des complications » ANAES, mars 2000
3. «Prise en charge des artériopathies oblitérantes des membres inférieurs stade II »
AMIS-2, avril 2001
Cette étude pilote a été conduite auprès de trente internes en médecine générale. Les internes
étaient rétribués pour leur participation. Aucun d’eux n’avait préalablement participé au projet
PRESGUID, ni n’avait utilisé cette application. L’étude est basée sur l’analyse des réponses
apportées par ces médecins à des cas cliniques en rapport avec les trois pathologies abordées
dans les GBPC (HTA, Diabète et AOMI).
20
Institut National de Recherche en Informatique et Automatique
123
Une semaine avant le début effectif de l’enquête, l’ensemble des internes a reçu une formation
de 30 minutes sur l’utilisation de l’application PRESGUID. Lors de cette séance
d’information préalable, ils ont également reçu une version papier des GBPC.
L’étude s’est déroulée sur 3 sessions de 50 minutes au cours desquelles les internes devaient
résoudre des cas cliniques. Les trois sessions ont été planifiées de façon à laisser s’écouler une
semaine entre chaque session.
Lors de la première session, deux groupes de quinze internes ont été constitués par tirage au
sort : un groupe « Papier » qui a utilisé uniquement les GBPC sous forme papier pour s’aider
et répondre aux cas cliniques lors des sessions, un groupe « Presguid » qui a utilisé
exclusivement les GBPC informatisés de l’application PRESGUID pour résoudre les mêmes
cas cliniques. La détermination et l’appartenance à ces deux groupes était définitive pour la
durée de l’étude.
Sur l’ensemble des sessions, les internes ont répondu à 14 questions incluses dans l’analyse de
cette enquête : 5 questions sur l’HTA, 5 questions sur le diabète et 4 questions sur l’AOMI.
Ces 14 questions, en rapport avec 10 cas cliniques, étaient réparties sur les 3 sessions
(cf. Tableau 8 et Annexe 11. Certains cas cliniques, concernant des patients
polypathologiques, comportaient plusieurs questions).
Tableau 8 : répartition par session du nombre de cas cliniques et des GBPC à consulter pour
répondre aux questions
Session 1
3 Cas cliniques :
- 2 questions sur le diabète :
- 1 question sur l’HTA
- 2 questions sur l’AOMI
Session 2
4 Cas cliniques :
- 1 question sur le diabète :
- 2 questions sur l’HTA
- 2 questions sur l’AOMI
Session 3
3 Cas cliniques :
- 2 questions sur le diabète :
- 2 questions sur l’HTA
Dans ces questions, il était demandé aux internes de rédiger la prise en charge préconisée
(diagnostique, thérapeutique – médicamenteuse ou autre – et surveillance) en s’aidant des
GBPC sous forme papier (groupe ‘Papier’) ou sous forme informatisée (groupe ‘Presguid’).
124
A l’issue des trois sessions, l’ensemble des réponses ont été analysées en aveugle21 afin d’en
dégager les différents « éléments de prise en charge » proposés par les internes. Ces éléments
de prise en charge correspondent à des items élémentaires de la décision prise par ces
médecins utilisant les GBPC (informatisés ou papiers). En voici quelques exemples : « mise
en place d’un régime hypocalorique », « exploration par un ECG d’effort », « prescription de
Statine », « contrôle mensuel de la tension artérielle ».
Ainsi, il a été établi une liste exhaustive des éléments de prise en charge proposés22. Chacun
de ces éléments a été coté afin de caractériser son adéquation avec la conduite à tenir
préconisée par le GBPC concerné (1 = conforme au GBPC, 0 = non-conforme au GBPC). La
somme de ces cotes nous a permis ainsi de calculer un score par question (il correspond au
nombre d’éléments de prise en charge, en adéquation avec le GBPC, retrouvé dans la réponse
donnée par un interne). A partir de ce score par interne, il est possible de calculer un score
moyen par groupe.
De plus, afin d’apprécier l’utilisabilité du système et la satisfaction des utilisateurs, les
internes des deux groupes ont individuellement et anonymement répondu à un questionnaire
d’évaluation (cf. Annexe 7 et Annexe 8) à la fin de la troisième et dernière session de cas
cliniques.
6.3.2 Résultats
6.3.2.1
Impact sur la décision
L’analyse statistique a été réalisée afin de comparer les scores moyens des deux groupes : par
question (cf. Tableau 9) ; par groupe de questions en rapport avec un des trois GBPC
(cf. Tableau 10) ; et par session (cf. Tableau 11). Le test de Mann-Whitney a été utilisé pour
effectuer ces comparaisons. Le seuil de signification a été fixé à 5% pour tous les tests.
21
Ni le groupe, ni l’identité de l’interne n’était connu lors du dépouillement des réponses
Les éléments de prise en charge similaires, mais libellés différemment, ont été agrégés afin d’éviter les
doublons
22
125
Tableau 9 : Comparaison des scores moyens par question entre le groupe ‘Papier’ et le groupe
‘Presguid’ (ecart-type noté entre parathèses)
Question
Groupe
Papier
Groupe
PRESGUID
p
HTA 1
2,73 (e.t. 2,40)
3,13 (e.t. 2,06)
0.512
HTA 2
6,37 (e.t. 2,42)
7,9 (e.t. 2,25)
0.174
HTA 3
3,17 (e.t. 1,66)
4,2 (e.t. 1,74)
0.161
HTA 4
4,73 (e.t. 3,01)
5,4 (e.t. 2,16)
0.345
HTA 5
4 (e.t. 1,46)
4,07 (e.t. 1,83)
0.935
Diabète 1
6,33 (e.t. 3,24)
7,2 (e.t. 3,87)
0.539
Diabète 2
2,67 (e.t. 2,43)
3,67 (e.t. 2,89)
0.345
Diabète 3
5,4 (e.t. 2,87)
6,4 (e.t. 3,04)
0.436
Diabète 4
6,8 (e.t. 3,14)
7,93 (e.t. 3,21)
0.713
Diabète 5
6,27 (e.t. 3,55)
6,53 (e.t. 1,68)
0.595
AOMI 1
3,73 (e.t. 1,16)
3,67 (e.t. 2,05)
0.838
AOMI 2
1,27 (e.t. 0,88)
1,53 (e.t. 0,74)
0.567
AOMI 3
3,2 (e.t. 1,82)
3,27 (e.t. 1,70)
0.935
AOMI 4
2 (e.t. 1,60)
1,13 (e.t. 1,24)
0.137
Tableau 10 : Comparaison des scores moyens par GBPC entre le groupe ‘Papier’ et le groupe
‘Presguid’ (ecart-type noté entre parathèses)
GBPC
Groupe
Papier
Groupe
PRESGUID
p
HTA
21 (e.t. 7,12)
24,7 (e.t. 6,48)
0.174
Diabète
27,46 (e.t. 11,88)
31,73 (e.t. 9,74)
0.461
AOMI
10,2 (e.t. 2,42)
9,6 (e.t. 3,92)
0.806
126
Tableau 11 : Comparaison des scores moyens par session entre le groupe ‘Papier’ et le groupe
‘Presguid’ (ecart-type noté entre parathèses)
Session
Groupe
Papier
Groupe
PRESGUID
p
Session 1
16,73 (e.t. 5,35)
19,2 (e.t. 6,62)
0.305
Session 2
20,13 (e.t. 6,65)
22,9 (e.t. 6,69)
0.436
Session 3
21,8 (e.t. 7,83)
23,93 (e.t. 6,42)
0.539
Les résultats montrent une tendance en faveur d’un score plus important pour le groupe
utilisant Presguid. Le score obtenu pour le groupe Presguid est plus important pour 12 des 14
questions analysées, pour 2 des 3 GBPC est pour chacune des 3 sessions de cas cliniques.
Toutefois, les différences observées ne sont pas significatives par rapport au seuil de 5% fixé
dans cette étude pilote.
6.3.2.2
Utilisabilité et satisfaction des utilisateurs
A l’issue de la troisième session de cas cliniques, l’ensemble des participants a rendu une
fiche d’évaluation qui nous a permis d’apprécier objectivement et de comparer l’utilisabilité
et la satisfaction des internes face aux dispositifs qu’il avait à utiliser (GBPC Papier versus
GBPC informatisés avec PRESGUID, cf. Annexe 7 et Annexe 8). Pour cette évaluation,
chaque participant avait à se prononcer sur plusieurs affirmations regroupées en 4 axes :
1) utilité présumée du dispositif lors de l’exercice médical ; 2) utilité constatée lors des
sessions de cas cliniques, 3) facilité d’utilisation du dispositif, 4) fiabilité du dispositif.
Chaque affirmation devait être cotée par les internes eux-mêmes selon une échelle
quantitative à 4 modalités correspondant à une appréciation qualitative (« pas du tout
d’accord » = 0 ; « plutôt pas d’accord » = 1 ; « plutôt d’accord » = 2 ; « tout à fait d’accord »
= 3).
Sur la base de cette échelle un score moyen par axe a été calculé pour chaque interne et pour
chaque groupe d’interne. Les 4 scores moyens (correspondant aux 4 axes) obtenus dans les
deux groupes d’internes ont été comparés par le test de Kolmogorov-Smirnov.
Les distributions des scores moyens par axe, calculés pour les trente internes, sont
représentées sur les diagrammes de la Figure 48. On remarque que les distributions pour les 2
axes « utilité du dispositif lors de l’exercice médical » et « utilisation facile du dispositif »
sont disjointes, alors que celles des axes « utilité lors des sessions de cas cliniques » et
« fiabilité » sont assez semblables.
127
Utile lors de l'exercice médical
Utile lors des sessions de cas cliniques
6
6
5
5
4
4
3
3
2
2
1
1
0
0
0
1
2
3
0
1
2
3
2
3
Fiable
Utilisation facile
6
6
5
5
4
4
3
3
2
2
1
1
0
0
0
1
2
3
0
1
Figure 48 : Distribution des scores moyens par axe.
En abscisse le score moyen (0=« pas du tout d’accord » à 3=« tout à fait d’accord »). En ordonnée le
nombre d’internes pour lesquels ce score a été obtenu. En jaune clair les internes du groupe ‘Papier’.
En bleu foncé les internes du groupe ‘Presguid’
La comparaison des scores moyens des deux groupes confirme l’impression précédente et
montre une différence significative entre le groupe ‘Papier’ et le groupe ‘Presguid’ concernant
les axes « utilité du dispositif lors de l’exercice médical » et « utilisation facile du dispositif ».
En revanche, les scores moyens ne sont pas significativement différents pour les axes « utilité
lors des sessions de cas cliniques » et « fiabilité du dispositif » (cf. Tableau 12 et Figure 49).
Tableau 12 : Scores moyens par axe dans les deux groupes d’internes
Groupe
Groupe
Papier
PRESGUID
Utile lors de l’exercice médical
1,71 (e.t. 0,71)
2,51 (e.t. 0,38)
p = 0,009
Utile lors des sessions de cas cliniques
2,21 (e.t. 0,45)
2,13 (e.t. 0,58)
p = 0,92
Utilisation facile
0,97 (e.t. 0,42)
2,59 (e.t. 0,38)
p < 0,001
Fiable
2,59 (e.t. 0,39)
2,47 (e.t. 0,45)
p = 0,66
128
Utile lors de l'exercice
médical
3
2
1
Fiable
0
Utile lors des sessions de
cas cliniques
PRESGUID
Papier
Utilisation facile
Figure 49 : représentation graphique des scores moyens par axe dans les deux groupes d’internes
Ainsi, les internes estiment tout aussi utile d’avoir eu recours aux GBPC papier ou aux GBPC
informatisés de PRESGUID pour les aider dans leur décision lors des sessions de cas
cliniques. De même, ils estiment que les GBPC papier et l’application PRESGUID sont tout
aussi fiables en terme de connaissances apportées. Ils considèrent que PRESGUID leur serait
bien plus utile que les GBPC papier lors de leur exercice médical réel et qu’il est beaucoup
plus facile à utiliser.
6.3.3 Discussion
Bien qu’il existe une tendance en faveur de PRESGUID, cette étude n’a pas permis de
retrouvé de différence significative, en terme d’un meilleur suivi des recommandations, selon
que les médecins utilisaient des GBPC papier ou informatisés. Ces résultats sont toutefois
encourageants et permettent de poser les bases méthodologiques d’une étude de plus large
envergure qui pourrait confirmer la tendance observée. Il serait nécessaire d’inclure un
nombre plus important d’internes et/ou d’augmenter le nombre de sessions de cas cliniques
afin d’obtenir une puissance plus importante. Dans le cadre de cette étude-pilote nous ne
disposions pas de données préliminaires concernant la taille de la différence attendue. Cette
information est maintenant connue suite à notre étude.
Concernant le suivi des recommandations des GBPC, notre analyse a porté sur des critères
quantitatifs. Il s’agissait en effet de déterminer si l’un des deux groupes proposait plus
d’éléments de prise en charge en accord avec les GBPC que l’autre groupe. Nous envisageons
de proposer prochainement une analyse qualitative des résultats. Pour cela, il sera nécessaire
de mener un travail spécifique afin d’introduire une échelle permettant d’apprécier
qualitativement chacun des éléments de prise en charge. Par exemple, il pourrait être demandé
à un ou plusieurs experts de proposer un barème d’importance des éléments de prise en
charge. L’objectif serait alors d’apprécier si l’un des deux dispositifs permet un meilleur suivi
systématique des recommandations « importantes ». Encore faudra-t-il caractériser
129
précisément cette notion d’importance si elle est retenue. Ce travail spécifique sort du cadre
de cette étude pilote, mais il sera conduit d’ici peu dans le cadre d’une thèse d’exercice en
médecine spécialisée.
Finalement, cette étude pilote nous a également permis de confirmer les bons résultats en
terme d’utilisabilité et d’intérêt du système que nous avions obtenus auprès des médecins
installés ayant testé l’application EliGuide basée sur le même modèle que PRESGUID
(cf. § 5.4.2).
130
7 Discussion et Perspectives
Dans ce travail nous avons étudié différents aspects des systèmes d’aide à la décision en
médecine et plus particulièrement des systèmes mettant en œuvre des guides de bonnes
pratiques cliniques. En effet, notre contribution est spécifiquement focalisée sur
l’informatisation de ces guides de bonnes pratiques cliniques, sur l’analyse de l’ensemble des
étapes nécessaires à leur développement et sur leur intégration effective dans la pratique
clinique. Nous avons choisi d’approfondir dans cette thèse, aussi bien les aspects liés à
l’intégration de ressources didactique dans les guides (documents multimédia, base de
connaissances médicamenteuse, références bibliographiques,…), que ceux liés à l’intégration
des guides eux-mêmes dans les systèmes d’informations (liens avec le dossier du patient et les
bases du SIH,…). L’objectif recherché étant de faciliter le couplage entre données et
connaissances afin de proposer des dispositifs intégrés au mieux dans les processus de soins et
les pratiques cliniques. Ce couplage permet d’améliorer la qualité des prises en charges par
l’application de connaissances validées adaptées au contexte clinique [226]. Il permet de
proposer une information pertinente contextualisée.
Notre travail nous a conduits à élaborer une véritable plateforme de production et de diffusion
de GBPC informatisés. Cette plateforme étant composée du modèle xGA, de l’éditeur XGE et
d’un moteur d’inférence fonctionnant soit sur serveur Web (projets EsPeR, PRESGUID,
RCPGuide) soit un poste non connecté (projet EliGuide). En prenant appuie sur le modèle
xGA nous avons pu mettre en œuvre différentes applications dont le cœur est constitué de
GBPC informatisés intégrant des ressources documentaires et intégrés (en partie) dans des
environnements et systèmes d’information spécifiques grâce à la mise en œuvre de moyens de
médiations ad hoc.
Nous avons implémenté plusieurs GBPC pour valider notre modèle et vérifier que notre
plateforme pouvait être utilisée pour développer des GBPC différents en termes de
granularité, de complexité, de domaine d'application et d'origine. Les premiers GBPC que
nous avons informatisés ont été développés en collaboration directe avec des experts
cliniciens du domaine et des méthodologistes de l’EBM et des méta-analyses. Il s'agit d'un
GBPC concernant le dépistage du cancer du sein et d'un autre portant sur le dépistage du
cancer colo-rectal [227]. Dès la première étape de développement (méta-analyse de la
littérature sur les domaines concernés) nous avons exprimé le contenu de ces GBPC sous
forme d'un arbre de décision pour se rapprocher le plus possible du modèle algorithmique que
nous utilisons. De ce fait, l'implémentation informatique a été facilitée : nous avons pu
traduire pleinement et rapidement le contenu de ces GBPC en format exécutable. Par la suite,
nous avons testé notre système avec des GBPC produits par l'ANAES, l’AMIS-2 et la
FNCLCC. Ces GBPC sont initialement produits par ces organismes selon dans un format
rédactionnel textuel classique et publiés ainsi sur l’Internet [109,216] et/ou diffusés dans des
revues scientifiques [208]. Les GBPC de la FNCLCC sont systématiquement accompagnés
131
d’arbres de décisions et nous avons pu observer que le travail d’informatisation s’en trouve
ainsi facilité. Nous avons constaté que si la construction d'un algorithme à partir du texte de
ces GBPC est moins immédiate qu'avec ceux produit directement au sein de notre équipe, elle
reste cependant réalisable assez facilement si l’on parvient à tracer un arbre de décision
correspondant aux cheminements logiques vers les recommandations du GBPC. La difficulté
rencontrée concerne principalement l'ambiguïté des termes employés dans les GBPC textuels.
Le recours à l’expert s’avère indispensable soit pour résoudre des ambiguïtés, soit pour
apporter des précisions utiles à la mise en œuvre locale du GBPC [228]. De plus, des
connaissances médicales générales sont insuffisantes pour transposer fidèlement le contenu de
ces GBPC et garantir la cohérence des GBPC informatisés finaux. Le recours à des cliniciens
experts du domaine nous a permis d'implémenter efficacement de tels GBPC. Ce constat est
également fait par de nombreuses équipes travaillant sur l’informatisation des GBPC. Ainsi,
Zielstorff [209] souligne les nombreux problèmes rencontrés lors du passage d'un GBPC
textuel à un GBPC électronique : les critères qui permettent de prendre une décision doivent
être clairement spécifiés, sans ambiguïté. Les déclarations du genre « dans certaines
circonstances... », « s'il est possible de… » doivent être explicitées : quelles sont ces
« circonstances » ?, que signifie « être possible de » ?
Certains GBPC peuvent se révéler incomplets et impossibles à informatiser, si l'ensemble des
situations cliniques n'a pas été pris en compte ou seulement de façon implicite [229]. La
connaissance implicite dans les GBPC doit être rendue explicite pour deux raisons : pour
permettre un meilleur transfert vers un système informatique et pour que la majorité des
cliniciens en comprennent bien le sens et l’interprète univoquement. L’étude que nous avons
conduite, et dont les résultats sont reportés dans cette thèse (cf. § 6.1.1), montre que ce dernier
point est particulièrement problématique avec les GBPC textuel.
Tierney et al. [26] ont listé les difficultés rencontrées lors de l’informatisation des GBPC en
prenant l’exemple d’un guide sur l’arrêt cardiaque par tamponnade23. Ils ont montré que ceux
qui avaient produit ce guide n’avaient pas défini explicitement les critères permettant de
choisir entre deux conduites à tenir et qu’il manquait des définitions claires des situations
cliniques décrites et des paramètres entrant en jeux dans la décision finale. Quinze des seize
couples « condition-action » de ce guide ont du être modifier pour pouvoir être informatisés
correctement. Tierney et al. concluent en soulignant que toutes les recommandations devraient
être écrites sous la forme de règles « si-alors-sinon » et que tout paramètre décisionnel devrait
être strictement défini par rapport aux données cliniques qu’il est classique de recueillir en
pratique routinière. De plus, Shiffman et Greenes [25] ont montré qu’il était possible
d’identifier les incohérences d’un GBPC écrit sous forme de règles en utilisant la technique
des tables de décisions. Cette technique peut également s’appliquer aux GBPC structurés sous
forme d’arbres de décisions équivalents à un enchaînement de règles élémentaires [24]. Enfin,
Shiffman et al. [230] ont montré qu’avant même la vérification de la cohérence logique, les
23
GBPC ayant été développé selon la méthodologie de l’EBM
132
GBPC textuels ne peuvent être correctement interprétés et informatisés sans procéder à
l’« atomisation »24 et la « désabstraction »25 des concepts utilisés, puis à la
« désambiguisation » et la « complétion » des connaissances contenues dans ces GBPC.
Tous ces exemples et nos propres travaux indiquent que les difficultés de l’informatisation des
GBPC portent en elles-mêmes le potentiel pour améliorer la qualité des connaissances
contenues dans ces GBPC. En effet les techniques rigoureuses employées lors de
l’informatisation permettent d’éprouver la validité syntaxique, logique et médicale des GBPC
produits. En vérifiant la cohérence logique ont réduit considérablement les ambiguïtés, les
trous de connaissance et les erreurs logiques faite lors de la construction de GBPC. Ainsi, les
GBPC papier incorrectement conçus, ambiguës ou incomplets peuvent être améliorés lors de
la conversion au format informatisé. Une grande part des efforts pour informatiser un GBPC
se rapportent à la qualité et la clarté du GBPC papier initial. Les solutions proposées pour
résoudre ce problème concernent : 1) la validité de la connaissance dans les GBPC26 ; 2) les
caractéristiques du modèle utilisé pour structurer cette connaissance ; 3) les méthodes
employées pour encoder correctement la connaissance et permettre son
informatisation [26,223,225,230-232]. Malheureusement les organisations productrices de
GBPC attachent souvent plus d’importance au développement des GBPC textuels qu’a leur
informatisation. Une perspective de notre travail est d’inciter les développeurs de GBPC
comme l’ANAES à utiliser des méthodes et des outils adaptés à la diffusion de GBPC
« informatisables » qui seront de meilleures qualités, pourront plus facilement être intégrés
dans les processus de soins et auront un impact plus important sur la pratique médicale
quotidienne.
L’impact des GBPC passe par leur intégration dans la pratique médicale quotidienne. Les
médecins doivent avoir accès en temps et lieu voulus, à une information régulièrement mise à
jour [233], validée et adaptée aux situations cliniques qu’ils rencontrent [234]. L’interface de
consultation des GBPC doit être facile à utiliser et donner rapidement accès aux
recommandations adaptées au profil du patient. De plus, l’utilisation d’informations validées
au sein d’un système d’aide à la prescription permet de limiter le nombre d’erreurs et
d’optimiser les choix thérapeutiques [235].
Afin d’atteindre ces objectifs, dans le cadre du projet PRESGUID, nous proposons une
solution permettant la consultation interactive des GBPC à partir de postes informatiques
connectés au serveur de GBPC. Les recommandations délivrées tiennent compte des données
du patient saisies par le clinicien lors de la consultation médicale. De plus, les
24
L’« atomisation » correspondant à une extraction et une spécification des concepts élémentaires : elle consiste
à identifier les variables de décision et les actions élémentaires mentionnées dans le GBPC, et à les exprimer
selon une terminologie contrôlée (SNOMED, CIM10, ...)
25
La « désabstraction » consiste à préciser des notions générales grâce à des valeurs opérationnelles (par
exemple, préciser ce qu’est concrètement le concept de HTA en donnant le seuil au dessus duquel la tension
artérielle habituelle doit être pour que l’HTA soit effectivement retenue)
26
L’utilisation accrue de l’EBM atteste de cette recherche de validité scientifique des connaissances
133
recommandations concernant des prescriptions médicamenteuses sont couplées à une base de
connaissance de référence largement utilisée par les cliniciens (base Vidal™). Ainsi, les
utilisateurs ont directement accès depuis l’interface de consultation des GBPC à une
information détaillée facilitant le choix parmi toutes les spécialités thérapeutiques
potentiellement adaptées à la situation clinique.
Les systèmes d’aide à la prescription existants fournissent généralement une aide efficace
pour la détection des contre-indications et/ou des interactions médicamenteuses [236-238].
Notre approche, basée sur le couplage des connaissances issues de la pharmacopée et des
GBPC, vise à améliorer l’aspect pratique et opérationnel de ces deux sources d’informations.
Cette approche rejoint les travaux réalisés par d’autres équipes afin d’améliorer l’ensemble
des stratégies thérapeutiques au sein de systèmes utilisant conjointement des GBPC et des
bases de connaissance sur les médicaments (PRODIGY [125] et ASTI [117] sont des
exemples de ce type de système). Dans le projet PRESGUID, nous avons réalisé un système
d’aide à la décision basé sur le recueil des données du patient directement auprès du médecin
consultant les GBPC. Cet échange direct entre le système et le médecin face à son patient est
un point essentiel pour la mise en œuvre de recommandations centrées sur le patient. Ce
système peut être utilisé comme un service autonome de consultation de GBPC. Il présente
ainsi l’avantage d’être immédiatement opérationnel quelle que soit l’architecture du système
d’information médical préexistant au sein d’un établissement hospitalier ou d’un cabinet
médical. Les GBPC développés peuvent être diffusés à grande échelle via un serveur ouvert
sur l’Internet et peuvent être partagés par différents professionnels de santé. Les
recommandations et les données nécessaires à l’inférence des GBPC peuvent être aisément
enrichies et documentées avec tout type de documents électroniques (textes, vidéo, sons,
schémas, …) qui seront consultés si besoin seulement par les cliniciens afin de ne pas les
surcharger systématiquement d’informations complémentaires. De plus, les inférences
réalisées automatiquement par le système ont de nombreux avantages par rapport à la
méthode manuelle nécessitant la lecture complète du GBPC. Les inférences automatiques des
données du patient produisent des résultats (des recommandations) reproductibles : ces
inférences sont exemptes de subjectivité et d’interprétation singulière, sources potentielles de
variabilité injustifiée des recommandations applicables à un cas formellement décrit. La
consultation interactive des GBPC et la possibilité de modifier les valeurs des données du
patient initialement saisies permettent aux cliniciens d’observer l’influence de certains
paramètres cliniques sur les recommandations finales proposées par le système. Nous pensons
que cette fonctionnalité réduit l’impression négative de « boîte noire » que certains médecins
ressentent lorsqu’ils utilisent un système d’aide à la décision. Ce sentiment négatif vis-à-vis
des GBPC informatisés est un obstacle à leur plus large utilisation [239].
Notre travail d’intégration de ressources utiles à la décision médicale a été initié avec le projet
EsPeR. Il a été considérablement amélioré avec le projet PRESGUID et s’étend maintenant à
l’intégration au sein d’un SIH et d’un dossier du patient électronique avec les projets
134
RCPGuide et EliGuide en cours de mise en oeuvre. Ces projets sont basés sur le même
modèle. Notre modèle de GBPC est largement inspiré du modèle GLIF qui, comme nous
l’avons mentionné, présente de nombreuses similarités avec les principaux modèles de GBPC
actuellement utilisés [135] et tend à devenir un standard [132]. D’autres équipes ont
également employé ce modèle ainsi que le format XML pour implémenter des GBPC. Des
suggestions ont été faites pour améliorer le formalisme des données du patient [134,240],
l’expression des critères logiques [142,241], et la représentation des informations
complémentaires attachées à un GBPC [180]. Il est également indispensable de prendre en
compte les aspects liés à la représentation des prescriptions thérapeutiques pour améliorer les
modèles de GBPC et leurs implémentations. Notre travail dans ce domaine peut intéresser à la
fois les professionnels impliqués dans le développement de GBPC et les sociétés fournissant
des bases de données sur les médicaments. En effet, la recherche de méthodes consensuelles
pour coupler les sources d’informations sur les médicaments et les GBPC est une étape
nécessaire vers le développement de systèmes optimisant les stratégies thérapeutiques. Nous
proposons d’utiliser un élément « drug prescription » contenant les codes ATC des
thérapeutiques recommandées. La classification employée peut être différente selon le codage
utilisé dans la base de données cible. Toutefois, il est préférable d’utiliser des standards
nationalement ou internationalement reconnus afin de garantir la portabilité et de faciliter la
mise en œuvre des GBPC. La standardisation des terminologies est donc capitale pour mettre
en œuvre des systèmes d’aide à la prescription [242]. Dans le projet PRESGUID, l’utilisation
de la classification ATC (maintenue internationalement) permet de ne pas être tributaire d’une
classification propriétaire (par nature limitée à un seul fournisseur de solution) et autorise
l’interopérabilité avec l’ensemble des bases de données médicamenteuses utilisant la
classification ATC.
Le projet PRESGUID peut également intéresser les centres hospitaliers car la base Vidal™ est
maintenant proposée gratuitement à ces établissements. Les développements que nous avons
réalisés avec cette base de données peuvent être mis en œuvre de façon similaire au sein des
divers systèmes d’informations hospitaliers.
Lors de notre travail, nous avons favorisé la réutilisation et la capitalisation des
développements effectués au fil des projets. Ainsi, les mises en œuvre réalisées au sein des
quatre projets présentés, sont des solutions spécifiques basées sur une même plateforme et un
modèle génériques. Cette plateforme permet de diffuser dans un format convivial les GBPC
produits par les sociétés savantes et les organismes impliqués dans la standardisation des
pratiques (ANAES, FNCLCC, etc.) afin d’améliorer leur impact auprès des praticiens. Le
modèle générique que nous utilisons (xGA) nous permet de structurer différents types de
GBPC au sein d'un algorithme. La représentation algorithmique et relativement bien adapté à
la formalisation des connaissances contenues dans les GBPC. En effet, contrairement aux
systèmes experts qui cherchent à reproduire le raisonnement d’un expert qui est capable de
résoudre un problème sans pour autant l’avoir déjà rencontrés, les GBPC (informatisés ou
135
pas) cherchent à rendre compte d’une connaissance par nature limité à des « situations
cliniques spécifiques » parfaitement connues, étudiées et pour lesquelles les conduites à tenir
sont standardisées. Avec le modèle algorithmique xGA nous représentons un GBPC au sein
d'un document XML qui est un format reconnu pour faciliter la manipulation, la portabilité et
le partage des informations entre différents environnements. La réutilisation des
connaissances est un enjeu majeur lors du développement de GBPC. Elle requiert l'utilisation
d’un formalisme standard comme XML, mais également de référentiels communs [119,243].
Le modèle des concepts médicaux que nous avons élaboré pour représenter les données
inférées du patient au sein des GBPC est une première version qui peut être amélioré avec la
réalisation d’un module permettant d'identifier chaque concept dans des terminologies
standards et d’établir des relations entre ces concepts. Il serait également intéressant de mettre
en œuvre des méthodes spécifiquement dédiées à la représentation et aux traitements des
données incertaines, ainsi qu’à la représentation et aux traitements des informations évoluant
dans le temps. La prise en compte de l’évolution temporelle des données du patient et des
résultats des actes médicaux effectués chez un patient est utile pour modéliser des GBPC dans
lesquels la situation clinique et l’état du patient doivent être réévaluées fréquemment et/ou
régulièrement (les GBPC concernant les pathologies chroniques et dont les recommandations
sont axées sur le suivi des patients en sont des exemples caractéristiques). Toutefois, la
modélisation proposée27 s’est avérée suffisamment pertinente lors de la mise en œuvre de
différents types de GBPC. Nous avons notamment constaté que la possibilité de créer, avec
notre modèle, des concepts médicaux composés de plusieurs attributs est particulièrement
efficace lorsqu'il s'agit d'inférer des données complexes qui ne peuvent pas être représentée
par une donnée élémentaire. C'est le cas, par exemple, pour le GBPC sur le dépistage du
cancer du sein dans lequel il s'agit notamment de produire des recommandations différentes
en fonction du nombre d'antécédents familiaux de cancer tout en tenant compte
conjointement : du degré de relation des parents atteints, de l'âge auquel le cancer a été
diagnostiqué et de la latéralité de la lésion.
27
Rappelons que cette modélisation consiste à représenter les données du patient par des objets composés d’un
agrégat de n couples « attribut-valeur »
136
8 Conclusion
La pratique médicale évolue selon de nouveaux impératifs. Les patients exigent légitimement
des soins de qualité et des évaluations rigoureuses des structures et des professionnels de
soins. Ils souhaitent profiter des dernières avancées de la science et connaître précisément
quels avantages ou désagréments, une nouvelle procédure médicale pourra leur procurer. Les
malades prennent une part de plus en plus active dans notre système de soins.
Les ressources de ce système ne sont pas inépuisables. La collectivité nous rappelle, à juste
titre, que la santé a un coût qu'il convient d'optimiser. Il faut rationaliser les dépenses, sous
peine de déstabiliser nos institutions. Cette logique de rationalisation des dépenses rejoint les
attentes des patients, dans la mesure où elle doit s'assurer que les soins pratiqués sont
véritablement efficients et de qualité. Cette qualité est notamment mise en doute par
l'existence de variations inexpliquées des pratiques de soins au sein d'une même région, et par
la mise en évidence d'une proportion non négligeable d'actes médicaux inutiles ou non
appropriés.
Les GBPC proposent une solution pour remédier au manque d'efficience et à la disparité des
soins. Leur élaboration s'inscrit en effet dans cette problématique de recherche de la qualité
des soins, par l'optimisation et l'harmonisation des pratiques médicales.
L'apparition des GBPC répond à un besoin primordial du médecin : Comment apporter une
réponse efficace à un problème donné ? Quels que soient son savoir et son savoir-faire, le
médecin ne dispose pas directement de l'ensemble des connaissances médicales, il n'a pas la
capacité de toutes les synthétiser pour les intégrer dans sa pratique.
Les GBPC ont pour objectif de lui apporter cette aide. Ils répertorient l'ensemble des travaux
et des résultats obtenus dans un contexte clinique précisé et constituent une synthèse des
connaissances médicales, afin de fournir au médecin des recommandations sur lesquelles il
s'appuiera dans sa pratique. Cependant leur utilisation courante dépend directement de leur
capacité à s'intégrer dans cette pratique médicale quotidienne. Or leur diffusion, sous forme
de document papier, est souvent qualifiée de "confidentielle" et leur impact sur les pratiques
est médiocre. L’analyse de la littérature montre que leur informatisation apparaît
incontestablement comme la solution d'avenir pour qu'enfin ils aient une efficacité probante.
L'analyse des aspects liés à l'informatisation des GBPC révèle l'utilité de développer de
véritables applications automatisées, couplées à un recueil des données du patient pertinentes
et à des connaissances issues de bases documentaires. A ce jour, peu d'outils de ce type sont
intégrés dans les logiciels des cabinets médicaux ou dans les SIH [2].
De nombreux auteurs constatent qu'il est nécessaire d'encourager le développement d'un plus
grand nombre de GBPC informatisés et de favoriser leur utilisation [119,244,245]. Le travail
que nous avons réalisé, la plateforme que nous proposons, à été développée dans cette
137
intention. Elle vise à simplifier les différentes tâches du processus de développement et à
faciliter l’utilisation d’outils de création et de diffusion de GBPC, basés sur un modèle
générique et réutilisable pour la mise en mise en œuvre d’applications dans différents
domaines cliniques et environnements techniques.
Dans cette problématique complexe de la décision médicale nous avons abordé quelques
problèmes clés et tenté d’y apporter une contribution. Ainsi avons nous abordé les thèmes de
la représentation des connaissances, la validation de celles-ci, la présentation qu’il convient de
donner aux recommandations pour aider l’utilisateur au mieux dans un contexte décisionnel
donné, l’impact de cette présentation sur le comportement du professionnel de santé. À ces
questions s’ajoute celle de la conception, sur le plan du génie logiciel, de ces composants pour
être réutilisables et intégrables dans le processus de soins.
Notre travail a débouché sur la mise en œuvre de plusieurs applications et projets en
partenariat avec différentes équipes de recherche et des industriels du marché. Les
applications développées ont pour objectif d’améliorer les décisions médicales en mettant en
œuvre des GBPC informatisés intégrés dans les pratiques médicales. Le travail sur
l’informatisation des GBPC que nous avons conduit a permis de compléter les
recommandations, de les clarifier, et souvent de mettre à jour certaines ambiguïtés passées
inaperçues dans le document textuel. Enfin, en assurant le couplage des connaissances et des
données cliniques, l’informatisation des GBPC permet de véritablement intégrer ces supports
décisionnels dans la pratique médicale et les processus de soins.
Une conclusion inattendue de notre recherche sur l’informatisation des guides de bonne
pratique proprement dits concerne le processus amont de l’élaboration des référentiels de
connaissance. Pour faciliter le développement de tels outils, la méthode d’élaboration des
GBPC doit être affinée. Elle pourrait s’appuyer très tôt sur les aspects liés à l’informatisation.
Ils introduisent des contraintes améliorant la complétude et la désambiguïsation des
recommandations. Ils doivent être pris en compte dès les premières étapes du développement
des GBPC (lors de la synthèse des connaissances) sans attendre la formulation d’un document
textuel définitif.
138
Bibliographie
&
Annexes
139
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156
Annexes
Annexe 1 : Définitions des types d’interventions (issues de [9])
Leaders d’opinion :
Utilisation de praticiens identifiés par leurs pairs comme “influents” afin de délivrer une
information au niveau local. Les avis d’un leader d’opinion sont spontanément sollicités par
son entourage. Un leader influence parce qu’il est perçu comme compétent, objectif et
suscitant l’empathie. Sa compétence dans un domaine est admise par l’entourage et le
jugement du leader est considéré comme plus qualifié. L’objectivité est le second fondement
de son influence. Celle-ci différencie des autres formes de communication marketing, par
nature orientées vers un bénéfice. Il n’est pas payé par une organisation pour dire telle ou telle
chose et il ne cherche pas à contrôler le reste du groupe.
Visites à domicile (outreach visits) :
Intervention d’une personne qui a reçu une formation spécifique sur le lieu même de pratique
du médecin afin de lui fournir une information sur un sujet précis. Cette information peut
inclure des éléments de pratique propre du médecin.
La visite à domicile, largement utilisée par ailleurs par l’industrie pharmaceutique, a été
proposée dans le domaine du médicament (afin de promouvoir par exemple l’utilisation
préférentielle de médicaments moins toxiques ou moins dangereux), puis pour d’autres
domaines de pratique clinique. Cette stratégie prend aussi en compte les connaissances et
motivations du prescripteur et peut être orientée sur certaines catégories de cliniciens, par
exemple les plus susceptibles de changer leur comportement ou les plus gros prescripteurs.
Les visiteurs sont, selon les cas, des médecins, des pharmaciens, des membres du ministère de
la Santé.
L’audit-retour d’information (audit-feedback) :
Utilisation d’un résumé des performances cliniques d’un praticien ou d’un groupe de
praticiens sur une période donnée (nombre d’examens prescrits, coûts des examens prescrits,
pourcentage d’une pratique donnée qui a été considérée comme non appropriée ou au
contraire appropriée…). Ce résumé peut être donné au(x) praticien(s) par mailing ou par
contact direct. Il peut être spécifique de l’activité d’un praticien ou concerner un groupe de
praticiens (d’un service hospitalier par exemple).
157
Rappels au moment de la décision (reminders) :
Toute information délivrée au moment de la prise de décision et qui incite le praticien à
effectuer une action spécifique. Ce rappel peut être sous forme papier (poster dans une salle
de soin, fiche inclus dans le dossier médical…), informatique (système d’aide à la décision)
voire téléphonique.
158
Annexe 2 : Approches utilisées pour représenter et inférer des connaissances
médicales lors de la réalisation de GBPC informatisés automatisés
On distingue classiquement 3 types d’approches pour représenter et inférer les connaissances
médicales lors de la réalisation de GBPC informatisés automatisés :
1) Approche procédurale : dans cette approche il n’existe pas de distinction entre la
représentation des connaissances médicales et la façon de les inférer au sein d’un
algorithme. Les connaissances médicales n’ont pas d’existence propre en dehors de
leur utilisation au sein de l’algorithme informatique chargé spécifiquement de les
interpréter. Dans ce type d’approche, la compréhension du processus logique
décisionnel mis en œuvre nécessite la compréhension du langage de programmation
utilisé. De plus, les connaissances médicales ne peuvent pas être réutilisées au sein de
systèmes différents puisqu’elles ne peuvent pas être dissociées de l’algorithme. Ces
limites considérables expliquent que l’approche procédurale pure est aujourd’hui
rarement utilisée au profit des approches déclaratives qui permettent une séparation
claire entre les connaissances médicales et les processus utilisés pour construire un
raisonnement basé sur ces connaissances.
2) Approche basé sur des règles de production : Les systèmes basés sur des règles de
production sont l’exemple type d’une approche déclarative. De tel système comportent
trois éléments bien distincts :
a. une base de faits contenant les données à analyser. Classiquement ce sont les
données observées chez un patient.
b. une base de règles contenant des assertions données sous forme d’implications.
Les règles représentent les modes de raisonnement, des principes généraux,
propres au domaine du GBPC considéré. Le formalisme des règles est le
suivant : SI CONDITION(S) ALORS CONCLUSION(S). Les conditions (ou
prémisses) sont décrites par une proposition logique classique. La conclusion
représente une nouvelle connaissance pouvant enrichir la base de faits ou une
action que le système doit effectuer (par exemple : déclancher une alarme, poser
une question à l’utilisateur, etc.).
c. un moteur d’inférence chargé d’interpréter les règles. Il identifie les règles
éligibles, choisit la règle à activer, et enfin exécute la règle et met à jour la base
de fait s’il y a lieu.
3) Approche basée sur la gestion de tâches : la décomposition des GBPC en tâches et
sous-tâches est utilisée afin de formaliser des GBPC dans lesquels interviennent des
critères décisionnels complexes et des prises en charges multiples, hiérarchisées,
réparties dans le temps et l’espace, éventuellement assurées par différents acteurs et
mobilisant des ressources diverses. Les GBPC est vu comme un processus de soins
dans lequel interviennent des tâches. Dans ce type de modèle, basé sur
l’accomplissement de tâches (« task-oriented »), les règles de décision sont imbriquées
au sein d’éléments visant à détailler précisément les caractéristiques des tâches qui
doivent être prise en compte lorsque l’on décide de suivre un GBPC. Les exemples les
159
plus aboutis de tels modèles sont Asbru, EON, GLIF, GUIDE, PRODIGY et
PROforma (cf. § 4.3).
160
Annexe 3 : Principe de fonctionnement du moteur d'inférence Jrules de la société
ILOG
La société ILOG fournit un package JAVA contenant des classes capables d'inférer des règles.
Il est important de décrire le fonctionnement de la classe IlrContext, car elle est le cœur du
moteur d’inférence utilisé dans le cadre du projet EsPeR.
Un agent JRules est une instance de la classe IlrContext. C'est un objet formé d'une mémoire
de travail et d'un agenda. Son rôle est de déclencher des règles. Il a besoin pour fonctionner,
d'un ensemble de règles que l'on place dans un RuleSet (une liste de règles). Dans un RuleSet,
les règles sont regroupées en packages auxquels on peut accéder individuellement. Chaque
règle est constituée de prémisse(s) et de conclusion(s). Les prémisses et les conclusions
concernent des objets JAVA de notre application.
On peut donner l'ordre à un agent JRules de faire un "assert" d'objet : c'est à dire de placer des
objets de notre application dans sa mémoire de travail. On peut également lui demander
d'analyser (par l'ordre "parse") le RuleSet qu'on lui associe. A ce stade, on dit qu'on a créé un
contexte (association de règles analysées et d'objets dans la mémoire de travail).
On pourra alors lui demander de déclencher les règles regroupées dans le package spécifié
(ordre "fire" sur le nom d'un package). Cet ordre aura pour effet de comparer les règles avec
les objets de la mémoire de travail ; de placer dans l'agenda les règles qui sont vraies et de les
déclencher. Les objets mis dans la mémoire de travail sont des données du patient. On accède
à ces données par des méthodes de classe capables de retourner la valeur d'une propriété.
Le schéma ci dessous représente la structure d'un agent JRules.
fire
Agent JRules
(IlrContext)
RuleSet
Mémoire de travail
Prémisse
Conclusion
Prémisse
Conclusion
Prémisse
Conclusion
1
2
3
Agenda
1
3
161
Annexe 4 : Exemple de représentation d'un concept
Exemple : supposons que l'on ait à manipuler une "douleur aiguë de l'hypocondre droit". On
pourra se représenter cette donnée :
1) avec un niveau de granularité pauvre :
Concept1.name = "Douleur aiguë de l'hypocondre droit"
Concept1.value = "vrai"
Cette représentation est suffisante si l'on a simplement besoin d'évaluer en vrai/faux une
donnée que l'on a appelée une "douleur aiguë de l'hypocondre droit".
2) avec un niveau de granularité plus riche :
Concept1.name = "Douleur"
Concept1.propriété1.name = "type"
Concept1.propriété1.value = "aiguë"
Concept1.propriété2.name = "localisation"
Concept1.propriété2.value = "hypochondre"
Concept1.propriété3.name = "latéralité"
Concept1.propriété3.value = "droit"
Cette dernière représentation permet d'évaluer individuellement chacune des propriétés du
concept. Par exemple, il sera possible de retrouver toutes les douleurs aiguës quelle que soit
leur localisation.
162
Annexe 5 : Quelques articles intéressants, parmi les principaux, retenus lors de
la méta-analyse de la littérature pour l'élaboration des recommandations
concernant la prévention primaire des cancers du sein chez la femme
INSERM : Risques héréditaires de cancers du sein et de l'ovaire : Quelle prise en charge ?
Expertise collective, INSERM, 1998.
Eisinger F, Alby N, Bremond A, Dauplat J, Espie M, Janiaud P, Kuttenn F, Lebrun JP,
Lefranc JP, Pierret J, Sobol H, Stoppa-Lyonnet D, Thouvenin D, Tristant H, Feingold J.
INSERM-FNCLCC collective expertise. Recommendations for medical management of
women with genetic risk of developing breast and/or ovarian cancer. Ann Genet
1999;42(1):51-64.
Eisinger F, Alby N, Bremond A, Dauplat J, Espie M, Janiaud P, Kuttenn F, Lebrun JP,
Lefranc JP, Pierret J, Sobol H, Stoppa-Lyonnet D, Thouvenin D, Tristant H, Feingold J.
INSERM-FNCLCC collective expertise. Recommendations for medical management of
women with genetic risk of developing breast and/or ovarian cancer. Ann Endocrinol (Paris).
1998;59(6):470-84.
Eisinger F, Alby N, Bremond A, Dauplat J, Espie M, Janiaud P, Kuttenn F, Lebrun JP,
Lefranc JP, Pierret J, Sobol H, Stoppa-Lyonnet D, Thouvenin D, Tristant H, Feingold J.
INSERM-FNCLCC collective expertise. Recommendations for medical management of
women with genetic risk of developing breast and/or ovarian cancer. Ann Oncol 1998
Sep;9(9):939-50.
Rapport ANAES le dépistage du cancer du sein par mammographie dans la population
générale (www.anaes.fr)
Offit K, Brown K. Quantitating familial cancer risk: a resource for clinical oncologists., J Clin
Oncol 12: 8, 1724-36, Aug, 1994.
Kelsey JL, Bernstein L, Epidemiology and prevention of breast cancer., Annu Rev Public
Health 17:, 47-67, 1996.
Dupont WD, Page DL. Risk factors for breast cancer in women with proliferative breast
disease., N Engl J Med 312: 3, 146-51, Jan 17, 1985.
163
Annexe 6 : Représentation sous forme de classes des données du patient
utilisées (EsPeR : GBPC prévention primaire des cancers du sein chez la femme)
Age
name = "Age"
attribut[0]
: Attribut
name = "nombre d'année"
value : NumValue
properties[0]
: Attribut
name = "genre"
value : StrValue
Sexe
name : "Sexe"
ATCDfamKSein
name : "Antécédent
familial de cancer
du sein invasif"
attribut[0]
: Attribut
name = "degré de parenté"
value : NumValue
attribut[1]
: Attribut
name = "localisation"
value : StringValue
attribut[2]
: Attribut
name = "âge lors du diag"
value : NumValue
ATCDfamKOvaire
name : "Antécédent
familial de cancer
de l'ovaire"
attribut[0]
: Attribut
name = "degré de parenté"
value : NumValue
ATCDpersoBiopMam
name : "Antécédent
personnel de
biopsie mammaire
properties[0]
: Attribut
name = "résultat"
value : StringValue
Grossesses
name : "Grossesses"
attribut[0]
: Attribut
name = "nombre"
value : NumValue
attribut[1]
: Attribut
name = "âge première"
value : NumValue
164
Annexe 7 : Questionnaire d’évaluation de l’application PRESGUID
Perception de l’utilité potentielle de l’application PRESGUID
0
1
2
3
Q19 - L’utilisation de PRESGUID sur mon lieu d’exercice me
permettrait d’accomplir mes tâches plus rapidement
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q20 - L’utilisation de PRESGUID sur mon lieu d’exercice
pourrait améliorer mes performances
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q21 - Globalement, PRESGUID pourrait m’être utile dans mon
exercice médical
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
0
1
2
3
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q25 - Globalement, PRESGUID m’a apporté une aide efficace
pour prendre mes décisions
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q26 - PRESGUID m’a permis d’apprendre certains éléments de
prise en charge que j’ignorais
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
0
1
2
3
Perception de l’utilité de l’application PRESGUID lors des
sessions de cas cliniques
Q22 - PRESGUID m’a apporté une aide efficace pour me faire
penser à des éléments de prise en charge pertinents
Q23 - PRESGUID m’a apporté une aide efficace pour me
permettre d’écarter des éléments de prise en charge
inappropriés
Q24 - PRESGUID m’a apporté une aide efficace pour me
permettre de conforter mes décisions à propos de l’utilité de
certains éléments de prise en charge
Perception de la facilité d’utilisation
Q27 - L’utilisation de PRESGUID est intuitive (facile à
appréhender)
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q28 - L’interface de PRESGUID est agréable
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q29 - J’ai rapidement maîtrisé la façon d’utiliser PRESGUID
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q30 - Il est facile de retrouver des recommandations
adaptées à une situation clinique particulière avec PRESGUID
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q31 - Je n’ai pas rencontré de difficulté particulière lors son
utilisation
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q32 - Globalement, je suis satisfait(e) de la facilité
d’utilisation de ce système
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
0
1
2
3
Perception de la fiabilité du système
Q33 - PRESGUID ne m’a jamais donné de recommandations
aberrantes ou inadaptées
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q34 - PRESGUID est une application fiable
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q35 - J’ai complété mon travail correctement en utilisant ce
système
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
165
Annexe 8 : Questionnaire d’évaluation des GBPC sous format textuel (support
papier)
Perception de l’utilité potentielle des recommandations
papier
0
1
2
3
Q19 - L’utilisation des guides papier sur mon lieu d’exercice me
permettrait d’accomplir mes tâches plus rapidement
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q20 - L’utilisation des guides papier sur mon lieu d’exercice
pourrait améliorer mes performances
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q21 - Globalement, les guides papier pourrait m’être utile
dans mon exercice médical
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
0
1
2
3
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q25 - Globalement, les guides papier m’ont apporté une aide
efficace pour prendre mes décisions
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q26 - Les guides papier m’ont permis d’apprendre certains
éléments de prise en charge que j’ignorais
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
0
1
2
3
Perception de l’utilité des recommandations papier lors des
sessions de cas cliniques
Q22 - Les guides papier m’ont apporté une aide efficace pour
me faire penser à des éléments de prise en charge pertinents
Q23 - Les guides papier m’ont apporté une aide efficace pour
me permettre d’écarter des éléments de prise en charge
inappropriés
Q24 - Les guides papier m’ont apporté une aide efficace pour
me permettre de conforter mes décisions à propos de l’utilité
de certains éléments de prise en charge
Perception de la facilité d’utilisation
Q27 - Les guides papier sont faciles à appréhender
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q28 - La présentation et la mise en page des guides est
agréable
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q29 - J’ai rapidement maîtrisé la façon d’utiliser les guides
papier
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q30 - Il est facile de retrouver des recommandations
adaptées à une situation clinique particulière avec les guides
papier
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q31 - Je n’ai pas rencontré de difficulté particulière lors de
l’utilisation de ces documents
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q32 - Globalement, je suis satisfait(e) de la facilité
d’utilisation des guides papier
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
0
1
2
3
Perception de la fiabilité des guides papier
Q33 - Les recommandations des guides papier ne m’ont jamais
paru aberrantes ou inadaptées
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q34 - Les recommandations des guides papier sont fiables
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
Q35 - J’ai complété mon travail correctement en utilisant ces
guides papier
Pas du tout
d’accord
‰
‰
‰
‰
Tout à fait
d’accord
166
Annexe 9 : Représentation graphique des GBPC issus des SOR pour la prise en
charge des adultes atteints de gliomes intracrâniens
167
168
Annexe 10 : Fiche RCP structurée, utilisée dans le cadre des RCP de neurooncologie
169
Annexe 11 : Cas cliniques de l’étude comparative ‘PRESGUID’ vs ‘Papier’
Session n°1 – Cas clinique n°1
Georges T. continue à fumer malgré les nombreuses injonctions de ses médecins. Il a
67 ans, souffre d'une artériopathie oblitérante des membres inférieurs connue et ancienne. Il
prend du Kardégic° 75 et dit marcher tous les jours depuis que le diagnostic a été porté voici 5
ans.
Actuellement, son périmètre de marche est raccourci à environ 150m sur terrain plat.
•
•
•
•
A l'examen:
Taille: 1.75m; poids: 78kg
Périmètre abdominal: 86 cm
Pression artérielle: 130/80 mmHg
Abolition des pouls distaux (ancienne, connue)
Le doppler montre une surcharge de l'aorte abdominale, une sténose des fémorales
superficielles ainsi que de la fémorale profonde droite. L'IPS est mesuré à 0.7 à droite et 0.8 à
gauche.
•
•
•
La biologie montre:
Glycémie à jeun: 0.95 g/l
Créatininémie: 100 µmol/l
Cholestérol total: 2.2 g/l; HDL: 0.30 g/l; LDL: 1.45 g/l
Question AOMI 1 : Comment prenez-vous en charge l'artériopathie de ce patient,
conformément aux recommandations de l'AMIS-2 (2001): "La place des vasoactifs dans
la prise en charge des artériopathies oblitérantes des membres inférieurs stade II"?
170
Session n°1 – Cas clinique n°2
Monsieur O., 75 ans, est diabétique de longue date, traité par Daonil° 5 mg x2 et
Glucophage° 1000 x2. Il se plaint de difficultés à la marche avec des douleurs de la cuisse et
du mollet gauche à partir d'environ 100 mètres.
Il dit suivre son régime et marcher quotidiennement, mais dans les limites de la
douleur.
Il a des antécédents de bronchite chronique, et d'adénome prostatique traité par
Xatral°.
•
•
•
A l'examen, vous notez:
Poids: 80kg; taille: 1.73m
Périmètre abdominal: 95 cm
Pression artérielle: 130/80 mmHg.
•
•
•
•
•
Les résultats biologiques qu'il vous montre sont les suivants:
Cholestérol total: 2.6 g/l; HDL: 0.30 g/l; LDL: 1.7 g/l
Triglycérides: 2 g/l
Créatininémie: 110 µmol/l
Glycémie à jeun: 1.4 g/l
HbA1c: 8.2%.
Question Diabbète 1 : Comment prenez-vous en charge le diabète de ce patient,
conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Stratégie de prise en charge
du patient diabétique de type 2 à l'exclusion de la prise en charge des complications"?
Question AOMI 2 : Comment prenez-vous en charge l'artériopathie de ce patient,
conformément aux recommandations de l'AMIS-2 (2001): "La place des vasoactifs dans
la prise en charge des artériopathies oblitérantes des membres inférieurs stade II"?
171
Session n°1 – Cas clinique n°3
Monsieur T, âgé de 65 ans, est sportif et dit suivre correctement les recommandations
diététiques qui lui ont été proposées suite à la découverte récente, à un mois d'intervalle, de
glycémies à jeun à 1.28 et 1.32 g/l.
Il mesure 1.76m et pèse 80 kg. Son périmètre abdominal est 90 cm.
Il ne fume pas et est traité pour hypertension artérielle modérée depuis 1 an par
Aprovel° 150. Sa pression artérielle est mesure à deux reprises à 150/85 mmHg. L'examen
cardiovasculaire ainsi que l'ECG sont normaux.
Vous obtenez les résultats suivants:
• HbA1c: 6.8%
• Triglycérides: 1.85 g/l
• Cholestérol total: 2.55 g/l; HDL: 0.5 g/l; LDL: 1.6 g/l
• Résultats normaux par ailleurs
Question HTA 1 : Comment prenez-vous en charge l'hypertension artérielle de ce
patient conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Prise en charge des
patients adultes atteints d'hypertension artérielle essentielle"?
Question Diabète 2 : Comment prenez-vous en charge le diabète de ce sujet,
conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Stratégie de prise en charge
du patient diabétique de type 2 à l'exclusion de la prise en charge des complications"?
172
Session n°2 – Cas clinique n°4
Monsieur T., âgé de 61 ans, se présente à votre consultation. Il y a un mois, vous avez mesuré
sa pression artérielle à 165/95 mmHg.
Il fume (1 p/j), boit un demi litre de vin par jour (et un apéritif). Il ne marche pas beaucoup,
mais fait beaucoup de maçonnerie le week-end. Il est arthrosique.
Il mesure 1.76m pour 75 kg. Son périmètre abdominal est 85 cm.
Sa pression artérielle ce jour est à 160/90 mmHg.
Les résultats des examens que vous avez demandés sont les suivants:
• K+: 4.2 mmol/l
• Na+: 138 mmol/l
• Créatininémie: 85 µmol/l
• Cholestérol total: 2.45 g/l - HDL: 0.38 - LDL: 1.60
• Hématies: 5 T/l
• Leucocytes: 9.6 G/l
• Glycémie à jeun: 0.85 g/l
• Bandelette urinaire: absence de protéinurie
• ECG: normal
Question HTA 2 : Comment prenez-vous en charge l'hypertension artérielle de ce
patient conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Prise en charge des
patients adultes atteints d'hypertension artérielle essentielle"?
173
Session n°2 – Cas clinique n°5
Vous recevez Madame L., femme active et dynamique de 68 ans, chez laquelle on
vient de découvrir un diabète.
Elle présente une suspicion de claudication intermittente pour un périmètre de marche
supérieur à 500 m sur terrain plat, et qui se manifeste essentiellement par une douleur du
mollet droit en montant les escaliers.
Son hypertension artérielle modérée est traitée par une association IEC-diurétique; elle
prend de l'Elisor° pour un dyslipidémie, et vient d'arrêter un traitement par préparation
magistrale contenant entre autres de la metformine et des extraits thyroïdiens. Elle consomme
environ un demi-litre de vin par jour, et ne suit pas de régime particulier.
•
•
•
•
•
•
•
A l'examen, vous notez:
Pression artérielle: 145/85 mmHg
Poids: 68 kg; taille: 1.67 m
Périmètre abdominal: 78 cm
Pouls distaux difficiles à percevoir à gauche; non perçus à droite. Chaleur des pieds:
normale.
Ses résultats biologiques montrent:
Glycémie à jeun: 1.30 g/l
HbA1c: 7%
Cholestérol total: 2g/l; HDL: 0.35 g/l; LDL: 1.3 g/l
Question Diabète 3 : Comment prenez-vous en charge le diabète de cette patiente,
conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Stratégie de prise en charge
du patient diabétique de type 2 à l'exclusion de la prise en charge des complications"?
Question AOMI 3 : Comment prenez-vous en charge l'artériopathie de cette patiente,
conformément aux recommandations de l'AMIS-2 (2001): "La place des vasoactifs dans
la prise en charge des artériopathies oblitérantes des membres inférieurs stade II"?
174
Session n°2 – Cas clinique n°6
Mme V., âgée de 70 ans consulte pour des chiffres élevés de pression artérielle lors de 3
consultations précédentes.
Elle présente comme antécédents:
- Arthrose lombaire
- Polypes coliques
- Sa mère était hypertendue depuis l'âge de 62 ans
Elle va à la piscine deux fois par semaine.
A l'examen, vous notez un souffle systolique ancien connu, déjà exploré, témoin d'une
insuffisance mitrale minime. Sa pression artérielle est à 160/90 mmHg. Elle pèse 55 kg pour
1.62m.
Un ECG montre une déviation axiale gauche du QRS.
Les résultats de biologie sanguine sont normaux.
Cholestérol total: 2.4 g/l - HDL: 0.47 g/l - LDL: 1.45 g/l.
Absence de protéinurie à la bandelette urinaire.
Question HTA 3 : Comment prenez-vous en charge l'hypertension artérielle de cette
patiente conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Prise en charge des
patients adultes atteints d'hypertension artérielle essentielle"?
175
Session n°2 – Cas clinique n°7
Monsieur B., âgé de 89 ans, décrit une gêne à la marche, bilatérale mais plus marquée
à droite, à la fois au niveau des genoux et parfois dans le mollet.
•
•
•
•
•
Ses antécédents sont:
Tabagisme sevré depuis 30 ans
Hypertension artérielle bien contrôlée par Amlor° 5
Adénome prostatique, avec pollakiurie nocturne, traité par Tadenan°
Arthrose dorsolombaire et des genoux
Plusieurs épisodes de sciatique.
•
•
•
A l'examen:
Pression artérielle: 145/90 mmHg
Poids: 67 kg; taille: 1.69m
Pouls distaux non retrouvés au membre inférieur droit
•
•
•
Biologie:
Créatininémie: 110 µmol/l
Ionogramme sanguin normal
Cholestérol total: 2.2 g/l; HDL: 0.4 g/l; LDL: 1.4 g/l
•
•
•
•
Doppler:
Surcharge pariétale de l'aorte abdominale
Sténose serrée bilatérale des artères fémorales superficielles
Sténose probable de la fémorale profonde droite
Indice de Pression Systolique: 0.8 à droite, 1.0 à gauche
Question AOMI 4 : Comment prenez-vous en charge l'artériopathie de ce patient,
conformément aux recommandations de l'AMIS-2 (2001): "La place des vasoactifs dans
la prise en charge des artériopathies oblitérantes des membres inférieurs stade II"?
176
Session n°3 – Cas clinique n°8
Vous recevez en consultation Monsieur M.G., âgé de 77 ans.
Dans ses antécédents, on note:
- une hypertension artérielle ancienne
- un diabète de type 2, insulino-requérant depuis 1990
- une dyslipidémie
- un tabagisme sevré
- une insuffisance rénale chronique
- un infarctus du myocarde thrombolysé en 1990, avec une dysfonction systolique modérée
dans les suites, sans insuffisance cardiaque clinique
- un pontage aorto-coronarien en 1994
- une dilatation de l'artère rénale gauche en 2000, sans resténose
- une fibrillation auriculaire bien ralentie
- une surcharge carotidienne
- des œdèmes des membres inférieurs survenus sous traitement inhibiteur calcique
- une claudication intermittente du membre inférieur gauche à 250m
Actuellement, il est en arythmie. Sa pression artérielle est mesurée à 145/85 mmHg. Il mesure
1.71m, pèse 83 kg.
Son traitement actuel comprend:
- Tahor° 20
- Préviscan°
- Ténormine° 50
- Praxilène°
- Insuline: Humalog mix 25: 18 unités le matin, 14 unités le soir
Il vous apporte les résultats suivants:
- glycémie à jeun: 2g/l
- HbA1c: 8.6%
- cholestérol total: 1.77 g; HDL: 0.41; LDL: 1.1
- créatininémie: 190 µmol/l
- protéinurie: 0.3 g/24h
- bilan hépatique sans anomalie
- une artériographie des membres inférieurs qui montre des sténoses longues et multiples de
l'artère fémorale superficielle gauche, et une thrombose de l'artère péronière gauche.
Question Diabète 4 : Comment prenez-vous en charge le diabète de ce sujet,
conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Stratégie de prise en charge
du patient diabétique de type 2 à l'exclusion de la prise en charge des complications"?
Question HTA 4 : Comment prenez-vous en charge l'hypertension artérielle de ce
patient, conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Prise en charge des
patients adultes atteints d'hypertension artérielle essentielle"?
177
Session n°3 – Cas clinique n°9
Madame Q, dépressive chronique, est diabétique de type 2 depuis 15 ans. Elle est
obèse (1.63m pour 89 kg, périmètre abdominal: 102 cm), traitée par Glucophage° 1000 x2/j et
Monotildiem° 200 pour une hypertension modérée et suspicion de coronaropathie jamais
confirmée. Elle prend aussi de l'Elisor° 20 et du Deroxat°
Elle avoue qu'en raison de contrariétés familiales persistantes, elle n'arrive pas à suivre
un quelconque régime.
A l'examen, vous notez une pression artérielle à 130/80 mmHg. L'ECG montre une
déviation axiale gauche modérée du QRS.
•
•
•
•
•
Elle vous apporte les résultats biologiques suivants:
Glycémie à jeun: 2.3 g/l
HbA1c: 8.9%
Créatininémie: 115 µmol/l
Ionogramme sanguin normal
Cholestérol total: 2.3 g/l; HDL: 0.38 g/l; LDL: 1.44 g/l.
Question Diabète 5 : Comment prenez-vous en charge le diabète de cette patiente,
conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Stratégie de prise en charge
du patient diabétique de type 2 à l'exclusion de la prise en charge des complications"?
178
Session n°3 – Cas clinique n°10
Madame H. est âgée de 66 ans et consulte pour hypertension artérielle.
Elle a comme antécédent un asthme bronchique dans l'enfance.
Elle fréquente une salle de gymnastique deux fois par semaine.
A l'examen, vous notez une pression artérielle à 155/90 mmHg. Elle pèse 63 kg pour 1.62m.
La biologie sanguine ne montre pas d'anomalies.
Cholestérol total: 2.4 g/l, HDL: 0.36 g/l; LDL: 1.5 g/l.
L'auscultation est normale, tout comme l'ECG.
Question HTA 5 : Comment prenez-vous en charge l'hypertension artérielle de cette
patiente conformément aux recommandations de l'ANAES (2000): "Prise en charge des
patients adultes atteints d'hypertension artérielle essentielle"?
179