Analyse des prescriptions hospitalières hors AMM des médicaments chez l’adulte et étude de la faisabilité de leur détection par le codage CIM-10 du PMSI

Contexte Pour optimiser le bon usage des médicaments, il convient de pouvoir disposer de méthodes de détection des prescriptions hors de leur autorisation de mise sur le marché (AMM), notamment en milieu hospitalier. Objectif de l’étude Étudier les performances de la détection des prescriptions hors AMM intrahospitalières chez les patients adultes par le codage classification internationale des maladies–10è édition (CIM-10) des maladies utilisé dans le programme médical du système d’information (PMSI). Méthodes Toutes les données de prescriptions hospitalières des médicaments (excluant ceux inscrits sur la liste « en sus de la T2A » (tarification à l’activité), issues des dossiers informatisés de 108 séjours de patients adultes dans trois hôpitaux de l’Assistance publique des Hôpitaux de Paris disposant du module prescription du logiciel Orbis, ont été étudiées. Un comité d’adjudication a établi la référence du caractère AMM ou hors AMM des prescriptions à partir des informations contenues dans le dossier de chaque séjour. Les codages CIM-10 du PMSI des maladies de chaque séjour ont été confrontés aux codes CIM-10 attendus pour les indications AMM de chaque médicament prescrit, afin d’étudier leur performance de détection des prescriptions hors AMM. Résultats Sur 1131 prescriptions analysables, 44 (3,9 %) ont été classées hors AMM par le comité d’adjudication. La sensibilité de la détection des prescriptions hors AMM par l’utilisation des codes CIM-10 a été de 87 (IC 95 % [0,73–0,96]) à 92 % (IC 95 % [0,79–0,98]) et la spécificité de 25 (IC 95 % [0,22–0,27]) à 41 % (IC 95 % [0,38–0,44]) selon le nombre de caractères des codes CIM-10 utilisables. Conclusions Le pourcentage de prescriptions hors AMM des médicaments intra GHS couramment utilisés en hospitalisation est apparu faible (3,9 %) mais leur détection semi-automatique par l’utilisation des codages CIM-10 s’avère possible avec une bonne sensibilité mais une mauvaise spécificité. Cette méthode pourrait être utilisée pour une première étape de détection des prescriptions hors AMM en la ciblant sur une classe pharmacologique ou une pathologie donnée.