Les médecins généralistes ont souvent recours à des analyses de sang pour poser leurs diagnostics, surveiller l’évolution de certaines maladies (p.ex. le diabète) ou vérifier l’efficacité des traitements qu’ils prescrivent (ou leurs effets secondaires). Il n’est cependant pas toujours aisé de savoir quelles sont les analyses les plus appropriées ; en effet, les soins sont de plus en plus complexes, les maladies chroniques de plus en plus nombreuses, et les patients prennent souvent plusieurs médicaments à la fois (ce qui peut provoquer des interactions indésirables). De plus, le nombre de nouvelles analyses possibles augmente continuellement.
Il peut arriver que des analyses inutiles soient prescrites, qui mènent à des résultats aberrants et impossibles à interpréter, ce qui génère une anxiété inutile chez le patient et entraîne souvent de nouveaux examens, avec les coûts qui y sont associés. À l’inverse, il arrive que des analyses nécessaires ne soient pas demandées, et que l’on passe à côté d’un problème majeur, ou qu’on le détecte trop tard.
Les demandes d’analyses de sang se font à l’aide d’un formulaire (encore le plus souvent sur papier) où le médecin coche les examens souhaités. Dans cette étude, il sera demandé aux médecins généralistes d’utiliser un formulaire de demande informatisé, qui leur proposera les analyses les plus appropriées par rapport au problème que présente son patient. L’objectif est d’étudier l'influence de ce nouveau type de formulaire sur la manière dont les médecins généralistes prescrivent leurs analyses.
| Résumé des résultats (langage non scientifique) |
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Près de 10 000 patients ont été inclus dans l'étude par 270 médecins généralistes. Dans le groupe témoin (c'est-à-dire les médecins généralistes n'utilisant pas de système d'aide à la décision clinique – CDSS en anglais), le pourcentage de tests de laboratoire appropriés n’était que de 38 %, alors que dans le groupe utilisant le CDSS il était de 58% (une différence statistiquement significative). En moyenne, les médecins du groupe CDSS ont prescrit 7 tests de moins par set de tests (31 tests par set dans le groupe témoin contre 24 tests par set dans le groupe CDSS). Du point de vue des effets indésirables potentiels, l’utilisation du CDSS n'a pas augmenté les erreurs de diagnostic. En conclusion, l’utilisation d’un CDSS sous forme de sets de tests de laboratoires groupés, intégrés dans un formulaire de demande informatisé (CPOE – computerized physician order entry) a amélioré la pertinence et diminué le volume des prescriptions de tests de laboratoire sans augmenter l'erreur diagnostique. Les résultats exprimés en langage scientifique se trouvent dans la section "DOCUMENTS". |
| Title | The effect of evidence-based order sets within a CPOE (computerised physician order entry) system on the quantity and quality of laboratory test ordering in family practice: a cluster randomised trial (KCE-16011) |
| Participants (P) | Patients from primary care physicians (GPs) affiliated to one of three collaborating laboratories in the Leuven, Ghent or Antwerp regions |
| Intervention (I) | Evidence-based order sets for laboratory tests based on indication, implemented within a computerised physician order entry (CPOE) system |
| Control (C) | CPOE without evidence-based laboratory test order sets |
| Outcome (O) | Percentage of appropriate laboratory tests, volume of tests ordered, percentage of missed diagnoses. |
| Trial Design | Cluster randomised controlled trial |
| Sample Size | 300 physicians randomized, data collected for 12 000 patients |
| Trial duration | 2 years |
| Budget | 1.8 million € (incl. VAT) |
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Sponsor |
UZ Leuven – KU Leuven |
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Chief Investigator |
Prof Dr Bert Aertgeerts, |
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Trial coordinator |
Dr Nicolas Delvaux, |
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External Partners |
Prof Dr An De Sutter, |
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Healthdata.be, |
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Laboratory Anacura, Evergem |
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Medisch Centrum Huisartsen (MCH), Leuven |
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Algemeen Medisch Labo (AML), Antwerpen |
| Protocol | View protocol Implementation Science |
| Results | Download report Download summary View publication Implementation Sciences View publication BMJ Open |
| Extra info | View publication JMIR Medical Informatics |
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