En arriver à des données de DME utilisables

L’utilisation des dossiers médicaux électroniques (DME) continue de prendre de l’expansion au Canada. Plus de 64 % des médecins de soins primaires se servent maintenant de DME¹. Toutefois, le plein potentiel de ces systèmes n’a pas encore été réalisé. En théorie, les DME peuvent se traduire par une diminution des erreurs dans la médication, offrir la capacité de surveiller la qualité et l’efficience de la pratique et entraîner des avantages pour le système de santé en permettant une meilleure surveillance des maladies dans la population et en facilitant la recherche². Pour que se produisent ces bienfaits, les données entrées dans les DME en soins primaires doivent être normalisées (pour qu’elles soient comparables), de grande qualité, accessibles en temps opportun et sous une forme utilisable par les chercheurs et les planificateurs du système. À l’heure actuelle, les fournisseurs de DME fonctionnent en silos; chaque système applique sa propre approche pour la saisie des données. Par conséquent, les données enregistrées dans un système ne sont pas aisément comparables à celles d’un autre système. Que pouvons-nous faire pour que les données saisies par nos DME soient davantage utilisables par les cliniciens et par notre propre système de santé?

Une solution possible se situe dans la Norme relative au contenu du DME³ qui est en voie d’élaboration par l’Institut canadien d’information sur la santé et Inforoute Santé du Canada, qui stipule les principaux éléments de données à utiliser dans tous les DME². Ces importants acteurs dans le domaine des politiques envisagent 3 approches à la normalisation. La première confie la responsabilité de la qualité des données aux médecins; au moment de documenter les soins, les médecins utiliseraient des menus déroulants, cocheraient des cases et utiliseraient d’autres outils intégrés au DME pour entrer des renseignements standardisés. Cette approche accroîtrait le fardeau des médecins et, en définitive, raccourcirait le temps consacré à soigner les patients. De plus, en raison de l’ambiguïté et de l’incertitude inhérentes des diagnostics en soins primaires, les médecins résisteraient probablement aux contraintes d’une entrée structurée des données.

Dans la deuxième approche, la responsabilité incombe aux utilisateurs ultimes des données: les chercheurs, les décideurs et les gestionnaires du système. Cette stratégie permettrait aux médecins d’utiliser leurs approches actuelles à la collecte des données et n’exigerait pas d’eux de consacrer un temps précieux à standardiser la documentation; elle placerait plutôt cette tâche entre les mains des chercheurs et des planificateurs du système qui coderaient et épureraient les données. Cette approche ne garantit pas que les données soient épurées et codées de manière uniforme et pourrait entraîner des rapports et des conclusions sans cohérence. De plus, étant donné la difficulté d’épurer et de coder les données des DME, cette façon de faire augmenterait le coût des données et créerait des retards dans l’analyse, puisque chaque utilisateur final devrait effectuer ses propres études de validation pour confirmer les constatations.

La troisième approche serait de demander aux fournisseurs de DME d’offrir une épuration automatisée des données. Cette fonction ne nuirait pas à la pratique du médecin et pourrait produire des données de grande qualité. Toutefois, il existe environ 25 fournisseurs de DME accrédités au Canada et la plupart d’entre eux n’ont pas l’expertise ou la capacité d’offrir ce service. La validation et la certification des 25 processus d’épuration des données seraient coûteuses et prendraient beaucoup de temps. Cette approche transférerait le problème sans le résoudre.

Le RCSSSP a démontré une autre façon d’aborder ce problème: confier à une tierce partie, comme le RCSSSP, la tâche d’effectuer une épuration automatisée des données de DME. Cette approche n’implique pas de fardeau accru pour le médecin (première approche) ni exige-t-elle l’épuration et le codage des données par de multiples utilisateurs finaux (deuxième approche). Le RCSSSP peut aisément régler le problème de la transparence en publiant ses algorithmes d’épuration des données et sa méthodologie de validation dans des revues révisées par des pairs et sur son site web. Les données sont épurées et validées une seule fois et utilisables par différents utilisateurs finaux. Cette approche produirait aussi des rapports et des analyses comparables quels que soient les différents établissements utilisant des données de DME. Le RCSSSP a la crédibilité additionnelle d’avoir démontré qu’il peut fournir des données de grande qualité et en temps opportun grâce à la collaboration entre des chercheurs en soins primaires et des fournisseurs.

Il ne s’agit pas ici d’une analyse exhaustive des approches possibles pour améliorer la qualité des données de DME ni est-ce une évaluation approfondie de la Norme relative au contenu du DME. Des travaux considérables sont effectués par des chercheurs canadiens de classe mondiale étudiant d’autres méthodes pour améliorer la qualité des données de DME. Parmi ces options, le RCSSSP offre une méthode de collecte des données peu coûteuse et peu onéreuse pour le médecin qui est capable dès maintenant de fournir des données de DME de grande qualité en temps opportun à une multitude d’utilisateurs potentiels au Canada.

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