Les systèmes d’aide à la décision se raffinent de plus en plus, et leur capacité à intégrer des données cliniques variées parfois en temps réel rend les opportunités d’interagir avec le prescripteur à un niveau avancé.

Les systèmes disponibles permettent depuis longtemps d’identifier des prescriptions potentiellement sous-optimales par des règles simples comme l’identification de l’administration d’antimicrobiens à large spectre ou coûteux pour une durée limitée, la suggestion d’un relais de la voie intraveineuse (IV) à la voie orale suite à l’identification d’autres prescriptions administrées par voie orale et une durée minimale de traitement IV, etc. Au-delà de la capacité à raffiner ces règles en développant des algorithmes plus complexes améliorer la spécificité des alertes, une nouvelle tendance émerge dans la littérature scientifique : l’approche syndromique.

Une intégration de la connaissance et des variables avancées permet en effet au prescripteur d’aller un pas plus loin dans la prise en charge de ses patients. Par exemple, dans l’approche classique, un patient avec une bactériémie à Staphylococcus aureus sensible à la méthicilline aura des alertes s’il ne reçoit pas d’antimicrobiens, si sa dose est insuffisante, s’il y a redondance de spectre, si le spectre est trop large, s’il y a une interaction avec d’autres médicaments, etc. Dans l’approche syndromique, on ciblera davantage des aspects qui touchent la globalité de la prise en charge. Est-ce que le patient a des critères cliniques pour un traitement de durée écourtée de 14 jours IV (absence d’infections à distance, pas de critère d’endocardite, cathéters IV retirés, pas de bactériémie persistante, évolution clinique favorable, etc.)? Au contraire, dans l’éventualité d’une endocardite, est-ce qu’il possède des critères chirurgicaux qui demanderaient un transfert en centre tertiaire et une consultation en chirurgie cardiaque? D’autres syndromes génèrent le même type de raisonnement : la candidémie, l’infection à Clostridioides difficile, les infections urinaires, etc.

En structurant la connaissance clinique, en émettant des alertes qui servent de rappel, en traitant et en maximisant l’utilisation des données en temps réel : les systèmes d’aide à la décision permettent aux professionnels de la santé d’améliorer leur capacité à prodiguer des soins sécuritaires de qualité.