Prescrizioni elettroniche, il rischio dei farmaci con nomi simili nei menu digitali

Con i sistemi digitali di prescrizione dei farmaci se da una parte si sono ridotti gl errori legati a grafia illeggibile e prescrizioni incomplete, dall’altra stanno emergendo nuove criticità legate alla selezione dei farmaci con nomi simili (“look-alike sound-alike”, LASA) dai menu a tendina. Dopo alcuni casi segnalati dal Servizio sanitario britannico il tema della sicurezza prescrittiva è al centro di un’analisi proposta dal Pharmaceutical Journal che fa il punti sugli errori associati ai sistemi ePMA (electronic Prescribing and Medicines Administration) software elettronici di prescrizione e somministrazione dei farmaci.

Dai farmaci “look alike” ai menu a tendina: come cambiano gli errori

Gli errori legati ai Lasa (look-alike sound-alike) riguardano farmaci con nomi, confezioni o sonorità simili che possono essere confusi durante prescrizione, dispensazione o somministrazione. Tra i casi citati dal Pharmaceutical Journal compare quello di una neonata di tre settimane morta dopo che era stato selezionato sodio fosfato acido invece di sodio cloruro da un menu elettronico di prescrizione. Un altro episodio segnalato nel Nhs britannico riguarda la registrazione errata di allergie alla penicillina come allergie alla penicillamina, con il rischio di prescrivere antibiotici beta-lattamici a pazienti allergici. Uno studio, inoltre, ha evidenziato che con i sistemi elettronici diminuiscono errori come dosaggi illeggibili o prescrizioni incomplete, ma aumentano quelli legati a duplicazioni terapeutiche, omissioni, selezione del farmaco sbagliato o formulazione errata.

Secondo Bryony Dean Franklin, professoressa di medication safety alla University College London, la digitalizzazione non avrebbe eliminato gli errori ma ne avrebbe modificato la natura. “Con la prescrizione cartacea era più probabile che il medico avesse in mente il farmaco corretto ma che la grafia fosse talmente illeggibile da essere interpretata in modo diverso dall’infermiere o dal farmacista. Quindi l’errore ‘look-alike’ si verificava forse nella fase di dispensazione o somministrazione piuttosto che in quella prescrittiva, mentre oggi l’errore è probabilmente più legato alla selezione del farmaco da un menu”.

Sulla stessa linea Julia Scott, farmacista e chief information officer del Dartford and Gravesham NHS Trust: “È quasi come se avessimo eliminato gli errori da grafia illeggibile con una mano e introdotto quelli da menu a tendina con l’altra. Non mi aspetterei quindi un aumento o una diminuzione degli errori LASA, ma un cambiamento del loro tipo”.

I farmaci più coinvolti negli errori Lasa

Dai dati raccolti dal Nhs England emergono alcune coppie di farmaci particolarmente coinvolte negli errori LASA, tra cui gabapentin e pregabalin, famotidina e furosemide, rivaroxaban e rosuvastatina, amitriptilina e amlodipina, oltre a edoxaban ed etoricoxib, molte delle quali appartengono a medicinali di impiego frequente nella pratica clinica e territoriale..

Molte delle coppie coinvolte appartengono a farmaci di uso frequente nella pratica clinica e territoriale, aumentando il rischio di intercettare questi errori anche nella routine della farmacia di comunità.

Secondo Scott, il problema può essere amplificato dalla struttura stessa dei menu elettronici: “Se la lista del menu a tendina è troppo lunga, c’è la tendenza a scegliere la prima opzione che sembra corretta. Nel caso della coppia gabapentin/pregabalin, se basta digitare ‘gaba’, il sistema proporrà entrambi i farmaci. Se invece devo digitare almeno cinque lettere, come ‘gabap’, il rischio Lasa si riduce immediatamente”.

Tall man lettering, filtri e alert: le strategie per ridurre il rischio

Tra le strategie utilizzate per ridurre gli errori Lasa compare il “tall-man lettering”, tecnica che evidenzia alcune lettere dei nomi dei farmaci in maiuscolo per differenziarli visivamente.

“Ci sono alcune evidenze che mostrano che il tall man lettering può aiutare, anche se non elimina completamente il rischio - afferma Scott. - La domanda è se si possa implementare questa soluzione anche nei sistemi elettronici per aggiungere un ulteriore livello di sicurezza”.

Un altro fronte riguarda il design dei software prescrittivi. Secondo gli esperti, la sicurezza dipende anche dall’architettura dei sistemi: separare alcuni farmaci nei menu, limitare l’ordine alfabetico automatico, aumentare il numero minimo di caratteri da digitare prima della comparsa dei suggerimenti e integrare alert clinici contestuali potrebbero ridurre il rischio di selezioni errate.

Tra gli strumenti citati compare anche Touchdose, sistema di supporto decisionale sviluppato per associare la prescrizione all’indicazione terapeutica e calcolare automaticamente dosaggio, frequenza e durata della terapia sulla base delle caratteristiche del paziente.

“Poiché il prescrittore deve selezionare anche l’indicazione clinica, questo sistema riduce la probabilità di errori Lasa perché obbliga a verificare la coerenza delle informazioni”, spiega Franklin.

L’intelligenza artificiale tra supporto clinico e nuovi rischi

L’intelligenza artificiale viene indicata come una possibile evoluzione dei sistemi di sicurezza prescrittiva. Secondo Scott, l’integrazione tra ePMA, cartella clinica elettronica e strumenti di natural language processing potrebbe permettere di intercettare incoerenze cliniche prima che raggiungano il paziente.

“Se il sistema sa che il medico sta scrivendo di una infezione toracica ma seleziona penicillamina, può riconoscere che le due cose non sono coerenti e generare un alert intelligente”, osserva.

L’IA potrebbe inoltre facilitare l’analisi degli incident report e dei near miss, cioè gli errori intercettati prima di provocare danni. “Questi dati sono persino più preziosi degli incidenti reali”, spiega Scott. “Nel mio scenario ideale il sistema conosce dove ho cliccato, quale workflow ho seguito e può permettermi di registrare immediatamente il quasi errore”.

Secondo Franklin, anche il nuovo sistema britannico Lfpse, che registra e analizza gli eventi di sicurezza del paziente nelle cure sanitarie potrebbe rendere più semplice analizzare migliaia di segnalazioni oggi archiviate in testo libero. “Si ricevono migliaia di report molto variabili per qualità e dettaglio. L’auspicio è che il nuovo sistema sia più adatto all’analisi tramite IA”.

Accanto alle opportunità emergono però nuovi rischi. In particolare, Scott richiama l’attenzione sugli AI scribes e sulle tecnologie di ambient voice technology (AVT), sistemi che trascrivono automaticamente le conversazioni cliniche.

“Questo introdurrà un’intera nuova categoria di rischi sound-alike - avverte. - Per esempio l’AI scribe potrebbe interpretare penicillin come penicillamine oppure non capire che ‘cipro’ si riferisce a ciprofloxacina”.

“Ogni volta che si introduce una nuova tecnologia emergerà un nuovo meccanismo di errore”, aggiunge Scott. “Non si tratta solo della fallibilità umana ma anche del design dei sistemi e dei meccanismi cognitivi che portano agli errori”.

Il problema della sottosegnalazione

Un ulteriore limite riguarda la sottosegnalazione degli errori. Secondo Franklin solo una minima parte degli errori prescrittivi o di somministrazione arriva effettivamente ai sistemi di incident reporting.

“Sappiamo che solo circa un errore prescrittivo su cento e un errore di somministrazione su mille vengono realmente segnalati”, osserva. “Esiste quindi una enorme sottosegnalazione, non perché i professionisti vogliano nascondere gli errori ma per motivi pratici”.

Tra gli ostacoli vengono indicati il tempo necessario per compilare le segnalazioni, la difficoltà di interrompere il lavoro clinico e la frammentazione dei sistemi di reporting.

“Spesso gli operatori pensano: ‘Lo segnalerò più tardi’, ma poi continuano con l’attività clinica e quella segnalazione non verrà mai fatta”, conclude Scott.

Fonte:

https://pharmaceutical-journal.com/article/feature/are-electronic-prescribing-systems-increasing-the-risk-of-look-alike-sound-alike-medication-errors