Les erreurs de prescriptions liées aux logiciels sont fréquentes et peuvent avoir des conséquences délétères pour les patients. Elles peuvent être détectées par les pharmaciens lors de l’analyse des prescriptions et conduire à une intervention pharmaceutique. En France, quelques études monocentriques ont analysé les interventions pharmaceutiques liées à la prescription informatique. Cependant leurs méthodologies respectives empêchent toute comparaison entre les logiciels pour identifier les plus sûrs et écarter les plus dangereux. Une erreur de prescription liée à un logiciel se caractérise par ses causes, ses conséquences et son mécanisme de survenue. Des chercheurs américains ont développé et validé un outil permettant de coder ces trois caractéristiques. Les objectifs de cet article consistent à présenter cet outil, en proposer une adaptation française et décrire les perspectives qu’il offre pour étudier et comprendre les erreurs de prescription liées à l’informatisation de la prescription à partir des données saisies dans Act-IP©. L’adaptation a été conduite à partir d’interventions pharmaceutiques liées à la prescription informatique (IPPI) extraites de l’observatoire Act-IP© de la Société Française de Pharmacie Clinique. Des exemples illustrent chaque item de la codification. La large diffusion de cet outil accompagnée d’une formation devrait favoriser des travaux de recherche. Notamment, une étude multicentrique, incluant l’ensemble des logiciels utilisés dans les établissements participants, pourrait être menée afin de mettre en évidence les logiciels qui assurent les meilleures garanties de sécurité pour les patients et les professionnels de santé.

Prescribing errors related to computerized physician order entry are current and may have serious consequences for patients. They can be detected by pharmacists during prescriptions analysis and lead to pharmacist's interventions. In France, few monocentric studies have studied Pharmacist Interventions triggered by prescribing errors identified as System-Related Errors (PISREs) in French hospitals. However, their respective analysis method prevent any comparison between computerized physician order entry systems in order to identify the safest and rule out the most dangerous. A computerized physician prescribing error related to the software is characterized by its causes, consequences and mechanism of occurrence. US researchers have developed and validated a tool to classify and illustrate these three characteristics. The objectives of this article are to present this tool, to propose a French adaptation and to describe the perspectives analyze and understand prescription errors related to computerized physician order entry based on data of Act-IP©. The adaptation was performed using PISREs extracted from the Act-IP© observatory of the French Society of Clinical Pharmacy. Each item of the codification is illustrated with an example of PI. We are considering a training plan in order to allow wide use of this tool. Once adopted this tool, the next step will be to organize a prospective multicenter study including as many computerized prescription order entry systems as possible. The aim of this study will be identifying the safest systems. Consequently, it will then be possible to have arguments to qualify the most dangerous and thus propose their withdrawal from the market.