Objectifs. - Améliorer les prescriptions AB dans un établissement de santé spécialisé en gériatrie par la diffusion des recommandations de bonne pratique.

Contexte historique. - Étude des utilisations de l'outil informatique : détection des effets indésirables et des inadéquations dans les prescriptions d'AB ; diffusion des bactéries probables et de leurs sensibilités aux AB suivant le site infecté ; création d'algorithmes décisionnels aboutissant au concept d'antibiothérapie suggérée.

Méthode. - Rappel des conférences de consensus : rédaction de protocoles locaux d'antibiothérapie en utilisant si possible les moyens informatiques. Description des techniques utilisées à l'hôpital de Salt Lake City (États-Unis) et Tübingen (Allemagne). Avec l'aide d'un expert infectiologue, conception d'une base de données rapportant les situations cliniques type dans les infections pulmonaires et urinaires : après saisie des déterminants cliniques, proposition à l'écran d'un traitement AB suggéré; adaptation de ce traitement aux spécificités du patient. Suivi durant cinq années des sommes des Doses individuelles journalières ; surveillance de l'évolution des sensibilités des bactéries urinaires.

Résultats. - Diminution globale de la consommation des AB ; diminution des molécules à distribution contrôlée. Suivi de l'évolution des sensibilités aux AB de E. coli et adaptation des AB suggérés à cette évolution.

Discussion. - L'effet réducteur imposé par la saisie des déterminants cliniques, est justifié par la nécessité de hiérarchiser les traitements AB en raison des inconnues liées aux résistances bactériennes et du « tonnage » de l'ensemble des prescriptions.

Conclusion. - L'outil informatique permet d'attirer l'attention du prescripteur sur les bonnes pratiques en antibiothérapie. L'adhésion des praticiens au système d'aide à la décision est confortée par leur participation directe à la conception de ce système.

Objectives. - Improve antibiotic therapies in a geriatrics hospital by enhancing guidelines impact.

Historical background. - Study of the uses of the data-processing tool: detection of adverse drug events and inappropriate therapies; diffusion of the probable bacteria and their sensitivities to antibiotics following the infected site; creating decisional algorithms leading to suggested antibiotic therapy concept.

Method. - Referring to the conferences of consensus: drafting of local protocols of antibiotic therapies by using data processing if possible. Description of computer-systems implemented in Salt Lake City (USA) and Tübingen (Germany). With the assistance of an expert infectiologist, design of a database containing clinical details of the different situations in the pulmonary and urinary infections: once the clinical data are entered, a suggested antibiotic therapy appears on the screen, followed by a suggested prescription adapted to patient's specifications. During five years, survey of Defined Daily Dose per 1000 occupied bed-days; survey of sensitivities to antibiotics of urinary tract bacteria.

Results. - Decrease of overall antibiotic consumption; decrease of broad-spectrum agents; modifications of E. coli sensitivities lead to variations of suggested antibiotic therapy.

Discussion. - Seizure of the clinical determinants imposes a reducing effect; but it is necessary to apply to antibiotic therapies a hierarchicalbasis on account of bacterial resistances process and on account of “tonnage” of antibiotic prescriptions.

Conclusion. - Computer-assisted decision in antibiotic therapy can draw prescribers' attention to guidelines. The adhesion of the physicians to the computerized decision-making system is consolidated by their direct participation in the design of this system.