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Le peer review en téléradiologie pour une assurance qualité des comptes rendus

MARDI 08 SEPTEMBRE 2020 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Le Groupe CTM a intégré, depuis deux ans, un processus de peer review pour les examens d’imagerie en coupe qu’il prend en charge. Nous avons rencontré le Dr Mathieu Schertz, radiologue CTM, qui évoque les apports qualitatifs de ce système, les procédures mises en place en cas de discordance, ainsi que l’opportunité pédagogique qu’il représente pour les radiologues.

CTM

Le Dr Mathieu Schertz est un radiologue indépendant remplaçant à Strasbourg. Il exerce entre autres en téléradiologie, au sein du Groupe CTM depuis deux ans.

Une fonctionnalité de peer review intégrée au RIS CTM

La communauté des radiologues CTM regroupe aujourd’hui 85 praticiens, qui assurent la prise en charge des patients accueillis dans des services d’images médicales issues de modalités d’imagerie conventionnelles ou en coupe. « Nous gérons actuellement quelques 500 000 examens par an, dont 155 000 scanners et IRM, et intervenons dans plus de cent établissements de Santé, précise le Dr Schertz. Nous évoluons au sein d’une organisation bien rôdée qui a mis en place des outils de management de la qualité afin de sécuriser les comptes rendus produits. »

CTM a initié dans ce cadre, en 2018, une expérience de peer review. Il s’agit d’un système de relecture confraternelle des examens et comptes rendus déjà réalisés par les radiologues CTM, à la recherche d’éventuelles discordances. Ce type d’activité est très répandu aux États-Unis, où il est d’ailleurs obligatoire. « CTM a mis en place une fonctionnalité, intégrée à notre RIS, depuis laquelle nous réalisons une seconde interprétation d’un examen parmi les scanners et les IRM, choisi au hasard, ajoute-t-il. Ce peer review est réalisé sur la base du volontariat, les radiologues ayant la liberté de le faire lorsqu’ils en ont le temps. Je dois dire que cette pratique n’est pas chronophage, l’intégration de la plateforme dans le RIS permettant de garder de la fluidité dans notre pratique. »

Une relecture intervenant dans les 24 heures pour rattraper d’éventuelles erreurs

Les radiologues de CTM ont, depuis 2018, lancé une étude afin d’évaluer la pertinence et l’efficience de ce modèle. Ils ont constaté que, durant la première année, quelques 2% des examens en coupe réalisés avaient été relus par 60 des 85 radiologues CTM.
« C’est un résultat encourageant, d’autant que ce taux était en augmentation en 2019, poursuit le Dr Schertz. Ce système est en outre très efficace, puisque les revues d’examens se font obligatoirement dans les 24 heures après le premier compte rendu. Cela permet de rattraper les éventuelles erreurs rapidement. »

Une opportunité pédagogique pour les radiologues

Lorsqu’une relecture n’est pas concordante avec le premier diagnostic, un outil d’alerte automatique implémenté dans le système permet, d’une part, de prévenir par mail le radiologue qui a fait ce diagnostic et, d’autre part, de faire interagir le département qualité de CTM afin qu’une troisième lecture soit réalisée et qu’un contact soit pris avec le clinicien pour une adaptation de la prise en charge du patient. « Notre solution de peer review classe les éventuelles discordances selon la classification RAD-PEER, soit mineure, soit majeure avec ou sans conséquences cliniques. L’ensemble du processus est plébiscité à 85% par les radiologues qui assurent le peer review, conclut le Dr Schertz. Il leur donne notamment une opportunité pédagogique intéressante, autant pour le praticien contrôlé que pour celui qui réalise la relecture. J’ai dernièrement eu l’occasion de le présenter lors de l’European Congress of Radiology (ECR) 2020 et cela a suscité des retours intéressés de la part des internautes – le congrès était virtuel cette année. »

Déjà très au point en termes d’efficience, le peer review devrait, à terme, connaître quelques évolutions, comme par exemple une sélection des examens selon les spécialités des radiologues relecteurs, ou, à plus long terme, l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle.

Propos recueillis par Bruno Benque


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