Synthèse des réponses
- 1. Leur différenciation repose sur leur nature, leur impact et leur gravité.
- 2. La réglementation permet la distinction entre EI et EIG.
- 3. Les classer se fait en fonction de leur criticité (fréquence et gravité).
Commentaires
Les événements indésirables (EI) en santé sont caractérisés par leur caractère inattendu. L’article R1413-67 du Code de la santé publique définit les événements indésirables graves (EIG) associés aux soins par l’atteinte aux patients ou aux résidents, les circonstances de survenue (investigation, traitement, acte médical, action de prévention), et la gravité (décès, pronostic vital, probabilité de déficit fonctionnel permanent). Tous les autres événements sont considérés comme des EI. Cette distinction des événements, en dehors de ceux relevant d’une vigilance réglementée, conditionne le signalement des EIG aux agences régionales de santé (ARS). Cependant, pour les médecins engagés dans le dispositif d’accréditation, il n’est pas fait de distinction entre les différents types d’EI à déclarer [1]. En dehors des EI concernant les patients ou les résidents, d’autres domaines sont exposés : les professionnels, l’organisation, les éléments techniques, les ressources financières [2]. Tous les recenser est une charge de travail considérable et des choix stratégiques doivent guider l’organisation de leur signalement et de leur traitement [3]. Le choix du périmètre à traiter est donc essentiel à un compromis entre charge de travail et niveau de sécurité [2]. Ce choix appartient à l’équipe de direction et à la structure de gestion des risques, responsables de la stratégie, de la définition des priorités et du traitement des EI, incluant leur signalement aux autorités de santé (ARS et agences en charge des vigilances réglementées). Pour les autres professionnels, en particulier les soignants, la déclaration doit être la plus simple possible, sans les obliger à distinguer entre EI et EIG. Il appartient à la structure de gestion des risques de qualifier l’événement signalé en EI ou EIG [4], faute de quoi cette
qualification dépendra des catégories professionnelles concernées [5]. Les personnels infirmiers ont conscience que la possibilité d’EI ou d’EIG est inhérente à tout acte de soin, contrairement aux médecins qui la considèrent souvent comme une faute. Cette différence de perception est potentiellement cause de conflit, voire prétexte à une relation de pouvoir. Pour éviter ces écueils, la classification appartient à la structure de gestion des risques en fonction des choix et des impératifs de la direction. Cela s’inscrit dans le cadre de la politique d’amélioration de la qualité et de la sécurité des soins. Elle est évaluée au cours de la certification de l’établissement de santé (critère 3.1-01). La classification peut être fastidieuse si elle n’est pas automatisée. Pour cela, il est utile de choisir un logiciel de gestion des risques paramétrable par l’établissement lui-même, sur les indications résultant de la politique élaborée. Néanmoins, il arrive que des événements puissent nécessiter un classement manuel, en particulier quand ils concernent à la fois un patient, un soignant, un produit de santé ou un dispositif informatique. L’intégration d’une intelligence artificielle au logiciel contribuera à leur classification, moyennant une définition des synonymes [6].
Références
1- Haute Autorité de santé (HAS). Comment et pourquoi déclarer un EIAS ? Synthèse destinée aux médecins et équipes accréditées. Saint-Denis: HAS; 2026. 4 p. Accessible à : https://www.has-sante.fr/upload/docs/application/pdf/2024-04/la_declaration_dun_eias_pour_en_savoir_plus.pdf (Consulté le 28-08-2026).
2- Desroches A, Gatecel C. L’analyse préliminaire des risques : un outil adapté aux établissements de soins. Risques & Qualité. 2006;3(3):141-150.
3- Sfez M. Cartographie des risques : un état des lieux. Risques & Qualité. 2012;9(3):152-156.
4- Laurent M. Le signalement des événements indésirables : intentions, méthodes et résultats. In: Qualité et sécurité des soins : une approche alternative. Lyon: Health and Co; 2024. p. 129-160.
5- Tresfon J, van Winsen R, Brunsveld-Reinders AH, et al. Hospital ward incidents through the eyes of nurses–A thick description on the appeal and deadlock of incident reporting systems. Saf Sci. 2025;184:106728. Doi: 10.1016/j.ssci.2024.106728.
6- Mertes PM, Morgand C, Barach P, et al. Validation of a natural language processing algorithm using national reporting data to improve identification of anesthesia-related ADVerse evENTs: the “ADVENTURE” study. Anaesth Crit Care Pain Med. 2024;43(4):101390. Doi: 10.1016/j.accpm.2024.101390.