Elaboration d’outils d’aide à la gestion de la production robotisée avec Kiro Oncology®

A. Mouradian1, M. Jobard2, M.-L. Brandely-Piat1, R. Batista1,2 1- Unité de Préparations Stériles Ophtalmologiques et Oncologiques, 2- Unité d’Assurance Qualité, Service de Pharmacie clinique, GH Centre Université de Paris, AP-HP, Hôpital Cochin, 27 rue du faubourg St Jacques, 75014 Paris, France

Introduction
Le robot Kiro Oncology® (Grifols, Espagne) assure principalement la préparation des doses standards (DS) de chimiothérapie de notre unité. Il fonctionne par cycle et peut effectuer de 1 à 8 préparations par cycle selon la nature du contenant final et des préparations réalisées. Les principales difficultés rencontrées par les opérateurs pour la gestion de la production avec le robot sont l’élaboration de cycles optimaux, l’évaluation de la durée de préparation automatisée et la gestion des éventuelles alarmes. Or, l’optimisation des cycles et la résolution rapide des problèmes techniques sont directement liées à la productivité du robot*. L’objectif de ce travail est de proposer aux opérateurs des outils d’aide à la gestion de la production avec le robot afin de fluidifier l’activité.

Matériel et Méthode
Une analyse des différentes contraintes inhérentes au robot a été réalisée afin d’identifier les points critiques pour l’élaboration des cycles. Un recueil des données relatives à la production robotisée a été effectué sur 6 mois (nature des cycles de DS produits, durée de préparation automatisée). Les alarmes et les moyens mis en œuvre pour résoudre les problèmes techniques ont également été recueillis entre septembre 2019 et mai 2021.

Résultats
Le nombre maximum de flacons par cycle a été identifié comme la contrainte la plus importante pour l’optimisation des cycles. Ce résultat a conduit à l’élaboration d’un guide avec des cycles de 8 DS notamment pour les molécules nécessitant plus de 2 flacons par préparation (étoposide phosphate ; daratumumab). Un tableau répertoriant le nombre de flacons nécessaire pour chaque DS préparé dans notre unité a également été établi. Au total, 154 cycles ont été analysés. Le temps moyen de préparation automatisée a été déterminé pour 31 DS pour 9 molécules. Il varie de 2 ± 0,3 min pour une poche d’irinotecan (200 à 340 mg) à 8,3 ± 0,4 min pour une poche de rituximab 1 000 mg. Cette analyse a permis d’établir une liste de 12 cycles standards avec le temps moyen nécessaire à la préparation automatisée du cycle. Sur la période analysée, 34 alarmes différentes ont été retrouvées dont 21 avec une occurrence ≥ 5. Un tableau récapitulant la conduite à tenir pour les alarmes les plus fréquentes a été mis en place et affiché à proximité du robot pour faciliter la résolution des problèmes techniques.

Conclusion
En facilitant la construction des cycles et, en apportant une réponse rapide sur la conduite à tenir en cas de problèmes techniques sur le robot, les outils élaborés vont permettre de garantir une productivité constante quelque soit le niveau de formation de l’opérateur. Une évaluation de ces outils sera prochainement réalisée afin d’établir la satisfaction des opérateurs et déterminer l’impact sur la productivité. Une demande a également été faite auprès du fournisseur pour intégrer un outil d’optimisation directement sur le logiciel de pilotage du robot.

* Riestra et al. Robotic chemotherapy compounding : A multicenter productivity approach. J Oncol Pharm Pract. (2021) Feb 11

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