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patterns-de-scd-soins

Modèles de développement de Systèmes d'Aide à la Décision Clinique (SCD). Vérification des interactions médicamenteuses, validation des doses, scores cliniques (NEWS2, qSOFA), classification de la sévérité des alertes et intégration dans les flux de travail du DME. À utiliser lors de la construction d'une aide à la décision clinique — vérifications d'interactions médicamenteuses, validation des doses, scores cliniques ou sévérité des alertes.

Qu'est-ce que patterns-de-scd-soins ?

Ce pack de compétences fournit des modèles de développement pour les Systèmes d'Aide à la Décision Clinique (SCD) qui s'intègrent dans les flux de travail du Dossier Médical Électronique (DME). Il est conçu pour être une bibliothèque de fonctions pures sans effet secondaire, garantissant ainsi une testabilité complète et une sécurité critique pour les patients, avec une tolérance zéro pour les faux négatifs. La compétence prend en charge les vérifications d'interactions médicamenteuses (avec un modèle de données bidirectionnel), la validation des doses (prenant en compte le poids, l'âge et la fonction rénale), et le calcul du score clinique NEWS2. Elle inclut également une classification de la sévérité des alertes (critique, majeure, mineure) avec des comportements UI spécifiques, comme le blocage des actions pour les alertes critiques. Développée pour être intégrée dans des environnements TypeScript/JavaScript, elle s'applique à tout contexte de développement de SCD, que ce soit pour des systèmes de prescription assistée par ordinateur, des systèmes de surveillance des patients ou des portails de résultats de laboratoire.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/healthcare-cdss-patterns

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Documentation

Modèles de développement SCD pour les soins de santé

Modèles pour la construction de Systèmes d'Aide à la Décision Clinique qui s'intègrent dans les flux de travail du DME. Les modules SCD sont critiques pour la sécurité des patients — tolérance zéro pour les faux négatifs.

Quand l'utiliser

  • Mettre en œuvre la vérification des interactions médicamenteuses
  • Construire des moteurs de validation des doses
  • Mettre en œuvre des systèmes de scores cliniques (NEWS2, qSOFA, APACHE, GCS)
  • Concevoir des systèmes d'alerte pour les valeurs cliniques anormales
  • Construire une saisie d'ordonnance médicamenteuse avec des contrôles de sécurité
  • Intégrer l'interprétation des résultats de laboratoire avec le contexte clinique

Comment ça fonctionne

Le moteur SCD est une bibliothèque de fonctions pures sans effet secondaire. Entrez des données cliniques, obtenez des alertes. Cela le rend entièrement testable.

Trois modules principaux :

  1. checkInteractions(nouveauMedicament, medicamentsActuels, allergies) — Vérifie un nouveau médicament par rapport aux médicaments actuels et aux allergies connues. Retourne un InteractionAlert[] trié par sévérité. Utilise le modèle de données DrugInteractionPair.
  2. validateDose(medicament, dose, voie, poids, age, fonctionRenale) — Valide une dose prescrite par rapport aux règles basées sur le poids, l'âge et la fonction rénale. Retourne un DoseValidationResult.
  3. calculateNEWS2(signesVItaux) — National Early Warning Score 2 à partir de NEWS2Input. Retourne NEWS2Result avec le score total, le niveau de risque et les recommandations d'escalade.
UI du DME
  ↓ (l'utilisateur saisit les données)
Moteur SCD (fonctions pures, pas d'effets secondaires)
  ├── Vérificateur d'interactions médicamenteuses
  ├── Validateur de dose
  ├── Scores cliniques (NEWS2, qSOFA, etc.)
  └── Classificateur d'alertes
  ↓ (retourne les alertes)
UI du DME (affiche les alertes en ligne, bloque si critique)

Vérification des interactions médicamenteuses

interface DrugInteractionPair {
  drugA: string;           // nom générique
  drugB: string;           // nom générique
  severity: 'critical' | 'major' | 'minor';
  mechanism: string;
  clinicalEffect: string;
  recommendation: string;
}

function checkInteractions(
  newDrug: string,
  currentMedications: string[],
  allergyList: string[]
): InteractionAlert[] {
  if (!newDrug) return [];
  const alerts: InteractionAlert[] = [];
  for (const current of currentMedications) {
    const interaction = findInteraction(newDrug, current);
    if (interaction) {
      alerts.push({ severity: interaction.severity, pair: [newDrug, current],
        message: interaction.clinicalEffect, recommendation: interaction.recommendation });
    }
  }
  for (const allergy of allergyList) {
    if (isCrossReactive(newDrug, allergy)) {
      alerts.push({ severity: 'critical', pair: [newDrug, allergy],
        message: `Réactivité croisée avec une allergie documentée : ${allergy}`,
        recommendation: 'Ne pas prescrire sans consultation d\'allergologie' });
    }
  }
  return alerts.sort((a, b) => severityOrder(a.severity) - severityOrder(b.severity));
}

Les paires d'interactions doivent être bidirectionnelles : si le Médicament A interagit avec le Médicament B, alors le Médicament B interagit avec le Médicament A.

Validation des doses

interface DoseValidationResult {
  valid: boolean;
  message: string;
  suggestedRange: { min: number; max: number; unit: string } | null;
  factors: string[];
}

function validateDose(
  drug: string,
  dose: number,
  route: 'oral' | 'iv' | 'im' | 'sc' | 'topical',
  patientWeight?: number,
  patientAge?: number,
  renalFunction?: number
): DoseValidationResult {
  const rules = getDoseRules(drug, route);
  if (!rules) return { valid: true, message: 'Aucune règle de validation disponible', suggestedRange: null, factors: [] };
  const factors: string[] = [];

  // SÉCURITÉ : si les règles nécessitent le poids mais que le poids manque, BLOQUER (ne pas laisser passer)
  if (rules.weightBased) {
    if (!patientWeight || patientWeight <= 0) {
      return { valid: false, message: `Poids requis pour ${drug} (médicament en mg/kg)`,
        suggestedRange: null, factors: ['weight_missing'] };
    }
    factors.push('weight');
    const maxDose = rules.maxPerKg * patientWeight;
    if (dose > maxDose) {
      return { valid: false, message: `La dose dépasse le maximum pour ${patientWeight}kg`,
        suggestedRange: { min: rules.minPerKg * patientWeight, max: maxDose, unit: rules.unit }, factors };
    }
  }

  // Ajustement en fonction de l'âge (lorsque les règles définissent des tranches d'âge et que l'âge est fourni)
  if (rules.ageAdjusted && patientAge !== undefined) {
    factors.push('age');
    const ageMax = rules.getAgeAdjustedMax(patientAge);
    if (dose > ageMax) {
      return { valid: false, message: `Dépasse le maximum ajusté à l'âge pour ${patientAge} ans`,
        suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: ageMax, unit: rules.unit }, factors };
    }
  }

  // Ajustement rénal (lorsque les règles définissent des tranches de DFGe et que le DFGe est fourni)
  if (rules.renalAdjusted && renalFunction !== undefined) {
    factors.push('renal');
    const renalMax = rules.getRenalAdjustedMax(renalFunction);
    if (dose > renalMax) {
      return { valid: false, message: `Dépasse le maximum ajusté rénalement pour un DFGe de ${renalFunction}`,
        suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: renalMax, unit: rules.unit }, factors };
    }
  }

  // Maximum absolu
  if (dose > rules.absoluteMax) {
    return { valid: false, message: `Dépasse le maximum absolu ${rules.absoluteMax}${rules.unit}`,
      suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: rules.absoluteMax, unit: rules.unit },
      factors: [...factors, 'absolute_max'] };
  }
  return { valid: true, message: 'Dans les limites',
    suggestedRange: { min: rules.typicalMin, max: rules.typicalMax, unit: rules.unit }, factors };
}

Score clinique : NEWS2

interface NEWS2Input {
  respiratoryRate: number; oxygenSaturation: number; supplementalOxygen: boolean;
  temperature: number; systolicBP: number; heartRate: number;
  consciousness: 'alert' | 'voice' | 'pain' | 'unresponsive';
}
interface NEWS2Result {
  total: number;           // 0-20
  risk: 'low' | 'low-medium' | 'medium' | 'high';
  components: Record<string, number>;
  escalation: string;
}

Les tableaux de scores doivent correspondre exactement aux spécifications du Royal College of Physicians.

Sévérité des alertes et comportement UI

SévéritéComportement UIAction clinique requise
CritiqueBloquer l'action. Modale non désactivable. Rouge.Doit documenter la raison du dépassement pour continuer
MajeureBannière d'avertissement en ligne. Orange.Doit accuser réception avant de continuer
MineureNote d'information en ligne. Jaune.Information uniquement, aucune action requise

Les alertes critiques ne doivent JAMAIS être automatiquement ignorées ou implémentées sous forme de notifications toast. Les raisons du dépassement doivent être stockées dans la piste d'audit.

Tester le SCD (Tolérance zéro pour les faux négatifs)

describe('SCD — Sécurité des patients', () => {
  INTERACTION_PAIRS.forEach(({ drugA, drugB, severity }) => {
    it(`détecte ${drugA} + ${drugB} (${severity})`, () => {
      const alerts = checkInteractions(drugA, [drugB], []);
      expect(alerts.length).toBeGreaterThan(0);
      expect(alerts[0].severity).toBe(severity);
    });
    it(`détecte ${drugB} + ${drugA} (inverse)`, () => {
      const alerts = checkInteractions(drugB, [drugA], []);
      expect(alerts.length).toBeGreaterThan(0);
    });
  });
  it('bloque le médicament en mg/kg quand le poids manque', () => {
    const result = validateDose('gentamicin', 300, 'iv');
    expect(result.valid).toBe(false);
    expect(result.factors).toContain('weight_missing');
  });
  it('gère les données de médicament mal formées avec élégance', () => {
    expect(() => checkInteractions('', [], [])).not.toThrow();
  });
});

Critère de réussite : 100%. Une seule interaction manquée est un événement de sécurité pour le patient.

Anti-patrons

  • Rendre les vérifications SCD facultatives ou contournables sans raison documentée
  • Implémenter des vérifications d'interactions sous forme de notifications toast
  • Utiliser des types any pour les données de médicaments ou cliniques
  • Coder en dur les paires d'interactions au lieu d'utiliser une structure de données maintenable
  • Attraper silencieusement les erreurs dans le moteur SCD (doit signaler les échecs bruyamment)
  • Ignorer la validation basée sur le poids lorsque le poids n'est pas disponible (doit bloquer, ne pas laisser passer)

Exemples

Exemple 1 : Vérification d'interaction médicamenteuse

const alerts = checkInteractions('warfarin', ['aspirin', 'metformin'], ['penicillin']);
// [{ severity: 'critical', pair: ['warfarin', 'aspirin'],
//    message: 'Risque accru de saignement', recommendation: 'Éviter la combinaison' }]

Exemple 2 : Validation de dose

const ok = validateDose('paracetamol', 1000, 'oral', 70, 45);
// { valid: true, suggestedRange: { min: 500, max: 4000, unit: 'mg' } }

const bad = validateDose('paracetamol', 5000, 'oral', 70, 45);
// { valid: false, message: 'Dépasse le maximum absolu 4000mg' }

const noWeight = validateDose('gentamicin', 300, 'iv');
// { valid: false, factors: ['weight_missing'] }

Exemple 3 : Score NEWS2

const result = calculateNEWS2({
  respiratoryRate: 24, oxygenSaturation: 93, supplementalOxygen: true,
  temperature: 38.5, systolicBP: 100, heartRate: 110, consciousness: 'voice'
});
// { total: 13, risk: 'high', escalation: 'Révision clinique urgente. Envisager une USI.' }

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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