pôle (Trousseau)

Colloque Adelf-Emois / Revue d’Épidémiologie et de Santé Publique 62S (2014) S93–S106 et la distance moyenne entre le lieu d’habitation et le lieu d’hospitalisation a été constituée. Résultats.– Les hospitalisations « potentiellement évitables » en Île-de-France représentent 5,7 % de l’ensemble des séjours (10 % des journées). Trois pathologies représentent plus de 50 % des hospitalisations : les complications du diabète, l’insuffisance cardiaque, l’asthme. Les durées moyennes de séjour sont deux fois plus élevées que pour les autres hospitalisations. Les taux élevés d’hospitalisations « potentiellement évitables » sont observés dans les zones défavorisées (revenus faibles, taux de chômage élevé). L’accessibilité géographique ou la disponibilité des généralistes ne sont pas liées aux taux élevés d’HPE. L’indice d’HPE à âge égal est supérieur de 20 % à la moyenne pour 30 % de la population d’Ile-de-France. Discussion/conclusion.– Le facteur financier semble jouer un grand rôle, peutêtre en raison de l’absence de couverture complémentaire. Ceci peut expliquer le retard à l’accès aux soins pour une population mal couverte et désorientée par un système complexe. La différence de sensibilité aux symptômes, le manque d’information sanitaire font que certaines personnes négligent des signaux précurseurs (comme pour les urgences). En définitif, les taux d’HPE constituent donc un indicateur du retard ou du renoncement aux soins primaires. Des actions de prévention devraient être menées dans les territoires ciblés et cet indicateur devrait figurer dans les tableaux de bord des A)agences régionales de santé (ARS). http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.01.101 P33

Poids des pathologies cardiovasculaires sur la population et les dépenses de santé, selon le Sniiram 2010–2012, France A. Rigault , S. Rivière , J. Drouin , S. Rouve , A. Fagot-Campagne , C. Gissot Caisse nationale d’assurance maladie des travailleurs salariés (CnamTS), Paris, France Introduction.– L’objectif est de décrire les effectifs, taux et dépenses des personnes prises en charge pour pathologies cardiovasculaires à partir des données du régime général de l’Assurance Maladie issues du Sniiram, afin d’alimenter les débats sur les politiques de santé. Méthodes.– Les données concernent les 58 millions de bénéficiaires du régime général de l’Assurance maladie (86 % de la population franc¸aise) de 2010 à 2012. Les pathologies cardiovasculaires ont été identifiées à partir du PMSI en fonction des codes CIM-10 des diagnostics principaux, reliés ou associés de l’année et des diagnostics principaux des séjours des quatre années antérieures, ainsi que des codes CIM-10 des ALD. Un même patient peut être atteint de plusieurs pathologies. Certaines pathologies sont séparées en aiguës et chroniques (aigu primant sur chronique). Sont présentés les effectifs et taux de patients pour le régime général, et les dépenses remboursées extrapolées tous régimes et calées sur les grands agrégats de l’Ondam. Résultats.– En 2011, on dénombre au régime général 3 325 700 personnes prises en charge pour pathologie cardiovasculaire, soit une prévalence de 5,7 % (extrapolation France entière : 6,0 %). L’âge moyen est de 70 ans et 42 % sont des femmes. Les dépenses liées aux pathologies cardiovasculaires s’élèvent à 14,7 milliards D (10 % de la dépense totale). Les effectifs, taux de patients, dépenses sont : infarctus aigu du myocarde 55 400, 0,9 ‰, 0,8 Mds D ; maladie coronaire chronique 1 342 600, 22,9 ‰, 3,7 Mds D ; AVC aigu 95 800, 1,6 ‰, 1,5 Mds D ; séquelles d’AVC 570 900, 9,7 ‰, 2,2 Mds D ; insuffisance cardiaque aiguë 117 700, 2,0 ‰, 1,1 Mds D ; insuffisance cardiaque chronique 408 400, 7,0 ‰, 0,9 Mds D ; artérite des membres inférieurs 463 800, 7,9 ‰, 1,2 Mds D ; troubles du rythme et de la conduction cardiaque 1 016 900, 17,3 ‰, 2,0 Mds D ; maladie valvulaire 285 800, 4,9 ‰, 0,9 Mds D ; embolie pulmonaire aiguë 28 500, 0,5 ‰, 0,2 Mds D ; autres affections cardiovasculaires 183 800, 3,1 ‰, 0,5 Mds D. Discussion/conclusion.– Les pathologies cardiovasculaires constituent le premier poste en termes d’effectifs et de dépenses liées à une pathologie. Les évolutions (à la hausse) entre 2010 et 2012 et les pathologies associées seront présentées. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.01.102

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Utilisation des données d’information médicale pour effectuer un benchmarking des centres de lutte contre le cancer : une perspective internationale M. Saghatchian , F. Thonon Institut Gustave-Roussy, Villejuif, France Introduction.– En Europe, il y a de nombreuses inégalités en termes de mortalité due au cancer qui sont dues à des inégalités d’accès aux soins. L’Organisation Européenne des Instituts de cancérologie (OECI), organisme dont l’objectif est d’améliorer la qualité des soins en cancérologie et de promouvoir la collaboration entre centres de lutte contre le cancer en Europe a créé un programme d’accréditation et labellisation des centres de lutte contre le cancer en Europe. L’objectif de cette étude est d’étudier comment les données d’information médicales, récoltées lors de ce programme, permettent d’effectuer un benchmarking des centres de lutte contre le cancer en Europe. Méthodes.– Nous avons analysé les données récoltées lors de ce programme d’accréditation dans les 10 premiers centres ayant participé au programme. Les données récoltées sont des données quantitatives d’infrastructure (nombre de lits en ambulatoire ou en hospitalisation. . .), d’activité (nombre de séances de radiothérapie. . .), de ressources humaines (nombre de médecins et d’infirmières disponibles par patients. . .) et qualitatives (standards d’organisation, de soin. . .). Nous avons comparé les résultats entre les différents centres. Résultats.– Il y a des différences importantes dans le volume des activités de soin entre les centres. Nous avons noté peu de différences dans les ressources de radiologie, radiothérapie, pathologie diagnostique et chirurgie. Il y a peu de variations dans l’usage des guides de bonnes pratiques cliniques et des réunions de concertation pluridisciplinaires mais nous avons noté de plus importantes variations dans l’usage des chemins cliniques. Les disparités plus importantes dans le nombre et la composition du personnel des soins de support. Les données d’activité et de ressources humaines permettent de distinguer les spécialités de recherche des centres. Discussion/conclusion.– Ce programme offre une bonne première analyse de l’activité de ces centres. Cependant, la principale limite de cette étude est la standardisation des données entre différents centres en Europe. Les prochaines étapes de ce projet sont l’identification des bonnes pratiques des centres de cancérologie par un projet de benchmarking. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.01.103 P35

Gestion de crise et production de l’information médicale dans un service hospitalier. Mise en place d’une démarche d’assurance qualité par une collaboration DIM/service de gynécologie/pôle (Trousseau) A. Serfaty a,b , A. Tran a , M. Mezzadri c , E. Bailly c , A. Méphon c , A. Dequillac c , C. Buhl a , A. Cadalbert a , R. Christol a , H. Loulizi a , D. Lejri a , J. Sroussi d , M. Piketti d , J.-L. Benifal d , J.-M. Jouannic d , D. Mitanchez d , P. Pequignot d a AP–HP, hôpitaux universitaires Est Parisien, département de l’information médicale, Armand-Trousseau-La Roche Guyon, Rothschild, Paris, France b Inserm, U953, UMR S 953, UPMC, unité de recherche épidémiologique en santé périnatale et santé des femmes et des enfants, Paris, France c AP–HP, hôpitaux universitaires Est Parisien, service de gynécologie, Armand-Trousseau-La Roche Guyon, Paris, France d AP–HP, hôpitaux universitaires Est Parisien, pôle périnatalité, Armand-Trousseau-La Roche Guyon, Paris, France Introduction.– Le service de gynécologie de Trousseau a subi de nombreux remaniements suite au départ et à l’arrivée de plusieurs médecins, dont les médecins référents PMSI. Il en a résulté un retard dans la production des données PMSI. De plus, des dossiers patients, des comptes-rendus ne sont pas disponibles. Notre objectif est de décrire le retour d’expérience des actions mises en place pour

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assurer la qualité de la production de l’information médicale dans le service de gynécologie et de gérer la crise. Méthodes.– Unité d’observation : service de gynécologie de Trousseau. Unités d’analyse : séjours du service. La démarche est de décrire le circuit de production de l’information médicale : acteurs, connaissances sur le PMSI, pratiques d’enregistrement et de codage des séjours et de décrire les leviers d’action. Les variables d’étude : suivi de l’exhaustivité des résumés d’unité médicale (RUM) codés avant/après, qualité du codage, accessibilité et qualité de l’information médicale (CRO, CRH, dossier patient). Résultats.– À une semaine de la remontée PMSI, environ 140 résumés d’unité médicale (RUM) ne sont pas codés et de nombreux actes ne sont pas enregistrés. L’analyse du circuit de production permet de constater le besoin de réorganiser la chaîne de production de l’information médicale, avec les acteurs des différents secteurs concernés. A la remontée, 100 % des RUM sont codés, aucun séjour n’est groupé en 90Z et un circuit de veille de la production des CRO, CRH et du codage est mis en place. Discussion/conclusion.– La production de l’information médicale nécessite une action collective impliquant l’ensemble des acteurs et l’élaboration de référentiels de codage. La qualité des données PMSI reste à évaluer par la mise en place d’indicateurs de suivi de la production et des écarts par rapport aux référentiels. Cette démarche de collaboration entre un service hospitalier et une équipe d’information médicale pourrait servir à d’autres services de l’hôpital. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.01.104 P36

Aghate : logiciel open source de gestion des séjours et codage PMSI M. Souprayane a , U. Gouot b , M. Benrejdal b , P. Leca c , R. Flicoteaux a , S. Chevret a a Service de biostatistique et d’information médicale, hôpital Saint-Louis, Paris, France b Direction des systèmes d’information, hôpital Necker, Paris, France c Direction des systèmes d’informartion, hôpital Saint-Louis, Paris, France Introduction.– L’optimisation du taux d’occupation des lits et blocs opératoires fait intervenir de nombreux acteurs. Le paradigme actuel consiste en l’attribution du rôle de programmation à des professionnels dédiés, par exemple sous forme de cellule de régulation. Cette activité nécessite de nombreux échanges d’informations médicales, souvent riches, entre les professionnels en charge de la régulation et les équipes soignantes. Nous avons conc¸u un outil informatique de gestion des lits permettant outre les fonctions de planification un recueil standardisé de l’information médicale visant à optimiser la programmation et le codage PMSI des séjours. Méthodes.– Logiciel open source apache/php/mysql. Outil de gestion de formulaires intégrant une fonction d’aide à la saisie associé à un transcodage CIM10. Intégration de la fonction groupage pour le calcul des durées d’hospitalisation prévisionnelles. Résultats.– Nous avons conc¸u une application intranet intégrée au système d’information hospitalier existant permettant : – la programmation des hospitalisations ; – un mode de recueil des informations échangées entre programmateurs et équipes de soins permettant un transcodage CIM 10 ; – l’utilisation des données recueillies pour la prédiction des durées d’hospitalisation avec la fonction groupage et le codage PMSI des séjours. Discussion/conclusion.– Standardiser les échanges d’information des acteurs hospitaliers peut permettre un partage d’informations utiles à différentes fonctions dont le codage PMSI http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.01.105 P37

Suivi des indicateurs d’activité par carte CUSUM : étude de faisabilité dans un CHU D. Stalin a , R. Boulkedid b , A. Pellerin a , B. Deforge c , C. Decouty c , P. Troude a a Service de santé publique et économie de la santé, hôpital Lariboisière, AP–HP, Paris, France

b

UEC, hôpital Robert-Debré, AP–HP, Paris, France Direction des finances et de la recherche, GH Saint-Louis–Lariboisière–Fernand-Widal, AP–HP, Paris, France c

Introduction.– L’activité des services hospitaliers est suivie à l’aide d’indicateurs. Cependant, la détection de faibles déviations persistantes est difficile, retardant l’alerte des services et la mise en place d’actions correctives. La carte de contrôle CUSUM (Cumulative Sum) pourrait pallier à ce problème. Notre objectif était de tester la faisabilité du suivi par CUSUM de trois indicateurs : l’index de performance (IP-DMS), le tarif moyen du cas traité (TMCT) et le taux d’occupation officiel (TOO). Méthodes.– Le CUSUM est une représentation graphique des écarts cumulés par rapport à une valeur cible. Une analyse rétrospective a été réalisée sur l’année 2012 dans trois services et un pôle. Les données ont été extraites de l’entrepôt de données partagées de l’AP–HP. Les paramètres de la carte CUSUM (valeurs cibles, limites de contrôle) ont été calculés à partir des données pour la période 2009–2011. Résultats.– Une carte CUSUM unilatérale est utilisée pour le TMCT et l’IPDMS. Elle permet de détecter une diminution du TMCT par rapport à la valeur cible (moyenne année précédente) et une augmentation de l’IP-DMS par rapport à la valeur cible 1. Le suivi du TOO est réalisé en bilatéral autour d’une valeur cible 90 %. Le CUSUM signalait des alarmes occasionnelles pour au moins un indicateur dans chacune des structures en 2012. Le TOO était l’indicateur avec le plus grand nombre d’alertes (jusqu’à 6 par structure) comparativement au TMCT (1 sur l’ensemble des structures) et à l’IP-DMS (5). Discussion/conclusion.– La fréquence des alertes pour le TOO s’explique par la non prise en compte de certaines fermetures de lits. Aussi, l’utilisation du taux d’occupation corrigé éviterait ce phénomène. Pour le TMCT et l’IP-DMS, les cartes CUSUM montrent de bonnes performances dans la détection de déviations. Une validation prospective reste à réaliser avant son déploiement sur l’ensemble du groupe hospitalier. Elle faciliterait l’analyse de l’activité par visualisation graphique et automatisation des alarmes. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2014.01.106 P38

Évaluation des actions d’amélioration du codage par un modèle loglinéaire N. Taright Assistance publique–Hôpitaux de Paris, Paris, France Introduction.– Les mesures de la qualité du codage utilisant une source autre que la relecture du dossier du patient posent des problèmes d’interprétation. On identifie quatre effets susceptibles d’agir sur les paramètres mesurant la valorisation des séjours : l’effet classification soit des modifications intrinsèques de la classification (algorithme de groupage et règles de codage), l’effet tarif (variation des tarifs par GHM), l’effet case-mix (modification du recrutement des patients) et l’effet propre de la qualité du codage (actions engagées sur le codage). Méthodes.– Les effets classification et tarif sont éliminés en utilisant les données de l’année n–1 groupées et valorisées avec les référentiels de l’année n. Puis, nous construisons une matrice à deux entrées : niveau de sévérité et groupe d’activité (GA) pour chaque période étudiée. Les cellules contiennent les effectifs observés. L’ordre des niveaux est évident. Les GA sont ordonnés selon leurs PMCT sur l’hypothèse d’une distribution uniforme entre niveaux. On estime les paramètres d’un modèle log-linéaire avec variables ordinales, en particulier ceux identifiant l’effet case-mix (déplacement au sein des GA) et l’effet codage (déplacement au sein des niveaux). Résultats.– Un exemple d’application de la méthode est montré en neurochirurgie sur un site hospitalier. Le PMCT a augmenté de +400 D entre 2012 et 2013. Nous observons un déplacement significatif du nombre de séjours vers les niveaux de sévérité les plus élevés mais aussi un changement du case-mix (déplacement du groupe d’activité des stimulateurs vers celui de la chirurgie du SNC hors traumatismes). Un autre exemple porte sur la professionnalisation du codage en cardiologie. L’augmentation du PMCT, due à l’accroissement du nombre de séjours de niveau de sévérité élevé, a été validée par un audit de dossiers.