B1 – Qualités des pratiques et des soins I





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Introduction : Dans le cadre du financement des établissements de santé par la tarification à l’activité, la comparaison, GHM par GHM, des DMS d’un établissement par rapport à une base nationale, et synthétisée par l’indice de performance de la DMS (IP-DMS) est un indicateur de son efficience économique. Le but de notre étude était de comparer les IP-DMS 2011 des CHU de Strasbourg, Nancy et Dijon et du CHR de Metz-Thionville à différents niveaux de regroupement des GHM.

Méthodes : A partir des case-mix (éventail des cas) en GHM diffusés sur le site internet de l’Agence Technique de l’Information sur l’Hospitalisation, nous avons calculé les IP-DMS de ces 4 établissements par rapport à la base nationale des CHU/R. Les comparaisons ont été réalisées au niveau des activités de soins (M, C et O), des sous domaines d’activités (SDA) et des racines de GHM et GHM.

Résultats : Les IP-DMS globaux (total MCO) 2011 étaient de : 10,4% au CHU de Strasbourg, 7,2% au CHU de Nancy, 3,2% au CHR de Metz-Thionville et 1,9% au CHU de Dijon. Ceci indiquait une meilleure efficience économique potentielle pour le CHU de Dijon. D’autre part, nous avons déterminé les forces et faiblesses de ces établissements, en terme de performance de la DMS, au niveau des SDA et des racines de GHM. Nous avons constaté d’importantes variations inter-établissements des DMS des racines de GHM et GHM.

Discussion/conclusion : Les causes potentielles des élévations des IP-DMS sont nombreuses. Il faut en premier lieu penser à un sous codage. Les autres causes possibles étant : une hétérogénéité clinique importante de certains GHM, un problème d’organisation interne, une pratique médicale atypique, un déficit des lits d’aval. Dans tous les cas, les élévations des DMS sont un signal de mauvaise efficience économique potentielle.
Mots-clés : PMSI, DMS, GHM
G-1-5 Proposition d’une méthode automatisée calculant la valeur moyenne d’un diagnostic associé significatif.

Grégoire FICHEUR (EA2694, Université Lille Nord de France ; France)

Matthieu GENTY (SARL CEFIMIS)

Emmanuel CHAZARD (UDSL EA 2694 ; Université Lille Nord de France, Lille)

Caroline FLAMENT (DIM du Groupe Hospitalier de l'Institut Catholique de Lille, Lille)

Régis BEUSCART (UDSL EA 2694 ; Université Lille Nord de France, Lille)
Introduction : L’effort réalisé pour améliorer le recueil de l’information médicale se concentre le plus souvent sur certains types de complications ou morbidités pouvant être ajoutées en diagnostics associé significatif (DAS). Il est néanmoins difficile de quantifier l’intérêt médico-économique du codage d’un diagnostic. L’objectif de ce travail est de proposer une méthode permettant d’affecter un prix à chaque code diagnostique mis en DAS.

Méthodes : Les résumés d’unité médicale (RUM) d’un centre hospitalier comprenant 73 000 séjours (hors séances) du 1er mars 2011 au 31 juillet 2012 font l’objet d’un groupage et d’une tarification lors d’une première étape. Ensuite, chacun des DAS présents est retiré de façon systématique du fichier de RUM qui est alors regroupé. La valeur moyenne par séjour de chaque DAS est obtenue en comparant le tarif moyen obtenu avant et après retrait du code, il s'agit donc d'une différence moyenne de tarifs. La fréquence de chaque DAS et son impact global sur le chiffre d'affaire (CA) de l'établissement sont calculés.

Résultats : Les DAS ayant l’impact global le plus important sur le CA sont présentés : (il est précisé pour chacun la valeur moyenne du DAS) :

1. La malnutrition (699€, 403€ et 666€ pour E440, E441 et E43)

2. La carence en vitamine D (310€ pour E559)

3. La pneumopathie d'inhalation (1951€ pour J960)

4. L'ulcère de décubitus stade 3 (1562€ pour L892)

5. La rétention d'urine (230€ pour R33)

Discussion/conclusion : Cette analyse permet d’évaluer le gain moyen réalisé par la prise en compte de certains DAS au niveau du séjour. L’information semble plus fine que le seul niveau de complication ou morbidité associées car elle tient également compte des DAS modifiant la racine de GHM, des exclusions ainsi que de la fréquence du DAS. Ces résultats produits à titre indicatif n'ont pas vocation à favoriser le codage d'un diagnostic. Cette étude est actuellement généralisée pour l’ensemble de la base nationale des RSA. Les résultats détaillés sont téléchargeables librement sur la page http://valodiag.chazard.org .
Mots-clés : Diagnostic associé significatif ; Contrôle qualité
G-1-6 Evolution du codage des CMA et de leurs effets pendant 10 ans dans les bases PMSI françaises. Impact de la T2A et des modifications de groupage

Alain Patris (Agence Technique de l'Information sur l'Hospitalisation)

Philippe De Mey (ATIH)
Introduction : Depuis 2009 (GHM-V11), les GHM possèdent presque systématiquement 4 niveaux de sévérité. Les effectifs avec niveau>1 ne cessent d’augmenter ; évolution qui peut être due à une amélioration de l’exhaustivité du codage ou à une extension de leur usage. Cet article décrit l’évolution quantitative du codage des diagnostics associés (DA), depuis 2002 à 2012, et examine si la croissance des effectifs avec CMA en a réduit la pertinence.

Méthodes : 1- On analyse l’évolution du nombre de DA par séjour, selon le niveau, entre 2002 et 2012. On présente les moyennes mensuelles en variation relativement à l’année précédente. 2- On examine l’évolution des effectifs et DMS par niveau, des bases 2006 à 2012 regroupées en V11d. 3- Enfin l’évolution des effets individuels des DA a été étudiée par des méthodes de stratification (« effets bruts » et « effets isolés »). Les analyses sont réalisées par type d’établissements et type de traitement (chirurgie/médecine).

Résultats :

  1. De 2002 à 2012, le nombre de DA de niveaux 3 et 4 a plus que doublé. Les changements de financement ou de classification produisent des pics qui peuvent aller jusqu’à 40% par an sur les niveaux 4. Les évolutions entre 2011 et 2012 restent élevées.

  2. Entre 2006 et 2012, les séjours en niveau 1 ont baissé de plus de 10%. Les écarts de DMS entre le niveau 1 et les autres niveaux diminuent, mais légèrement, alors que globalement les DMS ont baissé lentement dans la chirurgie, et sont restés stables en médecine.

  3. Les effets sur la durée de séjour par DA sont restés assez stables et bien corrélés

Discussion/conclusion : Malgré une évolution importante, les CMA conservent l’essentiel de leurs effets. L’amélioration de la qualité du codage semble donc prédominer, le surcodage devrait rester marginal. Cette stabilité globale ne doit pas cacher des problèmes locaux, d’où l’importance des contrôles, des améliorations des définitions, et des exclusions DP/DA.
Mots-clés : GHM ; complications et comorbidités associées (CMA) ; DRG-creep

H1 – Qualité des données
H-1-1 Les indices de Fisher pour analyser la qualité des données du programme de médicalisation du système d’information (PMSI)

Pierre. Rufata, N. Tarightb

a Unité MSI, Groupe hospitalier Pitié Salpêtrière - Charles Foix, Paris, France

b Département de l’information médicale, Assistance publique - Hôpitaux de Paris, Paris, France
Introduction. - La qualité du codage est analysée au travers de la valorisation des hospitalisations qui varie selon plusieurs effets : variation du nombre de séjours (effet activité), modification des niveaux de sévérité (effet sévérité) ou changement d’activités (effet case-mix). Les indices de Fisher sont utilisés en économie pour séparer l’effet activité de l’effet prix. Une fois adaptés au PMSI, il est possible de distinguer un effet activité, un effet case-mix et un effet sévérité.

Méthode. - L’indice de Fisher est la moyenne géométrique de deux indices de comparaison des coûts dans le temps (Laspeyres et Paasche). On calcule un indice Fisher activité (FA) et un indice Fisher prix (FP). Une relation lie ces deux indices à la variation des recettes entre deux périodes (VR) : VR=FA*FP. En utilisant comme prix, la valorisation moyenne par racine, l’indice prix reflète la sévérité moyenne du codage. La neutralisation du changement des tarifs est obtenue en utilisant la même grille tarifaire.

Résultat. - Par un jeu de données théoriques, on montre que l’évolution isolée d’activité, à niveau constant de sévérité, est identifiée par le seul indice d’activité et que l’évolution isolée de la sévérité, à activité inchangée, est identifiée par le seul indice prix. En cas d’évolution couplée, la relation R=FA*FP est vérifiée. L’évolution isolée des effectifs entre racines (effet case-mix) est retrouvée dans le seul indice d’activité.

Discussion. - L’évolution globale des recettes liées au tarif des séjours est ainsi décomposée en un effet volume, un effet sévérité et un effet case-mix. En distinguant ces trois composantes, la qualité du codage est mesurée par l’effet sévérité plus l’effet case-mix. Elle ne préjuge pas d’une qualité intrinsèque du codage ni identifie l’origine de l’amélioration (codage ou recrutement).
Mots clés : PMSI ; qualité du codage

H-1-2 Complémentarité du PMSI et du registre de cardiologie interventionnelle d'Ile-de-France CARDIO-ARSIF

Emmanuelle Chevallier-Portalez (Agence Régionale de Santé Ile-de-France)

Sophie Bataille (Agence Régionale de Santé Ile-de-France, Paris, France)

Philip Pariente (Agence Régionale de Santé Ile-de-France, Paris, France)

Hakim Benamer (Hôpital Européen de Paris La Roseraie, Aubervilliers, France)

Bernard Livarek (Centre Hospitalier de Versailles, Le Chesnay, France)

Xavier Mouranche (Agence Régionale de Santé Ile-de-France, Paris, France)

François Crémieux (Agence Régionale de Santé Ile-de-France, Paris, France)
Introduction : Actuellement les coronaropathies sont souvent explorées par coronarographie et traitées par angioplastie trans-luminales (ATL). En Ile-de-France le registre CARDIO-ARSIF développé par l’ARS recueille toutes ces procédures et en fournit une description précise, complémentaire du PMSI et réciproquement.

Méthodes : Le registre consiste en un enregistrement prospectif, continu et exhaustif depuis 10 ans des coronarographies et ATL pratiquées dans tous les centres autorisés en Ile-de-France. Les principales variables recueillies sont : sexe, âge, établissement, antécédents et facteurs de risque cardio-vasculaire, indication (infarctus du myocarde aigu, angor stable, ischémie silencieuse…), résultats de la procédure (sténoses coronaires, dilatations…), évènements hospitaliers dont mortalité. Un contrôle de qualité et d’exhaustivité des données est régulièrement effectué sur place. Chaque année le nombre de procédures et de décès hospitaliers du registre est recoupé par celui du PMSI, puis validé par les cliniciens

Résultats : Une analyse selon les principales variables permet une étude fine des facteurs associés aux plus de 50 000 coronarographies et 20 000 ATL annuelles. Les données comparées du registre et du PMSI sont présentées de 2002 à 2010 . En 2002, le nombre de procédures était sous-évalué dans le PMSI de 17% par rapport au registre pour s’harmoniser en 2010. En revanche la mortalité hospitalière était sous-estimée de 34% dans le registre.

Discussion/conclusion : L’harmonisation du nombre de procédures entre le registre et le PMSI indique que le registre a contribué à améliorer le codage. Le PMSI permet au registre d’améliorer son recueil de mortalité hospitalière, le décès survenant souvent à distance de la procédure étant difficile à colliger par le cardiologue. Cette corrélation des tendances observée est à distinguer d’une concordance au cas par cas. En conclusion, l’apport mutuel de 2 sources de données, l’une globale, l’autre spécifique, montre leur complémentarité. Cette complémentarité devrait être développée pour d’autres variables de la cardiologie interventionnelle (complications AVC, IdM, chirurgie vasculaire, chirurgie cardiaque, transfusion…), et recommandée pour des registres similaires dans d’autres régions ou thématiques comme le projet de registre de rythmologie en Ile-de-France.
Mots-clés : PMSI ; registre-épidémiologique ; angioplastie

H-1-3 Outil de contrôle d’exhaustivité des cas pour le registre des malformations congénitales de Bretagne à partir des données PMSI

Christine RIOU (DIM CHU de Rennes)

Florence ROUGET (Registre des malformations congénitales en Bretagne)

Jean-Paul SINTEFF (DIM CHU Rennes)

Thomas BERNICOT (DIM CHU Rennes)

Hélène ROBERT (Registre des malformations congénitales en Bretagne)

Patrick PLADYS (Registre des malformations congénitales en Bretagne)

Marc CUGGIA (INSERM UMR U936)
Introduction : La déclaration des cas pour le registre des malformations congénitales de Bretagne est effectuée à la source. Nous présentons un outil informatique pour le contrôle d’exhaustivité à partir des données PMSI.

Méthodes : Le contrôle d’exhaustivité est réalisé de façon annuelle. Tous les DIM de la région sont sollicités. La sélection des séjours porte sur les enfants nés vivants jusqu’à l’âge d’un an en excluant les séjours avec malformation mineure selon la définition du réseau européen eurocat et sur les séjours des mères avec un code O282, O284, O285, O35X sauf O357, pour les enfants mort nés et les IMG. Les fichiers sont transmis par messagerie sécurisée. Ils seront importés dans l’outil de contrôle d’exhaustivité accessible pour l’équipe du registre selon un protocole sécurisé. Un algorithme de rapprochement d’identité est mis en oeuvre. Il est basé sur une méthode publiée (Porter-Jaro et Winkler). Pour chaque rapprochement réalisé un score de similitude est calculé. Les rapprochements non validés donnent lieu à un retour au dossier médical.

Résultats : Nous présentons les résultats pour l’année 2011 sur le département d’Ile et Vilaine. Les fichiers de 5 établissements ont été analysés. Le nombre de cas potentiels repérés par le PMSI était de 471. Un rapprochement parfait a été retrouvé pour 322 cas. Ont été détectés 35 nouveaux cas, 32 enfants nés vivant et 3 morts nés ou IMG. Il y avait 85 faux positifs. Sur la même période 511 cas avaient été déclarés.

Discussion/conclusion : L’outil mis en place réduit le travail des enquêteurs par rapport au contrôle manuel et permet d’évaluer la contribution du PMSI à la qualité du registre. Les centres sous-déclarants peuvent être identifiés. Un retour vers les DIM pourrait avoir un impact sur la qualité du codage, il est cependant difficile de repérer les faux négatifs PMSI.

L'apport du contrôle sera réévalué en tenant compte des ressources mobilisées et du nombre de nouveaux cas détectés.
Mots-clés : registre ; PMSI
H-1-4 SUSANA – Un outil de suivi national et régional des sanctions résultant des contrôles T2A

Philippe DE MEY (Agence Technique de l'Information sur l'Hospitalisation (ATIH))

Anne BURONFOSSE (Agence Technique de l'Information sur l'Hospitalisation (ATIH))

Joëlle DUBOIS (Agence Technique de l'Information sur l'Hospitalisation (ATIH))
Introduction : Les campagnes de contrôle de la tarification l’activité (T2A) font l’objet d’une procédure encadrée sur le plan réglementaire. Le décret n° 2006-307 du 16 mars 2006 indique que, suite aux contrôles effectués, une sanction peut être prononcée à l’encontre des établissements contrôlés. Le montant de cette sanction est fixé par le directeur général de l’agence régionale de santé (ARS). Il est apparu nécessaire de réaliser un suivi de cette procédure sanctions. Ce suivi, d’abord réalisé grâce à des enquêtes en 2008 et en 2009, a ensuite été réalisé grâce à l’outil SUSANA, développé par l’ATIH et mis à disposition des ARS.
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