Titre : « Optimiser » n’est pas un gros mot : préconisations automatiques de diagnostics PMSI grâce à la gestion du médicament dans un système d’informations hospitalier optimisé.Résumé : Les systèmes d’informations hospitaliers modernes comportent des fonctionnalités spécifiques à la gestion du médicament : prescription, préparation, administration. L’information recueillie permettrait-elle d’assister les médecins et les responsables de DIM pour coder les diagnostics ? Une série d’expérimentations est en cours, dont nous présentons les premiers résultats en secteur MCO public.Matériel et méthode : Le DIM de Beauvais a tiré au sort deux cents résumés de sortie standardisés d’avril 2010. Les « dossiers informatisés des médicaments dispensés » des patients correspondants sont soumis à un logiciel qui en déduit les diagnostics pris en charge et en soumet les codes CIM-10 au DIM, associés aux RSS concernés. Codage retenu et codage initial, ainsi que valorisation T2A avant et après recodage, sont journalisés au cours du processus.L’impact des corrections dues à la prise en compte du traitement est analysé.Résultats : Les préconisations du logiciel sont retenues pour 40 dossiers : 12 sont mieux valorisés (gain total : 21 225 euros), 4 rétrogradés (dévaluation totale : 3 159 euros) et 24 sans impact financier. Le bilan global représente un gain direct de 2,13% des recettes T2A. Les gains indirects ne sont pas chiffrables.Discussion et conclusion : Cet outil s’utilise dans le service clinique (primo-codage) ou au département de l’information médicale (contrôle de codage et valorisation financière) selon des modalités différentes. Ici, l’expérimentation du second type a permis d’éviter une perte de revenus en ne sollicitant l’attention du codeur que sur une proportion limitée de dossiers.Ainsi on peut d’une part optimiser le SIH en exploitant certaines informations (médicaments) pour d’autres objectifs (PMSI) que ceux d’origine, et d’autre part autofinancer l’investissement nécessaire, amorti en moins d’une année, avec l’estimation la plus basse des gains espérés. Les travaux en cours visent à accroître l’efficacité de l’algorithme d’analyse des médicaments dispensés en l’adaptant plus spécifiquement au PMSI.Intervenant : BLUM Dominique (Le-pmsi.fr, Thise), RAGAIN Didier (C.H. de Beauvais).Conférence enregistrée lors des journées EMOIS 2011 à Nancy. Session : systèmes d’informations. Modérateurs : Régis BEUSCART, Sandra GOMEZ (ATIH - Lyon).Réalisation, production : Canalu U/3S, CERIMES.SCD Médecine.
Mot(s) clés libre(s) : codage, DIM, EMOIS Nancy 2011, information médicale, optimisation, PMSI, système d'information hospitalier, T2A

Titre : Taux de mortalité hospitalier : les données du PMSI sont-elles utilisables en l’état ?Résumé : Réduire le nombre de « décès hospitaliers évitables » est un objectif majeur de santé publique. La publication annuelle du taux de mortalité des établissements de santé en est un des volets. Pour collecter l’information de base, les services de l’État prévoient d’exploiter le mode de sortie par décès de la base nationale de données médicales issue du PMSI. Présente-t-elle les critères de qualité et d’exhaustivité nécessaires ? Quelles adaptations seraient nécessaires pour répondre à l’objectif de santé publique poursuivi ?Matériel et méthode : Dans une approche théorique nous analysons d’abord les éléments conceptuels et techniques, tels que le rôle du décès dans la classification des GHM et les modulations tarifaires de la T2A, et émettons des hypothèses sur l’adéquation du recueil du PMSI pour le calcul du taux de mortalité. Nous limitant ensuite en pratique aux cas de figure dont les résultats attendus sont absolument certains, nous mesurons les taux de décès partiels fournis par la base nationale de résumés de sortie anonymes (RSA) de 2008. Finalement nous confrontons nos résultats à ceux issus de diverses publications nationales.Résultats : L’approche théorique prédit l’inadéquation du PMSI pour la mesure de la mortalité. Nos analyses chiffrées la confirment et coïncident avec celles déjà publiées : le recueil des décès y est très imparfait, majoritairement par défaut et parfois par excès. L’erreur globale avoisine cinq pour cent, soit cinquante fois plus que la précision nécessaire à l’objectif poursuivi.Discussion et conclusion : Si l’on exclut l’hypothèse d’un recueil spécifique, alors des modifications de deux ordres sont à apporter à celui du PMSI : techniques pour les unes, réglementaires pour les autres. C’est à ces conditions qu’on dotera la communauté hospitalière d’un outil fiable, complémentaire des mesures opérationnelles sur lesquelles doit se fonder une politique volontariste de réduction des décès hospitaliers évitables.Intervenant : BLUM Dominique (Le-pmsi.fr, Thise, France).Conférence enregistrée lors des journées EMOIS 2011 à Nancy. Session : PMSI et épidémiologie. Modérateurs : V. GILLERON (CHU de Bordeaux), E. SAULEAU (CHU de Strasbourg).Réalisation, production : Canalu U/3S, CERIMES.SCD Médecine.
Mot(s) clés libre(s) : EMOIS Nancy 2011, épidémiologie, GHM, PMSI, résumés de sorties anonymes, RSA, T2A, taux de mortalité hospitalier

Titre : Anonymat du patient dans le PMSI : quel leurre est-il ?Résumé : Les données indirectement nominatives recueillies dans le cadre du PMSI sont «doublement anonymisées » lors de leur transformation en RSA puis de leur transmission à l’ATIH par la plateforme e-PMSI. Mais en pratique, quel est aujourd’hui le degré d’anonymisation de ces enregistrements, « enrichis » au fil du temps d’informations ré-identifiantes ?Matériel et méthode : La base nationale de RSA de 2008 issue du PMSI MCO est analysée avec de simples outils statistiques descriptifs. Diverses combinaisons de critères sont employées pour en extraire les dossiers : le nombre de dossiers extraits reflète la qualité de l’anonymisation vis-à-vis de ces critères. Plusieurs exemples concrets permettent d’en mesurer les conséquences.Résultats : Combiner l’établissement d’accueil, l’âge, le sexe, le mois de sortie, le code géographique et le mode de sortie demeure très identifiant (on le savait depuis 1998).Désormais sans le mode de sortie mais avec les informations de chaînage, on lève l’anonymat de 76% des patients. Et même avec le département au lieu du code géographique et de l’établissement d’accueil, on identifie individuellement 96% des patients venus au moins deux fois.Discussion et conclusion : Une fois identifiés dans la base nationale grâce à des informations «de notoriété publique », c’est alors le détail de leur dossier médical que les patients exposent aux tiers, à leur insu. Trois séries de questions se posent : peut-on éviter que le recueil du PMSI permette finalement d’identifier n’importe quel patient hospitalisé en France ? Pourquoi y a-t-il discordance entre le processus déclaré à la CNIL et le dispositif mis en place ? Quel contrôle exerce actuellement la CNIL sur la diffusion à des organismes privés (assureurs, employeurs, médias,, officines ad hoc, etc.) de ces bases de données réputées anonymes mais finalement extrêmement identifiantes ?Intervenant : BLUM Dominique (Le-pmsi.fr, Thise, France).Conférence enregistrée lors des journées EMOIS 2011 à Nancy. Session : Surveillance et vigilance. Modérateurs : Marc BREMOND (Lyon), Jeanne FRESSON (Maternité Régionale Universitaire de Nancy).Réalisation, production : Canalu U/3S, CERIMES.SCD Médecine.
Mot(s) clés libre(s) : anonymat, ATIH, CNIL, données personnelles du patient, e-PMSI, EMOIS Nancy 2011, MCO, PMSI, RSA