Développement et validation d’indicateurs de qualité des soins et des organisations pour les structures d’urgences automatisables et généralisables à l’ensemble des structures d'urgences françaises

Période : 
2021 - 2023
Partenaires : 

Assistance Publique des Hôpitaux de Marseille (APHM : Service d’évaluation médicale, Pr Gentile et Service d’information médicale, Pr Boyer) ; Groupement régional d'appui au développement de la e-santé (GRADeS PACA).

Commanditaires : 

Assistance Publique des Hôpitaux de Marseille (APHM) / Appel à Manifestation d'Intérêt de l’Agence Technique de l’information sur l’hospitalisation (ATIH).

Problématique : 

La saturation des structures d’urgences (SU) est croissante et son impact négatif sur la qualité des soins et la mortalité est démontré. Cette situation interroge les politiques publiques dans le but d’améliorer la prise en charge des patients requérant le plateau technique des SU et plus largement sur l’organisation de l’offre de soins non programmés. Pour l’amélioration de la qualité des soins et pour l’évaluation de l’impact des politiques publiques menées dans le domaine de la médecine d’urgence et des soins non programmés, la mise à disposition d’indicateurs est nécessaire. Des indicateurs de qualité des soins et des organisations (IQSO) déductibles des bases de données (BDD) sont utilisés dans plusieurs pays comme au Royaume-Uni. Cependant, la validité de critères de ces IQSO est le plus souvent mal documentée (comparaison avec des Gold Standard). En France, ces indicateurs n’existent pas alors que des données nationales de qualité (Résumés de Passages aux Urgences (RPU) et Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI) sont disponibles pour le faire. Depuis 2003, le réseau OSCOUR collecte les Résumés de Passages aux Urgences (RPU) devenus obligatoires depuis 2014.

Objectifs : 

Principal : Développer et valider un panel d’IQSO pour les SU déductibles des bases de données actuelles (RPU et PMSI). Secondaire : proposer des indicateurs non actuellement déductibles mais qui pourraient raisonnablement l’être dans les évolutions futures des BDD.

Méthodologie : 

Méthode mixte associant :
- Une approche qualitative visant à 1/ établir un cadre conceptuel concernant les IQSO déductibles des bases de données médico-administratives ; 2/ établir un consensus quant aux IQSO et les pathologies cibles à sélectionner et prioriser (IQSO actuellement déductibles et ceux ne l’étant pas actuellement mais qui pourraient l’être dans l’évolution de ces bases) ;
- Une approche quantitative basée sur l’exploitation des bases de données nationales (RPU, PMSI) : 1/ analyse qualité des données ; 2/ construire les IQSO consensuels en identifiant les limites, réajuster les critères de calculs au vu de l’interprétation métier des résultats ; 3/ standardiser les IQSO pour permettre une approche comparative entre SU ; 4/ déterminer des seuils par des approches statistiques et qualitatives consensuelles pour les IQSO.

État d'avancement : 

L’étude a démarré en janvier 2021. En date de novembre 2021 :
- Identification des IQSO déductibles des bases de données actuelles qui vont être développés dans le cadre du projet : durée de séjour déclinée selon l’âge et le mode de sortie ; re-consultation non programmée dans les 48 heures, sortie non convenue ; taux de transit en UHCD pour les patients hospitalisés suite aux passages aux urgences ;
- Analyse qualité des données RPU : pour chaque variable du RPU l’exploitabilité (données disponible et non aberrante) a été analysée. En analyse par SU l’exploitabilité moyenne et le coefficient de variabilité étaient pour les variables suivantes respectivement : CodeGéo-PMSI (97%, 14%), âge et sexe (100%, 0%), diagnostic (77%, 41%), mode d’entrée (94%, 39%), mode de sortie (94%, 20%), gravité (86%, 31%) ;
- Construction en cours de l’IQSO durée de séjour : définition de la population cible et des valeurs aberrantes de la durée de séjour. Au sein des 698 SU, le taux d’exploitabilité de la durée de séjour était en moyenne de 94,8% (Q1: 89,6%, Q3:96,1%) ;
- Premières modélisations de la durée de séjour par RPU en vue d’un ajustement. Réalisées sur un échantillon de 11 millions de RPU / 20 millions (607 SU / 698) pour lesquels l’ensemble des données est disponible. Modèles hiérarchiques avec 3 niveaux : niveau individuel (caractéristiques des patients), niveau SU (caractéristiques structurelles et case mix des patients reçus), niveau populationnel (caractéristiques socio-économiques de la population identifiées sur le Code géographique de résidence du patient).