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J E S S I C A J A C Q U E S Indicateurs de performance clinique hospitalière Etudes empiriques basées sur les données médico-administratives belges THÈSE PRÉSENTÉE EN VUE DE L’OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR EN SCIENCES DE LA SANTÉ PUBLIQUE A N N É E A C A D É M I Q U E 2 0 1 2 - 2 0 1 3

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J e s s i c a J a c q u e s

Indicateurs de performance clinique hospitalièreEtudes empiriques basées sur les données médico-administratives belges

Thèse présenTée en vue de l’obTenTion du grade de D o c t e u r e n s c i e n c e s D e l a s a n t é P u b l i q u e

a n n é e a c a d é m i q u e 2 0 1 2 - 2 0 1 3

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The truth is rarely pure and never simpleOscar Wilde

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Indicateurs de performance clinique hospitalièreEtudes empiriques sur les données médico -administrativesbelges

Résumé

Les données médico-administratives sont récoltées en routine dans les institutions de soins.Elles fournissent un ensemble d’informations sociodémographiques et cliniques au sujet despatients et des séjours hospitaliers. Ces données servent la plupart du temps à constituerles enveloppes budgétaires des établissements de soins, ce qui leur vaut un ensemble decritiques. Depuis une dizaine d’années, les tentatives sont nombreuses d’utiliser cesdonnées pour évaluer la qualité des soins et la sécurité des patients.

Tout au long de ce travail, nous tentons de déterminer le potentiel des données médico-administratives belges, appelées Résumé Clinique Minimum, à évaluer la performanceclinique dans les hôpitaux.

La première recherche s’intéresse aux disparités géographiques du recours à certainesprocédures chirurgicales. Elle tente en outre de faire le lien entre une utilisation plusfréquente à la chirurgie et l’opportunité clinique d’intervenir.

Le second projet évalue la prévalence d’indicateurs américains de sécurité des patients dansles hôpitaux. L’analyse détaillée des indicateurs et leur évolution dans le temps permettentde dégager les difficultés liées soit aux données, soit aux définitions proposées.

Ces indicateurs sont ensuite comparés entre les hôpitaux belges. Cette comparaison essaiede déterminer si les variations observées sont le reflet d’un codage différent des données ouun reflet des caractéristiques des établissements de soins.

Enfin, dans la dernière partie de ce travail, une revue de dossiers médicaux est entrepriseafin de vérifier la bonne prédiction des données médico-administratives à repérer descomplications de soins.

L’ensemble de ces travaux permet de lever certains préjugés au sujet des données RCM etillustre leur pertinence dans l’évaluation de la performance clinique hospitalière.

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Indicators of hospital clinical performanceEmpirical studies on Belgian administrative data

Abstract

The medico-administrative data are collected routinely in health care institutions. Theyprovide a set of socio-demographic and clinical information about patients and hospitalstays. These data are used most of the time to build the budget of the health careinstitutions, which earned them a set of critics. For the past ten years, many attempts haveused these data in order to assess the quality of care and patient safety.

Throughout this work, we try to determine the potential of the Belgian medico-administrative data, called Clinical Minimum Summary, to evaluate the clinical performancein hospitals.

The first research focuses on the geographic disparities in the use of certain surgicalprocedures. It also attempts to link a more frequent use of surgery and the clinicalopportunities to intervene.

The second project evaluates the prevalence of US patient safety indicators in hospitals. Thedetailed analysis of the indicators and their evolution over time allows determining thedifficulties related either to the data or to the definitions proposed.

These indicators are then compared between Belgian hospitals. This comparison tries todetermine whether the observed variations are reflecting differences in the coding of thedata or if they are reflecting the characteristics of the health care institutions.

Finally, in the last part of this work, a review of medical records is performed to verify thecorrect medico-administrative data prediction to identify complications of care.

All of this work helps address misconceptions about Clinical Minimum Summary data andshows its relevance in evaluating the performance of health care institutions.

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Remerciements

Je tiens à exprimer toute ma reconnaissance à Adelin Albert, vous êtes le premier à avoir cruen moi. Votre soutien et votre sympathie sont moteurs de mon cheminementprofessionnel.

Merci à Pierre Gillet, promoteur de ce travail, de m’avoir formée au milieu hospitalier avecautant de passion, de compétences et de clairvoyance mais aussi de m’avoir fait découvrir lepaysage de la recherche à l’échelon national.

Merci à Philippe Kolh, de m’avoir encouragée et permis de prendre le temps d’achever ceprojet sereinement. Merci d’avoir confiance en mon travail.

Merci à Fabienne Fecher, vous avez donné une impulsion déterminante au juste momentdans l’écriture de ce projet.

Merci au SPF Santé Publique de m’avoir accueillie chaleureusement durant une annéeentière. Cette expérience m’a permis de découvrir d’autres horizons et d’élargir mesconnaissances.

Merci à mes collègues du Service des Informations Médico-Economiques, d’avoir apportétant d’intérêt, d’enthousiasme et de bonne humeur à cette aventure.

Merci à ma famille, et plus particulièrement à mes parents. Je sais combien cette thèse estimportante pour vous, mais aussi et surtout ce qu’elle représente. Vous m’avez transmisvotre détermination à entreprendre et mener à bien un projet mais aussi votre rigueur deschoses bien faites. Ces qualités sont essentielles. Je partage cette réussite avec vous.

Merci à ma sœur Sylvie pour son aide précieuse et sa disponibilité. Nous trouverons de quoioccuper nos prochaines soirées, ne t’inquiète pas.

Merci à mes amies Stéphanie et Jocelyne. Que la vie est belle avec vous !

Merci à Olivier, César et Elise… simplement et tendrement.

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Sommaire

ABRÉVIATIONS ................................................................................................................................................. 1

CONTEXTE DE LA THÈSE.................................................................................................................................... 3

LE RÉSUMÉ CLINIQUE MINIMUM : DONNÉES MÉDICO-ADMINISTRATIVES EN BELGIQUE................................. 5

1 DESCRIPTION DU RÉSUMÉ HOSPITALIER MINIMUM ............................................................................................... 5

2 DESCRIPTION DES DONNÉES .............................................................................................................................. 7

LA PERFORMANCE HOSPITALIÈRE : ETAT DE LA QUESTION .............................................................................. 9

1 CONCEPTS GÉNÉRAUX DE LA PERFORMANCE HOSPITALIÈRE ...................................................................................... 9

1.1 Performance hospitalière et mesure de la performance ................................................................... 9

1.2 Les modèles d’évaluation de la performance hospitalière .............................................................. 10

1.2.1 Les indicateurs de performance ...................................................................................................... 11

1.2.2 Système de mesure de la performance ........................................................................................... 12

2 PERCEPTION DE LA PERFORMANCE PAR LES ACTEURS DANS LE SYSTÈME HOSPITALIER BELGE.......................................... 13

2.1 Une vision multidimensionnelle complexe de la performance ........................................................ 13

2.2 Vision de la performance et stratégie de l’institution ..................................................................... 14

2.3 Un large éventail d’indicateurs utilisés............................................................................................ 14

2.4 Une segmentation de la politique de performance ......................................................................... 15

3 LES INITIATIVES D’ÉVALUATION DE LA PERFORMANCE ........................................................................................... 15

3.1 Les expériences internationales....................................................................................................... 15

3.1.1 Contexte et description des programmes........................................................................................ 15

3.1.2 Mise en place des programmes....................................................................................................... 18

3.1.3 Choix des indicateurs, données utilisées et feedback ...................................................................... 18

3.1.4 Evaluation des programmes............................................................................................................ 19

3.2 Les expériences belges..................................................................................................................... 20

3.2.1 Une grande fragmentation des initiatives....................................................................................... 20

3.2.2 Peu de projets multidimensionnels.................................................................................................. 25

3.2.3 Plus-value et limites des initiatives.................................................................................................. 26

CHAPITRE 1 ETUDE DE LA DISPARITÉ DE LA CHIRURGIE ÉLECTIVE EN BELGIQUE ....................................... 29

1.1 DISPARITÉ DU RECOURS À LA CHIRURGIE DANS LA LITTÉRATURE .......................................................................... 30

1.1.1 Type d’études .................................................................................................................................. 30

1.1.2 Les procédures étudiées .................................................................................................................. 30

1.1.3 Méthodes statistiques relevées dans la littérature ......................................................................... 31

1.1.4 Facteurs explicatifs des variations................................................................................................... 33

1.1.5 Opportunité des admissions ............................................................................................................ 37

1.2 MATÉRIEL ET MÉTHODES............................................................................................................................ 38

1.2.1 Sélection de sept procédures étudiées ............................................................................................ 39

1.2.2 Définition du périmètre de sélection ............................................................................................... 40

1.2.3 Estimation des taux d’admissions par la standardisation indirecte Standardized Admission Ratio 42

1.2.4 Facteurs associés à la dispersion des SAR ....................................................................................... 43

1.2.5 Définition d’indicateurs d’opportunité des soins ............................................................................. 45

1.3 RÉSULTATS .............................................................................................................................................. 47

1.3.1 Variation géographique des chirurgies ........................................................................................... 48

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1.3.2 Modèles de régression multivariée ................................................................................................. 50

1.4 DISCUSSION............................................................................................................................................. 53

1.4.1 Chirurgie dont la fréquence est en progression constante .............................................................. 53

1.4.2 Variations géographiques du recours.............................................................................................. 54

1.4.3 Limitation des données.................................................................................................................... 56

1.4.4 Impact des études des disparités des pratiques sur la qualité des soins ......................................... 57

CHAPITRE 2 PRÉVALENCE DES PATIENT SAFETY INDICATORS DE L’AHRQ EN BELGIQUE............................ 59

2.1 LES PATIENT SAFETY INDICATORS : ÉLABORATION, CONCEPTS ET REVUE DE LA LITTÉRATURE ..................................... 59

2.1.1 Elaboration des PSI.......................................................................................................................... 60

2.1.2 Concepts .......................................................................................................................................... 61

2.1.3 Définition technique des PSI ............................................................................................................ 62

2.1.4 Facteurs associés aux PSI ................................................................................................................ 65

2.1.5 Impact des EIS calculés à partir des PSI ........................................................................................... 68

2.1.6 Validation des PSI ............................................................................................................................ 69

2.2 MATÉRIEL ET MÉTHODES............................................................................................................................ 71

2.3 RÉSULTATS .............................................................................................................................................. 73

2.3.1 Caractéristiques de la population.................................................................................................... 73

2.3.2 Synthèse des résultats ..................................................................................................................... 73

2.3.3 Evolution au cours du temps ........................................................................................................... 76

2.3.4 Analyses complémentaires.............................................................................................................. 76

2.4 DISCUSSION............................................................................................................................................. 80

2.4.1 Comparaison des taux belges avec les données de la littérature .................................................... 80

2.4.2 Evolution des taux au cours du temps............................................................................................. 82

2.4.3 Limites des PSI ................................................................................................................................. 83

CHAPITRE 3 VARIABILITÉ DES PSI ENTRE LES HÔPITAUX BELGES............................................................... 89

3.1 MATÉRIEL ET MÉTHODES............................................................................................................................ 89

3.2 RÉSULTATS .............................................................................................................................................. 91

3.2.1 Variabilité des taux de PSI entre hôpitaux....................................................................................... 91

3.2.2 Evolution intra-hospitalière des taux au cours du temps ................................................................ 93

3.2.3 Facteurs influençant les PSI ............................................................................................................. 95

3.3 DISCUSSION............................................................................................................................................. 97

CHAPITRE 4 DÉTECTION DES ÉVÉNEMENTS INDÉSIRABLES DANS LES DONNÉES ADMINISTRATIVES....... 101

4.1 REVUE DE LA LITTÉRATURE........................................................................................................................ 101

4.1.1 Définition des évènements indésirables ........................................................................................ 101

4.1.2 Les indicateurs de sécurité du patient dans la littérature ............................................................. 103

4.2 MATÉRIEL ET MÉTHODES.......................................................................................................................... 104

4.2.1 Choix des hôpitaux participant...................................................................................................... 104

4.2.2 Méthode de sélection des cas concernés par la revue de dossiers ................................................ 104

4.2.3 Organisation de la revue de dossiers............................................................................................. 105

4.2.4 Analyse statistique ........................................................................................................................ 106

4.2.5 Approbation du comité d’éthique.................................................................................................. 107

4.3 RÉSULTATS ............................................................................................................................................ 107

4.3.1 Description de la population sélectionnée..................................................................................... 107

4.3.2 Description des indicateurs ........................................................................................................... 108

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4.3.3 Valeurs prédictives positives obtenues.......................................................................................... 110

4.3.4 Analyse de la codification.............................................................................................................. 111

4.3.5 Caractéristiques des évènements .................................................................................................. 112

4.4 DISCUSSION........................................................................................................................................... 116

4.4.1 Synthèse des résultats ................................................................................................................... 116

4.4.2 Caractéristiques des événements indésirables .............................................................................. 118

4.4.3 Limites de l’étude .......................................................................................................................... 118

4.4.4 Recommandations......................................................................................................................... 119

DISCUSSION GÉNÉRALE ................................................................................................................................ 121

1 POTENTIEL ET LIMITATIONS DES DONNÉES MÉDICO-ADMINISTRATIVES.................................................................... 122

1.1 Sous-enregistrement des complications........................................................................................ 122

1.2 Limites liées à la classification et aux pratiques de codage .......................................................... 123

1.3 Validité des données médico-administratives ............................................................................... 125

1.4 Cibler les complications survenues en cours d’hospitalisation ...................................................... 127

2 UTILISATION D’INDICATEURS ISSUS DES DONNÉES MÉDICO-ADMINISTRATIVES.......................................................... 128

2.1 Utilisation des PSI au niveau local ................................................................................................. 129

2.2 Utilisation des PSI au niveau national ........................................................................................... 131

CONCLUSION GÉNÉRALE .............................................................................................................................. 133

BIBLIOGRAPHIE ............................................................................................................................................ 135

ANNEXE PUBLICATIONS EN LIEN AVEC LA THÈSE.......................................................................................... 151

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Abréviations

AHRQ Agency for Healthcare Research and Quality (US)

APR-DRG All Patient Refined Diagnosis Related groups

AVB Accouchement par voie basse

BMF Budget des Moyens Financiers

CAS Stent carotidien

CEA Endartériectomie carotidienne

CMS Centres for Medicare and Medicaid Services (US)

CNS Caisse Nationale de Santé (L)

COMPAQH Coordination de la Mesure et Amélioration de la Performance Hospitalière (F)

DMS Durée moyenne de séjour

DP Diagnostic Principal

DRG Diagnostic Related Group

DS Diagnostic Secondaire

EIS Evénement Indésirable lié aux Soins

FBI Feedback multidimensionnel et intégré (BE)

GEE Generalized Estimating Equations

HPI.be Hospital Performance Indicators.be

ICD-9-CM International Classification of Diseases – 9th Revision - Clinical Modification

IGZ Inspectie voor de Gezondheidszorg (NL)

INAMI Institut National d’Assurance Maladie-Invalidité (BE)

INS Institut National de Statistiques (BE)

ISP Institut de Santé Publique (BE)

KCE Centre fédéral d’expertise des soins de santé (BE)

MCAR Missing Completely At Random

MDC Major Diagnostic Category

OCDE Organisation de Coopération et de Développement Economiques

OMS Organisation Mondiale de la Santé

ORP Operating Room Procedure

PAA Présent A l’Admission

PATH Performance Assessment Tool for quality Improvement in Hospitals

PSI Patient Safety Indicators

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PTG Prothèse Totale de Genou

PTH Prothèse Totale de Hanche

RCM Résumé Clinique Minimum

RHM Résumé Hospitalier Minimum

SAR Standardized Admission Ratio

SOI Severity Of Illness

SPF-SPSCAE Service Publique Fédéral Santé Publique, Sécurité de la Chaîne Alimentaire etEnvironnement (BE)

TVP/EP Thrombose Veineuse Profonde/Embolie Pulmonaire

VAP Ventilator Acquired Pneumonia

VPP Valeur Prédictive Positive

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Contexte de la thèse

Evaluer la performance hospitalière n’est pas une tâche aisée, aucun consensus ne sedégage autour de ce que chacun considère comme faisant partie de la performance et parconséquent de ce qu’il est nécessaire de mesurer. Elle peut être appréhendée de différentesmanières et un large panel de données peut être utilisé à cette fin.

En Belgique, les hôpitaux sont contraints à de multiples enregistrements de données. Ilexiste donc, dans notre pays, un potentiel d’information de grand intérêt dont il n’est pastoujours aisé de tirer le meilleur profit. Parmi ces informations, on retrouve ce que l’onappelle communément les données médico-administratives. Ces données, particulièrementriches en information, constituent le Résumé Clinique Minimum. Elles sont essentiellementutilisées pour l’attribution des différentes enveloppes budgétaires fédérales consacrées auxhôpitaux et ses détracteurs sont nombreux. En effet, elles sont complexes et doivent êtrenuancées. En d’autres termes, les données médico-administratives présentent une sourced’information dont la puissance ne peut être négligée et dont il est important de maîtriserles défauts afin de les exploiter de la manière la plus judicieuse. C’est donc cette capacité àévaluer la performance hospitalière au moyen des données médico-administratives que jechercherai à mettre en évidence tout au long des recherches présentées dans ce travail.

Les travaux effectués sur les données RCM ciblent inévitablement un aspect particulier de laperformance hospitalière, à savoir la performance clinique. Après une description du RCMet de son contenu, je cadrerai le contexte théorique de ce travail dans le concept général dela performance hospitalière qui, au cours de ces dernières années, a fortement évolué versune vision multidimensionnelle et complexe.

La suite de ce travail exposera les quatre études empiriques que j’ai menées sur les donnéesRCM belges. Trois projets portent sur l’ensemble des données nationales des hôpitaux. Ils’agit d’initiatives réalisées à l’échelle du pays. Le quatrième consiste en une revue dedossiers réalisée dans un échantillon d’hôpitaux.

La première étude, réalisée en 2006 pour le Centre Fédéral d’Expertise des soins de santé(KCE), a consisté à objectiver des différences géographiques dans le recours à certainesprocédures chirurgicales électives en Belgique. En parallèle au développement de modèlesexplicatifs de ces disparités, l’originalité de ce travail a résidé dans la constructiond’indicateurs d’opportunité des soins.

Le second projet a permis de tester la possibilité d’appliquer des indicateurs américains desécurité du patient, les Patient Safety Indicators, construits au départ des donnéescontenues dans la base de données nationale disponible au Service Publique Fédéral SantéPublique, Sécurité de la Chaîne Alimentaire et Environnement (SPF-SPSCAE). Les PatientSafety Indicators sont calculés exclusivement à partir des données médico-administratives etsont reconnus internationalement pour leur facilité de mise en œuvre et le potentiel qu’ilsprésentent.

Ces mêmes indicateurs ont ensuite été comparés entre les hôpitaux belges. La recherche dela performance hospitalière tend à évoluer vers des comparaisons de résultats entre lesinstitutions de soins. Les Patient Safety Indicators n’échappent pas à ce courant. C’estpourquoi, il est important d’observer les différences entre hôpitaux et de les expliquer pouréviter autant que possible des interprétations erronées de résultats divergents.

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Le dernier projet de recherche participe pleinement à la réflexion sur l’utilisationd’indicateurs issus du RCM. Ce quatrième travail a permis de valider la capacité de cinqindicateurs de sécurité des soins à identifier correctement des événements indésirablessurvenus en cours d’hospitalisation. Pour ce faire, une revue de dossiers médicaux deséjours supposés avoir rencontré une complication de soins selon les données RCM a permisde déterminer dans quelle mesure les données de routine détectent correctementl’événement recherché.

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Le Résumé Clinique Minimum :Données médico-administratives en Belgique

La Belgique dispose de nombreux systèmes d’enregistrement, de bases de données et doncd’informations relatives aux soins de santé. Le niveau de détail est relativement fin. En2006, le KCE a réalisé un inventaire de tous les sets de données relatifs à la santé disponiblesen Belgique (Van de Sande, De Wachter et al. 2006). La grande disparité des banques dedonnées en Belgique s’explique par le morcellement des compétences de la santé entre lesdifférents niveaux de pouvoir.

L’objectif de cette thèse consiste à explorer le système d’enregistrement des donnéeshospitalières : le Résumé Clinique Minimum (RCM). Plus précisément, nous avons étudié lapossibilité de suivre la performance clinique au travers des données médico-administrativesbelges. Pour ce faire, nous avons mené plusieurs études empiriques destinées à déduire desindicateurs de performance clinique.

Ces différents travaux ont porté sur les données RCM de l’ensemble des hôpitaux. Pourchaque projet, les données nous ont été transmises différemment. Dans le cadre de l’étudede la disparité de la chirurgie élective, les données ont été transmises directement par laCellule Technique. Cette Cellule réunit en Belgique des représentants de l’Institut Nationald’Assurance Maladie-Invalidité (INAMI) et de la Santé Publique pour constituer une grandebanque de données relative aux soins dispensés et à leur coût. Elle réunit, plus précisément,l’ensemble des données de facturation et le RCM. Pour l’étude de la prévalence des PatientSafety Indicators (PSI), nous avons mené le projet directement sur la base de données duSPF-SPSCAE. Enfin, la validation d’indicateurs de sécurité du patient au travers d’une revuede dossiers a porté sur données RCM transmises par les hôpitaux participant au projet.1 Description du Résumé Hospitalier MinimumLe RCM est un enregistrement intégré depuis 2008 dans le Résumé Hospitalier Minimum. LeRHM est obligatoire pour tous les hôpitaux généraux non psychiatriques. Il doit êtretransmis pour :

les séjours repris dans le financement par le Budget des Moyens Financiers (BMF) les séjours comprenant au moins une nuitée mais n’étant pas repris dans le BMF les séjours des nouveau-nés les contacts au sein de la spécialité urgence les séjours de patients étrangers qui relèveraient des catégories mentionnées ci-dessus

s’ils avaient été résidents belges

Les données sont envoyées par semestre dans les cinq mois qui suivent la fin de la périoded’enregistrement. Elles sont transmises au SPF-SPSCAE au travers d’un portail internetsécurisé (Porta-Health) permettant de contrôler les données.

La qualité des données RHM est contrôlée par le SPF-SPSCAE par :

1. le passage dans un programme de contrôle au moment de la soumission des fichiersdans Porta-Health (données manquantes, illogique ou aberrantes)

2. des audits du codage des données de certains dossiers médicaux tirés au sort

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Le RHM est composé de 24 fichiers répartis en 5 domaines (Figure 1) :

les données relatives à la structure de l’hôpital (jaune) les données relatives au personnel (orange) les données administratives (mauve) les données infirmières (vert) les données médicales (bleu)

Figure 1 Structure du Résumé Hospitalier Minimum (Direction générale de l’Organisation desEtablissements de soins and Direction de la Politique des Soins de Santé 2007)

Le RCM comprend plus particulièrement les données médicales des séjours hospitaliers. Àchaque séjour hospitalier est attribué un Diagnostic Related Group (DRG). Le système desDRG a été créé aux Etats-Unis par Robert Fetter, de la Yale School of Public Health (Fetter,Shin et al. 1980). L’objectif de cette classification consiste à identifier les « produits » quel’hôpital fournit. Un exemple de produit peut être une appendicectomie. Ce système a étémis en place pour permettre un remboursement par produit plutôt que par coûts engendrés.En d’autres termes, les groupes de DRG rassemblent des cas cliniquement similaires dont onestime que l’utilisation des ressources, et donc des coûts engendrés, est semblable.L’attribution d’un DRG est réalisée par un programme de « grouper » sur base desdiagnostics et des procédures rencontrés au cours du séjour hospitalier mais également del’âge du patient, de son sexe ou du mode de sortie. Il existe plusieurs systèmes de DRG. LaBelgique s’appuie sur les APR-DRG (All Patient Refined Diagnosis Related groups) version 15du Grouper 3M. Cette version comporte 359 groupes et présente la particularité de lesscinder en quatre niveaux de sévérité (1 à 4). Grâce au système des APR-DRG, lefinancement des hôpitaux a pu évoluer vers une répartition à la pathologie des enveloppesbudgétaires fédérales en 2002. L’utilisation des APR-DRG s’élargit depuis plusieurs annéespuisqu’ils sont aujourd’hui également utilisés dans le calcul de différents forfaits (forfaitmédicaments, imagerie ou biologie clinique, montants de référence…). L’ensemble des APR-

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DRG d’un hôpital constitue le profil des pathologies prises en charge, que l’on désignegénéralement sous le terme de « casemix ».

Chaque séjour est également regroupé dans l’un des vingt-cinq Major Diagnostic Category(MDC) sur base des diagnostics rencontrés. Les MDC correspondent à un système d'organeou une étiologie. Les MDC 1 à 23 peuvent être associés à une spécialité médicaleparticulière (01 Système nerveux, 02 Affections des yeux, 03 Nez-gorge-oreilles, 04 Systèmerespiratoire, 05 Système circulatoire, …) Le MDC 24 regroupe les patients avec infection HIV,tandis que le MDC 25 correspond aux cas avec au moins deux codes de diagnostic detraumatismes importants (Traumatisme multiple). Enfin, trois pré-MDC correspondent auxcas particuliers des transplantations.

Les données RHM, données médico-administratives des séjours hospitaliers en Belgique,fournissent une information riche sur les données sociodémographiques des patients, sur ladescription des séjours hospitaliers (type d’entrée, de sortie, …) et détaille les aspectsmédicaux des séjours (diagnostics et procédures).2 Description des donnéesLes études empiriques menées dans le cadre de ce travail portent à la fois sur des fichiersrelevant des données administratives et médicales du RHM. Nous décrivons ci-dessous lesprincipales caractéristiques des différents fichiers utilisées (SPF Santé publique Sécurité de laChaine alimentaire et Environnement - DG Organisation des Etablissements de soins andDirection de la Politique des Soins de Santé 2007). Le lien s’effectue sur base de la clé duséjour qui comprend le numéro de l’hôpital, l’année et le semestre d’enregistrement ainsique le numéro unique de séjour.

Le fichier Hospital donne le numéro unique de l’hôpital.

Le fichier Pathospi contient des informations stables au sujet des patients ayant séjourné àl’hôpital durant le semestre d’enregistrement, principalement son année de naissance.

Le fichier Stayhosp détaille les informations générales du séjour hospitalier, comme lenuméro de séjour, l’année, le mois d’admission et de sortie, la durée de séjour. Le moded’admission, de sortie ou encore la provenance et la destination du patient y sontrenseignés. Ce fichier contient les données qui peuvent évoluer entre deux admissions d’unpatient : code postal et INS du domicile, nationalité ou sexe. Les données renseignées sontcelles collectées au moment de l’admission.

Le fichier Diagnose enregistre tous les diagnostics survenus au cours du séjour. Lesdiagnostics sont codés selon la classification internationale ICD-9-CM (InternationalClassification of Diseases – 9th Revision - Clinical Modification). Tous les codes doivent êtreutilisés avec une précision maximale et les codes de traumatologie et d’intoxication (codes800 à 999) doivent être complétés par les codes relatifs aux causes externes de lésion etd’intoxication1 (partie distincte de la classification dont les codes sont reconnaissables par lefait qu’ils commencent par un E). Lors du codage, un diagnostic principal (DP) est désigné,

1 voir circulaire STA/AND/2002-371 du 7 janvier 2003

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les autres codes étant considérés comme secondaires (DS). Depuis janvier 19992, lediagnostic principal est défini comme l’affection qui, après examen, est considéré comme lacause principale ayant entraîné l’admission du patient à l’hôpital. Il ne s’agit donc pas dudiagnostic d’admission mais plutôt du diagnostic qui, après un examen approfondi ou mêmeaprès une intervention chirurgicale, s’avère être la cause de l’admission. Cela signifie que lesaffections qui apparaissent durant le séjour hospitalier (par exemple, une chute du litd’hôpital provoquant une fracture de la hanche) ne peuvent être renseignées commediagnostic principal. Les diagnostics secondaires sont définis comme des affectionsprésentes au moment de l’admission ou qui se développent par la suite et influencent lessoins au patient durant son hospitalisation. Les diagnostics qui renvoient à une périodeantérieure et qui n’ont aucun lien avec le séjour hospitalier en cours ne sont pas enregistrés.Depuis 2008, pour chaque diagnostic principal ou secondaire, l’hôpital indique si lapathologie était présente au moment de l’admission (Présent à l’admission – PAA). Lesdiagnostics présents à l’admission peuvent correspondre à des antécédents ou descomorbidités alors que ceux survenus en cours de séjour correspondent à un événementiatrogène, survenu en cours de séjour. Avant 2008, un diagnostic secondaire était supposécorrespondre à un événement survenu en cours d’hospitalisation.

Le fichier Procedur (anciennement appelé Procicd) contient l’ensemble des procédureschirurgicales et diagnostiques réalisées. Elles sont aussi codées selon la classification ICD-9-CM. Pour chaque procédure, il est demandé de mentionner le diagnostic qui donne lieu à laprestation de l’acte. Le délai entre l’admission à l’hôpital et la réalisation de la procédure estégalement calculé. Certaines procédures sont qualifiées « Operating Room Procedure »(ORP) par la classification ICD-9-CM.

Le fichier Procrizi enregistre une série de codes selon la nomenclature de l’INAMI. L’INAMIorganise, gère et contrôle l'assurance obligatoire en Belgique. Il définit notamment lesrègles de remboursement des prestations et en fixe le prix. La nomenclature des prestationsest une liste reprenant par les codes des prestations faisant l'objet d'un remboursement(total ou partiel) par l'assurance soins de santé. Dans le RCM, une partie seulement de cesprestations sont encodées.

Le fichier StayExtra ne fait pas partie du RHM en tant que tel. Il s’agit du fichier résultant dupassage des données dans le grouper 3M. Il reprend les caractéristiques des séjours décritesprécédemment : APR-DRG, degré de sévérité (Severity Of Illness - SOI) et MDC (MajorDiagnostic Caterogy).

2 Voir circulaire du 19/01/1999 ayant le référence STA/AND/99-003, ‘Résumé Clinique Minimum, définition dudiagnostic principal, janvier 1999’.

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La performance hospitalière : Etat de la question

La performance se définit comme l’atteinte d’un résultat souhaité, de buts désirés. Chacunpeut définir plusieurs aspects de la performance hospitalière selon son point de vue : qualitédes soins, performance économique, accessibilité aux soins… On peut donc affirmer que laperformance est un concept multidimensionnel complexe. Les attentes envers le secteurhospitalier sont multiples. Autorités, gestionnaires et patients n’expriment pas les mêmesbesoins et exigences (Lombrail, Naiditch et al. 1999).

Chacun est en droit d’obtenir que les hôpitaux fournissent des soins de la meilleure qualité,et ceci avec des contraintes réglementaires et budgétaires de plus en plus importantes. Leshôpitaux doivent aussi répondre aux besoins de la population en proposant des servicesaccessibles à tous dans le respect de la continuité des soins. Ils doivent accueillir et soignerles patients quel que soient leur statut socio-économique ou leurs croyances. Enfin, lasociété souhaite qu’ils organisent et participent aux actions de prévention en santé publiquede manière cohérente, harmonieuse et intégrée au sein de réseaux de soins organisés. Leshôpitaux universitaires ont, quant à eux, des missions qui leur sont propres d’enseignementet de recherche. Pour envisager la performance hospitalière, il est donc essentiel de laconsidérer dans sa globalité et de prendre en compte tous les aspects de ce qui la définit.Un hôpital ne peut être considéré comme performant s’il ne remplit pas l’ensemble desmissions qui lui sont confiées (Lombrail, Naiditch et al. 1999).

La qualité des soins se définit elle aussi comme un concept multidimensionnel. Selon ladéfinition de l’OMS, l’évaluation des soins doit permettre de « garantir que chaque patientreçoive la combinaison d’actes diagnostiques et thérapeutiques qui lui assurera le meilleurrésultat en termes de santé, conformément à l’état actuel de la science médicale, aumeilleur coût pour un même résultat, au moindre risque iatrogène et pour sa plus grandesatisfaction en termes de procédures, de résultats et de contacts humains à l’intérieur dusystème de soins »(WHO-EUROPE 2003).1 Concepts généraux de la performance hospitalière1.1 Performance hospitalière et mesure de la performanceLa performance, et plus particulièrement son évaluation, nécessite d’être sous-tendue parune politique de performance. Si elle existe et qu’elle est exprimée, la politique deperformance définit la mission, la vision ou encore la stratégie de l’établissement. Cettepolitique permet donc de définir la performance selon une vision qui lui est propre. Ellepeut être perçue comme la philosophie qui soutient la mesure de la performance (Bolandand Fowler 2000). La mesure de la performance est essentielle dans tout système où l’onveut suivre et évaluer la progression vers des objectifs issus de la vision stratégique.

Politique et mesure de performance sont indissociables et étroitement liées. En effet, lapolitique de performance oriente et guide la mesure de la performance par les grandesorientations qui s’en dégagent. La mesure de la performance va, quant à elle, définir lesindicateurs dont l’analyse permet à la politique d’ajuster les lignes de sa stratégie ou de samission (Institute of Management Accountants and Andersen 1998). Les indicateurs sontdéduits de la vision ainsi que des objectifs stratégiques et la politique de performance est,elle, influencée par la mesure (Desmidt and Heene 2006).

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Lorsque l’on cherche à atteindre la performance, on utilise des instruments issus de ladémarche d’amélioration. Le premier type d’instrument est basé sur les indicateurs. Unebatterie d’indicateurs est sélectionnée sur base de leurs caractéristiques et suivie au seind’un tableau de bord. Le second instrument est issu du système de pilotage des démarchesd’amélioration. Plus précisément, l’analyse des indicateurs est utilisée pour permettre d’agiren conséquence. Ces outils reposent sur les principes de management que Deming adéveloppé dans les années 50 au travers de la roue d’amélioration continue, connue sous leterme PDCA. Cette roue, dans la mesure où elle consiste à corriger les dysfonctionnements,ne peut que monter.

Les différentes étapes de cette roue consistent à:

1. planifier les actions, c.à.d. dire ce que l’on va faire (PLAN)2. mettre en œuvre le plan d’actions précédemment défini (DO)3. vérifier que le plan d’action a été respecté grâce aux indicateurs (CHECK)4. mettre en place des actions correctrices pour y remédier (ACT) lorsqu’on note un écart

entre les objectifs et résultats1.2 Les modèles d’évaluation de la performance hospitalièreBien que centrés sur l’évaluation de la qualité des soins, les travaux menés à la fin desannées 60 par Avedis Donabedian sont pionniers de l’évaluation et de la mesure de laperformance dans le domaine des soins de santé (Donabedian 1966; Donabedian 1978;Donabedian 1980).

Donabedian est un précurseur car il démontre qu’il est possible de définir la qualité des soinsselon différents aspects. Pour lui, la qualité et la performance hospitalière peuvent êtredéclinés selon 3 paramètres :

La structure de l’hôpital a un impact sur la qualité des soins dans la mesure où elleaugmente les chances de proposer une prise en charge performante

Les résultats reflétant l’état de santé de l’individu permettent d’apprécier la qualité dessoins dans la mesure où une amélioration de l’état de santé du patient est considéréecomme le reflet de soins médicaux de qualité

Les processus font référence aux pratiques professionnelles. Ces dernières influencentla qualité des soins

Selon Donabedian, la performance hospitalière globale doit être appréciée selon ces troisaxes. Il distingue donc l’utilisation de trois types d’indicateurs : indicateurs de structure, derésultat et de processus. Il explique également que la performance s’apprécie différemmentselon l’échelle d’observation et distingue la performance individuelle, collective etorganisationnelle. La qualité des soins est appréciée par les utilisateurs selon des critères deperformance individuelle (les compétences des praticiens), des critères collectifs (les soinss’inscrivent au sein d’une équipe) et des critères organisationnels (l’organisation utilise desressources disponibles).

Au début des années 2000, les courants intégrant différents aspects de la performancehospitalière se sont opposés aux modèles traditionnels unidimensionnels. Ce nouveaucourant est centré sur l’appréciation de la performance organisationnelle des hôpitaux.

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Deux grands modèles sont généralement proposés par la littérature. Il s’agit des modèles deSicotte et de Dussault.

Dans ses travaux, Sicotte cherche à identifier les liens entre la performance et lescaractéristiques cliniques et organisationnelles des hôpitaux (Sicotte, Champagne et al.1998). Son modèle intègre les différents concepts de la performance. Il met aussi en avantleur complémentarité et leur opposition. Selon lui, la performance d’un hôpital est atteintesi ce dernier trouve un équilibre entre quatre grandes fonctions : adaptation, atteinte desbuts, production et maintien des valeurs.

Pour Dussault (Dussault 2001), c’est l’organisation et la gestion des ressources humaines quipermet d’atteindre la performance. La performance se décompose en cinq critères :couverture de la main d’œuvre, productivité, technicité, acceptabilité, organisation.

Ces trois modèles sont intéressants dans la mesure où ils démontrent que la notion deperformance hospitalière peut être définie mais diffère selon le niveau auquel elle estenvisagée. La performance à atteindre par les hôpitaux n’est pas un concept consensuel etles critères qui la déterminent ainsi que les indicateurs qui l’évaluent ne sont pas universels.1.2.1 Les indicateurs de performanceLes indicateurs sont étudiés de toute part dans la littérature. Néanmoins, il nous semblaitimportant dans le cadre de ce travail d’en reprendre brièvement les concepts. En effet, lechoix d’un set d’indicateurs jugé représentatif de la performance hospitalière repose sur lasélection de mesures en fonction des caractéristiques qu’elles présentent. Dans leshôpitaux, les indicateurs utilisés ne sont pas tous parfaits (Vrolijk and al 2003). Pour choisirun indicateur plutôt qu’un autre, il est nécessaire de considérer toutes leurs caractéristiquesafin de constituer et développer le set d’indicateurs le plus pertinent (Adair and al 2003;Vlayen, Van De Water et al. 2006; Smith and al 2008).

Un indicateur se définit communément comme une mesure quantitative d’un phénomènequi caractérise une situation en évolution. Il permet de l’évaluer et de la comparer àdifférents moments afin d’aider à la prise de décision et à la fixation d’objectifs.

Un indicateur doit tout d’abord être valide. On attend de lui qu’il mesure ce qu’il doitmesurer ou encore qu’il donne une image réelle de ce qu’il est censé mesurer (Booth andCollopy 1997; Mainz 2003).

Un indicateur est fiable s’il garanti des mesures précises et objectives (Booth and Collopy1997; McGlynn and Asch 1998) Il est considéré comme fiable ou reproductible s’il présenteles mêmes valeurs dans les mêmes conditions de mesure.

Un indicateur doit être pertinent : le domaine cerné par l’indicateur doit présenter un intérêtsignificatif. La pertinence implique la capacité de répondre à un objectif, à un problème etce, au moment où l’indicateur est nécessaire (Hofer, Bernstein et al. 1997; McGlynn and Asch1998).

Il doit pouvoir être défini de manière univoque, c.à.d. clairement et de manièrecompréhensible par les différents utilisateurs du système de mesure. Une définitionunivoque des populations, des données et des valeurs permet de récolter les données demanière précise et uniforme.

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La validité intrinsèque est estimée par la sensibilité et la spécificité. La sensibilité d’unindicateur représente sa capacité à identifier correctement les cas qu’il doit repérer et doncgénère peu de faux négatifs. Sa spécificité est la capacité de l’indicateur à repérer les cas quine présentent pas la condition visée par le test, il génère peu de faux positifs.

Les indicateurs cliniques doivent être « evidence based », c.à.d. basés sur des preuvesscientifiques.

Un indicateur doit être faisable. Les données doivent être disponibles, faciles à mesurer etéconomiques en coût et en recueil de données.

Il doit aussi permettre de repérer les dysfonctionnements et mettre en place des actionscorrectrices. En d’autres mots, un bon indicateur est opérationnel, utile et facilementinterprétable. Il met aisément en relation le résultat obtenu avec les effets d’une action,correctrice ou non. Son interprétation est facilitée par la comparaison, soit à sa proprevaleur dans le temps, soit à une référence extérieure comparable (benchmarking). Unindicateur utile présente un potentiel d’amélioration.

L’Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) est une agence fédérale américainequi établit de nombreux sets d’indicateurs de performance dont l’objectif est, entre autres,de permettre la comparaison des institutions de soins. Pour ce faire, elle se base sur lescaractéristiques suivantes (AHRQ Quality Indicators 2003) :

Face validity : disposer d’une base clinique et empirique solide et mesurer un aspectimportant des soins qui est sous le contrôle du prestataire de soins ou du système

Precision : variations entre les prestataires suffisamment présentes, variations nonaléatoires et non dépendantes de la patientèle

Minimum bias : non sensible au casemix des institutions Construct validity : il existe la preuve d’une relation entre qualité et résultat Fosters real quality improvement : la mesure ne doit pas créer d’incitants ou de

récompenses pour les prestataires sans améliorer réellement la performance Application : potentiel d’action possible1.2.2 Système de mesure de la performance

Pour suivre la performance d’un hôpital, un système de mesure de performance combinantdes indicateurs de structure, de résultat et de processus est utilisé. Ce système comportedifférentes étapes (Geraedts, Selbmann et al. 2003) :

1. Définition de la stratégie de l’établissement2. Déclinaison de la stratégie en objectifs stratégiques3. Sélection et développement d’indicateurs4. Collecte des indicateurs5. Analyse des résultats6. Feedback aux acteurs du système7. Mise en place d’actions et de démarches d’amélioration de la performance

Pour être pertinent et efficace, le système de mesure de la performance doit être adapté auniveau qui est concerné par l’évaluation. Les autorités, les gestionnaires des institutions oules services d’un hôpital ne présentent pas les mêmes besoins en terme d’évaluation de laperformance et donc d’indicateurs à mesurer.

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132 Perception de la performance par les acteurs dans le systèmehospitalier belgeLe projet « Hospital Performance Indicators.be – HPI.be »3 analyse la notion de performanceperçue dans les hôpitaux belges (Lucet, Ficet et al. 2011). L’ensemble de ce paragrapherapporte les résultats de ce projet, commandité par le SPF-SPSCAE. L’équipe de recherche amené des interviews au sein de treize établissements hospitaliers. Les auteurs se sontintéressés aux principales fonctions dans les institutions : directions générale, financière,médicale et infirmière, conseil médical et coordinateur qualité. Ces interviews ont permis dedégager une image claire de la manière dont les hôpitaux utilisent les indicateurs deperformance.2.1 Une vision multidimensionnelle complexe de la performanceComme attendu, la performance est perçue selon plusieurs critères. Sept dimensions sontcitées par les acteurs de l’hôpital et appréhendées par ordre d’importance en termes de

1. qualité des soins et sécurité du patient2. résultats financiers3. orientation-patient (satisfaction du patient, accueil, …)4. optimisation des ressources humaines5. responsabilité envers la communauté (accessibilité aux populations défavorisées,

protection de l’environnement, …)6. maîtrise des techniques médicales les plus récentes7. enseignement et recherche universitaire

Bien qu’ils reconnaissent plusieurs dimensions à la performance hospitalière, chacun desacteurs indique un aspect plus particulier comme prioritaire. La priorité est donnée selon lafonction occupée dans l’institution et la culture de l’établissement.

Bien qu’ils soient les plus concernés par le volet financier, les directeurs généraux sont ceuxqui présentent la vue la plus globale de la performance ainsi que la vision la plus équilibréeentre finances et qualité des soins.

Les médecins (président du conseil médical et médecin-chef) se réfèrent systématiquementà la qualité des soins et très souvent aussi à l’orientation vers le patient. Ces deuxdimensions constituent le cœur de leur métier. Ils sont sensibles aux aspects financiers de laperformance. La maîtrise des techniques médicales les plus récentes est une de leurpréoccupation.

Le nursing est également orienté vers la qualité des soins et l’orientation-patient. Mais ilreprésente aussi le métier le plus intéressé par la performance en termes de gestion desressources humaines. Cela probablement en raison du contexte de pénurie d’infirmièresque connaît la profession.

Pour tous les acteurs, il semble exister une relation étroite entre qualité des soins etrésultats financiers. Mais cette relation est interprétée différemment. Est-ce la bonne santé

3Le rapport complet du projet est disponible sur ORBi, digithèque institutionnelle de l’ULg

http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/109524

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financière qui permet de mettre en pratique une politique optimale d’amélioration de laqualité des soins ou est-ce la satisfaction du patient générée par la bonne qualité des soinsqui induit l’attractivité de l’établissement et donc sa pérennité financière ?

La culture de l’établissement peut induire une définition de la performance partagée au seinde l’organisation. Certains hôpitaux présentent par exemple un statut particulier qui lespousse vers une philosophie plus forte de la prise en charge médicale. Il s’agit notammentde la mission d’enseignement et de recherche dans les hôpitaux académiques. D’autresrencontrent des difficultés financières entraînant un environnement particulier dans lequella vision de la performance est restreinte à la survie financière.2.2 Vision de la performance et stratégie de l’institutionPour assurer une politique cohérente d’amélioration de la performance, la vision de ce quiconstitue la performance doit être partagée par tous les acteurs de l’établissement. Ellepeut alors être déclinée en objectifs stratégiques puis en facteurs clé de succès et enfin enindicateurs.

Les objectifs stratégiques découlent habituellement d’une vision ou d’un plan stratégiquedont se dote l’établissement. Ce plan stratégique doit permettre aux acteurs de partagerune vision commune et de travailler dans un ensemble cohérent d’actions. Si la stratégie estcommuniquée efficacement et connue de tous, la définition de la performance est alorspartagée au sein de l’institution. Or, les auteurs du projet HPI.be constatent que les critèresde la performance ne sont pas partagés au sein des établissements.

Tous les hôpitaux interrogés ne disposent pas d’un plan stratégique mais la plupart sembleen avoir développé un. Plusieurs d’entre eux sont axés essentiellement sur les dimensionsfinancières et ne tiennent pas compte des autres aspects de la performance. A l’inverse, lesdémarches d’amélioration de la qualité mises en place ne remontent pas au sein de lahiérarchie. Elles restent souvent connues des personnes qui les initient et sont peu diffuséesdans les institutions.

Le plan stratégique, lorsqu’il existe, est maîtrisé dans le détail uniquement par le directeurgénéral. Les autres membres de la hiérarchie ne le connaissent que partiellement, voirel’ignorent. Ce manque de connaissance se traduit par un large éventail d’indicateurs utiliséspar les professionnels. Seule la moitié des hôpitaux décline sa stratégie en objectifsstratégiques et suit ses indicateurs au sein d’un tableau de bord.2.3 Un large éventail d’indicateurs utilisésLes hôpitaux recourent à un nombre considérable d’indicateurs développés au niveau del’institution, à l’occasion d’un projet ou d’un itinéraire thérapeutique en particulier.

Parmi cette diversité d’indicateurs, certains sont communs à toutes les institutions. Il s’agittoutefois des indicateurs les moins liés aux projets d’amélioration de la performance. Ilssont rarement traduits en action permettant d’améliorer la performance hospitalière.Parallèlement à ces indicateurs, d’autres sont développés dans le cadre de projets ponctuels.

Deux catégories d’indicateurs sont donc distinguées selon leur cycle de vie :

les indicateurs permanents développés en routine, le plus souvent économiques ou degestion

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les indicateurs à court ou moyen terme relevant généralement de la qualité des soins2.4 Une segmentation de la politique de performanceLa mesure de la performance est ressentie comme une nécessité par les différentes entitésde l’hôpital. Chaque service, chaque département instaure une démarche de mesure de laperformance avec ses propres indicateurs.

L’hôpital est une organisation dans laquelle les acteurs présentent des enjeux, des intérêtset des savoirs très différents. Les services et départements médicaux répondent à leursmissions au travers d’une large autonomie de travail. Le projet HPI.be constate que chacundispose de son propre tableau d’indicateurs pour suivre ses objectifs. Ainsi, la coexistencede plusieurs tableaux d’indicateurs au sein des institutions contribue à disperser la vision dela performance et du fonctionnement de l’organisation. La mesure de la performance restepeu transparente et les initiatives développées de manière intégrée sont peu fréquentes.

Les directions générales souhaitent pourtant mettre en place une politique decommunication de la performance. Cette volonté transparaît dans la transmission « top-down » des résultats (financiers et d’activité). Toutefois, les interviews menées dans lecadre du projet HPI.be éclairent le manque de retour des services vers la hiérarchie. Lacommunication des services vers les directions est peu effective. Il existe une segmentationverticale de la politique de performance.

La politique de performance est également non harmonieuse et peu discutée entredépartements médicaux. Puisque les initiatives développées sont peu intégrées au niveaude l’institution, les politiques de performance entre les services d’une même institution sonthétérogènes. Il existe une segmentation horizontale de la performance. L’évaluation de laperformance est une affaire interne aux services. Chacun l’évalue selon ses objectifs etcommunique difficilement ses résultats.3 Les initiatives d’é valuation de la performanceLa connaissance des diverses initiatives d’évaluation et d’amélioration de la performancemises en place à l’étranger et en Belgique participent à la réflexion de la définition et del’utilisation des mesures de la performance hospitalière. La présentation des initiativesbelges et étrangères suivante est issue du projet HPI.be (Lucet, Ficet et al. 2011).3.1 Les expériences internationalesCe paragraphe décrit les programmes développés dans les principaux pays européens, ainsique les projets développés par l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS) et l’AHRQ auxEtats-Unis.3.1.1 Contexte et description des programmesL’AHRQ est une agence du Department of Health and Human Services du gouvernementfédéral américain. Les initiatives de l’AHRQ intéressent particulièrement le milieuhospitalier car elles visent à mettre au point des indicateurs de qualité des soins ou desécurité du patient à partir des seules bases de données médico-administratives des séjourshospitaliers. Il s’agit plus précisément des projets Quality Indicators (Abbott, White et al.2011) et Patient Safety Indicators (AHRQ Quality Indicators 2003).

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L’OMS a initié en 2003 un projet dont l’objectif est de développer et diffuser l’évaluation dela performance hospitalière à partir d’un outil global, nommé Tool Assessement for qualityimprovement in Hospitals (PATH) (Veillard, Champagne et al. 2005). Au travers de cet outilet de la création d’un réseau de la performance hospitalière, le bureau régional européen del’OMS souhaite aider les hôpitaux à évaluer leur performance, l’analyser et mettre en placedes actions d’amélioration de la performance.

Au cours de ces dernières années, la Grande-Bretagne4 a mis en chantier une réorganisationde son système national de santé. L’objectif est de mettre le patient au centre du systèmeafin qu’il reçoive les soins de la meilleure qualité. Le souhait est de donner les moyensnécessaires aux prestataires pour améliorer leur qualité. Certaines agences sont fusionnéesdans le but d’évaluer les prestataires de soins aux travers de profils de risque et de qualité.Elles vérifient le respect de divers standards de qualité et sécurité. Des projets régionauxmais aussi privés voient le jour.

En France, une certification des hôpitaux est requise. Celle-ci consiste en un ensemble denormes de qualité auxquels les établissements doivent répondre. Une évaluation de laqualité est d’abord réalisée par les hôpitaux eux-mêmes puis vérifiée sur le terrain par desexperts-visiteurs. Les résultats de cet audit sont publiés sur le site de la Haute Autorité deSanté et parfois sur les sites internet des établissements. Parallèlement, le projetCOMPAQH5 (Coordination de la Mesure et Amélioration de la Performance Hospitalière) esten cours depuis 2003. COMPAQH tente de développer des indicateurs de qualité des soinset d’aider les hôpitaux dans la collecte de données. La perspective de ce projet est pluscentrée sur l’aide à l’amélioration que sur l’évaluation en tant que telle. Les indicateurs sontici perçus comme des outils destinés à générer des améliorations de la prise en charge.

Aux Pays-Bas6, le ministère de la Santé a défini la performance selon trois objectifs : qualitédes soins, accessibilité aux soins et accessibilité financière. Ces objectifs sont divisés en 13domaines déclinés en 125 indicateurs. Les résultats de cette évaluation sont diffusés depuis2010. La performance des hôpitaux est plus particulièrement évaluée par l’IGZ (Inspectievoor de Gezondheidszorg). Cet organisme d’inspection de la santé publie depuis 2003 un setd’indicateurs ainsi que les normes de sécurité des hôpitaux. Chaque année, les hôpitauxdoivent rendre leurs résultats publics. Pour les soutenir et améliorer la transparence auniveau des soins, IGZ organise aussi depuis 2007 un set d’indicateurs pour différentes

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http://www.cqc.org.uk/newsandevents/newsstories.cfm?widCall1=customWidgets.content_view_1&cit_id=35456, http://www.rcpa.org.uk/downloads/guidance-about-compliance---essential-standards-of-quality-and-safety-424.htm, http://www.nhs.uk/NHSEngland/thenhs/records/proms/Pages/aboutproms.aspx,http://www.advancingqualitynw.nhs.uk/index.php, http://www.rcpa.org.uk/downloads/guidance-about-compliance---essential-standards-of-quality-and-safety-424.htm, http://www.drfosterhealth.co.uk/5www.compaqh.fr6 http://www.gezondheidszorgbalans.nl/algemeen/menu/downloaden/, http://www.igz.nl,www.ziekenhuistransparant.nl, http://www.zichtbarezorg.nl/page/Ziekenhuizen-en-ZBC-s/Kwaliteitsindicatoren/Totstandkoming-indicatoren, http://www.ziekenhuizentransparant.nl,http://www.jaarverslagenzorg.nl/overjaarverslagenzorg/maatschappelijkverslag,http://www.ziekenhuizentransparant.nl; entretien téléphonique le 25/05/2011 avec PhD F. Vlems(Coordinateur qualité Zichtbare zorg)

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pathologies. Cinq indicateurs liés aux soins sont choisis pour chacune des 22 pathologiesactuellement évaluées.

En 2007, l’Allemagne7 a, elle aussi, présenté d’importantes modifications avec lacentralisation de l’ensemble de son système de santé auparavant cloisonné et fortementdécentralisé par « Land ». La qualité des soins dans les hôpitaux est évaluée pour unetrentaine de pathologies. Les résultats sont publiés publiquement pour l’ensemble du paysen positionnant les hôpitaux de manière anonyme. Les hôpitaux « suspects » sont invités àdiscuter de leurs résultats au cours de visites. La politique interne de management de laqualité doit être publiée sur les sites internet des institutions hospitalières.

En 1998, le Luxembourg8 a instauré les programmes « Incitants Qualité ». Ces IncitantsQualité s’établissent sous la forme d’une convention volontaire des hôpitaux avec la CaisseNationale de Santé (CNS). Au départ, les hôpitaux étaient libres de développer leur proprestratégie d’amélioration et de changement. La visite d’experts choisis par la CNS etl’association des hôpitaux luxembourgeois permettait l’évaluation des programmes. En2004, il a été décidé, d’un commun accord, d’orienter les Incitants Qualité vers unmanagement global de la qualité. L’outil utilisé est le modèle EFQM. Ce modèle demanagement de la qualité considère des critères de processus et de résultat del’organisation et s’appuie sur la communication à tous les niveaux de l’organisation.L’application de l’EFQM est évaluée par des audits. Aujourd’hui, l’utilisation d’indicateurs deperformance est acquise par l’ensemble des hôpitaux. Les Incitants Qualité permettentl’octroi d’une prime de maximum 2% du budget de l’hôpital.

Depuis 2000, le Danemark9 a initié le « Plan national danois d’indicateurs » qui tented’évaluer la qualité du système de santé dans son ensemble. Une concertation entre tousles acteurs du système est mise en place (conseil national de santé, représentants descomtés, médecins, infirmiers, kinésithérapeutes, ergothérapeutes, sociétés scientifiques).Une équipe fixe (NIP-Secrétariat) assure la coordination et l’administration du projet. Ceprojet évalue la prise en charge par pathologie. Les indicateurs sont choisis au niveaunational en parallèle à l’élaboration de standards basés sur les preuves. Une collecte dedonnées nécessaires à l’évaluation est organisée au sein de chaque hôpital sous lacoordination du NIP-Secrétariat et des comtés. Des audits sont organisés pour comprendreet expliquer les résultats individuels. Les résultats sont diffusés auprès du public sur un siteinternet.

En Suède10, le système de santé est fortement décentralisé au niveau des régions et comtés.Dans ce contexte, les autorités suédoises souhaitent évaluer la qualité des soins entre les

7 http://www.g-drg.de/cms/index.php/inek_site_de/layout/set/standard/, https://www.iqwig.de/institute-for-quality-and-efficiency-in-health.2.en.html, www.sqd.de, www.aqua-institut.de, www.bqs-outcome.de; Busse,R. and A. Riesberg (2005). Gesundheitssysteme im Wandel : Deutschland. Kopenhagen, WHO Regionalbüro fürEuropa im Auftrag des Europäischen Observatoriums für Gesundheitssysteme und Gesundheitspolitik.8 Analyse de la législation et des notes publiées par l’Entente des Hôpitaux Luxembourgeois ; Contact avec MrSylvain Vitali, Conseiller soins pour l’Entente des Hôpitaux Luxembourgeois9 www.nip.dk; Mainz, J., A. M. Hansen, T. Palshof and P. Bartels (2009 ). "National quality measurement usingclinical indicators: the Danish National Indicator Project." J Surg Oncol 99(8): 500-504.10 www.skl.se

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entités. Elles estiment en effet que le public a le droit de connaître le niveau des soins desanté et que la comparaison est une dynamique intéressante pour améliorer ses résultats.Depuis 2006, un rapport de mesure de la performance est publié chaque année. Un setd’indicateurs a été sélectionné selon quatre dimensions. Les résultats sont publiés surinternet et donc rendus accessibles aux prestataires de soins et aux citoyens-patients.3.1.2 Mise en place des programmesLes autorités des pays étudiés présentent des programmes d’évaluation de la performance àlaquelle la participation des hôpitaux est la plupart du temps obligatoire.

Certains comme l’Allemagne, le Danemark et en partie les Pays-Bas ont choisi d’évaluer laperformance de leur système hospitalier par le biais d’un set d’indicateurs par pathologie.Ces sets comportent un nombre d’indicateurs plus élevé (10 indicateurs par pathologie). Lenombre de pathologies est croissant d’année en année, allant de 10 pathologies auDanemark à 30 en Allemagne. La mise en place des projets est, dans ce cas, progressive.

Dans les pays où le recul est suffisant, on constate que les sets d’indicateurs ne sont pasfixes. Certains indicateurs peuvent laisser la place à des indicateurs prioritaires et d’autressont abandonnés parce qu’ils peuvent donner lieu à des manipulations.

Les indicateurs sont détaillés de manière précise dans tous les programmes. Leurjustification est documentée et diffusée à tous les acteurs impliqués. Plus de la moitié despays étudiés ont développé ou validé parallèlement aux indicateurs, des recommandationsde bonne pratique auxquelles les prestataires de soins peuvent se référer pour définir lesstandards de soins attendus ou les actions d’amélioration.

Des audits ou des visites d’hôpitaux sont organisés dans plusieurs pays afin de comprendreles résultats des indicateurs. Au Luxembourg, ces audits permettent d’évaluer,parallèlement à la mesure, le management de l’hôpital et l’ensemble de la dynamique miseen place pour améliorer la performance. En Grande-Bretagne, les audits vérifient la mise enplace de processus et le respect des standards de soins. Elle a en effet choisi de ne pasétablir de set fixe d’indicateurs de crainte qu’il ne concentre toute l’attention des soignantssur les mesures aux détriments d’autres aspects des soins non suivis. Dans d’autres pays,comme l’Allemagne, les visites permettent aux hôpitaux dont les résultats sont déviants dese justifier.3.1.3 Choix des indicateurs, données uti lisées et feedbackDe manière générale, les projets d’évaluation de la performance sont développés à partird’une revue de la littérature et d’un inventaire des données disponibles ou à récolter. Desgroupes de travail sont formés pour choisir les indicateurs. Ceci permet d’impliquer tous lesacteurs concernés : autorités, praticiens, institutions de soins, organisations scientifiques,universités voire même associations de patients. Au Danemark, le groupe de travail inclutaussi un documentaliste chargé de documenter chaque indicateur et un épidémiologistepour l’analyse des résultats.

Avant de généraliser les indicateurs choisis, les pays organisent une phase-test. Celle-cipermet de valider la méthode de la récolte de données (s’il y en a une), le calcul del’indicateur et sa pertinence. Chaque indicateur est généralement documenté par une fiche

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descriptive reprenant ses caractéristiques, son mode de calcul et sa justification. La plupartdu temps, ces informations sont disponibles sur un site internet.

Le nombre d’indicateurs utilisés varie fortement. Les démarches de performancehospitalière reprennent généralement moins d’indicateurs que les évaluations centrées surla qualité des soins. Les programmes par pathologie sont ceux qui présentent le plusd’indicateurs différents.

Plusieurs programmes organisent des collectes de données spécifiques. Les hôpitauxenvoient leurs données, le plus souvent, au travers d’un portail Internet. La récolte dedonnées doit être complète et précise pour assurer des informations cohérentes. AuDanemark, un important travail est réalisé pour que cette récolte de données soit intégréedans le travail quotidien des unités de soins. Deux projets utilisent des indicateursuniquement basés sur les données récoltées en routine (AHRQ et Suède). Il s’agit aussi biende données à but financier que des différents registres (Registre de pathologie ou decomplications par exemple). En Allemagne et au Luxembourg, les données de routine sontcombinées à des collectes spécifiques.

Toutes les démarches communiquent leurs résultats aux hôpitaux dans un délai variantentre 1 mois et 15 mois. On constate que les hôpitaux apprécient des feedbacks rapides.Plusieurs pays diffusent les résultats sur un site internet. Les indicateurs sont alors à ladisposition des hôpitaux, des prestataires de soins et des patients-citoyens. Cettepublication se fait parfois de manière anonyme pour le grand public. Les hôpitaux sontparfois également invités à publier leurs résultats sur leur propre site internet.

Des comparaisons sont souhaitées dans les pays où le système de soins est décentralisé. Lesautorités veulent garantir que la qualité des soins soit la meilleure pour tous les citoyens dupays et stimuler ainsi les comtés compétents à organiser des démarches d’amélioration.3.1.4 Evaluation des programmesPeu d’informations sur l’évaluation de ces programmes sont disponibles, la plupart étant misen place après 2003. Les rares évaluations montrent que ces initiatives peuvent générer unedynamique favorable au sein des hôpitaux. Certains obstacles sont toutefois mis en avant :

Multiplicité des projets impliquant des stratégies diverses Récoltes de données dupliquées, fastidieuses Délais de feedback trop longs Mesures d’accompagnement insuffisantes Manque d’investissement des directions hospitalières Difficultés à impliquer le corps médical …

Le Danemark est le seul pays à avoir prévu l’évaluation de son programme dès saconception. Cinq ans après sa mise en place, les auteurs relèvent une amélioration denombreux indicateurs (Mainz, Hansen et al. 2009 ). Seuls les soins dans le cadre du cancerdu poumon n’ont pas été jugés satisfaisants et suffisamment améliorés.

Peu de pays financent directement les démarches d’amélioration de la performancehospitalière. L’exemple le plus intéressant est celui du Luxembourg. Une prime annuelle de2% maximum du budget est allouée aux hôpitaux. Cette prime ne sert pas à financer la mise

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en place des programmes au sein des hôpitaux. Celle-ci est financée par le biais du budgetde l’hôpital. Il s’agit bien d’une prime attribuée aux établissements acceptant de s’engagerdans des programmes de qualité définis d’un commun accord entre partenaires : les Caissesde Maladie et les établissements hospitaliers. Le coût engendré par ces programmes pourles Caisses de Maladie a poussé ces dernières à accorder aux hôpitaux les moyens financierspermettant d’engager des coordinateurs qualité. Les coordinateurs qualité sont chargésd’harmoniser la gestion qualité de l’établissement. Ils se réunissent régulièrement au niveaunational pour échanger leurs points de vue et leurs expériences.

Dans plusieurs pays, certains indicateurs sont utilisés dans les procédures d’accréditation.

En conclusion, la mise en place d’une politique de mesure de la performance hospitalièreglobale n’est pas systématique au sein des grands pays de l’Europe. Les initiativess’organisent différemment en fonction de la structure des soins de santé dans le pays maisaussi de la « culture de la mesure ». Certaines démarches sont intégrées dans la politiquenationale des soins de santé mais cela n’est pas toujours le cas. Les approches sontgénéralement centrées sur la qualité clinique des soins et plus rarement sur la performancemultidimensionnelle du système. La diffusion de standards de soins va souvent de pair avecle feedback des résultats.3.2 Les expériences belgesBien que de nombreuses démarches soient initiées, la Belgique ne dispose pas de politiqueglobale de la qualité des soins. Selon une étude du gouvernement flamand en 200911, lesBelges semblent très satisfaits de la qualité des soins offertes par les institutionshospitalières. Et pourtant, notre pays n’est pas en mesure de démontrer cette bonne qualitédes soins. Il n’existe en effet pas de mesure systématique, objective et standardisée àl’échelon national.

Les initiatives sont pourtant nombreuses. Le projet HPI.be recense 23 projets d’évaluationde la performance hospitalière ou de la qualité des soins en Belgique (Lucet, Ficet et al.2011). Ce nombre important et la variété des approches attestent de l’intérêt porté à laperformance hospitalière dans notre pays. Cela, sans doute, dénote la complexité deproposer un set d’indicateurs qui réponde aux intérêts des différents acteurs impliqués.3.2.1 Une grande fragmentation des initiativesLes projets sont portés par des institutions ou regroupements divers et variés : SPF-SPSCAE,Institut de santé publique (ISP), Centre fédéral d’expertise des soins de santé (KCE), Registredu cancer, associations hospitalières, initiatives liées à des universités ou à des firmesprivées, les mutualités, les Communautés et les Régions. Cette partie rapporte les initiativesles plus pertinentes dans la réflexion de ce travail.

Le SPF-SPSCAE attribue un financement complémentaire dans la sous-partie B4 du BMF pourla coordination de la qualité et de la sécurité dans les hôpitaux belges. Il s’agit plusparticulièrement d’un contrat établi entre le SPF-SPSCAE et les hôpitaux volontaires pour

11 http://www4.vlaanderen.be/dar/svr/publicaties/Publicaties/webpublicaties/2009-08-24-webpublicatie2009-

5.pdf

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stimuler et soutenir la coordination de la qualité des soins et de la sécurité du patient. Dèsleur mise en place en 2007, plus de 80% des hôpitaux se sont engagés dans ce type decontrat. La première année, il leur était demandé de décrire leur management de la qualitédes soins et de la sécurité des patients (structures et comités, système de déclaration desincidents, projets qualité, indicateurs suivis) et d’évaluer leur culture de la sécurité despatients au travers d’un questionnaire imposé. De 2008 à 2012, le contrat a évolué sous laforme d’un plan pluriannuel et impose aux hôpitaux :

D’établir un cadre stratégique de la gestion de la sécurité, en ce y compris ledéploiement de structures appropriées

D’analyser et développer des processus de soins (transfert intra-muros ou dans uneliste de pathologies)

De faire un état des lieux des indicateurs utilisés

Ce programme répertorie plus de 2000 indicateurs différents utilisés dans les hôpitaux. Ilillustre aussi le besoin de soutien et de stimulation pour les différentes missions du contrat.Malgré les difficultés rencontrées par les hôpitaux, cette initiative a cependant le mérited’avoir introduit les notions de qualité et de sécurité des soins dans des institutions qui neconsidéraient pas jusque là ces concepts de manière structurée.

A coté de ce financement, le SPF a développé d’autres initiatives d’évaluation de laperformance. Elles consistent principalement en trois feedbacks élaborés sur les données deroutine dont l’Administration dispose.

1. Le feedback Finhosta repose sur les données comptables annuelles obligatoirementenvoyées par les hôpitaux. Ce feedback, apprécié par les dirigeants des institutions, n’amalheureusement plus été mis à jour depuis 2006. Les données sont toutefois toujourstransmises au SPF-SPSCAE.

2. Le feedback multidimensionnel et intégré (FBI) a découlé du projet PATH mené enBelgique (SPF Santé publique Sécurité de la Chaine alimentaire et Environnement - DGOrganisation des Etablissements de Soins 2008). Il est construit sur la même base etprésente la même logique. L’objectif du FBI est double. Pour les hôpitaux, il consiste enun outil qui leur permet de fixer leurs priorités en se comparant aux résultats nationaux.Pour l’Administration, il s’agit d’exploiter les données en leur possession en toutetransparence vis-à-vis du secteur hospitalier. Le FBI a été envoyé de manière proactivepar le SPF-SPSCAE aux directions générales et médicales de tous les hôpitaux aigus. Il aété publié trois fois : en 2006, 2008 et 2011. Il est à noter que la version 2011 n’a pasété mise à jour dans son intégralité.

3. Le feedback PSI repose sur les indicateurs de l’AHRQ appliqués aux données belges(Gillon, Haelterman et al. 2011). En parallèle au FBI, chaque hôpital a reçu, en plus d’undocument scientifique décrivant les indicateurs et leurs limites, ses propres résultatscomparés à l’ensemble des hôpitaux belges. La liste des séjours relevés par lesindicateurs leur a également été fournie pour une éventuelle analyse des processus.

En 2011, l’Institut de Santé Publique a construit le premier outil regroupant des indicateursen hygiène hospitalière. Ce set a été élaboré par un groupe de travail réunissant des expertsen hygiène hospitalière issus des institutions hospitalières et du SPF-SPSCAE. L’objectif de ceprojet est de définir le cadre d’utilisation d’indicateurs en hygiène hospitalière, de proposer

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des mesures ainsi que la méthode de récolte des données nécessaires à leur mise en œuvre.Les indicateurs retenus répondent à trois objectifs différents : le suivi de l’hygiènehospitalière au niveau national, ou dans le but d’une amélioration locale ou encore dediffusion au public.

Le KCE a approché les notions de performance et de qualité des soins au cours de plusieursétudes. En 2006, un premier rapport tente de fournir un cadre conceptuel pour ledéveloppement et l’utilisation d’indicateurs cliniques de la qualité (Vlayen, Van De Water etal. 2006). Cette recherche relève les conditions de mise en place d’un tel système demesure et les projets en cours en Belgique. Il teste également la possibilité de construiredes indicateurs sur les données médico-administratives. En 2010, le KCE a essayé deconcevoir un système de mesure de la performance pour l’ensemble du système de soins desanté belge (Vlayen, Vanthomme et al. 2010). Cette recherche définit non seulement lesobjectifs du système de soins de santé mais aussi un set de 55 indicateurs évaluant saperformance. Sur le thème spécifique du cancer, le KCE a mené une étroite collaborationavec le Registre du cancer afin d’évaluer et améliorer la qualité des soins en oncologie(Vlayen, Verstreken et al. 2008; Stordeur, Vrijens et al. 2010; Vlayen, Vrijens et al. 2010;Vlayen, Stordeur et al. 2011).

Depuis les premières lois sur les hôpitaux en 1963, la qualité des soins est prise en comptepar les pouvoirs publics qui considèrent l’agrément normatif comme un gage de qualité dessoins. Les courants de l’époque considèrent que les institutions répondant à des normesdéfinies, essentiellement de structure, produisent inévitablement des soins de qualité. Laréalité est cependant beaucoup plus complexe. Les normes intègrent de plus en plusd’éléments qualitatifs. Le système tente également d’évoluer, par exemple, en créant en1999 les Collèges des médecins, groupements d’experts dans les domaines liés auxprogrammes de soins dont la mission est d’évaluer l’activité médicale dans les hôpitaux.

Les notions d’agrément et de qualité ont toujours été étroitement liées en Belgique.L’évolution des discussions communautaires, les différents décrets et avis publiés dans lepassé démontrent la complexité institutionnelle face au développement et à l’évaluation dela qualité. La sixième réforme de l’Etat à venir va plus que probablement modifier lepaysage des compétences en matière d’évaluation de la qualité des soins. En effet, « lesCommunautés seront compétentes pour définir les normes auxquelles les hôpitaux, ainsique les services, programmes de soins, fonctions,… hospitaliers doivent répondre pour êtreagréés… »12 Les notions de normes et de qualité sont indirectement liées. Le transfert descompétences normatives aux entités fédérées modifiera la responsabilité de l’évaluation desrésultats et de l’enregistrement des données dans les années à venir. C’est pourquoi, lesdeux entités fédérées organisent leurs initiatives en la matière (Husden Avril 2013).

Ainsi, la Flandre avait par le passé adopté deux décrets qualité en 1997 et en 2003. L’accordde gouvernement conclu en 2009-2014 engage la Flandre à rendre visible pour le patient laqualité des soins hospitaliers. Il fixe donc dans ses priorités la constitution d’un setd’indicateurs de qualité des soins. Parallèlement à ce projet « Quality Indicators », legouvernement encourage l’accréditation des hôpitaux et réforme la démarche d’inspection

12 http://www.lachambre.be/kvvcr/pdf_sections/home/FRtexte%20dirrupo.pdf

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mise en place en Flandre. Le projet Quality Indicators13 a été présenté fin 2012 (Peeters2012). Celui-ci a débuté sous l’initiative conjointe des différents réseaux de soinshospitaliers flamands, de l’association flamande des médecins-chefs et du Gouvernementflamand. La Flandre choisit, par ce projet, d’améliorer le suivi de la qualité dans les hôpitauxflamands en promouvant et facilitant l’emploi d’indicateurs. Ces indicateurs pourront êtreutilisés par les prestataires de soins dans les hôpitaux mais aussi par les autorités publiquescompétentes pour le suivi et la surveillance de la qualité. Les résultats pourront être utilisésà titre informatif lors des inspections, sorte de certification organisée par le GouvernementFlamand. Un Bureau a été créé pour assurer la coordination et la direction du programme.Il réunit des représentants du ministre de la santé, de l’administration, du serviced’inspections et les autres initiateurs du projet. La gestion, la sécurité des données et leurtraitement sont confiés à l’Administration. Participent également au projet les différentesmutualités, la plateforme des patients flamands, l’université de Gand, l’association flamandedes infirmiers et l’ISP, réunis dans le Forum d’indicateurs chargé de faire le lien avec lesecteur. Il a pour tâche de fournir l’expertise, de suivre le projet, de le soutenir auprès desprestataires de soins et de l’appuyer dans sa mise en œuvre. Les hôpitaux ont été invités àparticiper sur base volontaire et incités à le faire par les associations hospitalières et lesmédecins-chefs. Cinq domaines de soins distincts ont été sélectionnés sur base des critèressuivants :

Impact de la pathologie sur la santé publique (ampleur, morbidité, mortalité, coût pourla société)

Niveau de preuves scientifiques (level-of-evidence) Existence d’un lien entre les processus mesurés et les résultats des soins Potentiel d’amélioration de la qualité Influence possible des prestataires

Actuellement, trente-cinq indicateurs ont été choisis dans les cinq domaines sélectionnés(Mère-enfant, Cardiologie, Oncologie, Indicateurs à l’échelle de l’hôpital). Les indicateurssont construits sur base des données médico-administratives et de données spécifiques.Pour disposer des données disponibles par ailleurs, un dossier a été déposé auprès de laCommission de la vie privée14. Le projet rassemble, outre des indicateurs de structure,processus et résultat, des indicateurs relatant l’expérience des patients. Pour ce faire, unquestionnaire est relayé par la plateforme des patients flamands qui regroupe 93associations différentes. La manière dont seront diffusés les résultats n’est pas encoreclairement établie. Une publication centralisée sur un site internet sans comparaison desrésultats semble probable. La publication des résultats sur les sites internet des hôpitaux estégalement possible.

En Région Wallonne et Communauté française, une réforme de l’Inspection est égalementen cours. En parallèle, une réflexion sur l’accréditation des hôpitaux s’est récemmentouverte au sein d’une Plateforme francophone de concertation sur l’accréditation. Elle se

13 http://www.zorg-en-gezondheid.be/kwaliteitsindicatorenziekenhuizen/14 Délibération N° 12/067 du 21 août 2012 relative à la communication de données à caractère personnelcodées relatives à la santé à l’agence flamande « Zorg en gezondheid » dans le cadre du projet « QualityIndicators »

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compose actuellement des fédérations hospitalières, des écoles de Santé Publique et desmutualités. Cette Plate-forme souhaite articuler les initiatives et établir un cadre deréférence commun pour tous les hôpitaux wallons et bruxellois. Un autre projet consiste àgénéraliser un questionnaire commun d’évaluation de la satisfaction des patients àl’ensemble des hôpitaux de la Région. La Région wallonne finance également la banque dedonnées AWAGES (Agence Wallonne et Bruxelloise d’Aide à la Gestion des Etablissements deSoins).

AWAGES/ABRUGES15 est un projet de l’association des hôpitaux francophones privésSANTHEA. Il s’agit de la constitution d’un Datawarehouse regroupant les données defacturation, de la comptabilité (FinHosta) et les données de pathologie (RCM) des hôpitaux-membres. Un feedback essentiellement financier est envoyé chaque année aux membres del’association. Awages propose une analyse des différentes données de routine transmisesaux autorités (données RHM et FINHOSTA par ex) mais aussi des feedbacks de financement(BMF, forfaits « spécialités pharmaceutiques », forfaits « imagerie médicale », montants deréférence,…) Les données injectées dans le Datawarehouse sont principalement utiliséespour la production de rapports et de benchmarking à destination des hôpitaux, ainsi qued’études thématiques. Ces rapports sont réalisés par l’équipe de développement. Lesdonnées sont également utilisées par les conseillers santhea dans le cadre de leur travailquotidien. La production est assurée par une équipe de développement composéeactuellement d’un chef de projet, d’un responsable du Datawarehouse, d’un assistantDatawarehouse, d’un responsable IT et d’analystes. Le travail de l’équipe de développementest encadré par un comité de pilotage du projet qui, une fois par an, prend connaissance del’état d’avancement du projet, définit les objectifs, fixe le planning et les priorités. Uncomité technique discute des aspects techniques liés à la mise en œuvre, et définit lesindicateurs pertinents à prendre en compte, le type de rapport à publier, … Une commissionde confidentialité s’occupe de régir le mode d’accès à l’information, de s’assurer du respectdu cadre légal en vigueur en matière de traitement de l’information, de garantir laconfidentialité des données et de fixer les modalités d’entrée et de sortie d’un établissementdans le projet. Enfin, chaque thématique est encadrée par un groupe de travail qui a pourmission d’analyser les résultats des études effectuées par l’équipe de développement, et deproposer des indicateurs à intégrer dans les rapports. Les membres des différents groupesde travail sont issus des institutions. Chaque groupe de travail est présidé par l’un de sesmembres.

Enfin, la Wallonie soutient le projet Réseau Santé wallon16. Ce projet permet l’accès audossier médical d’un patient par les différents prestataires qui le prennent en charge. Ceréseau assure la continuité des soins, optimise la sécurité des patients, facilite lesprocédures administratives de tous les prestataires et facilite notamment une utilisationopportune des prescriptions d’examens. Les médecins participent au Réseau Santé wallonsur une base volontaire et l’injection des données se fait avec l’accord du patient. Une desoriginalités du Réseau Santé wallon est qu’il interconnecte des logiciels différents, plutôt que

15 http://www.awages.be

16 http://socialsante.wallonie.be/?q=news-reseau-sante-wallon

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d’imposer un logiciel de dossier médical unique, laissant chaque acteur dans sonenvironnement habituel en permettant le choix total de ses applicatifs.

Les universités proposent une série d’outils d’évaluation de la performance hospitalière.Citons les projets Navigator du CZV-Leuven, Vlaamse Ziekenhuis Netwerk de la KULeuven etle benchmarking CIES de l’Université Catholique de Louvain. Navigator est un systèmed’évaluation et d’amélioration de la qualité clinique et organisationnelle des soins. LeVlaamse Ziekenhuis Netwerk est un réseau d’institutions hospitalières liées à la KULeuven etreprésentant plus de 20% de l’ensemble des lits en Belgique. Ce réseau a mis en place unbenchmarking interne de la performance hospitalière aussi bien sur le plan de la qualitéclinique des soins que de la gestion financière des établissements. Enfin, le Benchmarkingdu Centre des Etudes Interdisciplinaires en Economie de la Santé fournit des comparaisonsen termes de suivi financier et de pathologies.

Toute une série d’initiatives relèvent des firmes privées. Celles-ci sont principalementcentrées sur la performance financière des institutions. Ainsi, la banque Belfius propose uneanalyse des données financières des hôpitaux (Model for Automatic Hospital Analysis –MAHA). La situation financière nationale du secteur est transmise aux établissementschaque année lors d’une journée de conférence. Les résultats individuels relèvent d’unrapport payant. La société 3M propose, quant à elle, une analyse sur base des données RCMet des données de facturation. Les feedbacks qu’elle produit s’axent sur la qualité de lacodification ou sur une analyse financière des forfaits de pharmacie. Le projet Matrix –Partezis, récemment repris par le groupe 3M, axe son produit sur une anticipation desmodèles de financements fédéraux (lits justifiés, des forfaits médicaments et montants deréférence).3.2.2 Peu de projets multidimensi onnelsParmi tous ces projets, une minorité porte sur la performance multidimensionnelle telle quenous l’avons définie. La performance hospitalière évaluée selon un seul angle reflète à lafois la segmentation du travail hospitalier mais aussi le manque de communication entre lesservices, les professions et les différents niveaux de l’hôpital.

Les programmes répertoriés construisent leurs indicateurs essentiellement à partir desdonnées disponibles dans le système de santé belge. La charge de travail dégagée par leshôpitaux pour fournir ces données est importante. Les établissements de soins doiventparfois transmettre les mêmes données à plusieurs initiatives avec quelques différences auniveau des délais ou du contenu, ce qui génère un travail supplémentaire. Le but de cesenregistrements est quelques fois peu clair. Les résultats de certaines données ne sontjamais présentés aux hôpitaux qui sont en droit de se demander si elles sont réellementutilisées. Pour toutes ces raisons, peu de programmes reposent sur une récolte spécifiquede données.

Il est intéressant de relever que les hôpitaux sont parties prenantes de plusieurs démarches.Ceci peut traduire la nécessité de mettre en place des projets répondant à leurs besoinsqu’ils ne trouvent pas ailleurs. Leur implication dans ce domaine reflète leur besoin d’êtreintégrés dans ce type de démarche.

Les initiatives proposées par les firmes privées tentent avant tout de proposer aux hôpitauxdes données de comparaison. Ces feedbacks sont disponibles dans des délais très courts

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mais ils reposent souvent sur des données non validées et parfois même incomplètes. Ilspermettent toutefois aux hôpitaux d’avoir un suivi presqu’en temps réel et sont donc utilespour la gestion quotidienne (optimisation du codage, anticipation du financement,…).3.2.3 Plus-value et limites des initiativesLes démarches que le SPF-SPSCAE initie démontrent le souhait de l’Administration de mettreen place des outils pour aider les hôpitaux à améliorer leur qualité. Pour ce faire, il s’appuiesur des démarches validées telles que les indicateurs de l’AHRQ ou le projet PATH. Nousrelevons cependant certaines limites aux projets qu’elle initie :

1. Manque de définition des priorités et objectifs

Les priorités de santé fixées par le SPF-SPSCAE sont méconnues en-dehors del’Administration. De ce fait, les établissements perçoivent difficilement la finalité des projetsémanant du SPF. Les objectifs du FBI par exemple ne sont pas clairement énoncés. Ilsn’apparaissent pas comme intégrés dans une véritable stratégie d’amélioration de laperformance hospitalière. La confusion entre les différentes initiatives du SPF-SPSCAE estd’ailleurs fréquente. L’envoi de feedback par la poste sans autre accompagnement laisse lesdirections perplexes. Ils sont peu relayés au sein des institutions.

2. Limites des données

Le SPF-SPSCAE construit ses feedbacks sur base des données dont il dispose. Or, elles nereflètent que partiellement l’activité hospitalière. Le FBI, par exemple, n’évalue qu’unepartie de la performance alors qu’il est construit selon une perspective multidimensionnelle.Les données du SPF-SPSCAE manquent parfois de validation. Certaines enquêtes ne sont pasvalidées et/ou ne sont jamais présentées aux hôpitaux. Ceci entraîne un manque demotivation des établissements à les recueillir précisément et contribue évidemment à lamauvaise qualité de certains enregistrements. Les délais de publication sont jugés troplongs par les prestataires. Il arrive que certains feedbacks ne soient pas tenus à jour ou alorspartiellement.

La multiplicité de projets avec des objectifs semblables représente finalement une menacepour les initiatives elles-mêmes. Les hôpitaux sélectionnent les démarches auxquelles ilsparticipent. Les feedbacks qui se veulent comparatifs reposent parfois sur un échantillontrop petit.

Peu de projets incluent dans leur démarche la recherche ou la mise au point derecommandations de bonne pratique ou des standards de soins. Le manque de soutien dansl’interprétation ou la mise en place d’actions correctrices est souvent énoncé. Lesrecommandations permettent de faire le lien entre les résultats des indicateurs et lesprocessus à améliorer. Ce lien n’est pas toujours évident pour les fournisseurs de soins et ladiffusion de standards pourrait les aider dans leurs démarches d’amélioration. Seulsquelques projets se sont inspirés des recommandations de bonnes pratiques pour établir lesindicateurs. Ces projets sont d’autant plus intéressants qu’ils sont basés sur de largescoopérations. Il s’agit des projets conjoints KCE/Registre du cancer/Collèged’oncologie/sociétés scientifiques.

Ce projet souligne la nécessité d’impliquer les professionnels de terrain à côté des expertsdans l’optique d’une appropriation des indicateurs, indispensable à la réussite du projet.

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En conclusion, cette description des projets réalisés ou en cours de réalisation en Belgiqueillustre la diversité des initiatives proposées. Plusieurs initiatives présentent des feedbackssemblables ou des objectifs proches sans avoir développé de collaboration. Ces initiativesdoivent se développer et/ou s’organiser dans le cadre de la sixième réforme de l’Etat quimodifie les compétences en la matière.

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Chapitre 1 Etude de la disparité de la chirurgie élective en Belgique

Certaines procédures chirurgicales sont programmées dans le but de restaurer une fonctionou un organe défaillant qui ne présente pas un danger immédiat pour le patient. Cesinterventions relèvent de ce qu’on appelle la chirurgie élective. La décision d’intervenir estpartagée par le prestataire et le patient, elle peut être postposée voire évitée sansconséquence pour sa santé (Oberlin, Mouquet et al. 2002).

On pourrait penser que ce choix est mûrement réfléchi et donc qu’au sein d’une région oùles besoins de la population sont semblables, les pratiques de soins diffèrent peu.

Or, depuis plus de trente ans, la littérature internationale documente d’importantesdisparités dans l’utilisation de certaines procédures. En d’autres mots, la probabilité desubir une intervention chirurgicale élective dépend du lieu de résidence du patient(Wennberg and Gittelsohn 1982). Ce phénomène est connu et largement étudié aux Etats-Unis, au Canada ou encore en Europe.

Cette problématique est importante dans la mesure où les patients qui vivent dans unerégion où le taux pour une intervention est faible reçoivent peut-être trop peu de soins.Alors qu’à l’inverse, les patients issus d’une région avec un taux élevé sont susceptibles desubir, quant à eux, trop de soins peut-être inappropriés (Wennberg and Gittelsohn 1982; Siu,Sonnenberg et al. 1986; Chassin, Kosecoff et al. 1987; Coyte, Croxford et al. 2001; Feasby,Quan et al. 2001).

La disparité des taux de chirurgie pose donc la question de l’opportunité et de l’équité del’utilisation des ressources hospitalières (Majeed, Eliahoo et al. 2002). De plus, l’existencede taux élevés dans certaines régions sous-tend que des économies dans le secteur des soinsde santé sont possibles (Volinn, Diehr et al. 1994). Pour toutes ces raisons, il est importantde comprendre les variations observées dans le recours à la chirurgie élective ainsi que lescauses qui les sous-tendent.

Ces questions relèvent exclusivement de la chirurgie élective. En effet, les indicationsmédicales sont plus hétérogènes ce qui rend difficilement explicables les variations dansl’utilisation de certaines procédures médicales. Ensuite, les interventions chirurgicales quirelèvent de pathologies graves sont nécessaires pour la survie des patients. Elles sont doncconsidérées a priori comme justifiées.

A la demande du KCE, nous avons tenté d’observer ces variations pour sept procédures17

(Jacques, Gillain et al. 2006). Une fois ces variations mises en lumière, nous avons cherché àéliminer l’effet de plusieurs facteurs pouvant objectivement expliquer ces différences.L’originalité de ce projet a consisté à déterminer un indicateur permettant d’évaluerl’opportunité médicale d’intervenir pour chaque procédure. L’objectif étant de mettre enévidence une association potentielle entre « trop de soins donnés » et des « soinsmédicalement inopportuns ».

17 Le rapport complet du projet est disponible sur ORBi, digithèque institutionnelle de l’ULg

http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/67318

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1 . 1 D i s p a r i t é d u r e c o u r s à l a c h i r u r g i e d a n s l a l i t t é r a t u r e

L’objectif de cette section est de passer en revue la littérature afin de définir une stratégiepropre de mise en place de cette étude. Il s’agit davantage d’une revue narrative de lalittérature que d’une revue systématique. Cette analyse tente de mettre en lumière le typed’études réalisées, les variables explicatives de ces dispersions et les principales théoriesproposées.

La revue de la littérature couvre les publications disponibles sur Medline, Pubmed etEMBASE jusqu’en avril 2005. Nous nous sommes limités aux articles publiés entre 1985 et2005. Les termes MESH et mots-clés suivants ont été employés : Surgical Procedures,Operative/ ; geograph$ ; geographic locations ; area?; Physician's Practice Patterns/ ; small-area analysis ; variation? or variabil$ pattern ?; region$ or national$ or international$difference. A la lecture des résumés, nous avons sélectionné 68 articles. Le moteur derecherche Google a aussi été consulté pour repérer les rapports de la littérature grise.

1 . 1 . 1 T y p e d ’ é t u d e s

Les études qui documentent les variations géographiques des taux d’utilisation desressources de santé sont aussi appelées « Small Area Analysis ». Elles ont été introduites parWennberg et Gittelsohn en 1973 (Wennberg and Gittelsohn 1973). Ces recherches sont desenquêtes rétrospectives basées sur les données médico-administratives (résumés de sortie,Registres des assurances soins de santé, …).

Des variations géographiques sont documentées à des niveaux très différents, aussi bienentre pays ou états d’un pays (McPherson, Wennberg et al. 1982; Renwick 1991; Peterson,Hollenberg et al. 1992; Lu-Yao, McLerran et al. 1993; Mulholland, Harding et al. 1996;Birkmeyer, Sharp et al. 1998; Feasby, Quan et al. 2001; Merx, Dreinhofer et al. 2003; Van DenAkker, Hoes et al. 2004) qu’au sein de régions d’un comté ou d’un état (Leape, Park et al.1989; Blais 1993; Ugnat and Naylor 1994; Carlisle, Valdez et al. 1995; Jones, Yates et al.1996; Keller, Largay et al. 1998; Strauss, Pfeifer et al. 1999; Vitale, Krant et al. 1999; Wright,Hawker et al. 1999; Keskimaki, Seitsalo et al. 2000; Coyte, Croxford et al. 2001; Majeed,Eliahoo et al. 2002; Angevine, Arons et al. 2003; Goyal, Shankar et al. 2004).

Les variations observées au niveau international sont souvent assimilées à des différencesculturelles quant aux indications de la chirurgie considérée ou encore à des différences dansla structure du système de soins ou des dépenses de santé (Renwick 1991; Casparie 1996;Black, Griffiths et al. 1997; Merx, Dreinhofer et al. 2003; Van Den Akker, Hoes et al. 2004).Les structures d’âge des populations comparées constituent un autre biais important.

Ce sont surtout les différences entre des régions identiques au sein d’un même pays quirestent les plus intéressantes à étudier (Renwick 1991).

1 . 1 . 2 L e s p r o c é d u r e s é t u d i é e s

Ces études portent sur des interventions courantes et fréquentes car elles représentent uncoût important de plus en plus difficile à supporter par la société en raison du vieillissementde la population, des innovations médicales et de l’élargissement des indications (Blais 1993;Carlisle, Valdez et al. 1995; Gentleman, Vayda et al. 1996; Birkmeyer, Sharp et al. 1998;Coyte, Croxford et al. 2001).

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Les procédures étudiées sont nombreuses : amygdalectomie avec ou sans adénoïdectomie(McPherson, Wennberg et al. 1982; Wennberg and Gittelsohn 1982; Renwick 1991; Blais1993; Westert, Nieboer et al. 1993; Gentleman, Vayda et al. 1996; Coyte, Croxford et al.2001; Van Den Akker, Hoes et al. 2004), angioplastie coronaire percutanée transluminale(Black, Langham et al. 1995; Carlisle, Valdez et al. 1995; Hannan and Kumar 1997; Strauss,Pfeifer et al. 1999; Majeed, Eliahoo et al. 2002), chirurgie du canal carpien (Keller, Largay etal. 1998; Oberlin, Mouquet et al. 2002), chirurgie de la cataracte (Renwick 1991; Gentleman,Vayda et al. 1996; Jones, Yates et al. 1996; Majeed, Eliahoo et al. 2002; Oberlin, Mouquet etal. 2002; Westert, Smits et al. 2003; Goyal, Shankar et al. 2004), chirurgie du dos (Volinn,Mayer et al. 1992; Gentleman, Vayda et al. 1996; Birkmeyer, Sharp et al. 1998; Keskimaki,Seitsalo et al. 2000), cholécystectomie (McPherson, Wennberg et al. 1982; Wennberg andGittelsohn 1982; Renwick 1991; Blais 1993; Gentleman, Vayda et al. 1996; Birkmeyer, Sharpet al. 1998; Westert, Smits et al. 2003), cure de hernie (McPherson, Wennberg et al. 1982;Blais 1993; Oberlin, Mouquet et al. 2002) endartériectomie carotidienne (Leape, Park et al.1989; Carlisle, Valdez et al. 1995; Birkmeyer, Sharp et al. 1998; Feasby, Quan et al. 2001),hémorroïde (McPherson, Wennberg et al. 1982; Gentleman, Vayda et al. 1996; Oberlin,Mouquet et al. 2002; MacKenzie, Nimmo et al. 2003), hystérectomie (McPherson, Wennberget al. 1982; Wennberg and Gittelsohn 1982; Blais 1993; Carlisle, Valdez et al. 1995; Geller,Burns et al. 1996; Gentleman, Vayda et al. 1996; Mulholland, Harding et al. 1996; Diels,Cluyse et al. 1999; Westert, Smits et al. 2003), pontage aorto-coronarien (Blais 1993; Ugnatand Naylor 1994; Black, Langham et al. 1995; Carlisle, Valdez et al. 1995; Naylor and Jaglal1995; Hannan and Kumar 1997; Birkmeyer, Sharp et al. 1998; Majeed, Eliahoo et al. 2002;Westert, Smits et al. 2003), prostatectomie (McPherson, Wennberg et al. 1982; Wennbergand Gittelsohn 1982; Lu-Yao, McLerran et al. 1993; Carlisle, Valdez et al. 1995; Gentleman,Vayda et al. 1996; Mulholland, Harding et al. 1996; Birkmeyer, Sharp et al. 1998; Oberlin,Mouquet et al. 2002; Westert, Smits et al. 2003), remplacement hanche et/ou genou(Renwick 1991; Peterson, Hollenberg et al. 1992; Blais 1993; Coyte, Hawker et al. 1996;Gentleman, Vayda et al. 1996; Birkmeyer, Sharp et al. 1998; Ingvarsson, Hagglund et al.1999; Wright, Hawker et al. 1999; Majeed, Eliahoo et al. 2002) et varices (Blais 1993;Oberlin, Mouquet et al. 2002).

La plupart des études démontrent qu’une région peut présenter un taux de recours élevépour une intervention et des taux de recours plus faibles pour d’autres (Peterson, Hollenberget al. 1992) (McPherson, Wennberg et al. 1982; Chassin, Brook et al. 1986; Blais 1993), àl’exception des interventions cardiaques (Black, Langham et al. 1995; Hannan and Kumar1997).

1 . 1 . 3 M é t h o d e s s t a t i s t i q u e s r e l e v é e s d a n s l a l i t t é r a t u r e

Les taux de recours sont mesurés par le nombre de procédures réalisées parmi les résidentsd’une région divisé par le nombre d’habitants de cette région. Les taux reposent sur le lieude résidence du patient indépendamment de l’endroit où il a reçu le traitement.

Les taux bruts sont ajustés par l’âge et/ou le sexe afin de lisser les différences de structuredes populations entre les régions étudiées. Il est en effet peu prudent de comparer les tauxbruts car des différences sont observées dans les pyramides démographiques despopulations. Or, la prévalence de certaines maladies peut être plus élevée dans certainsgroupes d’âge ou de sexe. Ainsi, les taux bruts d’arthroplastie de la hanche (Prothèse Totalede Hanche - PTH) de la Suède et de l’Islande sont identiques. Après standardisation selon

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l’âge, il s’avère que le recours à la PTH est presque deux fois plus important en Islande qu’enSuède (Ingvarsson, Hagglund et al. 1999).

Deux méthodes d’ajustement sont utilisées (Muecke, Hamel et al. 2005) :

1. La standardisation directe consiste à appliquer les taux par âge et par sexe despopulations étudiées à la distribution par âge et par sexe d’une population de référence(Carlisle, Valdez et al. 1995; Coyte, Hawker et al. 1996; Vitale, Krant et al. 1999; Coyte,Croxford et al. 2001; Feasby, Quan et al. 2001; Majeed, Eliahoo et al. 2002). Cetteprocédure permet de refléter la valeur du taux brut des populations étudiées si celles-ciavaient la même distribution par âge et par sexe que la population de référence.

2. La standardisation indirecte est obtenue en appliquant les taux par âge et par sexe de lapopulation de référence à la distribution par âge et par sexe de la population étudiée(McPherson, Wennberg et al. 1982; Blais 1993; Mulholland, Harding et al. 1996;Birkmeyer, Sharp et al. 1998; MacKenzie, Nimmo et al. 2003). Cette procédure montre,quant à elle, ce que le taux brut de la population de référence serait si elle avait lamême distribution par âge et par sexe que la population étudiée.

La plupart des études tentent d’expliquer la variabilité géographique des taux à partir demodèles de régression multiple (Tedeschi, Wolfe et al. 1990; Carlisle, Valdez et al. 1995;Jones, Yates et al. 1996; Mulholland, Harding et al. 1996; Hannan and Kumar 1997; Wright,Hawker et al. 1999; Coyte, Croxford et al. 2001) ou de régression logistique (Ugnat andNaylor 1994; Geller, Burns et al. 1996; Strauss, Pfeifer et al. 1999). Ces régressionsexpliquent entre 15% (Volinn, Mayer et al. 1992) et 78% (Wright, Hawker et al. 1999) de lavariation selon les modèles développés.

La principale critique formulée à l’égard de ces méthodes est qu’elles utilisent des donnéesagrégées. Or, les résultats obtenus à partir de données agrégées ne peuvent êtregénéralisés au niveau individuel (Stano 1991; Volinn, Mayer et al. 1992; Volinn, Diehr et al.1994; Carlisle, Valdez et al. 1995; Geller, Burns et al. 1996; Diels, Cluyse et al. 1999;Mousquès, Renaud et al. 2001). En effet, l’erreur écologique, c’est à dire accorder desrelations observées entre grandeurs agrégées à des caractéristiques individuellescorrespondantes, suppose que les comportements individuels sont homogènes à l’intérieurde chaque groupe. Et pourtant, une relation entre le taux de recours d’une procédurechirurgicale et le nombre de chirurgiens dans la zone considérée ne donne pas d’informationsur la probabilité pour un chirurgien de réaliser cet acte.

De nouvelles techniques statistiques ont été proposées au travers de modèles hiérarchiques(Mousquès, Renaud et al. 2001). Un exemple est donné par l’étude de Geller et sescollaborateurs (Geller, Burns et al. 1996) dans laquelle les taux de recours à l’hystérectomiesont envisagés selon trois ensembles de facteurs : caractéristiques de la patiente, dumédecin et de l’hôpital. Les auteurs constatent que les trois facteurs interviennent dans ladisparité mais que les caractéristiques de la patiente restent malgré tout le déterminantmajeur des différences observées (indications de chirurgie, âge, revenu et mode depaiement).

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1 . 1 . 4 F a c t e u r s e x p l i c a t i f s d e s v a r i a t i o n s

Plusieurs facteurs sont responsables des variations de recours aux procédures chirurgicales.Ils sont à la fois liés aux caractéristiques du patient, du prestataire de soins et àl’environnement dans lequel la décision est prise.

1 . 1 . 4 . 1 F a c t e u r s l i é s à l a d e m a n d e

Plusieurs études tentent d’expliquer les disparités géographiques par des différences demorbidité, démographiques ou socio-économiques des populations comparées.

Des différences dans la prévalence des maladies peuvent certainement expliquer lesvariations des taux de recours (Wennberg and Gittelsohn 1982; Renwick 1991; Blais 1993;Diels, Cluyse et al. 1999; Quintana, Cabriada et al. 2004). Cependant, les données deprévalence ou d’incidence sont rarement disponibles, ce qui empêche de prendre en comptecette dimension dans les modèles développés.

La standardisation des taux par l’âge et le sexe permet toutefois de considérer indirectementla prévalence des maladies dont la fréquence est proche de la structure d’âge de lapopulation (Blais 1993; Coyte, Hawker et al. 1996). Il s’agit par exemple de l’arthrose ou dela cataracte.

Plusieurs caractéristiques socio-économiques des populations peuvent être intégrées dansles modèles explicatifs étudiés :

indice de pauvreté (Jones, Yates et al. 1996; Goyal, Shankar et al. 2004) niveau de revenu (Volinn, Mayer et al. 1992; Carlisle, Valdez et al. 1995; Mulholland,

Harding et al. 1996; Wright, Hawker et al. 1999; Majeed, Eliahoo et al. 2002; Westert,Smits et al. 2003)

niveau d’éducation (Volinn, Mayer et al. 1992; Wright, Hawker et al. 1999; Coyte,Croxford et al. 2001; Majeed, Eliahoo et al. 2002)

catégorie professionnelle (Volinn, Mayer et al. 1992; Mulholland, Harding et al. 1996;Diels, Cluyse et al. 1999; Majeed, Eliahoo et al. 2002)

origine ethnique (Carlisle, Valdez et al. 1995; Hannan and Kumar 1997)

Un faible niveau socio-économique peut être associé à un taux de recours plus élevé ou aucontraire plus faible. Notons que lorsqu’un niveau socio-économique plus faible est associéà un taux de recours plus faible, une inégalité dans l’accès aux soins est observée (Carlisle,Valdez et al. 1995; Goyal, Shankar et al. 2004). En Belgique, pour l’hystérectomie, laprobabilité de subir une hystérectomie est plus élevée chez les ouvrières que chez lesemployées (Diels, Cluyse et al. 1999). De même, au sein d’un même groupe d’âge et decatégorie professionnelle, le risque est également supérieur chez les femmes disposant desplus faibles revenus.

La préférence du patient joue certainement un rôle important dans la décisiond’intervention (Coyte, Hawker et al. 1996; Wright, Hawker et al. 1999; Coyte, Croxford et al.2001). Cette information est toutefois rarement disponible et difficile à mesurer (Blais1993). Une étude s’intéresse à cet aspect (Hawker, Wright et al. 2001) et démontre que,dans le cas d’arthroplastie, les patients étaient moins décidés à intervenir lorsqu’ilsrésidaient dans la région affichant un faible taux de recours. Cette étude est la première àdémontrer que des différences régionales peuvent exister dans l’opinion des patients. Le

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choix du patient dépend partiellement de l’information reçue du médecin quant auxbénéfices et risques attendus de l’intervention. Selon la qualité de cette information, lepatient peut avoir une perception erronée de l’opération, et donc influencer la prise dedécision. La littérature admet que le choix du patient influence le recours mais qu’il neconstitue probablement pas le déterminant majeur des disparités des taux de recours(Wright, Hawker et al. 1999; Coyte, Croxford et al. 2001).

1 . 1 . 4 . 2 F a c t e u r s l i é s à l ’ o f f r e

La disponibilité des ressources de santé offertes influence probablement le recours auxinterventions. Ces facteurs d’offre concernent aussi bien la spécialité du prestataire que sonâge, son expérience professionnelle ou encore le système de remboursement auquel ilparticipe. Ces variables concernent tous les acteurs médicaux : médecins généralistes,médecins spécialistes de la procédure envisagée mais aussi médecins référents si le systèmede santé les prévoit.

Il a souvent été suggéré que des taux de recours élevés pouvaient être liés à une plus fortedensité de l’offre médicale. Dans les années 80, cette hypothèse était confirmée parWennberg et Gittelsohn (Wennberg and Gittelsohn 1982). Bien qu’ils affirment un impact dunombre de chirurgiens et de lits sur l’ensemble des prestations chirurgicales, les résultatsn’ont pas pu être reproduits par procédure.

L’influence de la densité médicale sur les taux de chirurgie manque effectivement depreuves. Certaines études identifient un effet positif du nombre de médecins (Carlisle,Valdez et al. 1995; Jones, Yates et al. 1996; Vitale, Krant et al. 1999) alors que d’autres nedémontrent aucune relation (Peterson, Hollenberg et al. 1992; Wright, Hawker et al. 1999;Coyte, Croxford et al. 2001) voire une relation négative (Coyte, Hawker et al. 1996; Diels,Cluyse et al. 1999).

En Belgique (Diels, Cluyse et al. 1999), le nombre de gynécologues varie fortement entre lesrégions et le recours à l’hystérectomie est inversement lié à la densité de gynécologues. Onpratique moins d’hystérectomies dans les régions à forte densité de praticiens.

Le degré d’accès ou la présence d’un hôpital universitaire peut également, selon lesprocédures, influencer les taux de recours, de manières opposées (Blais 1993; Wright,Hawker et al. 1999).

Les variations géographiques des taux d’utilisation sont parfois décrites au travers decaractéristiques des prestataires (âge, genre, origine du diplôme, expérience professionnelle,…). Plusieurs facteurs liés au médecin semblent avoir un effet sur sa pratique médicale.Pour certains (Carlisle, Valdez et al. 1995; Geller, Burns et al. 1996), ils sont cependant moinsinfluents sur les taux de recours que les caractéristiques elles-mêmes du patient.

Enfin, il a aussi été suggéré que l’intérêt financier pourrait inciter les médecins à intervenirplus facilement (Geller, Burns et al. 1996). Il a ainsi été démontré que les médecins dont lapatientèle était majoritairement affiliée à une assurance privée réalisaient significativementplus d’hystérectomies. De même, pour le canal carpien, la caisse de compensation joue unrôle dans le taux de recours dans certaines régions (Keller, Largay et al. 1998).

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1 . 1 . 4 . 3 H y p o t h è s e s d ’ e x p l i c a t i o n d e l a v a r i a n c er é s i d u e l l e

De nombreux facteurs influencent le recours à la chirurgie. Néanmoins, les modèlesstatistiques n’expliquent qu’une partie des variations géographiques observées. Pourcertains auteurs (Folland and Stano 1990), la variance résiduelle est due aux facteurs quin’ont pas été pris en compte. D’autres auteurs émettent des hypothèses en vue del’interpréter (Wennberg and Gittelsohn 1982; Keller, Largay et al. 1998).

Ces différentes théories sont synthétisées par deux d’entre eux (Westert and Groenewegen1999). Ils soulignent que les tentatives d’explication sont difficiles à démontrer, ne sont pastoujours convaincantes ou n’apportent pas de conclusions tranchées. Il est doncgénéralement admis que plusieurs facteurs participent aux variations des taux deprocédures.

1.1.4.3.a H y p o t h è s e d e s s t y l e s d e p r a t i q u e

Le premier modèle décrit est celui de l’hypothèse des styles de pratique (Practice StyleHypothesis) qui s’appuie sur le concept de la préférence. Les médecins adopteraient descomportements (ou styles de pratique) différents parce qu’ils ont des préférences pour letraitement qu’ils jugent le plus approprié (Wennberg and Gittelsohn 1982; Eddy 1984).

L’hypothèse des styles de pratique comporte deux niveaux. Le premier explique lesdifférences entre les prestataires et le second les disparités régionales.

Le premier niveau suggère que les médecins recourent à des procédures distinctes parcequ’ils ont appris à les évaluer de manière différente et adhèrent donc à différents styles depratique. Ces différences seraient liées à l’incertitude inhérente à la décision médicale(Wennberg and Gittelsohn 1982; Westert and Groenewegen 1999). L’incertitude médicalevarie selon les procédures ce qui explique les variations plus ou moins importantes des tauxde recours (McPherson 1988; Roos, Wennberg et al. 1988). Moins il existe de consensusunanimement reconnu, plus les styles de pratique tendent à être différents (Wennberg andGittelsohn 1982). Les médecins choisissent donc l’alternative qu’ils croient la plus efficaceen fonction de leurs préférences.

L’incertitude est parfois envisagée comme un trait de personnalité, et plus particulièrementen ce qui concerne la tolérance du médecin face à cette incertitude (Gerrity, DeVellis et al.1990). Ainsi, un médecin gommerait ses craintes en modifiant son comportement et en« suivant la masse » (Eddy 1984).

Le second niveau tente d’expliquer comment les différences de pratiques individuelless’étendent à des différences entre hôpitaux ou régions. Ainsi, il existerait des mécanismesqui attirent ou maintiennent le médecin dans le système de soins auquel il participe.

Wennberg et Gittelsohn observent que les taux de procédures restent constants au seind’une région s’il n’y a pas de mouvement important des médecins au cours du temps. Lestaux constituent alors la « signature chirurgicale » (Wennberg and Gittelsohn 1982).

Chassin suggère « la théorie de l’enthousiasme » de certains prestataires face à certainesprocédures, provoqué par exemple par un programme de formation dominant dans unerégion (Chassin 1993).

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McClure propose une explication légèrement différente de l’hypothèse des styles depratique (McClure 1982). Il suggère que l’incertitude médicale engendre des styles depratique conservateurs ou innovateurs aboutissant à des finalités similaires en termes derésultats ou de qualité. Selon lui, les incitants et les structures du système de santéexpliquent la raison pour laquelle un médecin avec un style de pratique conservateur ouinnovateur est attiré par un hôpital ou une région plutôt qu’une autre. Ainsi, par exemple,les Health Maintenance Organizations attirent et maintiennent des prestataires« conservateurs » tandis que la concurrence d’un système de financement à l’acte attire lesmédecins avec un style de pratique innovateur.

L’hypothèse des styles de pratique et la théorie de l’enthousiasme suggèrent que lesmédecins suivent leur préférence pour un style de pratique plutôt qu’un autre. Cespréférences trouveraient leur origine dans la formation du médecin ou son expérienceprofessionnelle. Les styles de pratique se développent surtout quand l’incertitude oul’intolérance à l’incertitude est forte pour la procédure ciblée. Enfin, ils se rassemblent pourformer la « signature » chirurgicale de la région.

1.1.4.3.b M o d è l e c o n d u i t p a r l a c o n t r a i n t e

Plusieurs auteurs remettent en cause l’hypothèse des styles de pratique qui ne distingue passuffisamment les taux de chirurgie des médecins de ceux de la population (Folland and Stano1990; Stano 1991). Or, les taux ne se rapportent pas aux mêmes mécanismes. Les taux de lapopulation se situent au niveau macroscopique et résultent de plusieurs mécanismesmicroscopiques qui déterminent les taux des prestataires. Ainsi, un taux populationnel peutrésulter d’un même nombre de médecins qui pratiquent une intervention à une fréquencedifférente ou bien d’un nombre de médecins différent recourant à l’intervention à la mêmefréquence. Il est également reproché à cette approche de ne pas expliquer les changementssoudains de comportement des médecins qui, par exemple, font suite à un changementdans le mode de financement, et de reposer sur des facteurs difficiles à démontrer commeceux relatifs à l’origine des préférences (Westert and Groenewegen 1999).

Bien qu’il admette que des styles de pratique existent chez les prestataires, un secondmouvement explique les disparités par le « modèle conduit par la contrainte » (constraint –driven approach) (Lindenberg 1990). Le contexte dans lequel les médecins travaillent varieet se caractérise par des contraintes et des opportunités qui conduisent à descomportements ou styles de pratique différents (McClure 1982).

Selon ce modèle, les médecins poursuivraient des objectifs généraux et leurs décisions(styles de pratique) seraient influencées par les objectifs à atteindre. Argent et temps librepour Westert (Westert and Groenewegen 1999), bien-être physique et approbation socialepour Lindenberg (Lindenberg 1990).

Les préférences sont alors considérées comme des objectifs secondaires qui permettent,dans un contexte de contraintes et d’opportunités, de réaliser les objectifs principaux. Ainsi,les conditions sociales influencent la réalisation de l’objectif principal et permettent deprédire le comportement adopté.

Ainsi, dans un système de paiement à l’acte, réaliser un plus grand nombre de servicespermet d’obtenir un revenu plus important ce qui favorise le bien-être physique. Enrevanche, dans un système salarial, le nombre d’actes n’influence pas le niveau de revenu.Cette théorie permet d’expliquer les changements soudains de comportement des

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prestataires de soins parfois observés lors de modifications du système de financement(Flierman 1991).

Ce modèle suppose que les styles de pratique sont provoqués par les incitants et lescontraintes de l’environnement dans lequel évoluent les prestataires. La préférence desmédecins, conduisant à certains styles de pratique, est un facteur qui permet d’atteindre unobjectif principal.

1.1.4.3.c H y p o t h è s e d e l ’ o r i e n t a t i o n v e r s d e sn o r m e s l o c a l e s

Un troisième courant regroupe la plupart des notions précédentes pour former« l’hypothèse de l’orientation vers des normes locales » (hypothesis of orientation towardslocal standards).

Les médecins se conforment à des normes locales pour atteindre leurs objectifs principaux.Ces normes locales sont implicites et se développent parmi des équipes médicales quiévoluent dans un même contexte d’incitants et d’influences. Il y existe, au sein des équipesmédicales, une idée généralement implicite de ce qui doit être fait et de la manière de leréaliser. Ces standards locaux partagés par les membres de l’équipe influencent les choixindividuels des médecins.

Selon cette idée, il est attendu que les styles de pratique varient moins au sein d’une équipemédicale qu’entre différents hôpitaux ou régions. De plus, si un médecin travaille dans deuxhôpitaux différents, et donc dans des équipes médicales différentes, il devrait adapter soncomportement à la pratique de l’hôpital dans lequel il travaille, ce qui est confirmé par uneétude portant sur les durées de séjour dans les hôpitaux néerlandais (Westert, Nieboer et al.1993).

Il est également démontré qu’au sein d’une équipe médicale, les chirurgiens s’accordent surles indications opportunes de réaliser une hystérectomie mais qu’entre hôpitaux,d’importantes variations sont observées (Arndt, Bradbury et al. 1995).

Selon Westert (Westert, Nieboer et al. 1993), cinq caractéristiques influencent les normeslocales : la disponibilité des ressources hospitalières, le système de paiement des médecins,la disponibilité des patients, l’incertitude médicale et le mode de financement des hôpitaux.Ces facteurs se combinent pour influencer les normes locales vers des styles de pratiqueconservateurs ou innovateurs.

Dans ce modèle, ce sont les situations partagées par les membres d’une équipe quicanalisent les comportements de chacun et les styles de pratique individuels illustrent cesschémas locaux. Les normes locales se développent et évoluent selon les circonstanceslocales.

1 . 1 . 5 O p p o r t u n i t é d e s a d m i s s i o n s

Parce que les variations ne peuvent être expliquées entièrement par des différences d’âge,de sexe ou de morbidité des populations, certains auteurs suggèrent que les disparitésgéographiques peuvent refléter une utilisation inappropriée des ressources médicales dansles régions où le taux de recours est élevé (Siu, Sonnenberg et al. 1986; Chassin, Kosecoff etal. 1987; Leape, Park et al. 1990).

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Une procédure est considérée comme appropriée si les bénéfices attendus pour la santé dupatient dépassent les risques encourus (Brook, Chassin et al. 1986).

Plusieurs études de la Rand18 indiquent qu’une part significative des interventionschirurgicales est réalisée pour des indications jugées inopportunes (Gray, Hampton et al.1990; Pilpel, Fraser et al. 1992). Ce taux peut atteindre 32% pour l’endartériectomiecarotidienne (Winslow, Solomon et al. 1988). Une utilisation incertaine, jugée équivoque,peut s’élever, quant à elle, à 38% pour les angioplasties transluminales percutanées(Hilborne, Leape et al. 1993). Même lorsque les taux nationaux sont faibles, une partimportante d’interventions peut donc être proposée pour des raisons jugées inappropriées(Gray, Hampton et al. 1990).

La relation entre disparités géographiques du recours à certaines interventions et tauxd’opportunité a aussi été étudiée. Plusieurs essais sont non concluants (Chassin, Kosecoff etal. 1987; McGlynn, Naylor et al. 1994) bien que dans le cas de l’angioplastie une relationsignificative entre taux d’opportunité et taux d’utilisation ait pu être observée (Leape, Parket al. 1990). Cependant, 28% seulement de la variance peut être expliquée par un recoursinopportun à l’intervention.

Dans les quelques recherches centrées sur le lien entre les taux de recours et l’opportunitéde certaines interventions chirurgicales, aucune évidence n’a pu démontrer que lesdifférences dans les taux d’opportunité expliquent les variations dans l’utilisation desprocédures. Mais ce manque d’évidence ne signifie pas que cette relation n’existe pas. Eneffet, un certain nombre de biais peuvent être identifiés aussi bien dans les études del’évaluation de la variation (biais statistiques) que dans l’évaluation des taux d’opportunité(fiabilité de la comparaison) (Casparie 1996).

1 . 2 M a t é r i e l e t m é t h o d e s

Le projet s’appuyant sur les données RCM de l’ensemble des hôpitaux belges, un dossier aété introduit auprès de la Commission de la vie Privée. Pour garantir la sécurité des donnéeset le respect de la vie privée, cette demande a porté sur l’ensemble des APR-DRGchirurgicaux survenus en Belgique entre 1997 et 2002, à l’exception de DRG sélectionnésavec l’aide d’un panel d’experts. Ces DRG ont été exclus de cette recherche parce qu’

ils concernent des pathologies lourdes (cancers ou transplantations par ex.) ils répondent à une certaine demande du patient (stérilisations ou avortements) que la nécessité de soins est avérée (interventions sur fentes labio-palatines par ex.)

Après approbation de la Commission de la protection de la vie privée, la Cellule Techniquenous a transmis les données RCM des septante-neuf APR-DRG chirurgicaux inclus dans cetteétude, ce qui correspond à un échantillon de plus de 5 millions d’admissions. Aussi bien lesséjours que les hôpitaux ont été rendus anonymes.

18 Cette méthode combine les dernières preuves scientifiques disponibles et le jugement de groupes d’experts

pour évaluer l’opportunité d’une procédure en considérant les symptômes du patient, son histoire médicale et

les résultats des tests réalisés (http://www.rand.org/ ) Fitch, K., S. Bernstein, M. D. Aguilar and et al. (2001).

The RAND/UCLA Appropriateness Method User's Manual. Santa Monica, CA, RAND.

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Le traitement des données a porté sur les fichiers RCM Pathospi, Stayhosp, Procrizi,Diagnose, Procicd9 précédemment décrits.

La structure du RCM ayant changé au cours du temps, une des difficultés de l’exploitationdes données a consisté à fusionner les fichiers des années 1997 - 1998 avec ceux de lapériode 1999 - 2002.

1 . 2 . 1 S é l e c t i o n d e s e p t p r o c é d u r e s é t u d i é e s

Sur base de critères prédéfinis (importance dans la revue de littérature, importance de laprévalence de la procédure, augmentation du recours à l’intervention dans le temps), septprocédures représentatives de la chirurgie élective ont été sélectionnées afin d’être étudiéesen détail.

Il s’agit de :

1. la chirurgie de la cataracte2. la libération du canal carpien3. l’arthroscopie du genou4. la prothèse totale de genou (PTG)5. la prothèse totale de hanche (PTH)6. l’hystérectomie7. la sténose carotidienne

Comme présenté dans le Tableau 1, ces interventions représentent des actes chirurgicauxcommuns et fréquents, à l’exception de la sténose carotidienne (endartériectomiecarotidienne - CEA et stent carotidien - CAS). La chirurgie de la cataracte et l’arthroscopie dugenou sont les interventions les plus fréquentes.

La plupart des interventions choisies connaissent une croissance constante entre 1997 et2002 pouvant atteindre une augmentation de plus de 60% pour la PTG. Le recours àl'hystérectomie évolue peu au cours du temps (+7%). Toutefois, comme nous le constatonsdans la partie Résultats, l’ensemble des interventions sur l’utérus pour des indicationsbénignes augmente dans le temps.

Les différentes indications opératoires des procédures retenues ne répondent pas à descritères de pathologie lourde, à part pour la sténose carotidienne. En effet, pour la CEA et laCAS, le problème est sérieux. Cependant, l'indication thérapeutique chirurgicale n'est biensouvent pas avérée (Bonneux, Cleemplut et al. 2005).

L’ensemble des procédures fait l’objet de nombreuses publications scientifiques.

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Tableau 1 Critères de sélection des procédures

N moyen/an(source RCM)

Croissance N codesLittératureNomenclature

(source INAMI)Proc ICD-9-CM(source RCM)

Cataracte 50 473 +56% +58% ++Syndrome du canal carpien 17 684 +31% +32% ++Arthroscopie du genou 58 473 +7% +19% +/-Prothèse totale de genou 9 943 + 65% +66% +Prothèse totale de hanche 14 434 +27% +27% ++Hystérectomie 18 173 +3% +10% ++Sténose carotidienne 3 263 +15% +13% ++

Nombre moyen par an calculé entre 1997 - 2002

1 . 2 . 2 D é f i n i t i o n d u p é r i m è t r e d e s é l e c t i o n

Afin de valider les données disponibles dans le fichier Procrizi du RCM, nous avons appliquépour chaque procédure-cible les périmètres tels que définis dans le ‘Feed-back des examenspréopératoires’ réalisé par l’Agence Intermutualiste (De Gauquier, Diels et al. 2005). Dans cerapport, chaque procédure-cible est identifiée par plusieurs codes de la nomenclatureINAMI.

L’exhaustivité des données disponibles pour ce projet a été testée par la confrontation dunombre de codes du fichier Procrizi au nombre de prestations relevées dans la comptabilitéde l’INAMI (modèles N). Cette comparaison est présentée dans le Tableau 2.

Tableau 2 Nombre total de prestations dans la comptabilité de l’INAMI (années comptables – modèles N)vs nombre de séjours ayant au moins un de ces codes de prestation dans le RCM (fichier Procrizi)

1997 1998 1999 2000 2001 2002 Total

CataracteSource INAMI 47 047 53 823 61 969 63 625 70 738 73 383 370 585Source RCM 48 174 53 327 56 528 61 545 67 849 74 193 361 616

Exhaustivité (%) 102,4 99,1 91,2 96,7 95,9 101,1 97,6Syndrome du canal carpienSource INAMI 17 637 18 991 21 289 21 589 23 848 23 181 126 535Source RCM 15 621 17 036 16 816 18 256 19 916 21 218 108 863

Exhaustivité (%) 88,6 89,7 79,0 84,6 83,5 91,5 86,0ArthroscopieSource INAMI 43 736 45 661 48 943 47 055 49 682 46 938 282 015Source RCM 47 421 48 586 47 141 49 326 50 878 50 823 294 175

Exhaustivité (%) 108,4 106,4 96,3 104,8 102,4 108,3 104,3Prothèse totale de genouSource INAMI 7 255 8 110 9 786 9 720 11 223 11 957 58 051Source RCM 7 611 8 239 8 864 9 806 10 893 12 286 57 699

Exhaustivité (%) 104,9 101,6 90,6 100,9 97,1 102,8 99,4Prothèse totale de hancheSource INAMI 15 488 16 257 18 884 18 068 19 395 19 651 107 743Source RCM 12 164 12 916 13 347 13 952 14 647 15 715 82 741

Exhaustivité (%) 78,5 79,5 70,7 77,2 75,5 80,0 76,8

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1997 1998 1999 2000 2001 2002 Total

HystérectomieSource INAMI 17 986 18 317 19 955 17 517 18 256 17 183 109 214Source RCM 15 057 15 340 13 530 13 890 14 402 14 413 86 632

Exhaustivité (%) 83,7 83,8 67,8 79,3 78, 9 83,9 79,3Sténose carotidienneSource INAMI 3 653 4 064 4 507 4 267 4 401 4 203 25 095Source RCM 3 386 3 658 3 521 3 647 3 784 3 917 21 913

Exhaustivité (%) 92,7 90,0 78,1 85,5 86,0 93,2 87,3

Exhaustivité en % du fichier PROCRIZI

Le Tableau 2 indique une bonne cohérence entre les deux sources de données. Lepourcentage d’exhaustivité du fichier Procrizi de ce projet par rapport à la comptabilitéINAMI varie entre 77% pour la PTH et 104% pour la cataracte. Ces pourcentagess’expliquent de différentes manières :

1. Les données RCM de cette étude présentent moins de codes de nomenclaturepuisqu’elles ont fait l’objet d’une sélection préalable auprès de la Cellule Technique.Nous ne disposons pas de tous les séjours relevant des procédures-cibles comme c’est lecas dans la comptabilité de l’INAMI. Un nombre important de séjours dans un contextepathologique autre que celui de chirurgie élective, au sens où nous l’entendons, nefigure pas dans les données du projet. Nous ne disposons pas des hystérectomies dansun contexte de cancer, ni des PTH chez les polytraumatisés ou encore des interventionssur les artères du tronc basilaire.

2. Pour l’arthroscopie et la cataracte, le pourcentage de comparaison entre le RCM et lacomptabilité de l’INAMI peut être supérieur à 100, vraisemblablement parce qu’il s’agitd’interventions bilatérales.

3. Les deux sources de données ne couvrent pas exactement les mêmes périodes. Le RCMfonctionne par année de sortie de l’hôpital du patient tandis que les données de l’INAMIsont relevées selon l’année de comptabilisation, ce qui peut engendrer de faiblesdifférences.

Quelle que soit la procédure, les résultats de 1999 sont plus faibles. Cette année a en effetété marquées par des changements importants dans les directives d’enregistrement et dansla structure du RCM. Les hôpitaux ont dû se réorganiser pour fournir au SPF-SPSCAE lesfichiers selon ces nouvelles instructions, ce qui explique probablement que les données decette année soient incomplètes.

L’exhaustivité du fichier PROCRIZI étant démontrée, nous avons ensuite cherché à définir lesalgorithmes les plus précis permettant de repérer au travers des données médico-administratives les séjours relevant des procédures-cibles.

Pour chacune des sept interventions retenues, un algorithme de sélection a été construit demanière à identifier le plus précisément les séjours relevant des procédures-cibles. Pour cefaire, nous avons sélectionné les séjours sur base du périmètre décrit dans le ‘Feedback desexamens préopératoires’ (De Gauquier, Diels et al. 2005). Nous avons ensuite dressé la listedes APR-DRG dans lesquels figuraient les admissions ainsi repérées.

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Parmi les APR-DRG les plus fréquemment rencontrés pour chaque procédure-cible, nousavons alors listé les procédures et les diagnostics ICD-9-CM codées dans le RCM. Lesalgorithmes de base ont donc été alimentés de codes ICD-9-CM représentatifs de chaqueprocédure-cible ou définissant des critères d’exclusion pour cibler au mieux les interventionsétudiées. Les différents algorithmes sont détaillés dans le rapport complet du projet(Jacques, Gillain et al. 2006).

La sélection des séjours pour une procédure-cible a donc porté à la fois sur des codes deprestation INAMI et de procédure ICD-9-CM. Cette double sélection a permis de contournerle manque d’exhaustivité du RCM tant en ce qui concerne la codification de la tarificationque celle de l’ICD-9-CM. Cette méthode nous a aussi permis de mettre en évidence dessituations cliniques dont les indications n’étaient pas contestables et donc de les incluredans le périmètre de définition.

1 . 2 . 3 E s t i m a t i o n d e s t a u x d ’ a d m i s s i o n s p a r l as t a n d a r d i s a t i o n i n d i r e c t eS t a n d a r d i z e d A d m i s s i o n R a t i o

Les profils démographiques des populations influencent les taux bruts et déformentl’interprétation par un effet de confusion. C’est pourquoi la comparaison des taux bruts estinadéquate et la standardisation des taux est requise.

Un taux d’admissions hospitalières standardisé ou Standardized Admission Ratio (SAR) adonc été calculé selon une méthode d’ajustement indirecte pour mettre en avant lesvariations géographiques des interventions-cibles, comme cela a été précédemmentproposé dans les « Atlas des pathologies » du SPF Santé Public (SPF Santé publique Sécuritéde la Chaine alimentaire et Environnement - DG Organisation des Etablissements de soins2005).

Le calcul des SAR s’est appuyé sur le code de résidence du patient, enregistré dans le fichierStayhosp selon la classification de l’Institut National de Statistiques (INS).

Ce projet utilise la standardisation indirecte dans laquelle les taux nationaux sont appliquésaux populations des communes. Pour éviter les cellules de petite taille pouvant êtreaffectées par des variations aléatoires, les calculs ont porté sur les données cumulées de1997 à 2002. Les dénominateurs concernent la même période de temps.

A partir des données de l’INS, le nombre d’habitants par commune (POPcom) ainsi que lapopulation nationale (POPnat) sont stratifiés par sexe et âge (20 catégories de 5 ans).

Le nombre d’admissions hospitalières par commune de résidence des patients (ADMobs) etau niveau national (ADMnat) est ensuite calculé. En appliquant la formule suivante, lenombre attendu ou théorique (ADMth) d’admissions dans la commune pour chaquecatégorie d’âge et de sexe est obtenu.ℎ = ×

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Pour chaque entité géographie, la valeur du SAR est alors obtenue en rapportant la sommedes admissions observées à celle des admissions attendues par sexe et tranches d’âge.= ∑∑ ℎ × 100

ù = = ℎ ′âL’interprétation du SAR est aisée. Une valeur supérieure à 100 indique que le nombred’admissions observées dans une région est plus élevé qu’attendu si sa population avaitprésenté les mêmes caractéristiques démographiques que la population nationale.

Pour savoir dans quelle mesure la valeur du SAR est significativement différente de 100,l’intervalle de confiance à 95% est construit selon la formule suivante :95 = ± 1,96 × √Le SAR est donc une variable aléatoire représentant un taux moyen d’interventionsconstatées pour une population, standardisé par l’âge et le sexe.

Dans ce projet, les SAR ont été calculés pour chaque procédure-cible et pour les différentesentités géographiques en Belgique : commune, arrondissement, province ou région.

1 . 2 . 4 F a c t e u r s a s s o c i é s à l a d i s p e r s i o n d e s S A R

1 . 2 . 4 . 1 M o d è l e s d e r é g r e s s i o n m u l t i p l e

La régression multiple a été utilisée pour tenter d’expliquer les variations des SAR parcommune. Cette méthode a pris en compte plusieurs variables explicatives reflétant soit lademande soit l’offre de soins. Les modèles de régression ont été estimés séparément pourchacune des procédures-cibles. Pour observer l’effet des différentes variables testées, nousprocédons en deux étapes.

La première étape (Step1) consiste à établir un modèle de régression dans lequel la variabledépendante est le SAR des communes et les variables explicatives un ensemble de donnéesreflétant la demande de soins dans les communes (proxi de morbidité, statut socio-économique,…). La seconde étape (Step2) introduit les variables d’offre de soins dansl’équation.

Après avoir estimé ces deux équations, nous comparons les pourcentages expliqués de lavariance des variables dépendantes (R²) obtenus dans la première et la seconde étape encalculant un coefficient de corrélation partielle Pr² de la façon suivante :2 = 1 − 1 ù = 2 − 1La multi colinéarité se produit lorsqu’une variable indépendante est fortement corrélée àune variable ou une combinaison linéaire de variables. Dans ce cas, la variable, sans êtrestrictement redondante, peut «presque» l’être et l’information apportée sans réelle valeurajoutée par rapport aux autres variables du modèle. Une faible précision des estimateurs enrésulte. Il est illusoire de travailler sur des modèles complètement exempts de colinéarité.Elle doit cependant se situer dans des proportions acceptables. Les indicateurs de

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colinéarité les plus souvent cités sont la tolérance et son inverse, le facteur d’inflation de lavariance.On définit la tolérance de la variable Xk par la relation suivante :

(TOL)k = 1 - Rk2 k = 1, 2, ..., p-1

On définit aussi le facteur d'inflation de la variance de la variable Xk par l’inverse de latolérance :

(VIF)k = 1/(TOL)k

Parallèlement, il est possible de bâtir un indice global d'inflation mesurant la dépendanceentre les régresseurs. Cet indice est lié à la colinéarité entre régresseurs, il est courammentnommé indice de multi colinéarité et représente la moyenne arithmétique des facteursd’inflation de la variance. On le calcule de la manière suivante :(VIF). = (i=1 to p-1 (VIF)k)/(p-1)Lorsqu’un régresseur présente un facteur d'inflation de la variance individuelle supérieur à10, ou lorsque le modèle global présente une moyenne des VIF entre 6 et 10 ou supérieure à10, une collinéarité de ce régresseur existe avec d'autres régresseurs du modèle ou avec lemodèle global.

Dans cette étude, les indices de multi colinéarité atteignent au maximum 4,6 pour le modèledes cataractes. La colinéarité des modèles se situe donc dans des limites acceptables.Les analyses sont effectuées en SAS 8.0 (SAS Institute).

1 . 2 . 4 . 2 D e s c r i p t i o n d e s v a r i a b l e s e x p l i c a t i v e s

Les variables explicatives proviennent, pour la plupart, de l’INS. Elles résultent de l’enquêtepar recensement «Statistique et Information Economique» du SPF Economie, P.M.E., Classesmoyennes et Énergie du 01/10/2001. Les variables disponibles sont présentées dans leTableau 3. Elles sont déclinées au niveau de chaque entité géographique dans les modèlesde régression.

Tableau 3 Description des variables utilisées dans les modèles de régression multiple

Catégorie Variable Source Année

Comorbidité Degré de sévérité RCM 1997 - 2002Nombre de systèmes atteints

Statut socio-économique Revenu médian par déclaration

I

N

S

2

0

0

1

Fragilité sociale % de ménages composésd’une personne seule

Proxi ethnique % de ménages composésde plus de cinq personnes

Statut socio-économique Pourcentage d’habitationsavec un loyer de moins de 250€Taux de demandeurs d’emploiTaux de ménages sans voitureNiveau d’étude (% de personnesayant au minimum un diplômed’étude secondaire supérieur)

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Catégorie Variable Source Année

Proxi de l’accessibilité auxinfrastructures de soins et/oustatut socioprofessionnel

Ruralité SPF Économie 2002

Offre médicale

Densité médecins généralistesCadastre

INAMI2002

Densité médecins spécialitésmédico-techniquesDensité médecins spécialistesDensité lits hospitaliers

Taux de substitution versl’hospitalisation de jour

RCM 1997 à 2002

1 . 2 . 5 D é f i n i t i o n d ’ i n d i c a t e u r s d ’ o p p o r t u n i t é d e s s o i n s

La dernière étape consiste à analyser si la variance résiduelle des taux de chirurgie peutrésulter de la variabilité géographique de “bonnes” ou de “mauvaises” indicationsopératoires. Ainsi, nous avons construit un indicateur d’(in)opportunité des soins spécifiqueà chaque procédure étudiée. Ceux-ci ont été élaborés conjointement sur base de preuvesrelevées dans la littérature et de l’avis d’experts internes.

1 . 2 . 5 . 1 C a t a r a c t e

Il serait ainsi plus indiqué d’opérer de la cataracte les patients en-dessous d’un certain seuild’acuité visuelle. Toutefois, ce seuil ne fait pas encore l’objet d’un consensus et l’acuitévisuelle n’est pas enregistrée dans le RCM.

La cataracte étant une pathologie évolutive liée à l’âge, les experts internes suggèrentqu’une cataracte opérée chez un patient plus jeune serait moins opportune. Sur base decette hypothèse, la distribution d’âge des patients relevant d’une chirurgie de la cataracte aété observée. La moyenne d’âge étant de 74 ans (écart-type 10,7 ans), l’indicateurd’inopportunité de la cataracte correspond au pourcentage de patients de moins de 70 ans.

1 . 2 . 5 . 2 S y n d r o m e d u c a n a l c a r p i e n

On relève dans la littérature différentes étiologies à l’origine du syndrome du canal carpien.Il est d’ailleurs le plus fréquemment associé à des traumatismes occupationnels répétés.

Les données RCM fournissent des indications sur les diagnostics et les procédures réaliséesau cours d’un séjour. Il n’indique rien sur les facteurs socio-professionnels etenvironnementaux des patients. Il n’a donc pas été possible d’établir un indicateurd’opportunité du canal carpien sur ce type de données.

Toutefois, nous disposons dans la littérature des caractéristiques d’âge et de sexe des casopérés pour ce syndrome en France (Oberlin, Mouquet et al. 2002) et en Angleterre (Ferry,Hannaford et al. 2000). Partant de l’hypothèse que la distribution épidémiologique des casopérés est un reflet des indications de la procédure, nous l’avons représentée et comparéeaux données internationales. Nous avons également pu établir les courbes par région pourdéterminer si les indications et le recrutement des patients étaient semblables au sein dupays.

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1 . 2 . 5 . 3 A r t h r o s c o p i e d u g e n o u

Si l’on considère que l’indication de l’arthroscopie thérapeutique du genou est surtout letraumatisme du sportif avec lésion méniscale, l’intervention chez un patient de plus de 50ans (généralement arthrosique) ne semble pas être opportune (Richmond, Hunter et al.2009).

Le ratio de non opportunité calculé a donc été défini par le nombre d’arthroscopies réaliséeschez les patients de plus de 50 ans rapporté au nombre d’actes réalisés chez les patients demoins de 50 ans. Ce ratio peut être calculé par commune.

1 . 2 . 5 . 4 P r o t h è s e t o t a l e d u g e n o u e t P r o t h è s e t o t a l ed e l a h a n c h e

Le degré de sévérité de l’arthrose, le niveau de douleur et l’importance de la gênefonctionnelle au-delà desquels l’indication de mise en place d’une PTG ou d’une PTH estposée manquent encore de consensus (Malik, Gambhir et al. 2004). Un indicateurd’opportunité sur base de codes de diagnostic n’a donc pas été défini, d’autant que l’ICD-9-CM distingue peu le niveau des lésions, même au travers des niveaux de sévérité des APR-DRG.

Toutefois, le taux de reprise de prothèse est considéré par beaucoup comme un indicateurde la qualité des soins. Un taux de révision élevé peut témoigner à lui seul d’uneinopportunité des soins. En effet, le choix du matériel prothétique employé a étéprécédemment invoqué pour expliquer les variations du taux de révision (Diels, Cluyse et al.1999).

Le taux de reprise d’arthroplastie est estimé par le nombre de patients ayant subi unereprise de prothèse divisé par le nombre total de patients ayant subi une arthroplastie. Lesséjours avec reprise de PTG ou PTH ont été sélectionnés selon la même méthodologie quedécrite plus haut.

1 . 2 . 5 . 5 H y s t é r e c t o m i e e t R é s e c t i o n e n d o m é t r i a l e

Il est possible, en s’appuyant sur l’avis d’experts et grâce aux données de la littérature(Kovac 1997; Kovac 1998; Millar 2001; Kay, Das et al. 2002; Campbell, Xiao et al. 2003; Kovac2004; MacKenzie, Naish et al. 2004; Becker, Spalding et al. 2005; Edozien 2005; Johnson,Barlow et al. 2005; Reid and Mukri 2005), de déterminer les voies d’abord les plus efficientesselon l’indication d’opérer. Ainsi, à chaque séjour a été attribué un niveau d’opportunité dela voie d’abord et/ou de l’indication. Ces différents niveaux sont détaillés dans le rapportcomplet de l’étude (Jacques, Gillain et al. 2006).

Trois niveaux sont distingués : bon, moyen et mauvais. Le premier niveau concerne lessituations pour lesquelles la littérature et les experts établissent l’évidence d’une voied’abord efficiente pour l’indication concernée. Le second niveau détermine les voiesd’abord et les indications pour lesquelles aucune évidence ne se dégage. Enfin, le dernierniveau correspond aux contextes pour lesquels certaines voies d’abord ne sontrecommandées ni par la littérature ni par les experts internes.

Pour ce faire, six groupes d’indications d’hystérectomie ont été identifiés sur base des codesde diagnostic ICD-9-CM (léiomyomes et tumeurs bénignes de l’utérus, endométrioses,saignements utérins, prolapsus, polypes intra cavitaires bénins et hypertrophie polykystique

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47

de l’endomètre, autres indications). Cinq voies sont observées à partir des codes deprocédure ICD-9-CM (résection hystéroscopique de l’endomètre, hystérectomie assistée parvoie laparoscopique, hystérectomie abdominale, hystérectomie vaginale et hystérectomiesans autre précision).

L’indicateur d’opportunité correspond au nombre de cas opportuns parmi l’ensemble despatientes ayant subi une hystérectomie.

1 . 2 . 5 . 6 S t é n o s e c a r o t i d i e n n e

En 2005, certaines études scientifiques ont démontré que seule la sténose carotidiennesymptomatique de 70 à 99% représentait une bonne indication de chirurgieendartérectomique de la carotide ou de stents carotidiens (Bonneux, Cleemplut et al. 2005;Chaturvedi, Bruno et al. 2005). Le RCM ne renseigne malheureusement pas le degré de lasténose.

Nous suggérons que des taux standardisés de sténose carotidienne plus élevés sont associésà une proportion plus importante de cas opérés dans un contexte non symptomatique.Parmi les séjours avec sténose carotidienne, les codes de diagnostics ICD-9-CM représentantdes symptômes directs ou indirects, aigus, subaigus ou séquellaires de la sténosecarotidienne ont été sélectionnés (Jacques, Gillain et al. 2006). Les sténoses carotidiennessymptomatiques relèvent des événements suivants : occlusions, thromboses, embolies, AVCavec infarctus cérébral, accidents ischémiques transitoires, séquelles ou symptômesneurologiques significatifs, antécédents d’affection vasculaire personnels.

L’indicateur d’opportunité est mesuré sur le rapport entre les cas symptomatiques et les casnon symptomatiques.

1 . 3 R é s u l t a t s

Les procédures sélectionnées relèvent d’une chirurgie fréquente et en constanteaugmentation. Au total, elles représentent plus d’un million de séjours survenus entre 1997et 2002, ce qui correspond à plus de 22 interventions pour 1.000 habitants pour la dernièreannée. L’intervention la plus fréquente est la chirurgie de la cataracte avec près de 363.000séjours hospitaliers entre 1997 et 2002.

Le recours à ces interventions a augmenté de 28% sur la période considérée. La PTGprésente le taux de croissance le plus élevé au cours de la période étudiée (+61%). Lerecours à l’arthroscopie augmente le plus faiblement (6%).

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Tableau 4 Évolution du nombre de cas d'intervention de chirurgie élective de 1997 à 2002 en Belgique

N séjours N séjours1997

N séjours2002

Croissance5 ans (%)

Taux pour1 000 habitants

Cataracte 362 836 47 919 73 500 53 7,4Canal carpien 106 103 15 408 20 710 34 2,1Arthroscopie du genou 350 837 56 936 60 079 6 6,0PTG 59 660 7 845 12 598 61 1,3PTH 86 603 12 767 16 241 27 1,6Hystérectomie 109 041 17 530 19 543 11 2,0Sténose carotidienne 19 850 3 183 3 507 10 0,4Total 1 094 930 161 588 206 178 28 22,4N séjours = Nombre de séjours entre 1997 et 2002 ; Taux pour 1 000 habitants estimé en 2002 ; hystérectomie =hystérectomie et résection endométriale

1 . 3 . 1 V a r i a t i o n g é o g r a p h i q u e d e s c h i r u r g i e s

Les taux d’incidence standardisés par âge et par sexe (SAR) varient de manière importanteentre les 589 communes du pays et ce, quelle que soit la pathologie étudiée. La disparitégéographique est la moins importante pour l’hystérectomie et pour la cataracte (coefficientde variation respectivement de 23 et 24). Par contre, le coefficient de variation est majeurpour la sténose carotidienne et l’arthroscopie du genou (respectivement 42 et 40).

Tableau 5 Variation des SAR par communes pour les sept pathologies étudiées

Ecartinterquartile

Ecarttype

Coefficientvariation

Minimum Maximum

Cataracte 29 22 24 27 228Canal carpien 45 38 35 27 396Arthroscopie du genou 67 39 40 23 233PTG 42 30 28 26 216PTH 33 25 24 43 360Hystérectomie 26 23 22 21 253Sténose carotidienne 62 51 42 33 431Hystérectomie = hystérectomie et résection endométriale

Le Nord du pays recourt plus souvent à l’arthroscopie du genou et à l’hystérectomie - larésection endométriale. L’Ouest est surtout concerné par la PTH et la PTG et le Sud par lecanal carpien et la sténose carotidienne. Enfin, l’Est du pays présente un taux plus élevé dechirurgie de la cataracte.

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Représentation géographique des SAR par commune

Cataracte Canal carpien

Arthroscopie Hystérectomie et résection endométriale

PTG PTH

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Sténose carotidienne

1 . 3 . 2 M o d è l e s d e r é g r e s s i o n m u l t i v a r i é e

Excepté pour l’arthroscopie du genou, le pouvoir explicatif des modèles de régressiondéveloppés reste assez faible entre 18% et 42%. L’arthroscopie fait figure d’exception avecprès de 70% de la variabilité des taux de recours expliqué par les facteurs étudiés. L’impactdes variables de l’offre de soins varie entre 3 à 16% (R² partiel).

Tableau 6 Coefficients de détermination des variables demande et offre des modèles de régression pour lesprocédures étudiées (R² partiel et R² global en %)

R2 partiel« Demande"

R2 partiel"Offre"

R2 global« Demande et offre »

Cataracte 8 16 24Canal carpien 37 5 42Arthroscopie du genou 63 8 71Prothèse Totale du Genou 15 3 18Prothèse Totale de Hanche 27 5 32Hystérectomie et résection de l’endomètre 22 3 25Sténose carotidienne 21 5 26

1 . 3 . 2 . 1 E f f e t d e l a d e m a n d e

Dans un souci de présentation, nous avons synthétisé au travers du Tableau 7 les résultatsdes modèles de régression développés. Les valeurs des coefficients beta standardisés, lesvaleurs t du test et les p-values sont détaillées dans le rapport complet de l’étude (Jacques,Gillain et al. 2006).

On remarque que le taux de sévérité et le nombre de systèmes atteints ne sont corréléspositivement que pour la prothèse totale de hanche. Ces items n’ont cependant pas lamême valeur pour tous les types d’intervention étant donné les critères d’inclusion etd’exclusion spécifiques qui ont été retenus dans l’étude. Ainsi, dans certains cas (cataracte,arthroscopie, PTG, hystérectomie), certaines comorbidités faisaient partie des critèresd’exclusion.

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Le faible revenu est corrélé positivement avec la PTH, la libération du canal carpien et lachirurgie de la cataracte. La proportion de loyers bas (inférieur à 250 €) est associéepositivement à l’arthroscopie du genou, à la PTH et à l’hystérectomie. Le faible niveaud’étude montre une corrélation positive avec les SAR mais uniquement pour la PTG et lasténose carotidienne. De ces trois indicateurs, il ressort donc que le faible niveausocioculturel est associé à une consommation de chirurgie élective plus grande. Ce constatne peut pour autant pas être généralisé à toutes les interventions.

Par contre, le taux de chômage est corrélé négativement avec les SAR de l’arthroscopie dugenou, de la PTG, de la PTH et de l‘hystérectomie. La proportion de ménages sans voiturecontribue peu et en sens divers à l’explication de la variance des SAR (seulement dansl’arthroscopie du genou et dans la sténose carotidienne). Le taux de personnes isolées estcorrélé positivement aux SAR pour la sténose carotidienne et la cataracte, et négativementen ce qui concerne le syndrome du canal carpien et l’arthroscopie du genou.

Nous considérons que le pourcentage de familles de plus de 5 personnes est une « proxi del’ethnie ». Il est corrélé positivement avec les SAR de la cataracte, de la PTG, de la PTH, de lasténose carotidienne et négativement pour l’arthroscopie du genou et le syndrome du canalcarpien.

Enfin, la « ruralité » de la commune est associée positivement aux SAR de la PTG, PTH et dusyndrome du canal carpien et négativement à l’arthroscopie du genou et à l’hystérectomie.

Tableau 7 Synthèse des coefficients de régression des variables de demande des modèles multivariés(+ et - donnent le sens des variables significatives ; NS = non significatif)

Cataracte Canalcarpien

Arthroscopiedu genou

PTG PTHHystérectomie

- résectionendomètre

Sténosecarotidienne

Effet de la comorbiditéSévérité plusimportante

NS NS NS NS + NS NS

Nombre desystèmesatteints

NS NS NS NS + NS NS

Effet du niveau socio-économiqueBas revenu (+) + NS NS + NS NSMénage d’unepersonne

+ - - NS NS NS +

Ménage de plusde 5 personnes

+ - - + + NS +

Loyer bas NS NS + NS (+) + NSTaux dedemandeursd'emploi

NS + - - - - NS

Ménage sansvoiture

NS NS + NS NS NS -

Faible niveaud’étude

NS NS NS + NS NS +

Ruralité NS + - + + - NS

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1 . 3 . 2 . 2 E f f e t d e l ’ o f f r e

Nous avons également synthétisé au travers du Tableau 8 les résultats des modèles derégression développés. Les valeurs des coefficients beta standardisés, les valeurs t du test etles p-values sont détaillées dans le rapport complet de l’étude (Jacques, Gillain et al. 2006).

Les variables liées à l’offre de soins utilisées peuvent être séparées en deux catégories.Certaines sont quantitatives (densité de médecins ou de lits hospitaliers aigus) et d’autresqualitatives (taux de substitution vers l’hospitalisation de jour, taux de « non opportunité »des soins).

Mis à part la PTH et la PTG, ni la densité médicale (orthopédiste pour l’arthroscopie,ophtalmologue pour la cataracte, gynécologue pour l’hystérectomie,..) ni la densité de litshospitaliers ne montre d’effet sur les taux de chirurgie élective. Pour plusieurs procédures,les coefficients de régression sont négatifs (gynécologues pour l’hystérectomie ou médecinsgénéralistes pour l’arthroscopie du genou par ex.).

Pour les trois interventions qui se pratiquent en hôpital de jour (cataracte, syndrome ducanal carpien et arthroscopie du genou), les communes présentant un taux de chirurgie dejour élevé sont également caractérisées par un taux de chirurgie élective important.

Parmi les critères de « non opportunité », seuls ceux de l’arthroscopie du genou(pourcentage de cas opérés de plus de 50 ans) et de l’hystérectomie (indications croiséesaux voies d’abord) s’avèrent significatifs pour expliquer les variations de SAR. Pour lasténose carotidienne, la proportion de cas opérés non symptomatiques est importantepartout (70% en moyenne) alors que l’on s’attendrait à ce que ces cas soient minoritaires.

Tableau 8 Synthèse des coefficients de régression des variables d'offre des modèles de régression(+ et - donnent le sens des variables significatives ; NS = non significatif)

Cataracte Canalcarpien

Arthroscopiedu genou

PTG PTHHystérectomie

- résectionendomètre

Sténosecarotidienne

Substitutionhospitalisationde jour

+ + + NS NS NS NS

Densitémédecinsgénéralistes

NS + - (+) + (+) +

Densitémédecinsspécialitésmédico-techniques

+ NS - NS - NS -

Densitémédecinsspécialistes

NS - NS + + - NS

Densitémédecinsspécialistes bis

+

Densité de litshospitaliers

NS NS - + + (-) -

Ratio "de nonopportunité"

- NS + NS NS + NS

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1 . 4 D i s c u s s i o n

1 . 4 . 1 C h i r u r g i e d o n t l a f r é q u e n c e e s t e n p r o g r e s s i o nc o n s t a n t e

Globalement, pour les interventions étudiées, on observe 28% de croissance entre 1997 et2002, soit une augmentation moyenne annuelle de 5 %. L’arthroscopie du genou et lacataracte représentent les opérations les plus fréquentes (6/1000 habitants pourl’arthroscopie et 7,4/1000 habitants pour la cataracte). La progression la plus forte estconstatée pour deux interventions caractéristiques de la personne âgée (PTG +61% etcataracte +53%).

Selon les projections démographiques prévues dans nos pays occidentaux, cette tendancen’est pas prête de s’arrêter. Elle se confirme d’ailleurs dans d’autres pays de l’Organisationde Coopération et de Développement Economiques (OCDE) (Tableau 9). La Belgiqueprésente des taux de recours relativement élevés par rapport à d’autres pays de l’OCDE.Une sous-utilisation de la chirurgie élective par manque d’accessibilité aux soins est peuprobable.

Tableau 9 Comparaison entre plusieurs pays de l'OCDE des taux d'incidence de 4 procédures de chirurgieélective (pour 100 000 habitants)

Actes pour 100 000 personnes (hospitalisation & ambulatoire)Procédurespour 100 000 femmes(hospitalisation)

Chirurgie de lacataracte

PTG PTH Hystérectomie(vaginale)

2001 2002 % 2001 2002 % 2001 2002 % 2001 2002 %Australie 752,8 112,4 137,4 169Autriche 139,3 226,5 93Belgique 673,2 701,3 4,2%Canada 1109,3 95,8 96,2 105Corée 315,8Danemark 451,2 514,1 13,9% 58,9 81,5 38,4% 161,8 182,5 12,8% 47 58 23,4%Etats-Unis 124,3 144,3 16,1% 112 119,4 6,6% 151 146 -3,3%Finlande 582,9 723,3 24,1% 110,9 127,2 14,7% 178,1 188,3 5,7% 364 379 4,1%France 757,5 85,1 187,5 118Hongrie 723,6 745,1 3,0% 80,2 84,5 5,4% 291 283 -2,8%Irlande 485,6 441,6 -9,1% 29,5 34,1 15,6% 128 132,1 3,2% 54Italie 735,2 783,8 6,6% 47,2 54,8 16,1% 120,4 127,3 5,7% 71 79 11,3%Luxembourg 730,4 766 4,9% 121,5 120,1 -1,2% 192,6 212,2 10,2% 388 369 -4,9%Nouvelle-Zélande

219,5 199,8 -9,0% 64,2 55,2 -14,0%

119,4 109,6 -8,2% 62 54 -12,9%

Pays-Bas 591,7 57,3 137 87Portugal 195,8 221,3 13,0% 23,4 29,3 25,2% 77,6 86,7 11,7% 31 35 12,9%Royaume-Uni

512,4 553,8 8,1% 74,7 91,8 22,9% 145,2 152,1 4,8% 37 32 -13,5%

Suisse 476,6 113,8 192,5 130Moyenne 609 537 6,0% 82 85,2 14,9% 140 144 5,8% 138 157 1,6%

Source Copyright ECO-SANTÉ OCDE 2004, 1ère édition

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1 . 4 . 2 V a r i a t i o n s g é o g r a p h i q u e s d u r e c o u r s

Les taux d’incidence standardisés par âge et par sexe (SAR) varient de manière importanteentre les 589 communes du pays et ce, quelle que soit la pathologie étudiée. La disparitégéographique est la moins importante pour l’hystérectomie et la cataracte. Par contre, lecoefficient de variation est majeur pour la sténose carotidienne et l’arthroscopie du genou.

Chaque région du pays recourt plus particulièrement à une ou plusieurs procédures :l’arthroscopie du genou et l’hystérectomie au Nord, l’arthroplastie de la hanche et du genouà l’Ouest, la sténose carotidienne et la libération du canal carpien au Sud et enfin la chirurgiede la cataracte à l’Est.

Après avoir contrôlé les variations démographiques potentielles entre les communes et lisséles effets de recrutement aléatoire par l’agrégation de 6 années de données, il est tentant deconclure directement à une correspondance entre la variabilité de la pratique médicale(«Medical Practice Variability») et une hétérogénéité de l’efficience (« hétéro-efficience »).Malgré cette apparente évidence, nous avons tenté d’ajuster les résultats obtenus par desfacteurs reflétant la demande de soins.

1 . 4 . 2 . 1 E f f e t d e l a d e m a n d e

Dans un premier temps, nous essayons d’expliquer la variance des SAR entre les communespar des facteurs de comorbidité (proportion de cas avec un indice de sévérité supérieur à 1en APR-DRG et /ou plus d’un système atteint) et par des facteurs du niveau socio-économique (niveau de revenu, personne isolée, famille nombreuse, loyer modeste,chômage, ménage sans voiture, niveau d’étude et ruralité). L’ensemble de ces variables estagrégé par commune, disposant ainsi d’un modèle de régression multivarié de 589observations.

La littérature s’accorde sur le fait que l’incidence de la pathologie, lorsqu’elle peut êtreobservée et mesurée, explique une part significative de la dispersion du recours à certainesinterventions. Toutefois, il ne s’agit probablement pas du seul facteur et son impact estcomplexe à quantifier. Peu d’études utilisent des critères épidémiologiques directs del’incidence de la maladie. Il est en effet difficile de disposer de ces données puisque lesétudes portent généralement sur la population hospitalisée et non sur l’ensemble de lapopulation. C’est également le cas de notre étude. Cependant, une partie de « l’effetépidémiologique » est pris en compte au moyen de la standardisation par âge et par sexe, laprévalence de certaines maladies étant influencée par la structure démographique.

Nous avons essayé, au travers des modèles multivariés, de voir si les taux de recourspouvaient être liés à des variations de l’épidémiologie des maladies étudiées. Toutefois, laBelgique dispose de peu de Registres des pathologies. A l’heure actuelle, seules desenquêtes épidémiologiques pourraient départager l’hypothèse d’une sous-utilisation desressources dans les régions à faible incidence de chirurgie de celle d’une sur-utilisation dansles régions à fort taux de chirurgie.

Nous avons ensuite essayé d’expliquer la variance des SAR par des facteurs relatifs au statutsocio-économique (niveau de revenu, personnes isolées, famille nombreuse, loyer modeste,chômage, ménage sans voiture, niveau d’étude et ruralité). L’impact de ces facteurs estfréquemment repris par la littérature. Néanmoins, les résultats divergent selon les études etles effets rencontrés sont parfois inverses. Ceci peut s’expliquer par le fait que les variables

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socio-économiques sont souvent confondantes/trompeuses : elles peuvent témoigner parexemple d’un effet de morbidité augmentant la demande de soins ou d’une moindreaccessibilité financière diminuant la demande de soins. Ces effets contraires sont égalementobservés dans notre étude.

Les facteurs étudiés dans ce projet afin de rechercher l’effet de la demande ont montré dansune certaine mesure leurs limites. Ainsi, le fait que les données socio-économiques soientagrégées par commune en rend l’interprétation difficile. De plus, un lien de causalité entreune situation économique donnée et une croissance du nombre de recours peut rarementêtre établi formellement.

1 . 4 . 2 . 2 E f f e t d e l ’ o f f r e

L’offre de soins a été appréhendée par des facteurs qui peuvent être regroupés en deuxcatégories.

La première est celle des variables quantitatives, telles la densité de médecins ou de litshospitaliers aigus. Classiquement selon la littérature, un excès d’offre entraîne uneaugmentation de la demande. Néanmoins, cette hypothèse est loin d’être confirmée danstoutes les études. Dans la nôtre, mis à part pour la PTH et la PTG, ni la densité médicale ni ladensité de lits hospitaliers n’a d’effet positif et significatif sur les taux de chirurgie élective.Pour l’hystérectomie et l’arthroscopie du genou, les coefficients de régression sont mêmenégatifs.

La deuxième catégorie est celle des variables qualitatives, telles le type de formation, l’âgeou le sexe du médecin. Nous ne disposons malheureusement pas de ce type d’information.

Nous avons en revanche étudié l’effet du mode de prise en charge par l’intermédiaire dutaux de substitution. Parmi les procédures ciblées dans ce projet, trois se pratiquent enhôpital de jour (cataracte, syndrome du canal carpien et arthroscopie du genou). Pourchacune de ces interventions, les communes qui présentent un taux élevé de chirurgie dejour montrent également un taux important de chirurgie élective, comme si une offre dechirurgie de jour plus importante attirait plus de patients en raison d’une meilleureaccessibilité aux soins ou par un effet d’attractivité.

Enfin, nous avons voulu tester l’hypothèse d’une relation entre le recours plus important à lachirurgie élective et l’inopportunité des indications. Notons que cette hypothèse estrarement prouvée dans la littérature. Parmi les critères « de non opportunité » choisis, ceuxde l’arthroscopie du genou (pourcentage de cas opérés de plus de 50 ans) et del’hystérectomie (indications et voies d’abord) s’avèrent significatifs pour expliquer lesvariations de SAR. Dans le cadre de l’arthroscopie du genou, cette relation s’explique plusque probablement par une différence de pratique entre le Nord et le Sud du pays. Cetteprocédure est indiquée par certains dans le traitement de l’arthrose et il semblerait qu’ellesoit essentiellement utilisée dans ce cadre au Nord du pays.

La variable de « non opportunité » des soins a généralement un caractère approximatif etn’est pas exempte de subjectivité. A titre d’exemple, l’indicateur choisi pour la cataracte estl’âge à défaut de l’acuité visuelle, cette donnée n’étant pas enregistrée dans le RCM.

Pour la plupart des procédures, les données de ce projet ne nous ont malheureusement paspermis d’étudier les caractéristiques de l’offre qui expliquent de telles différences de

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pratique médicale. Seules des enquêtes ciblées sur les équipes affichant de hauts taux et debas taux permettraient probablement d'expliquer les écarts observés.

L’hypothèse de la contrainte est souvent évoquée dans la littérature mais ne peutmalheureusement pas être appréhendée par les variables dont nous disposons. Toutefois, lefait que notre nomenclature honore les prestations à l’acte constitue pour certains unfacteur incitatif aux prestations. Pour la cataracte, par exemple, une étude américaine(Shrank, Ettner et al. 2005) démontre que le paiement à l’acte (fee-for-services) augmente laprobabilité d’être opéré. Enfin, les contraintes organisationnelles liées au mode derégulation de l’offre médicale peuvent avoir un impact sur l’incidence des interventionsélectives. Ainsi, pour les sténoses carotidiennes, comme l’évoquait déjà un précédentrapport du KCE (Bonneux, Cleemplut et al. 2005), la liberté d’implantation de ce type dechirurgie aboutit à la réalisation de cette technique dans plus de 40 centres en Belgique. Or,on sait que l’opportunité des indications est proportionnelle à l’expérience des centres.Dans ce rapport, le KCE et l’INAMI estimaient devoir limiter à maximum 10 centres lapratique de cette intervention en Belgique.

1 . 4 . 3 L i m i t a t i o n d e s d o n n é e s

La méthodologie développée dans cette étude semble être celle qui offre le plus de facilitéspour une première étude de la variabilité géographique du recours à certaines procéduresdans une région ou un pays. En effet, bien qu’imparfaite, elle donne une bonne appréciationde la répartition géographique de ces chirurgies. Nous tenons cependant à discuter desdifférentes limitations qui sont inévitables aux données disponibles dans le cadre de ceprojet.

La première limite attribuée aux données utilisées est liée aux associations statistiquesidentifiées. Il est parfois difficile et délicat d’extrapoler une association statistique à un liende causalité. Certaines corrélations peuvent en effet être le reflet d’un lien fortuit entredeux variables plutôt que l’indication d’un véritable lien causal. Dans cette étude, les SAR decertaines interventions se distribuent significativement selon les régions linguistiques (le sudpour le syndrome du canal carpien et la sténose carotidienne, le nord pour l’arthroscopie dugenou et l’hystérectomie). Or les variables utilisées dans les modèles de régression multiple,telles que le chômage ou la ruralité, se distribuent également de manière très marquéeentre le sud et le nord du pays. L’association statistique mise en évidence peut donc être lereflet d’une distribution identique des différentes variables testées plutôt que celui d’un liende cause à effet.

Les variables disponibles sont agrégées par commune. Ainsi, la variance au sein d’une mêmecommune est automatiquement égalisée. Il est donc possible qu’aucun effet ne soitidentifié entre les SAR et une variable agrégée alors qu’un effet réel existe au niveauindividuel. Travailler avec des données agrégées par commune lisse les variationsindividuelles des comportements tant des patients que des médecins.

Les indices de sévérité des APR-DRG et le nombre de systèmes atteints sont retenus commeindicateur de comorbidité. Mis à part pour la PTH, ces facteurs n’expliquent pas la variancedes taux d’incidence de la chirurgie élective. Ceci n’est pas surprenant puisqu’une équationdifférente est calculée pour chaque intervention et que les périmètres des cas étudiés sontdélimités par des critères d’inclusion (hystérectomie pour indication bénigne par ex.) etd’exclusion (cataracte secondaire au diabète par ex.).

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Les variables socio-économiques utilisées témoignent indirectement du statut socio-économique de la commune et sont même parfois confondantes. Elles peuvent témoignerd’un effet d’incidence (les pathologies ostéo-articulaires sont des pathologies socialementdéterminées en partie et reflètent l’effet du « besoin »), d’un effet de demande (en fonctiondu seuil subjectif de la douleur par exemple) ou encore d’une moindre accessibilitéfinancière. Ainsi, un indicateur socio-économique (revenus, taux de chômage, loyer bas, ..)cumule plusieurs effets souvent antagonistes et qui peuvent donc s’annuler.

Nous butons également sur un manque de fiabilité (dyscodage ou surcodage) etd’exhaustivité (sous-codage) des données RCM (codification hétérogène des codes ICD-9-CMen diagnostic principal et/ou secondaire). Nous avons ainsi dû abandonner plusieurs pistesd’ajustement du risque pour des raisons de dyscodage ou par manque d’information :obésité morbide pour les arthroplasties, l’acuité visuelle pour les chirurgies de la cataracteou encore le caractère symptomatique des cas opérés de sténose carotidienne. Par contre,le regroupement en APR-DRG permet d’éliminer assez facilement les hystérectomies pourcancer ou encore les arthroplasties dans un contexte traumatique. Une sélection combinéesur deux types de données (facturation et diagnostics) enregistrées dans le RCM permet decibler les cas étudiés de la manière la plus complète.

1 . 4 . 4 I m p a c t d e s é t u d e s d e s d i s p a r i t é s d e s p r a t i q u e s s u rl a q u a l i t é d e s s o i n s

Quelques études belges ont déjà étudié les dispersions géographiques du recours à certainesinterventions électives, en s’appuyant sur les données de facturation [hystérectomie (Diels,Cluyse et al. 1999), PTH (Diels, Mertens et al. 2000)] ou sur les données hospitalières [Atlasdes pathologies (SPF Santé publique Sécurité de la Chaine alimentaire et Environnement - DGOrganisation des Etablissements de soins 2005)]. Nos conclusions concordent généralementavec celles qui ont été précédemment publiées.

Toutefois, après six années de recul, on ne constate pas de changement réel dans lespratiques observées. En effet, les variations de pratique dans notre échantillon (par exemplepour l’hystérectomie) sont de même sens et de même ampleur. Cette « stabilité » de lavariation des pratiques présuppose un ancrage de ces différences dans les comportementsdes prestataires et de leurs patients. Il ne suffit donc pas d’agir seulement sur les feed-backinformatifs aux prestataires. Des méthodes de régulation plus proactives, comprenant desinformations ciblées à la population, des modes de financement et d’organisation de l’offremédicale sont nécessaires pour promulguer des soins plus efficients.

Pour la plupart des interventions étudiées dans ce chapitre, on trouve à l’heure actuelle desrecommandations de bonne pratique d’un niveau d’évidence élevé. Or, de telles différencesdans l’utilisation de la chirurgie indiquent que ces guidelines doivent encore être diffusés etintroduits dans les pratiques médicales. Les disparités géographiques observées indiquentqu’il existe un « Room for Improvement », un potentiel d’amélioration possible dont le butest de gommer les différences de pratiques médicales. En d’autres termes, les études desdisparités géographiques constituent un outil d’évaluation de l’utilisation des guidelines. Etle suivi dans le temps de ces différences est essentiel pour l’amélioration des soins fournisaux patients.

Étant donné que tout acte de chirurgie n’est pas dénué d’effets secondaires ou decomplications qui ne vont pas restaurer l’état fonctionnel du patient, le taux de recours à

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une intervention de chirurgie élective le plus adéquat constitue un indicateur de bonnequalité d’opportunité.

En conclusion, l’ampleur et la localisation des écarts des taux d’incidence varientsensiblement en fonction de la pathologie. Mis à part la PTH et la PTG, la « cartographie »des disparités est très différente d’une pathologie à l’autre, même au sein de la mêmediscipline. Les variations intra-régionales sont souvent aussi importantes que les écartsinterrégionaux. On peut toutefois dégager des tendances : la cataracte se pratique plus àl’Est ; les arthroplasties à l’Ouest ; l’arthroscopie du genou et l’hystérectomie au Nord ; lasténose carotidienne et la libération du canal carpien au Sud.

Dans l’explication de ces disparités, nous avons pu prendre en compte un nombre importantde facteurs reflétant tant la demande (morbidité des patients et facteurs socio-économiquespar commune) que l’offre de soins (surtout par des variables quantitatives et quelquesvariables d’opportunité). Malgré tout, de manière générale, le pouvoir explicatif desmodèles développés reste faible, ce qui suscite encore de nombreuses questions surl’opportunité des soins et les différences de pratique médicale.

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Chapitre 2 Prévalence des Patient Safety Indicators de l’AHRQ enBelgique

En 2006, dans le cadre d’un contrat spécifique avec le SPF-SPSCAE, nous avons eul’opportunité de construire les PSI sur la base de données nationale du RCM. Cette étudevise à analyser la faisabilité de la mise en œuvre des algorithmes développés par l’AHRQ, àapporter les éventuelles modifications liées à la structure des données belges et à calculer laprévalence des indicateurs en Belgique. Ce projet a donné lieu à l’envoi de deux feedbacksnationaux aux hôpitaux du pays (Jacques, Gillain et al. 2008; Gillon, Haelterman et al. 2011).

2 . 1 L e s P a t i e n t S a f e t y I n d i c a t o r s : é l a b o r a t i o n , c o n c e p t s e tr e v u e d e l a l i t t é r a t u r e

En 1999, le rapport de l’Institute of Medicine « To Err is Human » (Institute of Medicine2000) sur les risques liés aux hospitalisations a bouleversé le monde des soins de santé.Celui-ci a en effet estimé le nombre de décès liés aux erreurs médicales dans les hôpitauxaméricains et l’a comparé au crash quotidien d’un Boeing 747. Ainsi, entre 44 000 et 98 000décès seraient, chaque année, attribués à une erreur médicale engendrant un coût annuelproche de 29 milliards de dollars. Ce rapport interpelant à suscité curiosité et besoin decomprendre ces erreurs afin de réduire leur occurrence.

Ces résultats ont souvent été confirmés par la suite. La survenue d’événements indésirablesgraves a ainsi été précisée. Elle varie entre 3 % et 19 % des admissions hospitalières(Brennan, Leape et al. 1991; Wilson, Runciman et al. 1995; Thomas and Brennan 2000;Thomas, Studdert et al. 2000; Schioler, Lipczak et al. 2001; Vincent, Neale et al. 2001; Davis,Lay-Yee et al. 2002; Baker, Norton et al. 2004; Forster, Clark et al. 2004).

Heureusement, la majorité de ces erreurs ne présenteraient que peu de conséquences pourle patient. Malgré tout, l’AHRQ estime que près de la moitié d’entre elles pourraient êtreévitées. En France, une récente étude nationale rapporte une incidence de 7 événementsindésirables pour 1000 journées d’hospitalisation, dont 35% seraient évitables (Michel andet al 2005; Michel, Quenon et al. 2007).

La littérature distingue différents concepts de la sécurité du patient. Ces termes sont parfoisflous et souvent confondus.

La sécurité du patient est l’absence de préjudice accidentel. Garantir la sécurité du patientimplique de mettre en œuvre des systèmes ou des processus qui minimisent la probabilitéd’erreur et maximisent les chances de les intercepter (Medicine 2001).

L’erreur médicale correspond à l’échec d’une action planifiée, lié à une erreur dansl’exécution de l’action (réalisation non conforme à ce qui est prévu) ou à une erreur deplanification (utilisation d’un mauvais plan d’action pour atteindre un objectif déterminé)(Institute of Medicine 2000). Cette définition inclut autant les erreurs commises par unindividu isolé que celles d’un groupe d’individus travaillant dans un service de soins.

La complication ou événement iatrogène est le dommage qui trouve son origine dans laprise en charge médicale plutôt que dans l’état de santé du patient (Brennan, Leape et al.1991). La complication de soins ne réfère pas aux conséquences de la maladie (par exempleneuropathies dans le cadre du diabète). Si l’événement iatrogène est attribuable à uneerreur, il s’agit d’un événement iatrogène évitable (Brennan, Leape et al. 1991). Un

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processus de soins approprié permet de réduire le risque d’apparition d’une complication,bien qu’il ne puisse pas l’éliminer complètement.

Un événement indésirable lié aux soins (EIS) peut donc se définir comme une lésion ou unecomplication non intentionnelle, qui est imputable à la prise en charge médicale plutôt qu’àla pathologie du patient et qui entraîne la prolongation de son séjour hospitalier, uneinvalidité, voire parfois sa mort (Agency for Healthcare Research and Quality 2003).

La sécurité des patients étant devenue une priorité de santé, les études visant à mesurer lesévénements indésirables et les erreurs médicales se sont largement répandues au cours dutemps. Mais cette évaluation est délicate car il n’existe pas de méthodologie standardiséepour mesurer la sécurité des patients (Kaafarani and Rosen 2009). Plusieurs approchespeuvent être utilisées : rapportage des incidents et presqu’incidents, revue des dossiersmédicaux ou encore exploitation des données médico-administratives. Aucun consensusclair n’est acquis à ce jour sur la méthode à privilégier.

2 . 1 . 1 E l a b o r a t i o n d e s P S I

Les avantages offerts par les données médico-administratives sont nombreux :standardisation des données, accessibilité directe sans surcoût lié au recueil etreprésentation le plus souvent de l’ensemble des admissions hospitalières entre autres. Lestravaux de recherches centrés sur l’exploitation des données de routine se sont donc toutnaturellement orientés vers l’élaboration d’indicateurs de sécurité des patients. Au débutdes années 90, L. Iezzoni et son équipe construisent le «Complication Screening Program»(Iezzoni, Foley et al. 1992). Un peu plus tard, c’est au tour de Miller et son équipe dedévelopper des indicateurs de sécurité du patient au travers de données médico-administratives (Miller, Elixhauser et al. 2001), travaux qui seront à l’origine des futurs PSI del’AHRQ.

Dès le début des années 90, l’AHRQ s’ancre dans une démarche de suivi d’indicateurs dequalité issus des données hospitalières, notamment au travers du Healthcare Cost andUtilization Project. Au fur et à mesure que les connaissances dans le domaine del’évaluation de la qualité se sont améliorées et suite aux travaux de Iezzoni et Miller, l’AHRQa alors souhaité définir des indicateurs plus sophistiqués obtenus exclusivement à partir desdonnées médico-administratives. Ce projet, fruit d’une collaboration avec la StandfordUniversity et l’University of California - San Francisco, a abouti à vingt PSI.

Les PSI constituent donc un série d’indicateurs de la sécurité du patient permettant derepérer des événements indésirables potentiellement associés à une anomalie du processusde soins ou de la prise en charge médicale (Agency for Healthcare Research and Quality2003). Etant uniquement construits sur base des données médico-administratives, le coûtde leur mise en place est acceptable et leur mise en œuvre aisée. Chaque indicateur a étéchoisi selon une méthodologie rigoureuse combinant une revue de la littérature, uneconcertation entre experts médicaux, l’avis d’experts de la codification et des analysesempiriques.

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2 . 1 . 2 C o n c e p t s

L’objectif principal de ces indicateurs consiste à repérer des situations potentiellementiatrogènes à partir des seules données de routine. Toutefois, ils ne permettent pasd’affirmer que tous les événements identifiés découlent d’une erreur survenue durant lessoins, ni d’éclairer sur les causes de ces erreurs. C’est pourquoi l’AHRQ recommanded’utiliser les PSI comme des outils de dépistage de cas permettant d’identifier les processusde soins qui nécessitent une évaluation plus approfondie (Agency for Healthcare Researchand Quality 2003). La démarche PSI incite les prestataires de soins à réaliser une revue dedossiers des séjours hospitaliers mis en évidence par les indicateurs. Celle-ci doit permettrede développer des actions d’amélioration de la qualité au niveau des processus de soins etdes pratiques médicales (Agency for Healthcare Research and Quality 2003).

Un des principes des PSI est qu’ils ne constituent pas une mesure définitive de la sécuritédes patients dans les établissements de soins (D’Ancona, Rizzo et al. ; Agency for HealthcareResearch and Quality 2003). Effectivement, pour différentes raisons, ils ne peuvent repérertous les événements iatrogènes survenus en hospitalisation. Ainsi, pour coder unévénement dans les données médico-administratives, il faut que la classification utilisée (ici,l’ICD-9-CM) décrive l’événement recherché par un code (D’Ancona, Rizzo et al.). Ensuite, ilest nécessaire que la complication soit documentée dans le dossier du patient pour êtreenregistrée. Or, le manque de temps, les erreurs d’encodage, d’interprétation des règles decodage ou encore les défauts dans la communication entre prestataires et codeurs sontautant de facteurs qui empêchent d’affirmer l’exhaustivité totale des données médico-administratives (D’Ancona, Rizzo et al.).

Une série d’articles démontre la faisabilité des PSI sur les données de routine. Les PSI ontainsi été appliqués aux Etats-Unis (Miller, Elixhauser et al. 2001; Zhan and Miller 2003;Rosen, Rivard et al. 2005), en France (Januel 2009), en Australie (McConchie, Shepheard etal. 2009), en Allemagne (Drosler, Cools et al. 2007), en Angleterre (Bottle and Aylin 2009), enEspagne (Merchante, Vega et al. 2010), et dans bien d’autres pays de l’OCDE (McLoughlin,Millar et al. 2006; Drösler, Romano et al. 2009; Drösler, Klazinga et al. 2009; Drosler, Romanoet al. 2011).

D’une manière générale, le nombre d’EIS identifiés par les PSI varie sensiblement d’unindicateur à l’autre (de moins de 0,01/1000 séjours d’hospitalisation à plus de 200/1000séjours d’hospitalisation) et d’une étude à l’autre pour un même PSI (rapports variant de 1,2à plus de 10 entre les études) (Le Pogam, Januel et al. 2011).

L’OCDE s’intéresse à ces indicateurs. Parmi ses priorités, elle souhaite comparer lessystèmes de santé (Arah, Westert et al. 2006). Pour ce faire, la collecte d’informations sur lasécurité des patients au sein des pays-membres est une volonté affichée du projet OCDEHealth Care Quality Indicators Project19. Sa mise en place a débuté en 2004 avec laconstitution d’un groupe d’experts internationaux chargés d’évaluer et de sélectionner desindicateurs de sécurité du patient (Millar, Mattke et al. 2004; McLoughlin, Millar et al. 2006).En s’appuyant sur plusieurs critères (impact sur la santé, priorité de santé, validité decontenu et de construit, disponibilité des données et importance du problème), les vingt PSIont notamment été retenus. Depuis lors, un nouveau groupe d’experts a été chargé de

19 http://www.oecd.org/health/hcpqi

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valider les PSI dans le cadre de comparaisons internationales. Outre la démonstration del’applicabilité des indicateurs au sein des pays-membres, ils tentent de dégager lesprincipaux biais présentés par les PSI lors de comparaisons internationales (Drösler, Romanoet al. 2009; Drösler, Klazinga et al. 2009; Drosler, Romano et al. 2011) et s’efforcent detrouver la meilleure manière de les contourner.

En parallèle, l’intérêt porté aux PSI par la plupart des pays a abouti en 2005 à la constitutiond’un consortium international. Celui-ci est chargé d’adapter les algorithmes, développés àl’origine pour les USA à partir de la classification ICD-9-CM, à la classification ICD-10 utiliséeen France, en Suisse, en Allemagne, au Canada ou encore en Australie (Januel, Couris et al.2011).

2 . 1 . 3 D é f i n i t i o n t e c h n i q u e d e s P S I

Les détails techniques nécessaires à la mise en pratique des PSI sont mis à disposition sur lesite Internet de l’AHRQ20. Leur définition est fréquemment adaptée, notamment au fur et àmesure des évolutions de la codification ICD-9-CM.

Pour calculer un PSI, il faut appliquer sur les données médico-administratives un algorithmecombinant des critères d’inclusion et d’exclusion essentiellement basés sur une série decodes de diagnostic et de procédure ICD-9-CM, ainsi que sur des DRG.

Les PSI se construisent à partir d’un dénominateur dans lequel sont identifiés les cas dunumérateur. Le dénominateur repère ce que nous appellerons les séjours à risque pour lacomplication de soins, c.à.d. l’ensemble des cas qui ne présentent pas la complication àl’admission ou dans le décours attendu de leur pathologie. Parmi l’ensemble des séjours dudénominateur, sont alors identifiés les séjours qui présentent un code de la complication desoins ciblée. Un PSI se calcule donc comme le rapport entre les séjours avec un EIS au seind’une population à risque. Ils sont exprimés en nombre d’événements pour 1000 séjourshospitaliers à risque.

Les PSI cherchent à identifier les EIS survenus au cours du séjour à l’hôpital. Ils se basent surl’hypothèse qu’un code ICD-9-CM en diagnostic secondaire correspond à un événementiatrogène. De manière générale, l’algorithme retire du dénominateur les séjours avec lacomplication de soins ciblée en diagnostic principal. Le diagnostic principal du séjour est lapathologie ayant motivé l’admission, elle ne peut donc pas être iatrogène. Le caractèreévitable de la complication repose, quant à lui, sur l’exclusion des patients susceptibles deprésenter l’événement ciblé dans le décours de leur pathologie (hémiplégie et paraplégiepour l’ulcère de décubitus par ex.).

La plupart des complications ciblées par ces indicateurs sont des complications chirurgicales.Les complications chirurgicales sont en effet, plus faciles à identifier au travers des donnéesmédico-administratives. Elles se distinguent d’une comorbidité présente à l’admission etconcernent des groupes de population plus homogènes que les patients présentant unproblème médical.

20 http://www.qualityindicators.ahrq.gov/modules/PSI_TechSpec.aspx

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Le tableau suivant décrit les vingt PSI et leur définition. Les termes en italique représententun ensemble de codes ICD-9-CM. Ces listes de codes sont détaillées dans les manuels del’AHRQ.

Tableau 10 Description des PSI et adaptations apportées dans le contexte belge

PSIDéfinition AHRQ(Agency for Healthcare

Research and Quality 2003)Adaptation au contexte belge

PSI1Complicationsd’anesthésie

Cas de surdose d’anesthésique, réaction, oumauvais placement de tube endotrachéal pour1000 cas chirurgicaux.Exclusion des codes pour administrationvolontaire de médicaments ou usage de drogue

/

PSI 2Mortalité hospitalièredans les DRG de faiblemortalité

Décès hospitaliers pour 1000 séjours dans desDRG avec une mortalité <0,5%.Exclusion des séjours avec un code de trauma,immunodépression ou cancer.

Définition des APR-DRG defaible mortalité

PSI 3Ulcère de décubitus

Cas d’ulcère de décubitus pour 1000 séjours avecune durée de séjour >=5 jours.Exclusion des patients avec un code de paralysie,dans les MDC 9, avec une procédure principaleDébridement ou lambeau pédiculé, des séjoursobstétricaux ou provenant d’une institution desoins de longue durée.

Patients âgés de plus de 16 ans(au lieu de 18 ans)Exclusion des séjours pourlesquels la procédure deDébridement ou lambeaupédiculé survient avant ou lejour de la première ORP duséjour

PSI 4Échec à la réanimation

Décès pour 1000 séjours de patients ayantdéveloppé des complications de soins spécifiquesdurant l’hospitalisation (insuffisance rénale aiguë,thrombose veineuse profonde/emboliepulmonaire, pneumonie, sepsis, choc ou arrêtcardiaque, hémorragie ou ulcère aigu).Exclusion des patients âgés de plus de 75 ans,nouveau-nés, patients provenant d’uneinstitution de soins de longue durée, patientstransférés vers ou provenant d’une institution desoins aigue.

/

PSI 5Corps étranger laissé aucours d’une procédure

Séjours avec un corps étranger laisséaccidentellement durant une procédure pour1000 séjours.

/

PSI 6Pneumothorax iatrogène

Cas de pneumothorax iatrogène pour 1000séjours.Exclusions des séjours avec un code de trauma,chirurgie thoracique, biopsie pulmonaire oupleurale, chirurgie cardiaque ou séjoursobstétricaux.

Définition des APR-DRGChirurgie cardiaque

PSI 7Certaines infections liéesà la prise en chargemédicale

Cas de codes ICD-9-CM 999.3 Infection iatrogène,Autre ou 996.62 Infection ou inflammation surprothèse interne, implant ou greffe vasculaire,Autre en DS pour 1000 séjours.Exclusion des séjours avec un codeimmunodépression ou cancer.

Exclusion des séjours quiproviennent d’un autre hôpitalou d’une maison derepos/maison de repos et desoinsPas d’exclusion sur les DRGcancer

PSI 8Fracture de hanche chezdes patients opérés

Cas de fracture de la hanche survenue à l’hôpitalpour 1000 cas chirurgicaux.Exclusion des patients du MDC 8, différentesconditions suggérant une fracture présente à

Exclusion des séjours dont laprocédure de Chirurgie de lahanche survient avant ou le jourde la première ORP du séjour

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PSIDéfinition AHRQ(Agency for Healthcare

Research and Quality 2003)Adaptation au contexte belge

l’admission, séjours obstétricaux. Pas d’exclusion sur les DRGTrauma

PSI 9Hémorragie ouhématomepostopératoire

Cas d’hématome ou hémorragie requérant uneprocédure pour 1000 séjours chirurgicaux.Exclusion des séjours obstétricaux.

Exclusion des séjours dont laprocédure Contrôled’hémorragie postopératoire oudrainage d’hématome survientavant ou le jour de la premièreORP du séjour

PSI 10Complicationsphysiologiques etmétaboliquespostopératoires

Cas de désordres physiologiques ou métaboliquespour 1000 séjours chirurgicaux électifs.Exclusion des patients avec un DP de diabète etdes diagnostics suggérant une sensibilité auxanomalies physiologiques ou métaboliques.Exclusion des séjours obstétricaux.

Pour les séjours Insuffisancerénale aigue : exclusion desséjours dont la dialyse survientavant ou le jour de la premièreORP du séjour

PSI 11Détresse respiratoirepostopératoire

Cas de détresse respiratoire aigue pour 1000séjours chirurgicaux électifs.Exclusion des patients du MDC 4 et 5, séjoursobstétricaux.

Exclusion des séjours avec uncode de procédure deReintubation selon les délaisprécisés après la première ORPExclusion des séjours pourlesquels la procédureTrachéotomie arrive avant lapremière ORP du séjour

PSI 12Embolie pulmonaire outhrombose veineuseprofonde postopératoire

Cas de Thrombose veineuse profonde ou emboliepulmonaire pour 1000 séjours chirurgicaux.Exclusion des séjours obstétricaux.

Exclusion des séjours pourlesquels la procédure deInterruption de la veine cavesurvient avant ou le jour de lapremière ORP du séjour

PSI 13Infection postopératoire

Cas de sepsis pour 1000 séjours chirurgicauxélectifs avec une durée de séjour > 3 jours.Exclusion des DP infection, immunodépression,cancer et des séjours obstétricaux.

/

PSI 14Réouverture d’unecicatrice après chirurgieabdominale

Cas de fermeture d’une rupture de suture d’uneplaie abdominale postopératoire pour 1000 casde chirurgie abdominopelvienne.Exclusion des séjours obstétricaux et des séjoursavec un code d’immunodépression

/

PSI 15Lacération ou piqûreaccidentelle

Cas de difficultés techniques durant uneprocédure – lacération ou piqûre accidentelle aucours d’un soin pour 1000 séjours.Exclusion des séjours obstétricaux.

/

PSI 16Réaction à unetransfusion

Cas de réaction à la transfusion pour 1000séjours.

/

PSI 17Traumatisme obstétricalà la naissance

Cas de traumatisme du nouveau-né pour 1000naissances.Exclusion des nouveau-nés prématurés, avec unelésion du plexus brachial ou osteogenesisimperfecta.

Définition des naissances : tousles séjours des enfants Nés àl’hôpital ou avec un APR-DRGNaissance

PSI 18Traumatisme obstétrical– AVB avecinstrumentation

Cas de déchirure du 3ème et 4ème degré pour 1000accouchements par voie basse assistés parinstrumentation.

Définition des APR-DRGAccouchement par voievaginale

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PSIDéfinition AHRQ(Agency for Healthcare

Research and Quality 2003)Adaptation au contexte belge

PSI 19Traumatisme obstétrical– AVB sansinstrumentation

Cas de déchirure du 3ème et 4ème degré pour 1000accouchements par voie basse sansinstrumentation.

Définition des APR-DRGAccouchement par voievaginale

PSI 20Traumatisme obstétricalau cours d’unecésarienne

Cas de déchirure du 3ème et 4ème degré pour 1000accouchements par césarienne.

Définition des APR-DRGAccouchement par césarienne

DRG=Diagnostis-related group ; MDC=major diagnostic category (MDC 4: système respiratoire ; MDC 5:Système circulatoire ; MDC 8: Système musculaire et tissu conjonctif ; MDC 9: Peau, tissu sous-cutané, sein) ;AVB=Accouchement par Voie Basse

2 . 1 . 4 F a c t e u r s a s s o c i é s a u x P S I

Dès leur apparition, la littérature a tenté de déterminer les facteurs associés aux PSI et leurimpact sur le système de soins. Suite à une revue systématique de la littérature, Le Pogamet ses collaborateurs (Le Pogam, Januel et al. 2011) ont distingué les éléments liés auxcaractéristiques des patients de ceux liés à l’hôpital ou aux services de santé.

2 . 1 . 4 . 1 C a r a c t é r i s t i q u e s d e s p a t i e n t s

Le sexe du patient est un premier facteur significativement relié aux taux de PSI mais dont lesens varie selon les indicateurs. Plus de femmes pour le PSI 12 Embolie pulmonaire outhrombose veineuse profonde postopératoire (Vartak, Ward et al. 2008) alors que leshommes présentent un risque plus élevé pour le PSI 13 Infection postopératoire (Vogel,Dombrovskiy et al. 2010).

L’âge (Vartak, Ward et al. 2008; Vogel, Dombrovskiy et al. 2010) et la sévérité des cas(Clement, Lindrooth et al. 2007; Vartak, Ward et al. 2008) sont également associés aux tauxde PSI. En effet, plus les patients sont âgés ou relèvent d’un contexte pathologique sévère etplus le risque qu’ils présentent un EIS mesuré par les PSI est élevé.

Aux Etats-Unis, l’origine ethnique des patients est également significativement corrélée àdes taux de PSI élevés (Coffey, Andrews et al. 2005; Fiscella, Franks et al. 2005; Gaskin,Spencer et al. 2008; Vogel, Dombrovskiy et al. 2010). Il s’agit cependant d’un facteurconfondant du niveau socio-économique des patients ou d’un manque d’accessibilité auxsoins.

Enfin, les EIS mesurés par les PSI surviennent plus probablement lors d’admissionschirurgicales plutôt que médicales (Zhan and Miller 2003; Rosen, Rivard et al. 2005; Vartak,Ward et al. 2008; Bottle and Aylin 2009; Januel 2009; McConchie, Shepheard et al. 2009;Vogel, Dombrovskiy et al. 2010). Dans le cadre du PSI 13 Infection postopératoire par ex,l’occurrence d’un événement est plus fréquente lors d’une chirurgie du sein ou del’œsophage.

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Tableau 11 Synthèse de la littérature publiée entre 2001 et 2010 concernant les facteurs liés auxcaractéristiques des patients associés aux PSI de l’AHRQ (Le Pogam, Januel et al. 2011)21

Facteurs Synthèse Références

Sexe L’effet du sexe sur la survenue des EIS varieentre les études et entre les PSI

(Vartak, Ward et al. 2008; Vogel,Dombrovskiy et al. 2010)

Age Augmentation du risque de survenue d’un EISavec l’âge

(Vartak, Ward et al. 2008; Vogel,Dombrovskiy et al. 2010)

Case-mix(dont gravité despatients)

Les études ont montré que le casemix est unfacteur significativement associé aux PSI(risque de survenue d’un EIS plus élevé pourles patients plus gravement atteints ou pourles patients présentant plus de comorbiditésmesurées par l’Index de comorbidités deCharlson). Les DRG sont également utiliséspour expliquer la variabilité des PSI liée aucasemix.

(Clement, Lindrooth et al. 2007;Vartak, Ward et al. 2008)

Origine ethnique Les études montrent de manière assezconstante des risques d’EIS significativementplus élevés pour les patients de race noire ouhispanique comparativement aux patients detype caucasien.Cependant, ces disparités ethniques sontvariables d’une étude à l’autre : l’origineethnique pourrait refléter le statut socio-économique des patients ou l’équité d’accèsaux soins.

(Fiscella, Franks et al. 2005;Gaskin, Spencer et al. 2008;Shimada, Montez-Rath et al. 2008;Ly, Lopez et al. 2010; Vogel,Dombrovskiy et al. 2010)

Facteurs socio-économiques

Les études montrent que les facteurs socio-économiques pourraient être des facteurs deconfusion pour la relation entre PSI et qualitédes soins.

(Coffey, Andrews et al. 2005;Fiscella, Franks et al. 2005)

Procédureschirurgicales

Les études publiées ont montré qu’il existaitune association significative entre le type deprise en charge chirurgicale et la survenuedes EIS : le risque de septicémiepostopératoire est significativement plusélevé (PSI 13) pour la Chirurgie du sein et laChirurgie de l’œsophage.

(Rosen, Rivard et al. 2005; Vartak,Ward et al. 2008; Bottle and Aylin2009; Januel 2009; McConchie,Shepheard et al. 2009; Vogel,Dombrovskiy et al. 2010)

2 . 1 . 4 . 2 C a r a c t é r i s t i q u e s d e s é t a b l i s s e m e n t s

Plusieurs caractéristiques liées aux établissements de soins sont associées au nombre d’EISmesuré par les PSI (Le Pogam, Januel et al. 2011).

La taille de l’hôpital semble être un facteur significativement associé aux taux de PSI (Vartak,Ward et al. 2008; Rivard, Elixhauser et al. 2010; Vartak, Ward et al. 2010). Ainsi, les patientspris en charge au sein de structures de grande taille présenteraient plus de PSI que dans lespetites structures. Le caractère universitaire des hôpitaux ne semble pas être associé aunombre de PSI, et s’il l’est, le risque est alors sensiblement inférieur (Loux, Payne et al. 2005;Vartak, Ward et al. 2008; Rivard, Elixhauser et al. 2010; Vartak, Ward et al. 2010). Parcontre, les patients hospitalisés dans le secteur privé aux Etats-Unis sont moins susceptiblesde présenter des complications ciblées par les PSI. Enfin, la situation géographique urbaine

21 Reproduit avec l’aimable autorisation des auteurs

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ou rurale de l’institution de soins ne semble pas déterminante (Thornlow and Stukenborg2006; Vartak, Ward et al. 2008; Vartak, Ward et al. 2010).

Les hôpitaux qui démontrent une culture de sécurité des patients présenteraient un risqueinférieur de développer des complications de type PSI (Weingart, Farbstein et al. 2004;Rosen, Gaba et al. 2008; Williams 2008; Singer, Lin et al. 2009; Isaac, Zaslavsky et al. 2010;Mardon, Khanna et al. 2010; Rosen, Singer et al. 2010; Yu, Menachemi et al. 2010). Il enserait de même dans les établissements ayant développé leurs technologies informatiquestelles que le dossier patient informatisé (Culler, Hawley et al. 2007; Bonis, Pickens et al.2008).

Tableau 12 Synthèse de la littérature publiée entre 2001 et 2010 concernant les facteurs liés auxcaractéristiques des établissements de soins aux PSI de l’AHRQ (Le Pogam, Januel et al. 2011)22

Facteurs Synthèse RéférencesType d’établissement(incluant son mode definancement pour lesétudes réalisées auxEtats-Unis)

Des variations importantes des taux bruts dePSI ont été observées. Ces différencesétaient plus ou moins significatives selon lesPSI et selon le statut de l'hôpital.Une étude montre que les Odds Ratio ajustésmesurant la relation entre PSI et statut del’établissement n’étaient passignificativement différents de 1, quelque soitle PSI (données base nationale des vétérans)Une autre étude retrouve le même résultat(données Nationwide Inpatient Sample (NIS)du HCUP)Les patients séjournant dans les hôpitauxprivés (for profit) sont susceptibles d’êtremoins exposés au risque de survenue desévènements mesurés par les PSI.Les changements de modalités deremboursement des soins pourraient avoir unimpact négatif sur l’amélioration de lasécurité des patients : le surcodage ou lesous-codage des complications induitsrespectivement par la tarification à l’activitéou par un non paiement des séjours aveccomplication seraient responsables d’un biaisde mesure des PSI (respectivementsurestimation et sous-estimation des tauxd’incidence d’évènements indésirablesassociés aux soins) à l’origine d’erreurs dejugement ou de décision concernant lasécurité des patients hospitalisés.

(Bernard and Encinosa 2005;Thornlow and Stukenborg 2006;Clement, Lindrooth et al. 2007; Li,Schneider et al. 2007; Vartak,Ward et al. 2008; Weeks, West etal. 2008; Thornlow and Merwin2009; Vartak, Ward et al. 2010;Vogel, Dombrovskiy et al. 2010)

Taille de l’hôpital eteffet du casemix

La littérature montre des risquessensiblement plus élevés d’observer desévènements indésirables associés aux soinsdans les hôpitaux de grande taille,probablement en raison de la différence deservices offerts.

(Loux, Payne et al. 2005; Vartak,Ward et al. 2008; Rivard,Elixhauser et al. 2010; Vartak,Ward et al. 2010)

Situationgéographique de

Les études montrent que les patientsséjournant dans les hôpitaux en zone rurale

(Thornlow and Stukenborg 2006;Vartak, Ward et al. 2008; Vartak,

22 Reproduit avec l’aimable autorisation des auteurs

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Facteurs Synthèse Référencesl’hôpital(zone urbaine vs.rurale)

sont susceptibles d’être moins exposés queceux séjournant dans les hôpitaux des zonesurbaines. Ces résultats ne sont passtatistiquement significatifs.

Ward et al. 2010)

Climat de sécuritédans l’hôpital

La mesure des PSI (des EIS) est un facteurmajeur de la prise de conscience par lesprofessionnels de santé des failles possiblesdans l’organisation et la pratique des soins. Lamesure des PSI serait bénéfique pour la miseen place ou la mise à jour des procédures desoins visant à améliorer de la sécurité despatients dans les hôpitaux ;La prise de conscience des professionnels desanté s’accompagne d’une amélioration de lacohésion au sein des équipes de soins par lamise en place de groupes de travail sur lasécurité des patients.

(Weingart, Farbstein et al. 2004;Rosen, Gaba et al. 2008; Williams2008; Singer, Lin et al. 2009; Isaac,Zaslavsky et al. 2010; Mardon,Khanna et al. 2010; Rosen, Singeret al. 2010; Yu, Menachemi et al.2010)

Comportement etconditions de travaildes professionnels desanté

Les études menées aux Etats-Unis sur l’impactde la réforme des horaires de travail desinternes dans les hôpitaux ont montré que larégulation des horaires de travail n’avaientpas permis d’améliorer la sécurité despatients hospitalisés.Il a été montré également que certains EISavaient un risque plus important de survenirles week-ends que durant les jours ouvrables.

(Poulose, Ray et al. 2005; Thornlowand Stukenborg 2006; Bendavid,Kaganova et al. 2007; Li, Schneideret al. 2007; Rosen, Loveland et al.2009)

Ressourcestechnologiquesd’informationsdisponibles dansl’hôpital

Les hôpitaux pourvus des technologiesinformatiques (dossier-patient informatisé)les plus avancées semblaient pouvoiratteindre un meilleur niveau de performanceque les autres hôpitaux.

(Culler, Hawley et al. 2007;Menachemi, Saunders et al. 2007;Bonis, Pickens et al. 2008)

2 . 1 . 5 I m p a c t d e s E I S c a l c u l é s à p a r t i r d e s P S I

Aux Etats-Unis, à l’exclusion des PSI obstétricaux, les patients ayant présenté un EIS mesurépar les PSI présentent une mortalité hospitalière plus élevée (Zhan and Miller 2003; Rosen,Rivard et al. 2005; Raleigh, Cooper et al. 2008; Rivard, Luther et al. 2008). Le risque de décèsatteint parfois jusqu’à quarante fois celui des patients sans EIS. De même, les durées desséjours avec un PSI sont plus longues. Les patients concernés peuvent voir leur duréed’hospitalisation prolongée jusqu’à 22 jours (Zhan and Miller 2003; Rosen, Rivard et al. 2005;Raleigh, Cooper et al. 2008). Enfin, plusieurs auteurs ont estimé que les surcoûts hospitaliersliés à ces complications pouvaient atteindre 40.000 dollars (Zhan and Miller 2003; Rosen,Rivard et al. 2005; Encinosa and Hellinger 2008; Raleigh, Cooper et al. 2008; Carey and Stefos2011; Carey and Stefos 2011).

Plus proche de chez nous, en France, les coûts engendrés par les complications de neuf PSIont récemment été estimés (Nestrigue and Or 2011). Le surcoût lié à la survenue d’un EIS yest classiquement quantifié en comparant le coût moyen des séjours avec ou sans EIS, cescoûts étant ajustés à la pathologie des patients pris en charge. Il apparaît que les surcoûts etl’allongement de la durée de séjour divergent selon la complication ciblée. Le coût moyende la prise en charge d’une complication obstétricale (PSI 18 ou 19) se chiffre à 500 € alorsqu’il s’élève à près de 20 000 € pour les infections postopératoires (PSI 13). Toutefois,ajustés à la fréquence des EIS, ce sont les complications relevant du PSI 10 Complications

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physiologiques et métaboliques postopératoires qui consomment le plus de ressourcesfinancières (avec une enveloppe globale de plus de 260 millions €). Au sein d’une mêmecomplication, les coûts sont également dispersés, pouvant varier de 9 000 € à plus de 20 000€. Le surcoût est étroitement lié aux journées d’hospitalisation supplémentaires engendréespar les complications, mais pas seulement. Ils dépendent également du niveau de soinsrequis pour la prise en charge médicale. Ainsi, le surcoût de la prise en charge des infectionsdu PSI 7 Certaines infections liées à la prise en charge médicale et des séjours du PSI 10Complications physiologiques et métaboliques postopératoires sont assez proches.Pourtant, le PSI 7 Certaines infections liées à la prise en charge médicale est responsabled’un allongement de la durée de séjour deux fois supérieur à celui du PSI 10 Complicationsphysiologiques et métaboliques postopératoires, avec respectivement 14,7 contre 7,4 jours.Au total, le surcoût annuel de la prise en charge des complications de neuf PSI s’élève à prèsde 700 millions d’euros. Plus de 90% de cette enveloppe totale sont portés par quatreindicateurs seulement (PSI 10 Complications physiologiques et métaboliquespostopératoires ; PSI 13 Infection postopératoire ; PSI 3 Ulcère de décubitus ; PSI 7 Certainesinfections liées à la prise en charge médicale)

2 . 1 . 6 V a l i d a t i o n d e s P S I

Un des critères permettant de valider des indicateurs tels que les PSI est l’évaluation de lavaleur prédictive, c.à.d. le degré avec lequel la mesure réussit à prédire le résultat recherché(Romano 2009). De nombreuses recherches portent sur l’évaluation de la valeur prédictivepositive (VPP) et de la sensibilité des PSI. Ces estimations se font au travers d’étudesrétrospectives transversales au cours desquelles une revue de dossiers confronte lacodification des données de routine au contenu du dossier médical pour valider la présencede la complication enregistrée. Ces travaux sont difficiles à mener car leur mise en œuvreest consommatrice de temps et de ressources humaines.

La VPP est la proportion de cas repérés par les indicateurs qui présentent réellementl’événement recherché. Autrement dit,VPP = +Au moment de la constitution du set d’indicateurs PSI, le groupe d’experts américainsconsulté recommandait de sélectionner les indicateurs qui présentaient une VPP deminimum 75%. Ce seuil permet de pallier le manque de sensibilité de certains codes ICD-9utilisés dans la définition des indicateurs. Plus particulièrement, il garantit que 3 patientssur 4 identifiés par un PSI présentent effectivement l’événement iatrogène (Agency forHealthcare Research and Quality 2003).

Plusieurs études évaluent la VPP des PSI (Gallagher, Cen et al. 2005; Romano, Yasmeen et al.2005; Zhan, Battles et al. 2007; Romano, Mull et al. 2008; Henderson, Recktenwald et al.2009; Utter, Zrelak et al. 2009; White, Sadeghi et al. 2009; Sadeghi, Baron et al. 2010; Utter,Cuny et al. 2010; Kaafarani, Borzecki et al. 2011) et démontrent que les valeurs varientfortement selon la complication de soins ciblée et selon les projets (Tableau 13). La VPP duPSI 12 Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profonde postopératoire par exemple,est estimée entre 22% et 64% selon les auteurs.

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Peu d’études estiment la sensibilité des indicateurs car elles supposent de pouvoir disposerd’un échantillon représentatif des cas faux négatifs. La sensibilité est la capacité desindicateurs à repérer les complications de soins survenues au cours des séjours hospitaliers.En d’autres mots,Se = + éLes sensibilités des PSI sont généralement faibles, souvent en-dessous de 50%. Elles sontparfois difficiles à interpréter car un nombre de dossiers révisés suffisamment élevés estparfois difficile à atteindre. Le Tableau 13 reprend les sensibilités publiées dans la littératureentre 2001 et 2010 pour plusieurs indicateurs.

Tableau 13 Valeurs prédictives positives et sensibilité de plusieurs PSI publiées dans la littératureinternationale entre 2001 et 2010 (Le Pogam, Januel et al. 2011)23

Etudes PSI + VP VPP SensibilitéN N % [IC 95%] % [IC 95%]

PSI 4Echec à la réanimation(Horwitz, Cuny et al. 2007) 3073 1497 49% -PSI 6Pneumothorax iatrogène(Kaafarani, Borzecki et al. 2011) 112 82 73% 64%-81%(Sadeghi, Baron et al. 2010) 200 156 78% 72%-84%PSI 10Complications physiologiques et métaboliques postopératoires

(Romano, Mull et al. 2008) 54% 40%-67% 44% 32%-56%PSI 11Détresse respiratoire postopératoire(Utter, Cuny et al. 2010) 609 507 83% 77%-89%(Romano, Mull et al. 2008) 74% 63%-82% 19% 63%-82%PSI 12Embolie pulmonaire et thrombose veineuse profonde postopératoire(Kaafarani, Borzecki et al. 2011) 112 48 43% 34%-53(Romano, Mull et al. 2008) 22% 19%-25% 56% 50%-63%(White, Sadeghi et al. 2009) 121 77 64% 54%-72%

452 282 63% 54%-72%573 359 63% 59%-67%

(Henderson, Recktenwald et al. 2009) 112 61 55% 45%-63% 87% 77%-94%112 56 50% 41%-59% 88% 77%-94%

(Zhan, Battles et al. 2007) 308 90 29% 24%-35% 68%573 359 63% 59%-67%

PSI 13Septicémie postopératoire(Romano, Mull et al. 2008) 44% 31%-51% 32% 23%-43%PSI 14Réouverture d’une cicatrice après chirurgie abdominale(Romano, Mull et al. 2008) 72% 63%-80% 29% 24%-34%PSI 15Lacération ou piqûre accidentelle(Kaafarani, Borzecki et al. 2011) 112 95 85% 77%-91%

23 Reproduit avec l’aimable autorisation des auteurs

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Etudes PSI + VP VPP SensibilitéN N % [IC 95%] % [IC 95%]

(Utter, Zrelak et al. 2009) 249 226 91% 88%-94%(Gallagher, Cen et al. 2005) 67 50 75% 63%-84%PSI 18Traumatisme obstétrical au cours d’un accouchement par voie basse avec instrumentation(Romano, Yasmeen et al. 2005) 14 12 85% 59%-97% 79% 53%-94%PSI 19Traumatisme obstétrical au cours d’un accouchement par voie basse sans instrumentation(Romano, Yasmeen et al. 2005) 76 65 86% 75%-94% 50% 40%-60%PSI 20Traumatisme obstétrical au cours d’une césarienne(Romano, Yasmeen et al. 2005) 18 12 67% 14%-98% 11% 2%-31%VP = vrais positifs ; VPP = valeur prédictive positive

La validation des PSI par des méthodes comparant les résultats obtenus à d’autres sourcesde données, telles que les registres de pathologies ou de surveillance systématique, a étéréalisée mais s’avère plus délicate (Miller, Pronovost et al. 2005; Stone, Horan et al. 2007;Greenberg, Haviland et al. 2009; Naessens, Campbell et al. 2009; Theisen, Drabik et al. 2011).Non seulement, les définitions des PSI sont difficilement transposables à d’autres bases dedonnées mais de plus, les collectes de données varient fortement d’un système à l’autre.

2 . 2 M a t é r i e l e t m é t h o d e s

Dans un premier temps, chaque algorithme PSI de l’ARHQ a été analysé et les critères desdéfinitions ont été adaptés à la structure du RCM ou au contexte médical belge (Tableau 10).

Les vingt PSI ont ensuite été développés sur les données RCM disponibles au ministère. AuSPF-SPCAE, une base de données structurée rassemble l’ensemble des données RCM de tousles séjours hospitaliers survenus en Belgique. Les données ainsi que les séjours concernéspar le RCM ont été décrits dans l’introduction de cet ouvrage. Les PSI et les analysesadjacentes ont été réalisés en SAS 9.2 (SAS Institute, 2002-2008). Les données disponiblesconcernaient les années 1999 à 2004.

La mise en œuvre des PSI a porté sur l’ensemble des séjours hospitaliers survenus enBelgique, à l’exception des longs séjours, des séjours psychiatriques, des urgencesambulatoires et des hospitalisations de jour. Les APR-DRG 950 à 95624 (non associés à unMDC) ont également été retirés de la banque de données.

Les indicateurs ont été construits selon le guide AHRQ PSI v3.0-2006 (Agency for HealthcareResearch and Quality 2003). Les adaptations apportées aux définitions américaines sontprésentées dans le Tableau 10. Les modifications concernent essentiellement deux notions :les DRG et la procédure principale.

Une adaptation majeure a concerné la construction du PSI 2 Mortalité hospitalière dans lesDRG de faible mortalité. L’indicateur original considère les décès survenus dans les DRG quiprésentent un taux de mortalité de moins de 0,5%. Cependant, l’AHRQ se base sur uneversion des DRG qui n’est pas utilisée dans le RCM puisque nous nous référons aux APR-DRG

24 950 : Interventions importantes sans relation avec le diagnostic principal ; 951 : Interventions sur la prostatenon liées au diagnostic principal ; 952 : Interventions moins importantes non liées au diagnostic principal ; 955 :Diagnostic principal non valable comme diagnostic principal ; 956 : Séjours non groupables

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(version 15). L’indicateur a donc été adapté en dressant la liste des APR-DRG de faiblemortalité en Belgique. Cette liste considère les APR-DRG par degré de sévérité avec unemortalité ≤0,5 % et plus de 200 cas sur l’ensemble des séjours (hors transfert en provenanced’autres établissements de soins) survenus entre 1999 et 2004. Une distinction a étéapportée entre les séjours de patients adultes et enfants (≤16 ans).

Le périmètre des DRG a également dû être redéfini pour les PSI 6 Pneumothorax iatrogène,PSI 17 Traumatisme à la naissance, PSI 18 et PSI 19 Traumatisme obstétrical au cours d’unaccouchement avec ou sans instrumentation, PSI 20 Traumatisme obstétrical au cours d’unaccouchement par césarienne. Les groupes d’APR-DRG relevant de traumatisme et de casoncologiques ne sont pas aussi facilement identifiables que les DRG. Nous avons doncchoisis d’exclure ces cas uniquement sur base de la codification ICD-9-CM. Cette démarche aété validée par l’analyse des APR-DRG des séjours des numérateurs de tous les PSIconcernés.

Une seconde adaptation majeure relève de la notion de procédure principale, inexistantedans le RCM. Dans les algorithmes, la procédure principale a donc été remplacée par lapremière procédure du séjour pour les PSI 8 Fracture de hanche postopératoire, PSI 9Hématome ou hémorragie postopératoire, PSI 11 Insuffisance respiratoire postopératoire,PSI 12 Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profonde, PSI 14 Déhiscence de plaieopératoire après une chirurgie abdominopelvienne.

Pour tenir compte de la fusion des établissements au cours de la période étudiée, laméthode utilisée par le SPF-SPSCAE dans le « Feedback Intégré » a été appliquée. Ceprocédé consiste à considérer, sur l’ensemble de la période, les différents hôpitaux ayantfusionné comme une seule entité.

Les PSI sont des événements rares. Afin de limiter autant que possible les valeurs extrêmesrelevant des hôpitaux spécialisés ou gériatriques, les hôpitaux qui présentaient moins de 400séjours au dénominateur ont été exclus des analyses.

Pour chaque indicateur, le taux brut national a été observé et comparé aux prévalencesrelevées dans la littérature. Au fur et à mesure de leur construction, différentes analysesdescriptives ont permis d’éclairer l’interprétation des résultats obtenus. Celles-ci ont permisl’affinement des indicateurs et l’analyse critique des résultats. Ces analysescomplémentaires ont porté sur :

l’évolution des indicateurs dans le temps la fréquence des codes ICD-9-CM rapportés la nature des DRG les caractéristiques des patients ou des séjours concernés

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2 . 3 R é s u l t a t s

2 . 3 . 1 C a r a c t é r i s t i q u e s d e l a p o p u l a t i o n

La banque de données du SPF-SPSCAE contient l’ensemble des séjours hospitaliers classiqueset de jour survenus entre 1999 et 2004. A l’exclusion générale des longs séjours, des séjourspsychiatriques et des urgences ambulatoires, ce travail a porté sur les données relatives à10.827.816 séjours. Ces séjours sont survenus dans 133 hôpitaux fusionnés (année 2003).Quatre-vingts pour cent d’entre eux sont des hôpitaux aigus. Parmi ceux-ci, sept hôpitauxsont universitaires. La taille des hôpitaux se répartit presqu’équitablement en troiscatégories : moins de 300 lits (40%), entre 300 et 450 lits (30%) et plus de 450 lits (30%). Ladurée moyenne de séjour dans les hôpitaux aigus est de 8 jours. Un séjour hospitaliercompte en moyenne sept codes de diagnostic. Les hôpitaux subaigus correspondentessentiellement à des institutions spécialisées de moins de 300 lits.

Tableau 14 Caractéristiques des hôpitaux en Belgique (année 2003)

Hôpitaux Aigus (n=105)- A caractère universitaire- Hôpital universitaire- Sans lits universitaires

17 (16%)7 ( 7%)

81 (77%)

<300 lits300 – 450 lits>450 lits

41(39%)31 (30%)33 (31%)

Nombre de séjours 1.271.136Durée séjour (jours)

MoyenneP25P50P75

824

10

Nombre moyen dediagnostics codés 7

Distribution SexeFemmeHomme

51 %49 %

Distribution AgeMoyenneP25P50P75

60466375

Hôpitaux subaigus (n=28)- Gériatrique- Sans lits universitaires- Spécialisé

7 (25%)1 (4%)

20 (71%)

<300 lits300 – 450 lits>450 lits

27(96%)1 ( 4%)0

Nombre de séjours 533.976

2 . 3 . 2 S y n t h è s e d e s r é s u l t a t s

Le Tableau 15 synthétise les taux bruts obtenus en Belgique en hospitalisation classique surla période cumulée 1999-2004 (taux exprimés pour 1000 séjours à risque). Les numérateurset dénominateurs de chaque indicateur sont également exposés afin de connaître l’ordre degrandeur des séjours concernés par ces complications. Les incidences américaine (Agencyfor Healthcare Research and Quality 2003), allemande (Drosler, Cools et al. 2007) etfrançaise (Januel 2009) sont rapportées pour permettre une comparaison des résultatsobtenus en Belgique. Comme le propose Januel dans un rapport français sur les PSI (Januel2009), le ratio taux observé en Belgique/ taux observé à l’étranger a été calculé pour faciliterl’interprétation des taux.

La plupart des PSI ciblent des événements rares. Au cours de la période 1999-2004,l’accident le moins fréquent en Belgique est le PSI 16 Réaction à une transfusion (0,011/1000 séjours) et le plus fréquent le PSI 4 Echec à la réanimation (164,7 décès/1000 séjours).

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Les indicateurs ont été répartis en trois groupes selon leur fréquence : PSI de faibleprévalence (moins de 1 événement pour 1000 séjours à risque), PSI de prévalence moyenne(entre 1 et 5 événements pour 1000 séjours) et PSI de prévalence élevée (plus de 5événements pour 1000 séjours). Cinq indicateurs présentent des valeurs faibles : PSI 2Mortalité hospitalière dans les APR-DRG de faible mortalité, PSI 5 Corps étranger laissé aucours d’une intervention, PSI 6 Pneumothorax iatrogène, PSI 8 Fracture de hanche chez despatients opérés et PSI 16 Réaction à une transfusion. Dix indicateurs ont des valeursmoyennes : PSI 1 Complications d’anesthésie, PSI 7 Certaines infections liées à la prise encharge médicale, PSI 9 Hémorragie ou hématome postopératoire, PSI 10 Complicationsphysiologiques et métaboliques postopératoires, PSI 11 Détresse respiratoirepostopératoire, PSI 12 Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profondepostopératoire, PSI 14 Réouverture d’une cicatrice après une chirurgie abdominale, PSI 15Lacération ou piqure accidentelle, PSI 17 Traumatisme obstétrical à la naissance, PSI 20Traumatisme obstétrical au cours d’une césarienne. Les cinq derniers indicateurs présententplus de cinq événements pour 1000 séjours (PSI 3 Ulcère de décubitus, PSI 4 Echec à laréanimation, PSI 13 Infection postopératoire, PSI 18 Traumatisme obstétrical au cours d’unaccouchement par voie basse avec instrument, PSI 19 Traumatisme obstétrical au cours d’unaccouchement par voie basse sans instrument).

Les résultats divergent lorsqu’on confronte les prévalences obtenues sur les données belgesà celles relevées dans la littérature. La Belgique a tendance à présenter des valeurs plusfaibles que celles des Etats-Unis, ce qui est le cas pour quatorze indicateurs sur vingt. ENrevanche, les taux sont presque systématiquement supérieurs à ceux calculés sur lesdonnées de routine en France (dix indicateurs sur treize). En comparaison avec l’Allemagne,les résultats se distribuent de manière plus équilibrée. La moitié des indicateurs présententdes taux supérieurs, l’autre des taux inférieurs.

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Tableau 15 Prévalence des Patient Safety Indicators en Belgique, aux Etats-Unis, en Allemagne et en France (/1000 séjours classiques)

Belgique (1999-2004) AHRQ(Agency for

Healthcare Researchand Quality 2003)

Allemagne(Drosler, Cools et al.

2007)

France(Januel 2009)

Numérateur Dénominateur Tauxobservé

Taux RatioB/US

Taux RatioB/D

Taux RatioB/F

PSI 1 Complications d’anesthésie 2.474 4.287.673 0,58 0,81 0,72 1,45 0,40 0,27 2,15PSI 2 Mortalité hospitalière dans les APR-DRG de

faible mortalité3.686 6.566.764 0,56 / / 0,61 0,92 / /

PSI 3 Ulcère de décubitus 52.860 3.434.099 15,4 22,7 0,68 12,64 1,22 7,88 1,95PSI 4 Echec à la réanimation 34.953 198.327 176 128 1,38 172,45 1,02 / /PSI 5 Corps étranger laissé au cours d’une

intervention654 9.002.470 0,07 0,08 0,88 0,04 1,75 0,05 1,40

PSI 6 Pneumothorax iatrogène 3.267 9.454.924 0,35 0,56 0,63 0,34 1,03 / /PSI 7 Certaines infections liées à la prise en charge

médicale7.647 4.664.534 1,64 2,14 0,77 0,73 2,25 0,42 3,90

PSI 8 Fracture de hanche chez des patients opérés 699 2.275.865 0,31 0,28 1,11 0,33 0,94 / /PSI 9 Hémorragie ou hématome postopératoire 7.145 3.450.320 2,07 2,12 0,98 3,10 0,67 / /PSI 10 Complications physiologiques et métaboliques

postopératoires5.633 2.963.598 1,90 1,04 1,83 1,24 1,53 7,81 0,24

PSI 11 Détresse respiratoire postopératoire 10.800 2.969.096 3,64 9,29 0,39 1,77 2,06 / /PSI 12 Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse

profonde postopératoire18.699 3.459.246 5,41 9,83 0,55 6,17 0,88 5,55 0,97

PSI 13 Infection postopératoire 18.269 1.277.434 14,3 11,8 1,21 3,17 4,51 5,63 2,54PSI 14 Réouverture d’une cicatrice après une chirurgie

abdominale615 512.421 1,20 2,00 0,60 5,62 0,21 / /

PSI 15 Lacération ou piqure accidentelle 21.673 8.175.106 2,65 3,55 0,75 0,77 3,44 0,78 3,40PSI 16 Réaction à une transfusion 99 9.002.732 0,01 0,005 2,00 0,10 0,10 0,01 1,00PSI 17 Traumatisme obstétrical à la naissance 2.022 632.801 3,20 5,53 0,58 1,51 2,12 3,46 0,92PSI 18 Traumatisme obstétrical – AVB avec instrument 1.357 63.727 21,3 191 0,11 174,15 0,12 14,96 1,42PSI 19 Traumatisme obstétrical – AVB sans instrument 3.081 494.631 6,22 46,3 0,13 77,71 0,08 3,28 1,90PSI 20 Traumatisme obstétrical - césarienne 228 118.341 1,93 4,32 0,45 3,98 0,48 0,07 27,57

AVB = accouchement par voie basse

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2 . 3 . 3 E v o l u t i o n a u c o u r s d u t e m p s

L’évolution des taux de PSI entre 1999 et 2004 est illustrée dans les graphiques suivants.Cinq indicateurs ont tendance à diminuer au cours du temps (PSI 2 Mortalité hospitalièredans les APR-DRG de faible mortalité, PSI 8 Fracture de hanche chez des patients opérés, PSI12 Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profonde postopératoire, PSI 17Traumatisme obstétrical à la naissance et PSI 20 Traumatisme obstétrical au cours d’unecésarienne). Tous les autres indicateurs tendent à augmenter. La plus grande progressionest observée pour le PSI 1 Complications d’anesthésie qui passe au cours de la périodeétudiée de 0,18 à 1,23 événements pour 1000 séjours. Inversement, la diminution la plusimportante est observée pour le PSI 2 Mortalité hospitalière dans les APR-DRG de faiblemortalité (de 0,77 à 0,37 événements pour 1000 séjours).

Evolution entre 1999 et 2004 des PSI dont laprévalence est basse

Evolution entre 1999 et 2004 des PSI dont laprévalence est moyenne et l’évolution négative

Evolution entre 1999 et 2004 des PSI dont laprévalence est moyenne et l’évolution positive

Evolution entre 1999 et 2004 des PSI dont laprévalence est élevée (à l’exception du PSI 4)

2 . 3 . 4 A n a l y s e s c o m p l é m e n t a i r e s

Au fur et à mesure de leur construction, des aspects spécifiques à chaque indicateur ont étéétudiés : fréquence des codes utilisés par l’algorithme de définition et caractéristiques desséjours recrutés. Ces analyses ont permis de dégager une série de constats utiles pouridentifier les biais propres à chaque indicateur. Les principales observations sont présentéesdans le tableau suivant.

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Tableau 16 Principaux résultats relevant des analyses spécifiques réalisées pour chaque PSI

PSI Observation spécifique

PSI 1Complicationsd’anesthésie

Le recrutement des cas se fait essentiellement par les codes E. A peine 1 %présentent un code de complication 968.x « Intoxication par dépresseur dusystème nerveux central et anesthésiques ». Le code 968.X décrit desévénements liés à une overdose de produit, une mauvaise substance donnée ouprise par erreur. Ils excluent des effets indésirables de type hypersensibilité,réaction à la bonne substance correctement administrée au bon patient. Cesséjours sont donc de vrais EIS.Près de 30% des séjours présentent le code E938.3 « Réaction secondaire àanesthésique intraveineux » et un peu plus de 40% le code E938.4 « Réactionsecondaire à anesthésie générale, autre et sans autre précision ». Les codes E938.X sont utilisés pour exprimer un événement survenu en « TherapeuticUse », c’est-à-dire le bon produit au bon dosage. Ces codes E ne sont pasaccompagnés d’un code de complication 968.X. Ceci engendre un recrutementde cas qui ne relèvent probablement pas d’un événement iatrogène decomplication d’anesthésie mais bien du risque inhérent à la prise en charge dupatient.

PSI 2Mortalité hospitalière dansles APR-DRG de faiblemortalité

La sélection des cas repose sur les APR-DRG et les degrés de sévérité (le plussouvent 1 et 2). Or, le taux de mortalité global dans les pathologies concernéespar cet indicateur tous degrés de sévérité confondus reste stable au cours dutemps. La diminution des taux du PSI2 suggère une amélioration du codage duRCM.

PSI 3Ulcère de décubitus

Malgré l’exclusion des patients en provenance d’une maison de repos ou d’unemaison de repos et de soins, 17% des patients qui présentent l’EIS sont dirigésvers une MR/MRS contre seulement 5% dans la population du dénominateur.Certains séjours EIS concernent des patients plus fragiles et donc à risque pourcette complication.Le taux de mortalité est plus élevé dans la population EIS par rapport à celle dudénominateur (26,4 % vs 4,78 %).

PSI 4Echec à la réanimation

L’indicateur cible les décès survenus parmi certaines pathologies. Parmiles conditions ciblées, les chocs ou arrêts cardiaques sont les plusfréquents et les hémorragies ou ulcères aigus les plus faibles.

PSI 5 Corps étranger laisséau cours d’uneintervention

Environ 85 % des EIS sont repérés par les codes de complication 998.4 « Corpsétranger laissé par erreur pendant l’opération » et 998.7 « Réaction aiguë àsubstance laissée par erreur pendant l’opération ».Parmi les séjours qui présentent le code de complication 998.x, seuls 10 %présentent aussi un code E alors qu’il devrait être systématiquement codé.Dans 6% des cas, le séjour ne présente que le code E et pas de code decomplication 998.X.

PSI 6Pneumothorax iatrogène

Le code retenu est spécifique (512.1 Pneumothorax Iatrogène)

PSI 7Certaines infections liées àla prise en charge médicale

Deux types de complications particulières sont ciblées: « l’infection ouinflammation sur prothèse interne, implant ou greffe vasculaire, autre »(996.62) et l’« infection iatrogène, autre » (999.3).Le premier code est utilisé pour codifier une infection sur voie centrale,infection due à la mise en place d’une voie d’accès (phlébite, cathéter de dialysepar exemple) Ce code représente plus de 85% des cas sélectionnés.L’autre code retenu (999.3) décrit une infection liée au produit injecté parexemple. Il n’est pas très souvent utilisé.

PSI 8Fracture de hanche chezdes patients opérés

L’indicateur cible les fractures de hanche codées en DS. Certaines fracturespeuvent être présentes à l’admission.

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PSI Observation spécifique

PSI 9Hémorragie ou hématomepostopératoire

66 % des cas relèvent d’hémorragie compliquant une intervention. Dans les casd’une hémorragie, on retrouve essentiellement les procédures 54.12« réouverture de laparotomie récente » (54.12) et 39.98 « contrôled’hémorragie, sans autre précision »Pour les séjours avec un hématome, on retrouve les procédures 86.04 « incisionavec drainage de peau et de tissus sous-cutané, autre » et 54.12 « réouverturede laparotomie récente »

PSI 10Complicationsphysiologiques etmétaboliquespostopératoires

Plus de 80% des cas révèlent d’une « insuffisance rénale aiguë, sans autreprécision » (584.9) et « complications urinaires » (997.5).Les complications diabétiques sont plus rares que les complications urinaires.

PSI 11Détresse respiratoirepostopératoire

Les EIS relevant de cet indicateur présentent une insuffisance respiratoire aigueou des séjours avec une ventilation mécanique.Tous les séjours recrutés présentent un code de diagnostic d’insuffisancerespiratoire aigue (518.81 ou 518.84). Le code 518.84 est apparu en 2002.La plupart des séjours présentent à la fois une insuffisance respiratoire aigue etun code de ventilation mécanique ou insertion de tube endotrachéal. Les codesde procédure les plus fréquents sont l’insertion de tube endotrachéal (96.04) etla ventilation mécanique continue de plus de 96 heures consécutives (96.72).

PSI 12Embolie pulmonaire outhrombose veineuseprofonde postopératoire

Les événements repérés correspondent le plus souvent à une « embolie etinfarctus pulmonaire, autre » (415.19) et à une « thrombose et embolie deveine, autre » (453.8), respectivement 28% et 25% des cas.Près de 3000 cas (15%) présentent un code 415.11 « embolie et infarctuspulmonaire iatrogène ».Les séjours du PSI ont des degrés de sévérité statistiquement plus élevés que lesséjours du dénominateur (p< 0,00), suggérant qu’il s’agit d’une comorbiditéprésente à l’admission.

PSI 13Infection postopératoire

Le nombre d’EIS augmente légèrement tandis que le dénominateur diminue defaçon importante au cours de la période étudiée, ce qui entraîne uneaugmentation du taux au cours du temps.Les codes de sélection sont des codes spécifiques à certaines bactéries ou uncode de complication. Le recrutement des EIS se fait par le code 785.59 « Choc,autre » (35%) et 038.9 « Septicémie, sans autre précision » (22%). Le code decomplication 998.0 « choc postopératoire » recrute moins de 15% des EIS. Parmiles germes, ce sont les « staphylocoques, autres » (038.19) qui recrutent le plusde cas (9 %)Plus de 70% des cas sont en degré de sévérité 4.

PSI 14Réouverture d’unecicatrice après unechirurgie abdominale

L’indicateur cible le code de procédure 54.61 « refermeture postopératoire de laparoi abdominale» survenu au cours de séjours pour une chirurgieabdominopelvienne. La plupart des séjours (84%) présentent le code dediagnostic 998.3 « Déhiscence de plaie opératoire », code non inclus dans ladéfinition du PSI car il induirait une sélection de cas plus légers, sanscomplication lourde.Dans la base de données nationale, 10 840 séjours présentent un code dediagnostic 998.3 « Déhiscence de plaie opératoire » en diagnostic secondaire.Parmi ceux-ci, seulement 6% (685 séjours) présentent aussi un code deprocédure 54.61 « refermeture postopératoire de la paroi abdominale ». Laplupart des cas ne sont pas opérés.

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PSI Observation spécifique

PSI 15Lacération ou piqureaccidentelle

Cet indicateur recrute près de 90% des cas par la présence du code decomplication 998.2 « perforation ou lacération accidentelle pendantl’opération »Le taux diminue au cours du temps. L’analyse des APR-DRG des EIS indique quecette diminution se concentre sur deux APR-DRG cardiovasculaires (174« Interventions cardiovasculaires percutanées avec infarctus aigu du myocarde »et 175 « Interventions cardiocasculaires percutanées sans infarctus aigu dumyocarde »). Après consultation des experts coronarographistes, il apparaîtqu’une nouvelle procédure d’auto-suture de l’artère fémorale permet d’éviterles complications de lacération. Ainsi le taux a été diminué par 4 au niveaunational de 2002 à 2004.

PSI 16Réaction à une transfusion

L’événement le plus fréquent (65%) est la « réaction due à une incompatibilitéABO » (999.6).Dix-neuf séjours (17 %) présentent un code E 876.0 « Incompatibilité sanguineau cours de transfusion » sans code de complication.Les transfusions de sang sont des actes médicaux pour lesquels la mise en placed’un réseau de traçabilité important existe en Belgique.

PSI 17Traumatisme obstétrical àla naissance

Le code de sélection qui recrute le plus grand nombre de cas (69%) est le 767.8« traumatisme obstétrical du nouveau-né, autre ». Ce code regroupedifférentes situations cliniques à la sévérité très différente. Il s’agit, parexemple, d’une lésion à l’œil, d’un hématome divers, d’une lésion par scalpel ouencore d’un glaucome traumatique.Le code 767.7 « lésion de nerfs crâniens et périphériques du nouveau-né, due àl’accouchement, autre » augmente particulièrement dans le temps. Il passe de1 cas (0,5%) en 1999 à 53 cas en 2004 (14%). Le code 767.3 se rapporte, parexemple, aux fractures du crâne ou des os longs (hors fracture de la claviculedont le code spécifique n’est pas repris dans l’indicateur)

PSI 18Traumatisme obstétricalau cours d’unaccouchement par voiebasse avec instrument

La sélection des cas s’effectue sur la présence d’un code de diagnostic dedéchirure du périnée ou d’une procédure de réparation de déchirure.La plupart des séjours sélectionnés ont un code de diagnostic indiquant ladéchirure (88%). Cette proportion augmente dans le temps. En 1999, 82% descas présentaient un code de diagnostic contre plus de 92% en 2004. Lerecrutement sur base des codes de diagnostic se fait principalement par le codede « déchirure du périnée, 3ème degré accouchée, avec ou sans affectionantepartum » (664.21).Seuls 50% des séjours présentent une procédure de réparation de déchirure. Lecode le plus fréquent est la « réparation de déchirure obstétricale récente durectum et du sphincter anal » (75.62). Le recrutement à partir des procéduresest plus aléatoire dans le temps et ne présentent pas la même progression quecelui sur base des codes de diagnostic.Seulement 38% des séjours présentent à la fois le diagnostic et la procédurerecherchés. Près de la moitié des patientes ne sont pas opérées.Les séjours recrutés à partir de la procédure regroupent également despatientes avec une déchirure du 1er ou du 2ème degré (12%)

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PSI Observation spécifique

PSI 19Traumatisme obstétricalau cours d’unaccouchement par voiebasse sans instrument

Les codes de diagnostic recrutent la majorité des cas (77 %), dans desproportions légèrement plus faibles que pour le PSI 18.Le code le plus souvent présent est le 664.21 « Déchirure du périnée, 3èmedegré, accouchée, avec ou sans affection en antepartum » (65%).La moitié des séjours (52%) présentent un code de procédure, essentiellementle code 75.62 « réparation de déchirure obstétricale récente du rectum et dusphincter anal ».Seulement 28% des séjours présentent à la fois le diagnostic et la procédurerecherchés et près de la moitié des patientes ne sont pas opérées.Pour les séjours qui sont recrutés sur le code de procédure, on peut aussiretrouver des patientes qui présentent une déchirure du 1er ou du 2ème degré.

PSI 20Traumatisme obstétricalau cours d’une césarienne

A l’inverse des PSI 18 et 19, les séjours sont recrutés pour la plupart (84%) parun code de procédure alors que moins de 20% présentent un code de diagnosticde déchirure.Les deux codes de procédure les plus fréquents sont les codes 75.52« réparation de déchirure obstétricale récente du corps utérin » et le 75.61« réparation de déchirure obstétricale récente de la vessie et urètre ». Cesréparations de lésions de l’utérus et de la vessie sont des complications directesde la césarienne. Les séjours recrutés par un code de diagnostic peuvent soitrefléter des complications très rares d’un accouchement par voie basse et quibasculent en césarienne (déchirure du périnée par ex.) soit un problème dedyscodage du RCM.

2 . 4 D i s c u s s i o n

Ce premier exercice permet de démontrer la faisabilité de construire les PSI en Belgique surles données du RCM et met en évidence la reproductibilité du calcul au cours du temps.

Nous avons défini et classé les PSI dans trois groupes selon leur prévalence. Le premiergroupe se compose de cinq indicateurs dont la prévalence est basse (moins d’un événementpour 100 séjours). Dix indicateurs forment le second et ciblent entre 1 et 5 événementspour 1000 séjours (prévalence moyenne). Les cinq derniers PSI recrutent plus de 5événements pour 1000 séjours et constituent le groupe à prévalence élevée.

2 . 4 . 1 C o m p a r a i s o n d e s t a u x b e l g e s a v e c l e s d o n n é e s d el a l i t t é r a t u r e

Les résultats divergent lorsqu’on confronte les prévalences obtenues sur les données belgesà celles relevées dans la littérature. La Belgique présente des taux systématiquementinférieurs ou supérieurs selon le pays auquel on la confronte. La comparaison des PSI entredifférents pays n’est pas aisée. Plusieurs études ont réalisé l’exercice et constatent que denombreux facteurs interviennent (Raetzman, Stranges et al. 2008; Drösler, Romano et al.2009; Drösler, Klazinga et al. 2009; Drosler, Romano et al. 2011).

La première étude pilote ayant comparé les taux de PSI entre plusieurs pays met desvariations significatives en évidence et observe également une certaine tendance (Drösler,Klazinga et al. 2009). Elle démontre une corrélation des taux entre les pays, certains ayantdes taux systématiquement inférieurs à d’autres. Les études réalisées ultérieurement sontplus mitigées et mettent en garde contre une comparaison des taux bruts de PSI entre les

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pays (Drösler, Romano et al. 2009; Drosler, Romano et al. 2011). En effet, il existe une sériede facteurs qui explique les différences observées.

Un premier élément déterminant de ces variations consiste en la manière dont les paysenregistrent leurs données médico-administratives, c'est-à-dire les pratiques de codage. Eneffet, on peut supposer qu’un codage plus complet augmente les chances de repérer un descodes utilisés dans les algorithmes des PSI et conduit donc à des taux plus élevés.

L’impact de la codification sur les taux de PSI est étudié au travers du nombre moyen dediagnostics secondaires codés dans chaque pays (Drösler, Romano et al. 2009; Drosler,Romano et al. 2011). Ce nombre moyen diffère fortement entre les pays et peut varier entre0,87 diagnostic pour l’Italie et 7,02 pour la Belgique (Drösler, Romano et al. 2009). De plus,une corrélation entre ce facteur et les taux de PSI peut être mise en évidence. Ceci signifieque plus un pays est exhaustif dans son codage, plus les PSI sont élevés. Ce biais de codageexplique jusqu’à 56% de la variation internationale observée entre les taux de PSI (Drosler,Romano et al. 2011).

Plusieurs facteurs déterminent un codage plus ou moins exhaustif des données médico-administratives. Les pratiques de codification varient entre les pays pour plusieurs raisons :impact des données dans le mode de financement des établissements de soins,documentation clinique des séjours, cadre et responsabilisation du codage. Les diagnosticsont probablement plus de chances d’être rapportés dans les systèmes où les pratiques decodage sont influencées par une convergence de facteurs incitant ou facilitant un codageexhaustif.

La manière dont les données sont utilisées dans le système de financement des institutionshospitalières est probablement le plus gros incitant à un enregistrement complet desdonnées de routine. Les USA, l’Allemagne ainsi que la Belgique utilisent les DRG pour allouerleur budget. Ce type de financement crée des incitants forts poussant au codage le pluscomplet. Toutefois, la plupart des pays rapportent ce type de financement et il n’est pasaisé de juger dans quelle mesure certains pays sont plus à risque d’un sous-enregistrement(Drosler, Romano et al. 2011). Et pourtant lorsqu’on considère la grande variation dunombre moyen de diagnostic entre les pays, ce sous-codage semble plus que probable danscertaines régions. Le sous-enregistrement peut être démontré par la confrontation àd’autres sources de données, mais cette procédure est difficile à mettre en place.

Un second facteur dont il faut tenir compte dans l’interprétation des variationsinternationales des PSI est le contexte de codage des données médico-administratives. Celui-ci est délimité par les règles de codage et la responsabilisation de l’enregistrement (Drosler,Romano et al. 2011). Les règles de codage ne sont pas partagées au sein des pays. Certainsont règlementé les diagnostics principaux et secondaires (USA, Belgique, Canada par ex.),d’autres pas du tout (pays scandinaves par ex.) De plus, la définition des diagnostics peutaussi varier entre les pays, par exemple entre la Belgique et le Canada où le diagnosticprincipal est la condition responsable de la plus grande partie du séjour hospitalier ou ayantrequis la plus grande part des ressources médicales (Le Pogam, Januel et al. 2011). Laresponsabilisation de l’enregistrement des données de routine est portée selon les pays, soitpar des codeurs professionnels soit par les médecins ayant pris en charge le patient au coursdu séjour. La Belgique autorise les deux possibilités de codage du RCM. L’enregistrementdes données directement par les prestataires soulève de nombreuses questions par rapport

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à leurs connaissances de la classification ainsi qu’aux règles de codage parfois éloignées deleur pratique médicale. Leur motivation à être le plus complet et précis est variable,d’autant plus qu’ils occupent souvent un statut d’indépendant dans l’institution et quel’impact financier direct du codage n’est pas toujours ressenti. Le risque que le codage soitminime est donc présent.

Une étude soulève que l’enregistrement des causes externes (codes E) pourrait être utilisécomme indicateur de la qualité du codage des données (Raetzman, Stranges et al. 2008). Eneffet, ce projet, portant sur la comparaison de plusieurs états américains, démontre unerelation entre l’utilisation des codes E et les taux de PSI, et ce, même lorsque l’indicateur neles inclut pas dans sa définition.

Enfin, il est parfois évoqué que des différences dans les pratiques hospitalières influencentles PSI, représentées notamment par la durée moyenne de séjour (DMS). Bien que les DMSvarient entre les pays, leur impact sur les taux n’a pas été démontré à ce jour (Drösler,Romano et al. 2009; Drosler, Romano et al. 2011).

Pour permettre la comparaison internationale des taux de PSI, la standardisation des tauxpar âge et par sexe est requise pour lisser les différences démographiques des populationset les pratiques d’hospitalisation. Les comparaisons doivent également reposer sur desméthodes statistiques lissant les biais de codification en incluant des facteurs ayant fait leurpreuve (Drosler, Romano et al. 2011).

2 . 4 . 2 E v o l u t i o n d e s t a u x a u c o u r s d u t e m p s

En Belgique, nous constatons que la majorité des indicateurs tend à augmenter entre 1999et 2004. Ces fluctuations s’expliquent de plusieurs manières.

Une première hypothèse suggère que le RCM tend à être de mieux en mieux codé. En 2002,l’introduction d’un financement prospectif à la pathologie sur base de l’activité justifiée acertainement favorisé un enregistrement de plus en plus complet. Le calcul de ce nouveaumode de financement débute sur les données des séjours survenus en 2000. L’impact ducodage sur les budgets alloués aux institutions incite les hôpitaux à un codage exhaustif etprécis des pathologies. Le nombre de diagnostics codés en Belgique dans l’étude decomparaison internationale des PSI en atteste. Dans le projet de l’OCDE (Drösler, Romano etal. 2009), nous constatons en effet que, pour chaque indicateur testé, la Belgique figure entête de liste en termes de nombre moyen de diagnostics codés en 2006, avec un maximumde 7,02 diagnostics en moyenne pour les séjours du dénominateur du PSI 15 Lacération oupiqûre accidentelle. Il est donc peu probable que le RCM présente encore, à l’heureactuelle, un sous-enregistrement généralisé des pathologies.

Une seconde explication repose sur l’influence de la diminution continuelle du nombre deséjours retenus au dénominateur de certains indicateurs. Ce phénomène est directementconsécutif à la réduction constante de la durée de séjour dans les hôpitaux et au recours deplus en plus fréquent à l’hospitalisation de jour. L’OCDE s’est intéressée à l’impact de cecritère d’exclusion, notamment sur les données de la Nouvelle-Zélande (Stevanovic 2009).L’exclusion de séjours sur base de leur durée a un effet varié selon le PSI. Ainsi, pour lesdonnées néo-zélandaises, l’effet varie entre 11% pour le PSI 5 Corps étranger laissé au coursd’une intervention et plus de 200% pour le PSI 13 Infection postopératoire. Lesrecommandations de l’OCDE sont toujours à l’étude.

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2 . 4 . 3 L i m i t e s d e s P S I

Les analyses complémentaires effectuées sur l’ensemble des indicateurs permettent dedresser la liste des limitations propres à chaque PSI dans le contexte belge. Nous enrelevons onze pouvant être liées :

à la définition même de l’indicateura) la précision limitée des codes ICD-9-CMb) le manque de spécificité de certains dénominateursc) l’impact des critères d’exclusion dans la construction de l’indicateurd) l’hétérogénéité de la sévérité des case) le biais de casemix

au codage des données médico-administrativesf) le sous-enregistrement de certaines complicationsg) le codage des causes externes (codes E)h) la variabilité des pratiques de codage

à la prise en charge médicalei) le caractère évitable de l’événement parfois discutablej) la sensibilité aux pratiques médicalesk) l’effet de mesures secondaires

2 . 4 . 3 . 1 P r é c i s i o n l i m i t é e d e s c o d e s I C D - 9 - C M

Certains codes ICD-9-CM sont explicites et ciblent précisément l’événement recherché. Ils’agit par exemple du code 998.4 « Corps étranger laissé au cours d’une intervention » utilisédans le PSI 5. Les séjours présentant ce code ont vraisemblablement expérimentél’événement.

Toutefois, et de manière générale, les PSI utilisent des codes appelés « non spécifiques ». Laclassification ICD-9-CM indique que les codes « sans autre précision » (NOS – Not OtherwiseSpecified) doivent être utilisés par le codeur lorsqu’il ne possède pas suffisammentd’information pour employer un code plus précis.

Le manque de détail des codes implique qu’ils peuvent être utilisés pour décrire un effetsecondaire à la prise en charge ou une comorbidité normale de l’évolution de la maladie dupatient. Ces situations sont souvent aléatoires et imprévisibles. Les critères d’exclusionintroduits dans les algorithmes des PSI tentent autant que possible d’exclure cesévénements.

Dans les données RCM, il n’existe qu’un seul diagnostic principal. Toutes les morbidités etcomplications sont codées en diagnostic secondaire. Nous l’avons dit, les PSI supposentqu’un diagnostic secondaire peut correspondre à une complication iatrogène. Or, le codagedes diagnostics secondaires est confondant puisqu’ils correspondent aussi bien à unecomplication de soins iatrogène qu’à l’évolution de l’état du patient ou encore à unepathologie présente à l’admission. Certaines situations peuvent donc être attribuées à tort àun événement iatrogène évitable.

De par l’absence de chronologie des diagnostics dans les données de routine, la difficulté desPSI repose sur la distinction entre les événements présents à l’admission (PAA) et lesévénements survenus au cours du séjour. La nouvelle version du RCM, introduite avec leRHM à partir des données 2008, prend en compte la notion de diagnostic « présent à

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l’admission ». Ce nouvel enregistrement devrait permettre d’exclure une bonne partie desséjours dont la complication est déjà présente au moment de l’admission et donc améliorerla valeur prédictive positive des indicateurs.

En effet, le codage du PAA de chaque diagnostic dans les données de routine améliore demanière significative la VPP des PSI car il permet d’exclure plus facilement les complicationsprésentes à l’admission du patient (Naessens, Campbell et al. 2007; Bahl, Thompson et al.2008; Glance, Li et al. 2008; Houchens, Elixhauser et al. 2008; Kim, Capezuti et al. 2010).L’impact de ce codage sur les indicateurs varie selon le PSI ainsi qu’au sein même desétudes. Ainsi, le nombre de séjours « faux positifs » (c.à.d. repéré par le PSI alors que lacomplication n’est pas acquise au cours du séjour) évité par le codage du PAA varie pour lePSI 8 entre 21% (Houchens, Elixhauser et al. 2008) et 100% (Bahl, Thompson et al. 2008)selon les études. Seuls les PSI obstétricaux ne semblent pas impactés par le PAA (Naessens,Campbell et al. 2007).

2 . 4 . 3 . 2 M a n q u e d e s p é c i f i c i t é d u d é n o m i n a t e u r

Chaque définition des PSI inclut des critères d’exclusion permettant d’écarter les patientsprédisposés à un événement similaire à celui recherché mais qui survient dans le décoursnaturel de la maladie, et non suite à « un échec » de la prise en charge hospitalière. Cescritères sont introduits afin d’augmenter la spécificité des indicateurs en limitant le nombrede faux positifs.

Certaines complications de soins ne se limitent pas facilement à un pool de patientsclairement délimité. La population à risque, telle que définie par les PSI, n’est donc pastoujours aisée à définir. C’est pourquoi, certains algorithmes manquent de précision etrecrutent par exemple l’ensemble de la population médicale et chirurgicale sans exclusionde groupes cibles (par ex. PSI 5 Corps étranger laissé au cours d’une procédure).

2 . 4 . 3 . 3 I m p a c t d e s c r i t è r e s d ’ e x c l u s i o n

Les critères d’exclusion utilisés au sein des algorithmes de l’AHRQ ont des impacts variés etpeuvent altérer les valeurs des indicateurs. La sélection des séjours programmés parexemple implique que la notion élective/urgence soit identique pour tous. Nous avons déjàeu l’occasion de souligner l’impact de l’exclusion sur base de la durée des séjours.

L’OCDE, pour laquelle ces critères ont été jugés importants lors des comparaisonsinternationales, souligne que les taux de PSI sont plus affectés par les pratiques de codage etles critères d’exclusion non-médicaux (durée de séjour, type d’admission) que par lescritères liés aux données démographiques des séjours (ex. l’âge) ou certaines conditions (ex.grossesse)(Stevanovic and Wei 2010).

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2 . 4 . 3 . 4 S é v é r i t é h é t é r o g è n e

Certains indicateurs ciblent et regroupent sous le même intitulé des situations de naturedifférente. Le PSI 10 Complications physiologiques et métaboliques postopératoiresregroupe, par exemple, des diabètes compliqués graves et des complications urinaires.Stratifier les résultats en fonction des codes de sélection permet de les interpréter.

2 . 4 . 3 . 5 B i a i s d e c a s e m i x

Le casemix de l’hôpital peut influencer certains indicateurs, en surreprésentant certainescatégories de patients. Les indices de sévérité et les APR-DRG ne sont pas toujours suffisantspour standardiser les résultats. Si le dénominateur regroupe des cas lourds ou plus légers, lerecrutement n’est dès lors plus aléatoire et un biais systématique apparaît.

2 . 4 . 3 . 6 S o u s - e n r e g i s t r e m e n t d e s c o m p l i c a t i o n s

Certaines complications sont connues pour être sous-enregistrées dans les données médico-administratives. Plusieurs raisons expliquent ce phénomène. La complication peut parexemple ne pas être référencée dans le dossier médical, être absente du RCM par manquede temps pour le codage ou encore par manque de communication entre le codeur et lesprestataires. Ce sont évidemment les comorbidités et les complications qui sont sous-enregistrées.

2 . 4 . 3 . 7 C o d a g e d e s c a u s e s e x t e r n e s ( c o d e s E )

Certains PSI utilisent des codes particuliers de l’ICD-9-CM, la classification des causesexternes, aussi appelées codes E. Ces codes décrivent les circonstances d’occurrence d’unévénement. Les règles de codage du RCM n’obligent pas formellement à les utiliser.Néanmoins, une circulaire du SPF-SPSCAE invite les hôpitaux à les coder depuis janvier200325. Malgré cette circulaire, nous supposons que l’enregistrement des codes E estvariable d’un hôpital à l’autre et reste même sous-enregistré dans l’ensemble.

Le PSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle fait intervenir un code de complication présentdans 90% des séjours recrutés. Selon les règles de codage, ce code de complication devraitêtre complété d’une cause externe. Et pourtant, seulement un tiers des cas présente uncode E, ce qui démontre un sous-enregistrement important des causes externes.

Seul le PSI 1 Complications d’anesthésie semble avoir été impacté par la circulaire de janvier2003. Nous observons en effet une rupture significative dans l’évolution du taux de ce PSIau cours du temps.

2 . 4 . 3 . 8 V a r i a b i l i t é d e s p r a t i q u e s d e c o d a g e

Les pratiques de codage se distinguent sur le plan de l’exhaustivité du codage (quantitatif) etde la précision du codage (qualitatif).

Sur le plan quantitatif, nous avons déjà eu l’occasion de souligner le poids de plus en plusimportant accordé au RCM depuis l’introduction du financement à la pathologie mais ausside différents forfaits (médicaments, montants de référence, …) accordés en Belgique.

25 STA/ANB/2002-371 du 07 janvier 2003

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Du point de vue quantitatif, des différences subsistent dans la manière dont chaque codeur,chaque institution comprend les règles. Lorsque les codes sont spécifiques, on peutsupposer que l’interprétation intervient moins. Certains PSI font intervenir des codes decomplication impactant d’une certaine façon le financement des hôpitaux. Certainsévénements permettent par exemple d’attribuer un degré de sévérité plus élevé aux séjours.

C’est le cas du code de complication de l’ulcère de décubitus qui pouvait être utilisé pour destableaux cliniques allant de la simple rougeur à la plaie compliquée. Les récentesadaptations de l’ICD-9 permettent maintenant une distinction des situations cliniques autravers de quatre grades.

Nous pensons que l’utilisation du RCM à d’autres fins que celle du financement pourraitinfluencer les pratiques de codification. En effet, un hôpital qui aurait tendance à« surcoder » certains diagnostics secondaires sachant qu’ils ont un effet sur le degré desévérité du séjour par exemple et qui, par ailleurs, sont inclus dans les indicateurs desécurité, apparaîtrait de facto comme moins performant dans ce domaine. Un équilibreentre l’objectif de qualité et le financement s’avèrerait dès lors essentiel.

2 . 4 . 3 . 9 C a r a c t è r e é v i t a b l e d e l ’ é v é n e m e n t p a r f o i sd i s c u t a b l e

Les PSI tentent de cibler des événements évitables qui remettent en question les processuset les pratiques de soins, dans le but d’éviter la survenue de nouveaux cas. Cependant,certains indicateurs concernent des situations cliniques dont le caractère évitable peut êtrediscuté.

2 . 4 . 3 . 1 0 S e n s i b l e a u x p r a t i q u e s m é d i c a l e s

Certains indicateurs peuvent dépendre des pratiques médicales. Par exemple, le PSI 9Hématome ou hémorragie postopératoire se construit à partir d’un diagnostic et d’uneprocédure d’intervention. Bien qu’il n’existe pas de guideline établi pour ce type decomplication, les équipes plus interventionnistes seront étiquetées moins sécuritaires parrapport aux équipes qui n’interviennent pas systématiquement. Il s’agit ici de deux prises encharge différentes du patient.

2 . 4 . 3 . 1 1 M e s u r e s s e c o n d a i r e s

Certains indicateurs concernent des événements dont les conséquences sont différées parrapport à l’hospitalisation au cours de laquelle ils sont survenus. Ces complicationsnécessitent souvent une nouvelle hospitalisation pour laquelle le code de diagnosticapparaitra en diagnostic principal. L’événement iatrogène ne peut, dans ce cas, pas identifiéà partir des données de routine. Or, il est reconnu qu’un nombre significatif d’EIS apparaîtaprès la sortie du patient.

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Tableau 17 Limitations des PSI adaptées au contexte belge

Préc

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PSI 1 Complication anesthésie X X X X XPSI 2 Mortalité hospitalière dans les APR-DRG faible mortalité X XPSI 3 Ulcère de décubitus X X X X X X XPSI 4 Echec à la réanimation X X XPSI 5 Corps étranger laissé en cours d’intervention X X X XPSI 6 Pneumothorax iatrogène X X XPSI 7 Infections liées à la prise en charge médicale X X X X X XPSI 8 Fracture de hanche postopératoire X X X XPSI 9 Hémorragie ou hématome postopératoire X X X X XPSI 10 Complications physiologiques et métaboliques postopératoires X XPSI 11 Détresse respiratoire postopératoire X X XPSI 12 Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profonde postopératoire X X XPSI 13 Infection postopératoire X X X X XPSI 14 Réouverture cicatrice après chirurgie abdominale X X XPSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle X X X X X XPSI 16 Réaction à une transfusion X XPSI 17 Traumatisme obstétrical à la naissance X X X X XPSI 18 Traumatisme obstétrical – AVB avec instrument X X XPSI 19 Traumatisme obstétrical – AVB sans instrument X X XPSI 20 Traumatisme obstétrical – Césarienne X X XAVB = Accouchement par voie basse

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Chapitre 3 Variabilité des PSI entre les hôpitaux belges

En 2010, le SPF-SPSCAE a souhaité procéder à un second envoi du feedback PSI. Pour cefaire, l’administration a nommé un groupe de travail réunissant des experts de lacodification (médecins-auditeurs), des experts des bases de données RCM du ministère etdes experts académiques. Ce groupe de réflexion était chargé de mettre à jour le feedbackPSI.

Dans le cadre de ce groupe de travail, nous avons souhaité déterminer la variabilité des tauxde PSI entre les hôpitaux belges et dégager les facteurs permettant d’expliquer les variationsobservées.

3 . 1 M a t é r i e l e t m é t h o d e s

Au cours du second semestre 2010, le SPF-SPSCAE - DG Organisation des Etablissements deSoins - Service Data management a construit les PSI sur la base de données nationaleintégrant les séjours survenus entre 2000 et 2007, soit 14 453 394 admissions enhospitalisation classique.

L’analyse porte uniquement sur les séjours hospitaliers survenus au sein des 105 hôpitauxaigus fusionnés. L’exclusion de l’hospitalisation chronique permet une analyse plus fine dela variabilité inter-hospitalière car les séjours concernés par les PSI sont moins nombreuxdans les hôpitaux chroniques et les complications de soins ciblées par les PSI sont, pourcertaines, moins pertinentes pour ce type de prise en charge. Afin de limiter autant quepossible les valeurs extrêmes liées à un nombre trop faible de données, les hôpitaux quiprésentent moins de 400 séjours au dénominateur sur la période cumulée sont égalementexclus de l’étude.

Sur les vingt PSI initialement définis par l’AHRQ (Agency for Healthcare Research and Quality2003), trois indicateurs n’ont pas été retenus par le groupe d’experts en raison de leurmanque de pertinence clinique. Le PSI 4 Echec à la réanimation a été exclu car il est difficiled’attribuer le décès des séjours concernés à la prise en charge médicale. Le PSI 10Complications physiologiques et métaboliques concerne des situations cliniques rarementliées à des événements iatrogènes et souvent présentes à l’admission. Enfin, le PSI 20Traumatisme obstétrical au cours d’une césarienne a été jugé comme peu pertinent du pointde vue clinique.

Les principales adaptations apportées aux définitions originales des indicateurs ont étéprécédemment rapportées dans le Tableau 10. De plus, afin de tenir compte de l’évolutionde la codification et des adaptations faites par l’AHRQ, les modifications publiées dans lesdifférentes versions des guides de l’AHRQ (AHRQ PSI v3.1-2007, AHRQ PSI v3.2-2008, AHRQPSI v4.1-2009) ont été appliquées. Au cours du temps, des adaptations multiples et variéesont été apportées aux algorithmes : modifications de critères de sélection au numérateuret/ou dénominateur, ajout/suppression de codes de diagnostic ou procédure ou de MDC,homogénéisation du critère de sélection sur l’âge (18 ans pour tous les PSI), sélection surcertains types d’admission, abandon de la sélection sur les DRG.

L’AHRQ a également limité trois indicateurs à un comptage plutôt qu’un taux (PSI 1Complications d’anesthésie, PSI 5 Corps étranger laissé au cours d’une intervention, PSI 16Réaction à la transfusion). Ces indicateurs n’ont donc pas été considérés dans cette analyse.

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Les données disponibles dans le cadre de ce projet sont des données agrégées par année etanonymisées par hôpital. Plus précisément, nous disposons pour chaque PSI des variablessuivantes : numéro de l’hôpital, année, nombre de lits (< 300 lits, 300-450 lits et >450 lits),classe (aigu ou subaigu), caractère de l’hôpital (universitaire ou non, spécialisé ougériatrique), nombre de séjours au numérateur et au dénominateur, nombre de diagnosticscodés pour les séjours du dénominateur.

La disparité des PSI entre les hôpitaux est évaluée par l’analyse de la distribution des taux en2007 (minimum, maximum, médiane, espace interquartile - IQR, coefficient de variationcalculé par CV = IQR/Médiane). La dernière année disponible est choisie car nous lasupposons la plus exhaustive en terme de codage des données RCM.

Nous observons ensuite la manière dont le numérateur de chaque PSI évolue au cours dutemps à partir de la représentation graphique du nombre d’événements survenus dans unesélection aléatoire d’hôpitaux.

Les événements identifiés étant rares, l’impact de différents facteurs sur les numérateursdes PSI est évalué à partir d’un modèle de Poisson. Etant donné que nous sommes enprésence de mesures répétées au cours du temps au sein de chaque hôpital, nous ajustonsdes équations d'estimation généralisées (Generalized Estimating Equations - GEE) enutilisant une matrice de corrélation de travail de type échangeable pour modéliser lesévénements en fonction du temps (année), de la taille (petite: <300 lits, moyenne : 300-450lits et grand :> 450 lits), du type (universitaire ou non) et du nombre de diagnostics codés enmoyenne par séjour dans l’hôpital. Dans ce type de statistiques, l’équation d’estimationgénéralisée standard est la méthode la plus robuste contre les erreurs de spécification de lamatrice de corrélation. Comme l’efficience est plus élevée pour les structures de corrélationplus complexes mais qu’une matrice de corrélation de type non structurée conduit à unnombre trop important de paramètres, nous utilisons une matrice de corrélation de travailde type échangeable.

Les modèles marginaux (un pour chaque PSI, k PSI), sont définis selon :

Log (μPSI k) = β0ki + β1k * Yeari + β2k * SmallSizei + β3k * MediumSizei + β4k *MeanNumberDiagnosisi + β5k * Universityi.

L’impact des variables testées sur le numérateur des PSI est évalué par l'étude desestimateurs des paramètres et leurs p-valeurs (considérant un niveau α de 0,005).L’inférence basée sur les GEE n'est valable que si le jeu de données est complet ou lorsqueles données manquantes relèvent complètement du hasard (Missing Completely At Random- MCAR). Dans notre cas, la méthode de construction des données nous permet d'envisagerle mécanisme MCAR. Les analyses sont effectuées en SAS 9.3 (SAS Institute).

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3 . 2 R é s u l t a t s

3 . 2 . 1 V a r i a b i l i t é d e s t a u x d e P S I e n t r e h ô p i t a u x

Les paramètres de position décrivent, pour chaque indicateur, la distribution des taux entreles hôpitaux belges (Tableau 18). La médiane la plus élevée est observée pour le PSI 3 Ulcèrede décubitus (14 événements /1000 séjours). Deux PSI présentent une médiane à 0 (PSI 8Fracture de hanche postopératoire, PSI 14 Déhiscence de plaie après une chirurgieabdominopelvienne). Quatre indicateurs présentent une médiane entre 0 et 1 événement/1000 séjours (PSI 2 Mortalité dans les DRG de faible mortalité ; PSI 6 Pneumothoraxiatrogène ; PSI 7 Infections liées à la prise en charge médicale ; PSI 17 Traumatismeobstétrical à la naissance). La médiane de quatre PSI se situe entre 1 et 5 événements /1000séjours (PSI 9 Hémorragie ou hématome postopératoire ; PSI 11 Détresse respiratoirepostopératoire ; PSI 12 Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profondepostopératoire ; PSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle). Enfin, quatre indicateurs ont unemédiane élevée (PSI 3 Ulcère de décubitus ; PSI 13 Infection postopératoire ; PSI 18Traumatisme obstétrical – AVB avec instrumentation ; PSI 19 Traumatisme obstétrical – AVBsans instrumentation).

Les PSI varient entre les hôpitaux aigus belges, plus ou moins significativement selon lacomplication ciblée. La variation la plus élevée est observée pour le PSI 17 Traumatismeobstétrical à la naissance, avec un CV de 283%. L’indicateur qui varie le moins est le PSI 12Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profonde postopératoire (CV 50%). Lesvariations peuvent être réparties en trois catégories : faible variation (CV <75%), variationmodérée (75% < CV <150%), forte variation (CV > 150%). Cinq indicateurs relèvent d’unefaible variation : PSI 3 Ulcère de décubitus ; PSI 6 Pneumothorax iatrogène ; PSI 9Hémorragie ou hématome postopératoire ; PSI 12 Embolie pulmonaire ou thromboseveineuse profonde postopératoire ; PSI 13 Infection postopératoire) Cinq indicateursprésentent une variation modérée : PSI 2 Mortalité dans les DRG de faible mortalité ; PSI 7Infections liées à la prise en charge médicale ; PSI 11 Détresse respiratoire postopératoire ;PSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle ; PSI 18 Traumatisme obstétrical – AVB avecinstrumentation). Une variation importante est observée pour quatre indicateurs (PSI 8Fracture de hanche chez des patients opérés ; PSI 14 Réouverture d’une cicatrice aprèschirurgie ; PSI 17 Traumatisme obstétrical à la naissance ; PSI 19 Traumatisme obstétricalAVB – sans instrumentation).

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Tableau 18 Distribution des taux de PSI dans les hôpitaux aigus en 2007 en Belgique (taux par 1000 séjours)

PSI N Minimum Maximum QuartileInférieur

Médiane QuartileSupérieur

EspaceInterquartile

Coefficient devariation

PSI 2 Mortalité hospitalière dans les DRGde faible mortalité

103 0,00 2,07 0,16 0,28 0,50 0,35 108%

PSI 3 Ulcère de décubitus 105 0,00 48,42 9,48 13,75 19,75 10,28 59%

PSI 6 Pneumothorax iatrogène 105 0,00 1,80 0,22 0,42 0,66 0,44 72%

PSI 7 Certaines infections liées à la priseen charge médicale

105 0,00 4,29 0,34 0,67 1,22 0,88 92%

PSI 8 Fracture de hanche chez despatients opérés

105 0,00 1,42 0,00 0,00 0,24 0,24 177%

PSI 9 Hémorragie ou hématomepostopératoire

104 0,00 4,99 0,72 1,28 1,97 1,25 73%

PSI 11 Détresse respiratoirepostopératoire

92 0,20 10,10 0,89 1,57 2,36 1,47 85%

PSI 12 Embolie pulmonaire ou thromboseveineuse profonde postopératoire

104 0,63 12,37 2,51 3,49 5,44 2,93 50%

PSI 13 Infection postopératoire 104 0,00 23,90 3,91 6,24 9,34 5,43 73%

PSI 14 Réouverture d’une cicatrice aprèschirurgie abdominale

103 0,00 15,63 0,00 0,00 2,11 2,11 167%

PSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle 105 0,00 22,24 0,82 1,61 2,79 1,97 123%

PSI 17 Traumatisme obstétrical à lanaissance

100 0,00 59,27 0,00 0,99 2,69 2,69 283%

PSI 18 Traumatisme obstétrical – AVB avecinstrumentation

81 0,00 156,86 0,00 10,87 21,13 21,13 134%

PSI 19 Traumatisme obstétrical – AVB sansinstrumentation

99 0,00 120,54 0,94 2,77 7,39 6,46 213%

AVB = Accouchement par voie basse

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3 . 2 . 2 E v o l u t i o n i n t r a - h o s p i t a l i è r e d e s t a u x a u c o u r s d ut e m p s

Les graphiques ci-dessous illustrent l’évolution entre 2000 et 2007 du nombre de casidentifiés par les PSI pour une sélection aléatoire d’hôpitaux. Plusieurs tendances sontobservées.

Certains PSI correspondent à des événements très dispersés entre les hôpitaux, rares laplupart du temps et pour lesquels la variation au sein même d’un hôpital est importanted’une année à l’autre.

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Un deuxième groupe d’indicateurs rassemblent les PSI pour lequel la majorité desétablissements présentent une évolution du nombre de cas concernés relativement stable ethomogène, à l’exception de certains hôpitaux aigus qui montrent un profil très différent,résultant soit de son casemix, soit du volume de patients traités dans l’établissement.

Enfin, quatre indicateurs évoluent de manière très différente selon l’hôpital. Le PSI 2Mortalité dans les DRG de faible mortalité et PSI 3 Ulcère de décubitus présentent unetendance générale, respectivement à la baisse et à la hausse. Toutefois, les institutionsn’évoluent pas au même rythme. Pour les deux derniers indicateurs (PSI 13 Infectionspostopératoires, PSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle), le codage est hétérogène entreles institutions, certains hôpitaux codant de plus en plus d’événements ou inversement demoins en moins. Le codage des événements peut également varier fortement au sein mêmede certains établissements.

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3 . 2 . 3 F a c t e u r s i n f l u e n ç a n t l e s P S I

Cinq indicateurs augmentent au cours du temps : PSI 2 Mortalité dans les DRG de faiblemortalité, PSI 6 Pneumothorax iatrogène, PSI 11 Détresse respiratoire postopératoire, PSI 12Embolie pulmonaire ou thrombose veineuse profonde postopératoire, PSI 13 Infectionpostopératoire. Parmi ceux-ci, les complications codées semblent diminuer, à l’exception duPSI 6 Pneumothorax iatrogène qui est de plus en plus souvent rapporté.

La taille des institutions de soins influence le nombre d’événements rapportés dans chaqueindicateur. La méthode utilisée dans cette section étudie le nombre d’événements survenuset non le taux. Le nombre de séjours dans une institution est lié à l’offre de lits. Laprobabilité d’occurrence d’une complication de soins de type PSI est également dépendantede cette variable.

Le caractère universitaire des établissements impacte neuf indicateurs. Pour la plupart, onobserve une survenue plus importante des événements dans les hôpitaux universitaires,probablement parce qu’il s’agit d’institutions de plus grande taille. Pour deux indicateurscependant, le caractère universitaire entraîne moins de complications de soins (PSI 3 Ulcèrede décubitus et PSI 17 Traumatisme obstétrical à la naissance).

Enfin, le nombre de diagnostics codés en moyenne par séjour influence neuf PSI, dans lesens d’un plus grand nombre d’EIS parmi les hôpitaux qui présentent plus de codes dediagnostics en moyenne par séjour (à l’exception du PSI 2 Mortalité hospitalière dans lesDRG de faible mortalité). Les indicateurs pour lesquels les pratiques de codage n’ont pasd’influence sur le nombre d’événements identifiés sont : PSI 6 Pneumothorax iatrogène, PSI7 Infections liées aux soins, PSI 11 Détresse respiratoire postopératoire, PSI 14 Réouverture

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d’une cicatrice après chirurgie abdominale, PSI 19 Traumatisme obstétrical au coursd’accouchement par voie basse sans instrumentation.

Tableau 19 Effet de l’année, du casemix et des pratiques de codification sur le nombre de complicationsmesurées par les PSI – GEE parameters estimates

PSI

Effetannée

Effet CasemixEffet pratiques de

codage

Année <300 lits(ref: >450

lits)

300-450 lits(ref: >450

lits)

Universitaire(ref: non

univ)

N moyendiagnostics/séjour

PSI 2 Mortalité hospitalièredans les DRG de faiblemortalité

-0.09(<.0001)

-0.96(<.0001)

-0.45(0.0087)

0.27(0.3015)

-0.52(<.0001)

PSI 3 Ulcère de décubitus -0.02(0.3659)

-1.15(<.0001)

-0.48(0.0072)

-0.47(0.0298)

0.10(0.0015)

PSI 6 Pneumothoraxiatrogène

0.04(0.009)

-1.08(<.0001)

-0.63(<.0001)

0.77(0.0008)

0.04(0.2773)

PSI 7 Certaines infectionsliées à la prise encharge médicale

-0.08(0.0947)

-1.32(0.0004)

-0.64(0.0252)

0.63(0.0465)

0.13(0.15)

PSI 8 Fracture de hanchechez des patientsopérés

-0.00(0.8942)

-1.20(<.0001)

-0.49(0.003)

0.26(0.2381)

0.11(0.024)

PSI 9 Hémorragie ouhématomepostopératoire

-0.00(0.9392)

-1.14(<.0001)

-0.61(0.001)

1.08(<.0001)

0.11(0.0021)

PSI 11 Détresse respiratoirepostopératoire

-0.08(0.0176)

-0.99(<.0001)

-0.63(0.0017)

0.49(0.1675)

0.1(0.1478)

PSI 12 Embolie pulmonaireou thromboseveineuse profondepostopératoire

-0.07(<.0001)

-1.04(<.0001)

-0.59(<.0001)

0.61(0.0007)

0.10(0.0025)

PSI 13 Infectionpostopératoire

-0.04(0.016)

-1.22(<.0001)

-0.70(<.0001)

0.56(0.009)

0.14(0.0014)

PSI 14 Réouverture d’unecicatrice aprèschirurgie abdominale

0.02(0.4701)

-0.73(0.001)

-0.74(0.0072)

0.94(0.0033)

0.05(0.2278)

PSI 15 Lacération ou piqûreaccidentelle

-0.04(0.3134)

-0.51(0.342)

-0.27(0.4813)

2.24(<.0001)

0.17(0.0161)

PSI 17 Traumatismeobstétrical à lanaissance

-0.06(0.5026)

-1.47(0.0001)

-1.02(0.0075)

-0.89(0.0075)

0.88(<.0001)

PSI 18 Traumatismeobstétrical – AVB avecinstrumentation

0.03(0.1827)

-0.63(0.1713)

-0.92(0.028)

-0.17(0.6508)

0.21(0.0149)

PSI 19 Traumatismeobstétrical – AVB sansinstrumentation

0.03(0.3324)

-0.7(0.0637)

-0.12(0.0002)

-0.57(0.1035)

0.12(0.1035)

Références: >450 lits, hôpitaux non académiques, Nombre moyen de diagnostics codés par séjour.AVB = Accouchement par voie basse

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3 . 3 D i s c u s s i o n

En Belgique, les taux de PSI varient entre les hôpitaux aigus. Les variations observées nesont cependant pas homogènes selon les PSI. En effet, certains indicateurs varientfortement alors que d’autres présentent des dispersions entre hôpitaux plus faibles. Cesdifférences peuvent résulter de plusieurs facteurs et l’argument le plus souvent énoncésuggère que les établissements ne codent pas leurs données de la même manière, aveccomme conséquence, des taux parfois fort différents.

La littérature démontre en effet une relation entre les pratiques de codification et les PSI(Raetzman, Stranges et al. 2008; Drösler, Romano et al. 2009; Drösler, Klazinga et al. 2009;Drosler, Romano et al. 2011). Ainsi, une codification plus exhaustive induit des taux de PSIplus élevés, parce que la chance de rencontrer les codes recherchés est probablement plusforte. Cette relation a été mise en évidence dans une étude comparative internationale(Drösler, Romano et al. 2009; Drösler, Klazinga et al. 2009; Drosler, Romano et al. 2011) ainsiqu’au sein de 37 états US (Raetzman, Stranges et al. 2008). La relation mise en évidencevarie entre 23% à 56% (Drosler, Romano et al. 2011). Dans ces deux études internationales,le financement, les guidelines de codification et les pratiques qui en découlent diffèrentselon les entités comparées. La comparaison des PSI au sein des hôpitaux aigus d’un mêmepays ne présente évidemment pas ces difficultés. Les critères de l’enregistrement du RCMsont définis et l’impact financier de ces données est identique pour l’ensemble desinstitutions.

La Belgique dispose d’un mode de financement des hôpitaux qui encourage à l’exhaustivitédes données codées. Le financement est global pour l’institution mais calculé sur base duprofil des séjours hospitaliers (APR-DRG et SOI). Les codeurs sont formés par le SPF-SPSCAE.Des audits annuels, menés par le SPF-SPSCAE, sont également organisés au sein deshôpitaux. Ils permettent de vérifier la qualité du codage des données et d’une certainemanière diffusent et harmonisent les règles de codage au sein des institutions hospitalières.En Belgique, le codage des séjours est relativement exhaustif en comparaison à d’autrespays, comme nous le constatons dans la comparaison internationale des PSI. Dans cetteétude (Drösler, Romano et al. 2009), la Belgique présente le nombre moyen de diagnosticscodés le plus élevé parmi l’ensemble des pays participant au projet. Un séjour en Belgiqueprésente en moyenne 7 codes de diagnostics, contre 1,5 en Italie ou encore 6 aux Etats-Unis.

Nous distinguons trois profils d’indicateur. Ces regroupements, basés sur une interprétationet une mise en relation des trois analyses réalisées, est instructif dans la manière dont lesindicateurs peuvent être abordés.

Un premier groupe rassemble les PSI qui ciblent des événements peu fréquents, voire rarespour la plupart. Ils varient donc de manière importante non seulement entre les hôpitauxmais aussi au sein d’un même établissement au cours du temps. L’impact du casemix del’hôpital, du volume de patients qu’il recrute ainsi que les pratiques de codage des donnéesRCM sont peu influents sur les événements ciblés par les PSI. Souvent, aussi bien le tempsque le nombre moyen de diagnostics codés par séjour n’influencent pas le nombre decomplications repérées par le PSI. On y retrouve le PSI 6 Pneumothorax iatrogène, le PSI 8Fracture de hanche chez des patients opérés, le PSI 14 Réouverture d’une cicatrice aprèschirurgie abdominale, le PSI 17 Traumatisme obstétrical à la naissance et le PSI 19Traumatisme obstétrical – AVB sans instrumentation.

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Les deux autres groupes présentent des variations faibles à modérées. Toutefois, l’évolutiondans le temps du nombre de cas identifiés par les PSI doit être distinguée.

Un premier regroupement peut être réalisé sur base d’une tendance générale qui semblesuivie par la majorité des institutions, à l’exception de quelques « outliers » au profilatypique. Ce profil différent de certaines institutions relève de plusieurs éléments :particularités de son casemix, volume de cas traités ou encore pratiques médicalesdifférentes. Un impact du codage des données n’est pas toujours démontré et, s’il existe,aussi bien les caractéristiques de l’institution que les pratiques de codage des donnéesinfluencent conjointement le nombre d’événements identifiés par les PSI. Il s’agit desindicateurs PSI 7 Certaines infections liées à la prise en charge médicale, PSI 9 Hémorragie ouhématome postopératoire, PSI 11 Détresse respiratoire postopératoire, PSI 12 Emboliepulmonaire ou thrombose veineuse profonde postopératoire et PSI 18 Traumatismeobstétrical – AVB avec instrumentation.

Dans le dernier groupe, le comportement des indicateurs en termes de nombred’événements relevés est hétérogène selon l’hôpital. Aucune tendance ne semble sedégager. Le nombre moyen d’événements codés influence systématiquement les résultatsobtenus, nous laissant penser que des différences de pratiques de codage interviennentdans le nombre d’événements repérés. Ces indicateurs relèvent de complications de soinsdont l’enregistrement dans les données de routine impacte le financement. Les pratiques decodage sont donc plus que probablement variables entre institutions. Pour deux indicateurs,le nombre d’événements diminue de manière significative dans le temps, soit parce quel’essence même de l’indicateur agit en sens contraire du financement, soit parce qu’ils sontcontrôlés et relèvent d’une attention particulière du SPF-SPSCAE. Le PSI 2 Mortalitéhospitalière dans les DRG de faible mortalité, PSI 3 Ulcère de décubitus, PSI 13 Infectionpostopératoire et PSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle appartiennent à ce groupe.

Les indicateurs du premier groupe constituent des outils relevant de l’analyse casuistiqued’événements sentinelles, dont la revue de dossiers est probablement utile pour identifierdes manquements ou défauts dans les processus de soins. Le public s’attend à ce que cescas ne surviennent pas dans nos institutions de soins et les indicateurs devraientprobablement tendre vers zéro. Le second groupe d’indicateurs mixe des comportementsdifférents de la part des hôpitaux, soit liés aux profils et au volume de patients recrutés, soitliés à leur pratique de soins. Ils permettent de toute manière de confronter les pratiquesmédicales et de s’interroger sur leur pertinence ou opportunité. Un nombre plus élevé decomplications survenues peut en effet résulter d’une pratique différente en termes denombre de cathéters placés ou d’accouchements assistés par instrumentation par exemple.Le dernier groupe d’indicateurs suppose qu’une stabilisation des pratiques de codage estnécessaire ou que la définition des indicateurs doit encore être affinée.

Cette étude cherche à identifier et évaluer le lien entre la codification des données RCM etles taux de PSI. Cet objectif n’est pas aisé à réaliser car la méthode statistique optimalesuggère d’analyser les données individuelles des séjours hospitaliers, ce dont nous nedisposons pas dans le cadre de ce projet. Toutefois, la régression utilisée est intéressantedans la mesure où elle analyse les données de manière répétée au sein des institutions. Elleprend donc en compte l’entité « hôpital » et son évolution au cours du temps. En Belgique,au fil des années, le codage des données RCM est de plus en plus complet en raisonjustement de leur impact sur le financement. Les variables « année » et « nombre moyen de

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diagnostics codés par séjour » sont donc étroitement liées. Cette colinéarité des variablespeut expliquer le fait que l’année ne soit pas souvent un critère significatif mis en évidencepar les analyses multivariées, l’effet étant capté par la variable « diagnostic ». Lorsqu’elleest significative, le nombre d’événements est significativement plus faible au cours dutemps. Les démarches mises en place par les institutions de soins ces dernières annéessemblent, en certains points, avoir un effet bénéfique sur la sécurité des patients.

La variable utilisée pour rechercher un effet de la codification est le nombre moyen dediagnostics codés. Toutefois, il s’agit d’une variable confondante, pouvant refléterl’exhaustivité du codage mais aussi la lourdeur des cas pris en charge par l’institution.

Nous l’avons vu, la dispersion des PSI au sein des hôpitaux peut aussi être interprétée pardes différences de casemix des hôpitaux. En observant la distribution des taux au seind’hôpitaux dont le profil est plus proche, comme les hôpitaux académiques par exemple, onconstate que les variations des taux sont moindres pour plusieurs PSI. En revanche, pour lemême exercice stratifiant les institutions sur le nombre de lits, les variations restentinchangées. Le nombre de lits donne un reflet de la structure hospitalière mais ne présagepas du profil des patients pris en charge. En d’autres termes, la variation des PSI entre leshôpitaux académiques est moins importante que la variation à l’intérieur des classes detaille. L’homogénéité du casemix serait plus grande entre les hôpitaux académiques.

Utiliser les PSI à des fins de comparaison entre hôpitaux fait l’objet de critiques parfoisvirulentes et ce, principalement par crainte d’un biais trop important inhérent aux donnéesmédico-administratives. Dans notre pays où le codage des données est relativementcomplet, l’impact des pratiques de codage semble limité et certains indicateurs bien choisispourraient faire l’objet d’une attention particulière dans la mise en œuvre d’une démarchegénérale d’amélioration de la sécurité des patients.

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Chapitre 4 Détection des événements indésirables dans les donnéesadministratives

Le principal objectif de cette étude est de déterminer, pour la première fois en Belgique, lacapacité des données RCM à identifier correctement cinq évènements indésirables26 (Gillet,Kolh et al. 2008; Verelst, Jacques et al. 2010; Verelst, Jacques et al. 2012). Cette validationdes données de routine s’effectue au travers d’une revue des dossiers médicaux. Ce travailcible plus particulièrement : l’ulcère de décubitus, la thrombose veineuse profonde/emboliepulmonaire postopératoire, le sepsis postopératoire, la pneumonie nosocomiale acquisesous ventilation mécanique et l’infection de plaie postopératoire. Ce projet a été réalisépour le KCE en collaboration avec le CZV Leuven.

4 . 1 R e v u e d e l a l i t t é r a t u r e

4 . 1 . 1 D é f i n i t i o n d e s é v è n e m e n t s i n d é s i r a b l e s

Il n’existe pas de définition universelle de la terminologie utilisée dans le contexte de lasécurité des patients. C’est probablement d’ailleurs une des raisons pour laquelle lesestimations de prévalence des évènements indésirables et des erreurs médicales varientdans la littérature (Murff, Patel et al. 2003; Tamuz, Thomas et al. 2004; Joyce, Boaden et al.2005). Nous avons mené une large revue systématique de la littérature pour définir leconcept d’évènement indésirable utilisé dans le cadre de ce projet (Gillet, Kolh et al. 2008).

Bien que les (presqu’)incidents jouent un rôle prépondérant dans l’amélioration globale de laqualité, il est rare qu’un évènement ne donnant pas lieur à un dommage soit spécifié dans ledossier médical du patient. C’est pourquoi seuls les évènements indésirables résultant enune incapacité ou une augmentation de la durée du séjour hospitalier sont généralementconsidérés. Nous avons donc choisi de retenir la définition proposée par Wilson dans lecadre de ses recherches (Wilson, Runciman et al. 1995). Ce dernier considère qu’unévénement indésirable est

1. une blessure ou une complication involontaire2. résultant en une incapacité, un décès ou un allongement du séjour hospitalier3. et causé par la prise en charge médicale plutôt que par l’état de santé du patient

Nous ajoutons à cette définition qu’un évènement indésirable survient au cours du séjour etne peut donc pas être présent à l’admission du patient.

Une incapacité correspond à une infirmité temporaire ou permanente des fonctionsphysiques ou mentales du patient, ou à une augmentation de la durée de séjour (y comprisen l’absence d’infirmité). Une incapacité temporaire inclut les évènements indésirables pourlesquels une récupération totale survient endéans 12 mois. Une incapacité permanente faitsuite à un événement indésirable pouvant engendrer une infirmité permanente, ou amener

26 Le rapport complet du projet est disponible sur ORBi, digithèque institutionnelle de l’ULg

http://orbi.ulg.ac.be/handle/2268/65830

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une institutionnalisation ou des soins infirmiers continus, voire provoquer le décès dupatient.

La causalité de l’événement est évaluée afin de déterminer si l’évènement indésirable estcausé par la prise en charge médicale plutôt que par l’évolution de l’état de santé du patient.Elle inclut les actes d’omission (absence de diagnostic ou de traitement) ainsi que les actesd’attention (traitement ou prise en charge erroné). L’échelle suivante est utilisée pourdéterminer si un évènement indésirable est causé par la prise en charge du patient oul’évolution de son état de santé (Wilson, Runciman et al. 1995; Thomas and Brennan 2000;Thomas, Studdert et al. 2000).

1 Pratiquement aucune preuve de la responsabilité de la prise en charge2 Preuve légère à modérée de la responsabilité de la prise en charge3 Improbable responsabilité de la prise en charge, moins de 50-50 mais choix serré4 Responsabilité probable de la prise en charge, plus de 50-50 mais choix serré5 Preuve modérée à élevée de la responsabilité de la prise en charge6 Preuve pratiquement certaine de la responsabilité de la prise en charge

La prévention d’un évènement indésirable est évaluée comme une “erreur commise lors dela prise en charge due à un refus de suivre, au niveau individuel ou institutionnel, lespratiques communément acceptées ». Le degré de prévention est évalué sur une échelleallant de 1 à 6 et groupé en 3 catégories (Wilson, Runciman et al. 1995; Thomas and Brennan2000; Thomas, Studdert et al. 2000)

Aucune prévention1 Pratiquement aucune preuve de possibilité d’éviter l’événementFaible prévention2 Preuve légère à modérée de possibilité d’éviter l’événement3 Improbable possibilité d’éviter l’événement, moins de 50-50 mais choix serréHaute prévention4 Probable possibilité d’éviter l’événement, plus de 50-50 mais choix serré5 Preuve élevée de possibilité d’éviter l’événement6 Evidence pratiquement certaine de possibilité d’éviter l’événement

La classification proposée dans les travaux de Rozich (Rozich, Haraden et al. 2003) estgénéralement utilisée pour rapporter les erreurs médicales. Toutefois, elle peut égalementêtre utilisée pour décrire les dommages survenus au travers des catégories suivantes :

Catégorie E Dommage ayant contribué ou résulté en une incapacité temporaire et ayantnécessité des soins

Catégorie F Dommage ayant contribué ou résulté en une incapacité temporaire et ayantnécessité un séjour hospitalier ou un allongement du séjour hospitalier

Catégorie G Dommage ayant contribué ou résulté en une incapacité permanenteCatégorie H Dommage ayant nécessité une intervention afin de préserver la vie du patientCatégorie I Dommage ayant contribué ou résulté en un décès du patient

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4 . 1 . 2 L e s i n d i c a t e u r s d e s é c u r i t é d u p a t i e n t d a n s l al i t t é r a t u r e

Plusieurs indicateurs reflétant des évènements indésirables dans les hôpitaux aigus sontdécrits dans la littérature. Leur étude exhaustive n’étant pas possible, nous en avonssélectionné cinq au travers d’une large revue systématique de la littérature (Gillet, Kolh et al.2008).

La sélection des indicateurs s’est basée sur les critères suivants (par ordre d’importance) :une prévalence suffisamment élevée, une définition clinique claire, la validité de l’indicateurprésentée dans la littérature et l’opinion d’experts nationaux et internationaux (littérature).

La prévalence des évènements a été définie par différents travaux effectués sur les donnéesmédico-administratives belges (Van Den Heede, Sermeus et al. 2006; Jacques, Gillain et al.2008) ou dans la littérature internationale. L’occurrence des évènements doit êtrefréquente pour garantir un nombre suffisant de cas à revoir dans les différents hôpitauxparticipants au projet. La limite est donc fixée à une prévalence minimale de 5 cas par 1000personnes à risque.

Il est également important que les évènements indésirables sélectionnés soient clairementidentifiables au travers de critères cliniques décrivant de manière similaire les évènementspour les auditeurs des dossiers. Un tableau clinique de la complication de soins clairementdécrit permet de standardiser la revue de dossiers réalisée par différents auditeurs.

La validité et la spécificité des indicateurs doivent avoir été analysées dans la littératureinternationale et être suffisantes pour assurer une revue de dossiers porteuse en terme derésultat.

Enfin, les complications choisies font partie du set d’indicateurs de sécurité du patientsélectionnés dans les projets de l’OCDE que nous avons eu l’occasion de mentionnerprécédemment (Millar, Mattke et al. 2004). Ces travaux présentent des recommandationsconsensuelles d’un panel d’experts internationaux dans le domaine de la sécurité du patient.

Pour cette étude, cinq indicateurs ont été sélectionnés :

1. Thrombose veineuse profonde/embolie pulmonaire (TVP/EP) postopératoire2. Septicémie postopératoire3. Ulcère de décubitus4. Pneumonie nosocomiale acquise sous ventilation mécanique (Ventilator Acquired

Pneumonia – VAP)5. Infection de plaie postopératoire

Pour chaque indicateur retenu, une fiche détaillée de la littérature est présentée (Gillet, Kolhet al. 2008). Celle-ci décrit l’algorithme de sélection, la prévalence de l’indicateur et unrésumé de l’évidence décrite par la littérature (importance de l’évènement, validité ducodage, validité de construit).

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4 . 2 M a t é r i e l e t m é t h o d e s

4 . 2 . 1 C h o i x d e s h ô p i t a u x p a r t i c i p a n t

Les 116 hôpitaux belges aigus ont été invités à prendre part à cette étude. Treize hôpitauxflamands et 8 hôpitaux wallons ont accepté d’y participer. Huit hôpitaux ont étésélectionnés en fonction de leur taille, leur situation géographique, leur caractéristiqueuniversitaire ou non et l’ordre chronologique dans lequel ils ont fait mention de leurintention de participer à l’étude.

Quatre hôpitaux ont été sélectionnés dans chacune des deux grandes régions linguistiques :néerlandophone et francophone. Parmi les établissements sélectionnés, un hôpitaluniversitaire a été choisi dans chaque région. Un hôpital présente moins de 300 lits, deuxont entre 300 et 450 lits et cinq hôpitaux possèdent plus de 450 lits. Les établissements sesituent dans des provinces différentes.

Les huit hôpitaux nous ont dans un premier temps transmis leurs données RCM pour l’année2005, complétées des années 2004 et 2006 sur demande particulière. Ils ont ensuite permisl’accès à certains dossiers médicaux préalablement sélectionnés sur base des données RCMà deux équipes de reviewers.

4 . 2 . 2 M é t h o d e d e s é l e c t i o n d e s c a s c o n c e r n é s p a r l ar e v u e d e d o s s i e r s

Les indicateurs sélectionnés font partie du set PSI de l’AHRQ (AHRQ Quality Indicators 2003)intégralement27 ou en partie28. Une exception est l’infection de plaie postopératoire qui est,elle, basée sur les travaux de l’OCDE (Millar, Mattke et al. 2004). Les algorithmes utilisés aucours de cette étude sont basés sur le manuel technique fourni par l’AHRQ (version 3.1) ousur les indicateurs de la sécurité du patient de l’OCDE. Les algorithmes de l’AHRQ sontidentiques à ceux utilisés dans le premier feedback PSI du SPF-SPSCAE (Jacques, Gillain et al.2008).

La Belgique utilise la version 15.0 des APR-DRG pour le financement des hôpitaux. Lesalgorithmes classiques des indicateurs se réfèrent aux HCFA DRG, une autre version degroupement. La principale adaptation des définitions utilisées dans ce travail consiste doncen la correspondance des deux versions. Une concordance entre les APR-DRG et HCFA DRGn’existe pas à l’heure actuelle. En effet, il n’y a pas de relation unique des groupes, bien quele nombre de DRG dans les deux versions soit très similaire. Précédemment, Van den Heedeet a. (Van den Heede, Sermeus et al. 2009) ont défini les groupes de DRG pour les cancers etinfections utilisés dans la sélection de plusieurs indicateurs. Pour ce faire, les auteurs ontguidé la correspondance à partir d’une troisième version de regroupement précédemmentutilisée dans le financement belge : les AP-DRG version 10.

Une seconde modification importante concerne les procédures. Les donnéesadministratives belges ne contiennent pas la notion de procédure principale. Bien que nous

27 Ulcère de décubitus, Thrombose veineuse profonde/embolie pulmonaire postopératoire, Septicémiepostopératoire28 Pneumonie nosocomiale acquise sous ventilation mécanique

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sachions que les deux notions ne sont pas similaires, nous excluons la première procédurechirurgicale du séjour. Cette adaptation concerne l’indicateur TVP/EP postopératoire.

Cette étude vise les patients adultes admis en hospitalisation classique de soins aigus enBelgique, à l’exception des séjours obstétricaux. Les séjours de longue durée, enrevalidation, les admissions psychiatriques et en hospitalisation de jour ont été exclus. Lespatients transférés et en provenance d’autres hôpitaux ont également été exclus.

Les algorithmes ont porté sur les données RCM des séjours survenus en 2005. Lorsqu’unnombre de cas suffisant n’était pas atteint, nous avons alors exploité les données des années2004 et 2006.

Les algorithmes des cinq indicateurs ont été appliqués sur les données transmises par leshôpitaux. Pour chaque hôpital, 40 séjours ont été tirés au sort en vue d’une revue dedossiers. Parmi ceux-ci, vingt relèvent d’une complication de soins indésirable ; les vingtautres (témoin) n’en présentent pas.

Pour chaque cas présentant un événement mesuré par un des indicateurs, un dossier nerelevant pas d’une complication de soins est sélectionné. Nous avons choisi de recruter desdossiers sans complication dont le profil du patient est semblable à celui des séjours aveccomplication afin de « déconcentrer » les auditeurs dans leur recherche d’un événementindésirable. Le recrutement des dossiers témoins a reposé sur un appariement en termes depathologie (APR-DG), de gravité de la maladie, d’âge et du sexe du patient. Le degré desévérité est classé en 4 catégories (SOI1, SOI2, SOI3, SOI4). L’âge du patient est égalementréparti en cinq tranches (<30 ans, 30-49, 50-64, 65-79 et >=80 ans).

Selon cette méthode, 200 cas ont été sélectionnés au hasard dans chaque hôpital.Cinquante cas supplémentaires ont été choisis pour assurer un nombre total suffisant depatients. Etant donné les prévalences inégales des complications ciblées, ce nombre a étéatteint en utilisant les données des années 2004 et 2006 si besoin. La réserve de cinquantepatients n’a toutefois pas pu être constituée dans un hôpital flamand en raison de sa petitetaille.

4 . 2 . 3 O r g a n i s a t i o n d e l a r e v u e d e d o s s i e r s

Les dossiers médicaux de chaque hôpital ont été revus de façon indépendante par 2 équipesd’auditeurs. Pour les hôpitaux de la région flamande, l’équipe se compose d’un médecinspécialisé en médecine interne et d’un pharmacien hospitalier. Pour la communautéfrancophone, l’équipe est constituée d’un chirurgien et d’un infirmier. Les membres dechaque équipe présentent une large expérience clinique.

Dans chaque équipe, la revue de dossiers se fait à l’aveugle quant aux résultats del’extraction réalisée sur les données médico-administratives. En d’autres termes, le faitqu’une complication de soins soit attribuée ou non au séjour du patient n’est pas connu desauditeurs. Lorsqu’ils sont en désaccord quant à la survenue d’un évènement, ils en discutentjusqu’à ce qu’un consensus soit atteint. Si celui-ci n’est pas obtenu, le dossier médical estprésenté à un panel d’experts.

La revue de dossiers suit la logique d’un questionnaire définissant les données à extraire desdossiers médicaux (Gillet, Kolh et al. 2008). Il a pour but de proposer une méthode

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standardisée de collecte et d’enregistrement des données. Les membres des deux équipessont formés à l’utilisation de cet outil.

Les dossiers médicaux sont pris en compte et considérés comme complets lorsque deux destrois critères suivants sont rencontrés : dossier infirmier, protocoles opératoires et lettre desortie.

Une partie des informations relatives aux patients est issue des données administratives etvérifiée par les équipes d’auditeurs : âge, sexe, type d’admission (élective ou urgences), lieuavant l’admission, destination après la sortie, durée de séjour et comorbidités dérivées de laméthode Elixhauser.

L’outil utilisé pour la revue de dossiers est scindé en deux parties : la première objective surbase des critères cliniques définis la présence de la complication de soins, la seconde détaillele contexte d’occurrence de l’événement.

Si un événement indésirable est détecté au cours de la revue de dossiers, la deuxième partiedu questionnaire est complétée. Plus particulièrement, l’auditeur évalue si la survenue de lacomplication est le résultat de la prise en charge du patient ou de l’évolution de son état desanté ainsi que le degré de l’incapacité subie, les causes potentielles de survenue del’événement, le degré de responsabilité de la prise en charge médicale, le caractère évitablede l’évènement, le lieu de survenue de l’événement et les soins supplémentaires nécessités.La prolongation du séjour hospitalier est estimée sur base de la DMS nationale pour unemaladie donnée. Si une complication est jugée présente à l’admission, la seconde partie duquestionnaire n’est pas complétée.

4 . 2 . 4 A n a l y s e s t a t i s t i q u e

Préalablement à l’analyse, un facteur de correction est appliqué à chaque séjour quirencontre un critère d’exclusion de la définition des indicateurs dans les données RCM.Autrement dit, à chaque fois qu’une règle d’exclusion est présente dans le RCM, l’indicateuren question est ignoré lors de la revue des dossiers médicaux.

La comparaison des données médico-administratives avec celles de la revue de dossierspermet de calculer la VPP des indicateurs. Le RCM est considéré comme la valeur du test etle dossier médical comme la valeur réelle. La VPP est déterminée pour l’ensemble desdonnées du projet et déclinée pour chaque indicateur séparément. Nous estimons ensuitela VPP des indicateurs en excluant les cas pour lesquels un indicateur était présent àl’admission.

La VPP est la proportion de cas repérés par les indicateurs qui présentent réellementl’événement recherché.

VPP = +En raison de la méthodologie appliquée pour le recrutement des cas, il ne nous a pas étépossible de déterminer la sensibilité des indicateurs.

La seconde partie des analyses concerne les caractéristiques des évènements indésirablesdétectés dans les dossiers médicaux. A partir des échelles décrites précédemment, un score

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supérieur à 3 considère l’évènement indésirable de façon évidente comme un évènementindésirable (Wilson, Runciman et al. 1995).

Toutes les analyses sont effectuées est SAS 9.1 (SAS Institute).

4 . 2 . 5 A p p r o b a t i o n d u c o m i t é d ’ é t h i q u e

Cette étude a été approuvée par les comités éthiques de tous les hôpitaux sélectionnés.L’équipe de recherche a également obtenu le consentement éclairé des patients. Une lettrea été envoyée, par courrier postal, à tous les patients sélectionnés. Cette lettre contenait lesinformations relatives à l’étude ainsi qu’un carton réponse. Les patients avaient lapossibilité de répondre endéans les 30 jours afin de donner leur approbation ou leur refusde participer à cette étude. Si aucune réponse n’était donnée, l’approbation étaitconsidérée comme implicite. Les services administratifs des hôpitaux participants ont reçuune lettre à partager avec leur staff médical, les informant de l’étude.

4 . 3 R é s u l t a t s

Dans ce chapitre, nous comparons tout d’abord la population ayant refusé sonconsentement avec la population étudiée afin de déterminer si l’approbation par les patientsa généré, ou non, un biais dans notre étude. La valeur prédictive positive globale et parindicateur est présentée. Les raisons pour lesquelles les cas étudiés ne correspondent pasaux données administratives sont ensuite décrites. Enfin, nous présenterons lescaractéristiques des évènements indésirables identifiés.

4 . 3 . 1 D e s c r i p t i o n d e l a p o p u l a t i o n s é l e c t i o n n é e

Les données administratives transmises par les huit hôpitaux du projet couvrent 285 617séjours hospitaliers survenus entre le second semestre 2004 et le premier semestre 2006.Parmi ces séjours, 4 490 présentaient au moins un des indicateurs testés.

Un dossier témoin a été identifié pour 2 407 séjours avec une complication. Aprèséchantillonnage stratifié selon les indicateurs tests, un échantillon de 975 séjours positifs etde 975 cas témoin est retenu. Le potentiel de dossiers inclus dans la revue de dossiers estde 1 950 séjours. Le consentement éclairé n’a pas été obtenu dans 141 cas et un total de237 séjours sont exclus pour diverses raisons (13 changements d’adresse du patient, 173dossiers non disponibles, 47 incomplets et 4 transférés).

Un total de 1 515 dossiers médicaux a été revu par les deux équipes du projet. Parmi ceux-ci, 741 sont identifiés par le RCM comme ayant présenté au moins un des cinq indicateursalors que 774 séjours sont repris comme témoins et ne semblent pas avoir eu decomplication.

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Parmi les 1 950 cas sélectionnés pour la revue de dossiers, 141 patients ont refusé deprendre part à cette étude. Ceux-ci semblent statistiquement plus âgés que les patients dela population étudiée. L’âge moyen est de 68,2ans (+/-15,9) dans la population étudiéecontre 72,4 ans (+/-11,3) parmi les patients ayant refusé (p<0.0001) De même, la répartitiondes sexes est différente dans les deux groupes. Les femmes sont statistiquement plusreprésentées dans la population ayant refusé son consentement (57,45 %) que dans lapopulation étudiée (48,71 %) (p<0.05). En revanche, la proportion de cas et de témoins estsemblable dans les deux populations (p>0.05).

4 . 3 . 2 D e s c r i p t i o n d e s i n d i c a t e u r s

La revue de dossiers a porté sur 1 515 séjours parmi les 1 950 cas échantillonnés (77,7%).Quatre hôpitaux présentent 200 cas. Le premier hôpital n’a pu mettre trente-sept dossiers àla disposition des équipes. Quant aux hôpitaux 5, 7 et 8, respectivement neuf, quarante-sept et quatorze dossiers n’étaient pas disponibles au moment de la visite des équipes. Afinde pallier ce manque, 22 dossiers supplémentaires ont été analysés dans l’hôpital 6. Deuxcent quatre-vingts séjours (18,5%) concernent 2004, mil cent nonante-huit (79,1%) sontsurvenus en 2005 et trente-sept (2,4%) en 2006.

L’âge moyen de la population revue est de 68 ans avec un âge médian de 72 ans. L’âgemoyen par hôpital varie de 62 ans à 75 ans. La durée moyenne du séjour est de 27 jours

Dossiers revus(n=1,515)

Cas avecindicateur RCM

(n=741)

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Parmi les 1 950 cas sélectionnés pour la revue de dossiers, 141 patients ont refusé deprendre part à cette étude. Ceux-ci semblent statistiquement plus âgés que les patients dela population étudiée. L’âge moyen est de 68,2ans (+/-15,9) dans la population étudiéecontre 72,4 ans (+/-11,3) parmi les patients ayant refusé (p<0.0001) De même, la répartitiondes sexes est différente dans les deux groupes. Les femmes sont statistiquement plusreprésentées dans la population ayant refusé son consentement (57,45 %) que dans lapopulation étudiée (48,71 %) (p<0.05). En revanche, la proportion de cas et de témoins estsemblable dans les deux populations (p>0.05).

4 . 3 . 2 D e s c r i p t i o n d e s i n d i c a t e u r s

La revue de dossiers a porté sur 1 515 séjours parmi les 1 950 cas échantillonnés (77,7%).Quatre hôpitaux présentent 200 cas. Le premier hôpital n’a pu mettre trente-sept dossiers àla disposition des équipes. Quant aux hôpitaux 5, 7 et 8, respectivement neuf, quarante-sept et quatorze dossiers n’étaient pas disponibles au moment de la visite des équipes. Afinde pallier ce manque, 22 dossiers supplémentaires ont été analysés dans l’hôpital 6. Deuxcent quatre-vingts séjours (18,5%) concernent 2004, mil cent nonante-huit (79,1%) sontsurvenus en 2005 et trente-sept (2,4%) en 2006.

L’âge moyen de la population revue est de 68 ans avec un âge médian de 72 ans. L’âgemoyen par hôpital varie de 62 ans à 75 ans. La durée moyenne du séjour est de 27 jours

Donnéestransmises

(n=285,617)

Séjours avecindicateur(n=4,490)

Cas avec témoinpossible

(n=2,407)

Cas et témoinsstratifiés(n=1,950)

Dossiers revus(n=1,515)

Cas avecindicateur RCM

(n=741)

Séjours témoin(n=774)

Refusconsentement

(n=141)

Exclus Autre(dossiers

manquants...)(n=294)

Séjours sansindicateur

(n=281,127)

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Parmi les 1 950 cas sélectionnés pour la revue de dossiers, 141 patients ont refusé deprendre part à cette étude. Ceux-ci semblent statistiquement plus âgés que les patients dela population étudiée. L’âge moyen est de 68,2ans (+/-15,9) dans la population étudiéecontre 72,4 ans (+/-11,3) parmi les patients ayant refusé (p<0.0001) De même, la répartitiondes sexes est différente dans les deux groupes. Les femmes sont statistiquement plusreprésentées dans la population ayant refusé son consentement (57,45 %) que dans lapopulation étudiée (48,71 %) (p<0.05). En revanche, la proportion de cas et de témoins estsemblable dans les deux populations (p>0.05).

4 . 3 . 2 D e s c r i p t i o n d e s i n d i c a t e u r s

La revue de dossiers a porté sur 1 515 séjours parmi les 1 950 cas échantillonnés (77,7%).Quatre hôpitaux présentent 200 cas. Le premier hôpital n’a pu mettre trente-sept dossiers àla disposition des équipes. Quant aux hôpitaux 5, 7 et 8, respectivement neuf, quarante-sept et quatorze dossiers n’étaient pas disponibles au moment de la visite des équipes. Afinde pallier ce manque, 22 dossiers supplémentaires ont été analysés dans l’hôpital 6. Deuxcent quatre-vingts séjours (18,5%) concernent 2004, mil cent nonante-huit (79,1%) sontsurvenus en 2005 et trente-sept (2,4%) en 2006.

L’âge moyen de la population revue est de 68 ans avec un âge médian de 72 ans. L’âgemoyen par hôpital varie de 62 ans à 75 ans. La durée moyenne du séjour est de 27 jours

Exclus Autre(dossiers

manquants...)(n=294)

Séjours sansindicateur

(n=281,127)

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(+/-31) avec une durée médiane de 16 jours. La durée moyenne de séjour par hôpital varieentre 18 et 39 jours.

La plupart des dossiers (79%) concernent des séjours chirurgicaux, ce qui s’explique par lechoix des indicateurs testés. Ils sont classés par ordre d’importance dans les MDC systèmecirculatoire (30%), système musculo-squelettique (19%), système digestif (11%), systèmerespiratoire (7%), système nerveux (5%). Les 27% des séjours restants se répartissent ausein des autres catégories.

Le nombre de séjours avec un EIS ciblés par un indicateur est décrit par hôpital dans leTableau 20. Les infections de plaies postopératoires et les plaies de décubitus sont lescomplications les plus fréquentes, présentes respectivement dans 14,7% et 13,7% desséjours. Le sepsis postopératoire et les TVP/EP postopératoires sont les moins fréquentes,respectivement 7,9% et 8,9% des cas.

Tableau 20 Distribution des séjours avec un événement indésirable mesuré par les données RCM par hôpital

Ulcère dedécubitus

TVP/EPpostopératoire

Sepsispostopératoire

Pneumonienosocomiale

Infection plaiepostopératoire

Total

N % N % N % N % N % NHop 1 28 17,2 10 6,1 2 1,2 8 4,9 36 22,1 163Hop 2 27 13,5 18 9,0 18 9,0 25 12,5 28 14,0 200Hop 3 26 13,0 19 9,5 20 10,0 28 14,0 35 17,5 200Hop 4 27 13,5 20 10,0 19 9,5 18 9,0 34 17,0 200Hop 5 24 12,6 15 7,9 22 11,5 26 13,6 24 12,6 191Hop 6 29 13,1 19 8,6 13 5,9 28 12,6 24 10,8 222Hop 7 23 15,0 8 5,2 12 7,8 20 13,1 15 9,8 153Hop 8 24 12,9 26 14,0 14 7,5 24 12,9 27 14,5 186Total 208 13,7 135 8,9 120 7,9 177 11,7 223 14,7 1515Pneumonie nosocomiale acquise sous ventilation mécanique

La répartition des événements indésirables sur base des données de la revue de dossiers etapplication du facteur de correction est présentée dans le Tableau 21. A l’exception del’ulcère de décubitus, moins d’évènements indésirables sont détectés lors de la revue dedossiers par rapport aux données RCM. Une différence importante est observée pour lapneumonie nosocomiale acquise sous ventilateur où 4,5% des dossiers présentent lacomplication.

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Tableau 21 Distribution des événements indésirables sur base de la revue de dossiers par hôpital

Ulcère dedécubitus

TVP/EPpostopératoire

Sepsispostopératoire

Pneumonienosocomiale

Infection plaiepostopératoire

Total

N % N % N % N % N % NHop 1 42 25,8 6 3,7 2 1,2 2 1,2 37 22,7 163Hop 2 26 13,0 9 4,5 4 2,0 13 6,5 27 13,5 200Hop 3 38 19,0 7 3,5 11 5,5 10 5,0 39 19,5 200Hop 4 34 17,0 16 8,0 15 7,5 4 2,0 30 15,0 200Hop 5 29 15,2 11 5,8 17 8,9 10 5,2 27 14,1 191Hop 6 36 16,2 11 5,0 6 2,7 9 4,1 19 8,6 222Hop 7 20 13,1 6 3,9 13 8,5 8 5,2 9 5,9 153Hop 8 20 10,8 18 9,7 11 5,9 12 6,5 26 14,0 186Total 245 16,2 84 5,5 79 5,2 68 4,5 214 14,1 1515TVP/PE postopératoire = Thrombose Veineuse Profonde postopératoire ; Pneumonie nosocomiale acquise sousventilation mécaniqueEvénement indésirable sur base de la revue de dossiers et après facteur de correction

4 . 3 . 3 V a l e u r s p r é d i c t i v e s p o s i t i v e s o b t e n u e s

La méthodologie mise en place, et plus particulièrement la méthode d’appariement, rendimpossible l’interprétation des valeurs classiques d’un test (sensibilité, spécificité et Valeurprédictive négative). En effet, dans notre échantillon, la prévalence des événements étudiésest « forcée » par rapport à celle de la population générale puisqu’un dossier contrôle estsélectionné pour chaque cas. Il n’est donc pas permis de juger de la valeur prédictivenégative des indicateurs. De même, sensibilité et spécificité n’ont pas de valeur puisque lesdossiers revus sont sélectionnés sur base de la présence ou non de la complication.

La VPP peut être calculée. Cette mesure indique la capacité de l’indicateur à repérercorrectement les événements recherchés. Dans l’ensemble, un peu plus de 60% des casprésente effectivement la complication de soins ciblée. Ce pourcentage diminue légèrementen excluant les séjours qui présentent la complication à l’admission. Les VPP varientfortement selon le type de complication observée, allant de 30% pour les pneumoniesnosocomiales acquises sous ventilation mécanique à 74% pour les plaies de décubitus.

Tableau 22 Valeur prédictive positive globale et par indicateur

VPP VPPhors PAA

Globale 64,91 61,37Ulcère de décubitus 74,52 68,07TVP/EP postopératoire 58,52 54,47État septique postopératoire 45,00 44,54Pneumonie nosocomiale acquise sous ventilation mécanique 29,94 29,94Infection de plaie postopératoire 69,06 66,83

VPP = Valeur prédictive positive en % ; PAA Présent A l’Admission

Le RCM distingue insuffisamment un événement indésirable survenu durant le séjour de lacomplication présente à l'admission. Lorsque les événements présents à l’admission sontretirés de l’analyse, les VPP diminuent, surtout pour l’ulcère de décubitus qui passe de 74% à

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68%. A l'exception de la pneumonie nosocomiale acquise sous ventilation mécanique et desplaies de décubitus, les autres indicateurs sont des complications postopératoires et sontdès lors moins susceptibles d'être présents à l'admission. La pneumonie nosocomialeacquise sous ventilation mécanique n'est, par définition, jamais présente à l'admission. Ellemontre les résultats les plus faibles (VPP = 29%).

Une analyse de régression logistique a été construite pour observer la relation entre l’hôpital(variable indépendante) et les résultats de la revue de dossiers (variables dépendantes). Sixmodèles ont été développés, un pour l’ensemble des données et un pour chaque indicateur.Aucune corrélation significative n’a été observée. Autrement dit, l’évaluation de la valeurprédictive positive des indicateurs est indépendante de l’hôpital dans lequel on se trouve.La même analyse de régression a été effectuée entre les équipes de reviewers, qui sont ellesaussi indépendantes des résultats obtenus.

4 . 3 . 4 A n a l y s e d e l a c o d i f i c a t i o n

Cette partie détaille les différences obtenues entre l’information contenue dans le dossiermédical et les données médico-administratives. Pour ce faire, une réévaluation du dossier aété proposée lorsqu’une discordance était signalée entre les données RCM et l’opinion desreviewers. L’analyse de ces séjours, appelés « faux positifs » ou « faux négatifs », essayed’expliquer les raisons des différences entre les deux sources de données.

Un sous-enregistrement de l’ulcère de décubitus est observé dans 5% des séjours revus parles reviewers. Dans un peu moins de la moitié des cas (42%), ce sous-codage concerne desplaies de grade un. Les ulcères de grade trois sous-rapportés dans les données RCMconcernent un peu plus de dix pour cent (16%) des dossiers revus. La complication estmentionnée sans description clinique de la complication de soins dans douze pour cent(12%) des dossiers. Parmi les séjours repérés par les données administratives, un patient surcinq présente la complication à son admission. Pour la majorité des faux positifs, aucuneindication d’ulcère de décubitus n’a pu être trouvée dans le dossier médical du patient. Cescas sont considérés comme sur-enregistrés.

Un seul cas de TVP/PE postopératoire est sous-enregistré dans les données RCM. Les séjoursavec une TVP/PE postopératoire présente à l’admission représentent près de vingt pour cent(18%) des séjours repérés par les données médico-administratives. Pour la majorité des fauxpositifs (60%), les reviewers n’ont pas été capables d’identifier la complication dans lesdossiers des patients. Les critères cliniques définissant l’événement se sont révélés tropstricts dans près de dix pour cent (9%) de ces séjours. Le pourcentage restant s’explique parle manque de spécificité du code ICD-9-CM utilisé par l’indicateur (phlébite superficielle parex.) ou par les limites de temporalité des données RCM (embolie pulmonaire survenue avantl’intervention).

La septicémie postopératoire repérée dans les bases de données n’est jamais présente àl’admission du patient. Toutefois, cinquante pour cent des septicémies postopératoiresenregistrées dans les données RCM ne sont pas définies comme telles par les reviewers desdossiers. La moitié est déclarée comme surenregistrée car sans correspondance dans ledossier. Pour près de vingt pour cent des séjours (18%), les critères cliniques utilisés par leséquipes du projet sont trop stricts pour objectiver la complication, bien qu’elle soitmentionnée dans le dossier. Enfin, le code ICD-9-CM utilisé pour la construction du PSI

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regroupe sous le mêle intitulé le sepsis postopératoire et le choc hémorragiquepostopératoire, générant ainsi un nombre important de faux positifs. Un séjour (0%)présente l’infection avant l’intervention et un autre ne relève pas d’un séjour chirurgical.

La pneumonie nosocomiale acquise sous ventilateur n’est par définition jamais présente àl’admission. Seule une équipe a mené une revue détaillée des séjours relevant d’une VAP.Celle-ci identifie cinq pour cent de séjours pour lesquels une VAP n’est pas enregistrée dansles données RCM. Une pneumonie (d’aspiration) est présente à l’admission du patient dansun peu plus de dix pour cent des cas (14%). Parmi les faux positifs identifiés, plus de lamoitié des cas (59%) présente un diagnostic d’infection respiratoire dans le dossier médicaldu patient mais les critères cliniques utilisés sont trop stricts pour pouvoir conclure à uneVAP. Vingt pour cent environ (19%) relève d’une pneumonie d’aspiration, révélant unpossible manque de spécificité du code ICD-9-CM utilisé dans l’algorithme de l’indicateur.Enfin, un peu moins de dix pour cent (9%) des dossiers ne mentionnent aucune infectionrespiratoire et correspondent donc à un sur-enregistrement.

Un cas d’infection de plaies postopératoires sur quatre est repéré lors de la revue dedossiers alors qu’il est absent des données médico-administratives. Cette complicationsemble donc sous-enregistrée. Parmi les faux positifs qui représentent près de trente pourcent (33%) des complications, un peu plus de la moitié des dossiers ne montre aucunepreuve d’infection ou en mentionnent l’absence. Ces cas sont considérés comme relevantd’un surcodage des données. Les critères cliniques utilisés pour la revue de dossiers sonttrop stricts pour définir la complication dans environ dix pour cent des dossiers (13%), bienque l’infection de plaie soit indiquée dans le dossier. Le code ICD-9-CM manque despécificité dans un peu plus de cinq pour cent des séjours (6%).

4 . 3 . 5 C a r a c t é r i s t i q u e s d e s é v è n e m e n t s

En analysant les réponses des auditeurs relatives à la seconde partie du questionnairedétaillant les causes des événements indésirables, nous constatons que la distribution desréponses diffère selon les équipes.

A la question générale « Quelle est la cause de la complication de soins ? », la premièreéquipe attribue généralement la cause à la prise en charge du patient alors que la secondeéquipe est plus réservée. Dans plus d’un tiers des cas, elle estime ne pas disposer del’information nécessaire pour déterminer la cause de l’évènement indésirable survenu.

Tableau 23 Cause des événements indésirables identifiés au travers de la revue de dossiers répartie selon leséquipes (en nombre et en pour cent)

Equipe 1 Equipe 2N % N %

Prise en charge médicale 197 75,2 50 20,0Prise en charge médicale et Etat desanté du patient

63 24,0 45 18,4

Evolution de l’état de santé du patient 2 0,7 52 21,2Non documenté 0 0.0 98 40,0Total 262 100 245 100

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Le tableau suivant montre que la première équipe estime que plus de 85% des dossiersmédicaux présentent une preuve modérée à élevée que la prise en charge médicale estresponsable de la survenue de la complication. Ces chiffres s’élèvent à seulement 22% descas pour la seconde équipe.

Tableau 24 Distribution par équipe de la responsabilité de la prise en charge médicale dans la survenue desévénements indésirables identifiés par la revue de dossiers (en nombre et en pour cent)

Equipe 1 Equipe 2N % N %

1 Pratiquement aucune preuve de la responsabilité de laprise en charge

1 0,4 64 27,2

2 Preuve légère à modérée de la responsabilité de la prise encharge

0 0,0 50 21,3

3 Improbable responsabilité de la prise en charge, moins de50-50 mais choix serré

9 3,4 20 8,5

4 Responsabilité probable de la prise en charge, plus de 50-50mais choix serré

22 8,3 49 20,9

5 Preuve modérée à élevée de la responsabilité de la prise encharge

70 26,5 42 17,9

6 Preuve pratiquement certaine de la responsabilité de laprise en charge

162 61,4 10 4,3

Manquant 34 27

L’évaluation du caractère évitable des évènements indésirables suit la même tendance.L’équipe 1 considère généralement que l’événement pourrait être évité alors que la secondeéquipe est plus modérée et prudente.

Tableau 25 Distribution par équipe du caractère évitable des événements indésirables identifiés par la revuede dossiers

Equipe 1 Equipe 2N % N

1 Pratiquement aucune preuve de la possibilitéd’éviter l’événement

14 5,3 38 16,4

2 Preuve légère à modérée de la possibilité d’éviterl’événement

6 2,3 43 18,5

3 Improbable possibilité d’éviter l’événement, moinsde 50-50 mais choix serré

15 5,7 18 7,7

4 Probable possibilité d’éviter l’événement, plus de 50-50 mais choix serré

27 10,2 57 24,6

5 Preuve élevée de la possibilité d’éviter l’événement 85 32,2 63 27,26 Evidence pratiquement certaine de la possibilité

d’éviter l’événement117 44,2 13 5,6

Manquant 34 30

En nombre et en pour cent

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Les distributions de la responsabilité de la prise en charge médicale et du caractère évitabledes événements indésirables identifiés au cours de la revue de dossiers sont rapportées parindicateur et par équipe dans les deux tableaux suivants.

Tableau 26 Distribution par équipe et par indicateur du degré de la responsabilité de la prise en chargemédicale dans la survenue des événements indésirables identifiés par la revue de dossiers

Ulcère dedécubitus

TVP/EPpostopératoire

Pneumonienosocomiale

Sepsispostopératoire

Infection plaiepostopératoire

N % N % N % N % N %

Equi

pe 1

1 0 0,0 0 0,0 0 0,0 0 0,0 1 0,82 0 0,0 0 0,0 0 0,0 1 1,5 1 0,83 0 0,0 7 23,3 1 2,9 2 2,9 5 4,04 3 2,3 14 46,7 17 50,0 13 19,1 10 7,95 28 21,7 6 20,0 16 47,1 15 22,1 44 34,96 98 76,0 3 10,0 0 0,0 37 54,4 65 51,6

Equi

pe 2

1 24 26,7 21 53,9 10 27,0 15 24,6 11 15,52 16 17,8 10 25,6 17 46,0 19 31,2 15 21,13 4 4,4 0 0,0 3 8,1 8 13,1 11 15,54 22 24,4 4 10,3 4 10,8 11 18,0 15 21,15 22 24,4 2 5,1 2 5,4 6 9,8 15 21,16 2 2,2 2 5,1 1 2,7 2 3,3 4 5,6

En nombre et en pour centTVP/PE postopératoire = Thrombose Veineuse Profonde postopératoire ; Pneumonie nosocomiale acquise sousventilation mécanique

Tableau 27 Distribution par équipe et par indicateur du caractère évitable des événements indésirablesidentifiés par la revue de dossiers

Ulcère dedécubitus

TVP/EPpostopératoire

Pneumonienosocomiale

Sepsispostopératoire

Infection plaiepostopératoire

N % N % N % N % N %

Equi

pe 1

1 0 0,0 22 73,3 0 0,0 0 0,0 1 0,82 1 0,0 4 13,3 1 2,9 3 4,4 5 4,03 1 0,0 2 6,7 8 23,5 12 17,7 11 8,74 4 3,1 1 3,3 24 70,6 12 17,7 24 19,15 32 24,8 1 3,3 1 2,9 18 26,5 56 44,46 91 70,5 0 0,0 0 0,0 23 33,8 29 23,0

Equi

pe 2

1 15 17,2 12 29,3 3 8,1 8 13,3 7 9,7

2 12 13,8 8 19,5 14 37,8 21 35,0 15 21,1

3 4 4,6 4 9,8 8 21,6 10 16,7 4 5,64 19 21,8 6 14,6 4 10,8 13 21,7 20 28,25 31 35,6 9 22,0 4 10,8 5 8,3 20 28,26 6 6,9 2 4,9 4 10,8 3 5,0 5 7,0

En nombre et en pour centTVP/PE postopératoire = Thrombose Veineuse Profonde postopératoire ; Pneumonie nosocomiale acquise sousventilation mécanique

La classification proposée par Thomas considère un évènement indésirable évident commeune complication causée principalement par la prise en charge du patient (score >3) ou

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hautement évitable (score >3) (Wilson, Runciman et al. 1995; Thomas and Brennan 2000;Thomas, Studdert et al. 2000). Parmi les événements identifiés par les données RCM et parla revue de dossiers (hors PAA), les examinateurs considèrent trois événements sur quatrecomme étant des événements indésirables évidents. Néanmoins, cette proportion diffère ànouveau entre les deux équipes. La première considère presque toutes les complicationsconfirmées par la revue de dossiers comme des événements indésirables évidents alors quela seconde équipe en retient plus de la moitié (60%).

Tableau 28 Proportion d’événements indésirables évidents (caractère évitable ou responsabilité de la priseen charge médicale élevé) parmi les événements identifiés par les données médico-administratives et confirmés par la revue de dossiers (hors PAA)

Total Equipe 1 Equipe 2N % N % N %

Événement indésirable non évident 99 20,7 8 3,2 91 39,4Événement indésirable évident 379 79,3 239 96,8 140 60,6En nombre et en pour cent

Parmi les cinq indicateurs étudiés, l’ulcère de décubitus est la complication la plus évidenteavec 88% des cas. La pneumonie nosocomiale acquise sous ventilation mécanique est lamoins représentée (55% d’évènements indésirables). Les résultats sont différents entre leséquipes mais présentent la distribution. Pour les deux équipes, l’ulcère de décubitus est lacomplication la plus évidente et la pneumonie nosocomiale acquise sous ventilationmécanique la moins.

Tableau 29 Proportion d’événements indésirables évidents (caractère évitable ou responsabilité de la priseen charge médicale élevé) parmi les événements identifiés par les données médico-administratives et confirmés par la revue de dossiers (hors PAA) – par indicateur

Total Equipe 1 Equipe 2N % N % N %

Ulcère de décubitusÉvénement indésirable non évident 14 12,4 0 0,0 14 31,1Événement indésirable évident 99 87,6 68 100,0 31 68,9TVP/EP postopératoireÉvénement indésirable non évident 27 40,3 7 25,0 20 51,3Événement indésirable évident 40 59,7 21 75,0 19 48,3Pneumonie nosocomialeÉvénement indésirable non évident 24 45,3 1 4,8 23 71,9Événement indésirable évident 29 54,7 20 95,2 9 28,1Sepsis postopératoireÉvénement indésirable non évident 16 30,2 1 4,6 15 48,4Événement indésirable évident 37 69,8 21 95,5 16 51,6Infection plaie postopératoireÉvénement indésirable non évident 22 15,8 3 3,5 19 35,8Événement indésirable évident 117 84,2 83 96,5 34 64,2En nombre et en pour centTVP/PE postopératoire = Thrombose Veineuse Profonde postopératoire ; Pneumonie nosocomiale acquise sousventilation mécanique

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4 . 4 D i s c u s s i o n

Le but de cette étude est de valider la capacité des données médico-administratives belges àdétecter correctement cinq complications de soins étudiées : l’ulcère de décubitus, laTVP/EP postopératoire, le sepsis postopératoire, la pneumonie nosocomiale acquise sousventilation mécanique et l’infection de plaie postopératoire. Pour ce faire, nous utilisons ladéfinition de l’évènement indésirable proposée par Wilson et ses collaborateurs (Wilson,Runciman et al. 1995). Un évènement indésirable est considéré comme « une complicationinvolontaire qui résulte en un allongement de la durée de séjour, une incapacité ou le décèsdu patient et qui est causée par la prise en charge médicale du patient plutôt que parl’évolution de son état de santé ».

4 . 4 . 1 S y n t h è s e d e s r é s u l t a t s

Cette étude détermine la présence de certaines complications de soins en analysant lecontenu des dossiers des patients qui relèvent, selon les données RCM enregistrées, d’unévénement iatrogène. Pour attester de la présence de la complication, les examinateurs seréfèrent à des critères cliniques clairs préalablement définis et communs aux équipeschargées de revoir les dossiers médicaux.

La méthodologie mise en place, et notamment la méthode d’appariement, rend impossiblel’interprétation des valeurs classiques d’un test (sensibilité, spécificité et valeur prédictivenégative). En effet, dans l’échantillon étudié, la prévalence des événements est « forcée »par rapport à celle de la population générale puisqu’un dossier contrôle est sélectionné pourchaque cas. Il ne nous est donc pas permis de juger de la valeur prédictive négative desindicateurs. De même, sensibilité et spécificité n’ont pas de valeur puisque les dossiersrevus sont sélectionnés sur base de la présence ou non de la complication.

L’estimation de la VPP est toutefois possible. La VPP des indicateurs indique leur capacité àrepérer correctement les événements recherchés. Dans l’ensemble, on peut dire qu’un peuplus de 60% des cas présentent effectivement la complication de soins ciblée. Cepourcentage diminue légèrement lorsqu’on élimine les séjours qui présentent lacomplication à l’admission. Les VPP varient fortement selon le type de complicationobservée, allant de 30% pour les pneumonies nosocomiales acquises sous ventilationmécanique à 74% pour les plaies de décubitus.

Ce projet démontre que le RCM fait une distinction insuffisante entre un événementindésirable qui survient durant le séjour à l'hôpital et celui présent à l'admission (PAA).Lorsque les événements présents à l’admission sont retirés de l’analyse, les VPP baissent. Ladiminution est surtout importante pour l’ulcère de décubitus qui passe d’une valeur de 74%à 68%. A l'exception de la pneumonie nosocomiale acquise sous ventilation mécanique etdes plaies de décubitus, les indicateurs définissent des complications postopératoires et sontdès lors moins susceptibles d'être présents à l'admission. La pneumonie nosocomialeacquise sous ventilation mécanique n'est, par définition, jamais présente à l'admission.L’ulcère de décubitus est l’indicateur le plus sensible à la notion de PAA. En effet, un patientsur cinq présente la plaie dès son arrivée à l’hôpital. La nouvelle version des donnéesmédico-administratives introduite en 2008 encourage les codeurs à déterminer le statut dediagnostic codé. Ce nouvel enregistrement devrait donc permettre d’affiner l’exploitationdes données et augmenter de manière considérable la VPP de l’indicateur dans les années à

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venir. La littérature démontre d’ailleurs que l’ajout de cette notion dans les données deroutine améliore significativement la valeur de l’information des données (Naessens, Scott etal. 2004; Fry, Pine et al. 2006; Glance, Dick et al. 2006; Glance, Dick et al. 2006; Glance, Li etal. 2008).

L’AHRQ recommande, entre autres, de choisir les indicateurs sur base d’une VPPsuffisamment élevée pour permettre une revue de dossiers constructive qui pourraitconduire à un changement d’organisation des soins ou des pratiques médicales. Ainsi, lesindicateurs devraient présenter une VPP de 75% au moins, assurant la présence de 3événements indésirables sur 4 dossiers consultés. Aucun des cinq indicateurs étudiés neprésente ce seuil dans les données belges. Les résultats obtenus sont toutefois à considérerau regard des critères cliniques utilisés pendant la revue des dossiers pour définirl’événement, probablement trop stricts dans certains cas.

Afin de comprendre les discordances entre le contenu des dossiers médicaux et les donnéesenregistrées dans le RCM, une analyse détaillée des séjours faux négatifs et faux positifs estproposée sur base d’une réévaluation des dossiers des patients.

Un premier constat réside dans le sous-enregistrement observé de l’ulcère de décubituspour lequel près de 35% de séjours identifiés par les auditeurs ne sont pas présents dans lesbases de données administratives. Toutefois, près de la moitié de ces cas concerne desplaies de grade un sans conséquence pour le patient.

Un affinement du code ICD-9-CM utilisé pour décliner les plaies de décubitus selon quatrestades de gravité est utilisé dans le codage des données belges depuis 2008. Cette précisionapportée dans le codage permettra probablement d’affiner l’indicateur mais aussi de pallierle sous-enregistrement constaté de ce type d’événement.

Dans près de la moitié des ulcères de décubitus, TVP/PE postopératoire, infection de plaiepostopératoire et sepsis postopératoire non retenus par la revue de dossiers, lesexaminateurs ne trouvent aucune preuve de la complication sur base des documentsdisponibles au moment de la visite. Ces cas sont considérés comme relevant d’un surcodagedes données. Ces résultats sont légèrement plus élevés que ceux relevés dans la littérature(McCarthy, Iezzoni et al. 2000).

La VAP est l’indicateur qui présente les résultats les plus bas (VPP = 29%). Cette faible valeurest en partie liée au périmètre de définition strict utilisé pour définir cette complicationdurant la revue de dossiers. Dans 60% des cas, un diagnostic clair d’infection respiratoire estprécisé dans le dossier mais un nombre suffisant de critères cliniques n’est pas rencontré.

Ce résultat concorde avec la littérature. L’étude menée par Klompas et ses collaborateurs(Klompas and Platt 2007) relève des difficultés à diagnostiquer les VAP car de nombreusescomplications pulmonaires présentent des signes cliniques similaires aux soins intensifs. Lesauteurs constatent la difficulté de poser un diagnostic précis de VAP et la nature subjectivedes critères définis par le Center for Disease Control and Prevention (CDC). Ils concluent quela VAP n’est pas un bon indicateur du suivi de la qualité en interne ou ne permet pas le« benchmarking » entre les hôpitaux.

Les critères cliniques sont également trop stricts, bien que dans une moindre mesure pourl’infection de plaie postopératoire et le sepsis postopératoire. L’état septiquepostopératoire présente des résultats peu élevés (VPP = 45%), en grande partie expliqués

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par le manque de précision du code ICD-9-CM utilisé dans l’algorithme de l’indicateur. L’ICD-9-CM regroupe sous le même code des situations cliniques très différentes : l'état septiquepostopératoire, la septicémie hémorragique postopératoire et le choc cardiogéniquepostopératoire. L’ICD-9-CM manque également de précision pour coder les TVP/EPpostopératoire pour lesquelles on retrouve quelques phlébites superficielles.

4 . 4 . 2 C a r a c t é r i s t i q u e s d e s é v é n e m e n t s i n d é s i r a b l e s

Chaque évènement indésirable identifié dans un dossier de patient a été qualifié par lesexaminateurs en termes de causes, de prise en charge du patient et du caractère évitable dela complication. Deux équipes différentes ont mené la revue de dossiers et nous constatonsque les équipes ont interprété les questions de manière différente, ce qui questionneévidemment la reproductibilité de cette partie de l’outil d’extraction construit.

Une hypothèse suggère que la première équipe interprète erronément certaines questions.En effet, elle qualifie de hautement évitables ou causées par la prise en charge du patientdes complications déjà présentes à l’admission. La seconde équipe n’a, en revanche, jamaisdétaillé ces cas. De plus, alors que la première équipe remet presque systématiquement encause la responsabilité de la prise en charge du patient, la seconde considère plutôtl’évolution de son état de santé. Pour elle, la responsabilité n’incombe pas à la prise encharge à partir du moment où un traitement est donné au patient, sans toutefois vérifier sila posologie par exemple était adaptée à la situation. Dans ce contexte, nous devons nousrésoudre à penser que la vérité se situe probablement entre ces deux prises de positions.

Malgré ces différences, certaines tendances peuvent toutefois être dégagées. Les deuxéquipes qualifient la TVP/PE comme étant la complication la moins évitable ou causée par laprise en charge du patient. Inversement, les ulcères de pression sont les évènements lesplus susceptibles d’être causés par la prise en charge du patient et peuvent plus queprobablement être évités. Ce constat nous laisse penser que les deux équipes ont évalué lesévènements dans des proportions différentes mais de façon similaire.

Dans le cas de la VAP, les approches des deux équipes divergent totalement. La premièreéquipe estime pratiquement tous les événements survenus comme étant hautementévitables ou causées par la prise en charge tandis que cette estimation est seulement d’untiers des cas dans la seconde équipe. Dans ce cas spécifique, ces différences s’expliquentplus que probablement par la spécialisation de chaque membre des équipes (médecineinterne versus chirurgie) mais également par des points de vues générationnels différents àpropos de la sécurité des patients.

4 . 4 . 3 L i m i t e s d e l ’ é t u d e

Notre étude présente plusieurs limites. La première concerne le nombre de cas étudiés,trop faible pour analyser en détail chaque indicateur individuellement. Ce nombre, fixé à200 cas par indicateur, est cependant suffisant pour une évaluation raisonnable de la validitédes indicateurs.

Les critères cliniques utilisés lors de la revue de dossiers ont été définis par un médecin ens’appuyant sur les données de la littérature. Cette dernière est cependant peu abondantepour décrire certains événements et même sujette à controverse dans d’autres. Afin de

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pallier cette difficulté, les critères ont été soumis à un panel d’experts. Des modificationsont été apportées suite à leurs commentaires.

Une revue de dossiers de cette ampleur est consommatrice de temps. Le délai imparti pourréaliser ce projet nous a permis de réévaluer les dossiers médicaux des séjours identifiésfaux positifs ou faux négatifs. Nous n’avons cependant pas eu l’occasion de creuserprofondément les autres cas de figure de même que les discordances observées sans raisonapparente selon le contenu du dossier.

Le dossier médical était jugé recevable pour l’étude lorsque deux éléments sur trois étaientprésents parmi le dossier infirmier, les protocoles opératoires et la lettre de sortie.Néanmoins, il est apparu que l’absence des notes infirmières peut avoir un impact significatifsur les résultats. En effet, parmi les complications de soins étudiées, plusieurs critèrescliniques sont essentiellement documentés dans cette partie du dossier médical. Il estd’ailleurs suggéré que la revue de dossiers n’est pas le « gold standard » mais bien le« bronze standard » en terme d’évaluation de la qualité des soins (Weingart, Iezzoni et al.2000). Pour surmonter ce problème, les auditeurs des dossiers étaient des praticiens ayantune bonne expérience de la pratique clinique et qui possédaient des notions de codage desdonnées RCM. Chaque équipe étant composée de deux membres, l’échange de point de vuepouvait lever un doute éventuel.

Enfin, le projet s’est déroulé au sein de huit des 116 hôpitaux du pays. Chaque hôpital aigu aété convié à participer à cette étude. Seuls dix-sept (14,7%) d’entre eux ont répondupositivement. Il est possible que ces hôpitaux volontaires cherchent à optimiser la sécuritédes patients et se positionnent donc comme précurseurs dans les démarches d’améliorationde la qualité des soins.

4 . 4 . 4 R e c o m m a n d a t i o n s

Les données médico-administratives montrent un potentiel non négligeable dans ladétection d’évènements indésirables survenus au cours d’une hospitalisation. Certainesadaptations permettraient toutefois d’augmenter la valeur des données ou des indicateurs :

1. L’ajout de la notion de diagnostic « présent à l’addition » permettrait de repérer plusprécisément les complications survenues au cours du séjour. Ce code a été ajouté dansla nouvelle version du RCM, disponible à partir des séjours de 2008.

2. La précision de certains codes ICD-9-CM utilisés dans les indicateurs pourrait êtreaméliorée.

3. Une vue globale du dossier du patient, y compris des notes infirmières, augmente laprécision des données médico-administratives enregistrées.

4. La transparence et la diffusion d’indicateurs de sécurité des patients issus des donnéesmédico-administratives est essentielle et pourrait participer à l’amélioration de laqualité du codage.

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Discussion générale

Le contexte économique et de concurrence, les attentes des autorités, des patients ouencore les comparaisons initiées par les grands organismes internationaux poussent lesystème de santé vers plus de performance, de transparence et de visibilité des résultatsqu’il génère. De plus en plus, on reconnaît au système, et donc indirectement auxétablissements de soins, un devoir d’« accountability », c.à.d. à la fois une prise deresponsabilité et une analyse de son efficacité (Annemans, Boeckxstaens et al. 2009). Cettemouvance s’installe dans la plupart des pays mais s’organise différemment, par l’édition depalmarès d’hôpitaux ou la publication de résultats anonymes par exemple.

Les démarches mises en œuvre en Belgique s’orientent dans ce sens. Les initiatives sontnaissantes et encore à leur balbutiement. Le SPF-SPSCAE affiche clairement un engagementvers une culture ouverte et transparente des hôpitaux (Le Pogam, Januel et al. 2011).L’intérêt des établissements hospitaliers est grand, comme le montre la participation de prèsde 80% des institutions au contrat de coordination de la qualité et de la sécurité des patientsdès son instauration. Défini comme une convention entre les hôpitaux et le SPF, une de cesconditions est l’utilisation d’indicateurs en tant qu’instrument d’évaluation et d’améliorationdes processus.

Un autre exemple est illustré au travers du projet Quality Indicators29 initié fin 2012 enFlandre. Au nord du pays, les différents acteurs du système affichent la volonté de diffuserdes résultats du niveau de performance des établissements hospitaliers. Pour ce faire, unset d’indicateurs a été défini conjointement par tous les intervenants. Les résultatsdevraient être transmis en 2013 à chaque hôpital participant au projet (avec unecomparaison aux autres établissements anonymisés). A partir de 2014, l’ensemble desrésultats anonymisés pourraient être diffusés au public.

Evaluer la performance hospitalière repose sur un large panel de sources de données. Pourcibler plus particulièrement la performance clinique, les données médico-administrativess’imposent en raison des nombreux avantages qu’elles présentent. Elles sont recueillies enroutine et récoltées pour l’ensemble de la population hospitalisée. Elles sont directementdisponibles et ne requièrent pas de ressources supplémentaires en termes de récolte del’information. Ces données sont structurées et standardisées ce qui permet la mise enœuvre aisée d’indicateurs.

Depuis plus de quarante ans, ces données sont exploitées par la recherche pour observer lesdifférences de la pratique médicale (Wennberg and Gittelsohn 1973; McPherson, Wennberget al. 1982; Wennberg and Gittelsohn 1982; Wennberg 1999), évaluer l’efficacité des soinsou encore, plus récemment la qualité des soins et la sécurité du patient (Roos andBrazauskas 1990; Leatherman, Peterson et al. 1991; Iezzoni, Foley et al. 1992; Riley, Lubitz etal. 1993; Iezzoni, Daley et al. 1994; Iezzoni, Daley et al. 1994).

Dans le cadre de cette thèse, nous avons eu l’opportunité d’exploiter les données RCMnationales. Les recherches que nous avons menées ont ciblé la qualité des soins, au traversdes différences géographiques de recours à certaines procédures chirurgicales (Jacques,

29 http://www.zorg-en-gezondheid.be/kwaliteitsindicatorenziekenhuizen/

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Gillain et al. 2006), ainsi que la sécurité du patient par l’étude d’indicateurs américainslargement répandu dans le monde hospitalier (Gillet, Kolh et al. 2008; Jacques, Gillain et al.2008; Verelst, Jacques et al. 2010; Verelst, Jacques et al. 2012). Par ces études, nous avonscherché à déterminer les atouts et les faiblesses d’indicateurs issus des données médico-administratives belges. Les biais discutés dans la littérature sont-ils observés en Belgique ?Dans quelle mesure ? Les données sont-elles suffisamment valides pour permettrel’élaboration d’indicateurs de suivi de la qualité ? Sur base de nos observations, noustenterons de dégager les différentes manières d’utiliser les PSI.1 Potentiel et limitations des données médico -administrativesLa littérature décrit abondamment les limites inhérentes aux données médico-administratives (Zhan and Miller 2003; Kaafarani, Borzecki et al. 2011; Sarrazin andRosenthal 2012; Farmer, Black et al. 2013). Certains biais sont liés au contenu du dossier,d’autres au codage de l’information au sens large, ou encore à l’interaction de ces deuxfacteurs (Zhan and Miller 2003).1.1 Sous-enregistrement des complicationsIl est évident que seuls les événements codés dans les données médico-administratives sontconnus et se prêtent à l’analyse. Un diagnostic, une complication ou une procédure sontparfois sous-enregistrés, et ce pour différentes raisons. La pathologie doit figurer dans ledossier du patient et être documentée. Elle doit nécessairement être disponible au momentdu codage. Des erreurs sont possibles. Enfin, le manque de temps accordé au codage desséjours peut engendrer un enregistrement incomplet, des diagnostics secondaires le plussouvent (Zhan and Miller 2003).

Le sous-enregistrement de certains diagnostics ou certaines procédures est suspecté etparfois démontré (Romano and Mark 1994; Quan, Parsons et al. 2004; Dismuke 2005). Iln’est toutefois pas aisé de le mettre en évidence. Une revue de dossiers peut déterminer lasous-représentation d’une complication de soins dans les données administratives. Elle estcependant fastidieuse et couteuse. Selon la prévalence de la complication recherchée, elledoit porter sur un nombre de dossiers élevé pour être statistiquement interprétable etpermettre une analyse correcte de la sensibilité. Une alternative est de disposer d’unesource de données comparative comme les Registres de pathologie ou de déclarationsd’accident (Rudstrom, Bergqvist et al. 2011). La difficulté réside dans le fait que ces registressont limités dans leur champ d’application et qu’ils sont la plupart du temps anonymes.

La littérature démontre qu’un sous-enregistrement systématique repose généralement surdes procédures qui ne génèrent pas d’incitant financier (Haut, Pronovost et al. 2012). Cesous-enregistrement systématique ne concerne toutefois pas de la même manière lesprocédures. Ainsi, les interventions diagnostiques lourdes (cathétérisme cardiaque ouendoscopie intestinale) sont relativement bien rapportées et valides pour la recherche(Quan, Parsons et al. 2004). Tandis que les procédures non invasives (tomographie,électrocardiographie ou ultrason) sont rarement enregistrées (Romano and Mark 1994;Quan, Parsons et al. 2004; Dismuke 2005). Les études portant sur l’utilisation de cesprocédures sont donc impactées.

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Notre étude des disparités géographiques de chirurgie élective aurait pu relever de ce biais(Jacques, Gillain et al. 2006). Toutefois, la disponibilité dans le RCM des actes prestésidentifiés par les codes de facturation de la nomenclature belge a permis de contournercette limite. La double sélection sur base de deux types de classification garantitl’exhaustivité des procédures étudiées.

Un type de code semble particulièrement sous-enregistré dans les données RCM. Il s’agitdes causes externes (codes E). Les règles de codage imposent qu’un code de complicationsoit accompagné d’un code E. Toutefois, ces derniers n’interviennent pas dans l’attributiondu DRG et n’engendrent aucun incitant financier. Nous avons vu, au travers d’analysescomplémentaires sur les PSI, que la qualité de ce codage n’était probablement pas optimaleau sein des hôpitaux belges, malgré les directives transmises par le SPF-SPSCAE. Lesindicateurs qui utilisent ce type de codes sont certainement moins pertinents.

Bien qu’elle ne nous permette pas de calculer la sensibilité des indicateurs testés, la revuede dossiers menée dans le quatrième chapitre de ce travail a mis en évidence un possiblesous-enregistrement de l’ulcère de décubitus (Gillet, Kolh et al. 2008). Celui-ci sembletoutefois porter essentiellement sur les plaies de grade un et moins souvent sur descomplications sévères.

En Belgique, malgré ces observations et bien que nous en reconnaissions l’existence, le sous-enregistrement des données nous paraît limité. En effet, la grande majorité des hôpitauxorganisent l’enregistrement du RCM au sein de cellules de codeurs professionnels. Cettecaractéristique, parallèlement à un financement qui pousse au codage exhaustif despathologies, engendre, selon nous, un enregistrement relativement complet. La Belgiqueprésente d’ailleurs un nombre moyen de diagnostics codés par séjour des plus élevés parmiplusieurs pays de l’OCDE (Drösler, Romano et al. 2009; Drosler, Romano et al. 2011).1.2 Limites liées à la classification et aux pratiques de codageLa classification ICD-9-CM présente plusieurs lacunes (Zhan and Miller 2003). Certains codessont très précis30 mais l’ICD-9-CM manque de détail pour décrire certaines morbidités. Unmême code peut regrouper plusieurs pathologies très différentes sur le plan clinique. Ils’agit d’ailleurs d’un problème soulevé pour évaluer la septicémie postopératoire car le codeutilisé regroupe aussi bien l’état septique postopératoire, la septicémie hémorragiquepostopératoire que le choc cardiogénique postopératoire (Gillet, Kolh et al. 2008). Demême, le code ICD-9-CM utilisé pour coder l’ulcère de décubitus ne présentait, jusqu’il y apeu, aucune distinction entre les différents grades de la plaie.

D’autres erreurs peuvent survenir suite à une mauvaise compréhension des codes par lescodeurs ou une mauvaise interprétation des règles (Zhan and Miller 2003). L’utilisation del’ICD-9-CM est définie au travers de règles répertoriées dans un manuel de codage31. Celui-ciest régulièrement adapté. Mais il peut arriver que ces règles manquent de précision ou

30 998.4 Corps étranger laissé par erreur pendant l’opération ; 512.1 Pneumothorax iatrogène31

http://health.belgium.be/internet2Prd/groups/public/@public/@dg1/@datamanagement/documents/ie2divers/19083371_fr.pdf

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soient interprétées différemment selon les personnes qui codent et leur niveau deconnaissances. Le choix d’un diagnostic principal ou secondaire, par exemple, n’est pastoujours en adéquation avec la logique médicale.

Le codage d’un séjour repose sur l’information contenue dans le dossier, et principalementla lettre de sortie. La précision avec laquelle le médecin décrit l’état clinique du patient etson évolution au cours du séjour influence et détermine l’attribution d’un code depathologie plutôt qu’un autre. Plus un dossier médical est complet et précis et plus lacodification des séjours hospitaliers a de chances de l’être également (Zhan and Miller2003).

Certains suggèrent donc qu’il existe des pratiques de codage, en termes d’exhaustivité maisaussi de choix des codes enregistrés pour décrire une même pathologie. Ainsi, le codage del’insuffisance respiratoire peut relever de deux codes distincts32 dont un seul est utilité par lePSI 11 Insuffisance respiratoire postopératoire. Des chercheurs remarquent que l’utilisationde ces deux codes varie au sein de plusieurs centres aux Etats-Unis. Le choix du codeenregistré relève d’une pratique de codage propre à chaque centre, mais aussi des termesspécifiques utilisés par les médecins ainsi que de la communication entre codeur et praticien(Utter, Cuny et al. 2012). Dans le cas spécifique du PSI 11 Insuffisance respiratoirepostopératoire, une révision des deux codes ICD-9-CM a été introduite pour les rendremutuellement exclusifs. L’attribution d’un code plutôt qu’un autre devrait être plus clairepour les codeurs et devrait améliorer la discrimination de réelles différences de qualité dessoins par l’indicateur. En Belgique, nous n’avons pas été en mesure d’identifier une telledifférence de pratique de codage. Le nombre d’événements repérés par l’indicateur variemodérément entre les hôpitaux. Il n’est pas influencé par le nombre de diagnostics codés enmoyenne. Nous observons par contre une diminution du nombre d’événements au cours dutemps. Celle-ci pourrait être liée à une modification des pratiques de codage et un usageplus fréquent du 518.5.

L’étude de la prévalence des PSI en Belgique, et plus particulièrement l’analyse des codes decomplication parmi les séjours sélectionnés, nous a permis de mettre en évidence lesindicateurs plus particulièrement sensibles aux pratiques de codage. Il s’agit des indicateursfaisant intervenir des codes de complications dits « non spécifique » ou « codes fourre-tout ». Ces codes sont en effet plus sensibles aux interprétations par les codeurs.

En étudiant la variabilité des PSI entre les hôpitaux belges, nous avons cherché à identifierles indicateurs pour lesquels les différences de codage pouvaient intervenir. Notre postulatrepose sur le nombre moyen de diagnostics codés par séjour dans chaque hôpital. En effet,la littérature démontre une relation entre l’exhaustivité du codage et le taux de PSI (Drösler,Romano et al. 2009; Drösler, Klazinga et al. 2009; Drosler, Romano et al. 2011). L’associationde taux plus élevés de PSI lorsque le codage est plus complet est ainsi observée dansplusieurs pays. Lors de ces comparaisons internationales, le financement mais aussi lesmanuels de codage, les règles et donc les pratiques qui en découlent diffèrent entre les payscomparés. La relation entre le taux de PSI et le nombre moyen de diagnostics codés varie de23% à 56% selon les indicateurs (Drosler, Romano et al. 2011).

32 518.5 Insuffisance pulmonaire postopératoire et post-traumatique ; 518.81 Insuffisance respiratoire aiguë

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Mettre en évidence ces disparités au niveau de notre petit pays, au sein duquel les hôpitauxcommuniquent entre eux et participent à des démarches d’amélioration de la qualité ducodage n’est pas chose aisée. En effet, nous avons tenté de déterminer, au moyen derégressions logistiques, si l’association observée entre exhaustivité de la codification et tauxde PSI se vérifiait. Plusieurs indicateurs parmi ceux testés ne présentent pas d’influence ducodage. Il s’agit soit d’indicateurs dont la survenue de l’événement est rare, soitd’indicateurs qui utilisent des codes explicites et qui ciblent nécessairement la complicationde soins recherchée. Toutefois, il s’avère difficile de distinguer l’influence de la variableutilisée pour les indicateurs dont l’influence du codage est avérée. En effet, le nombremoyen de diagnostics codés est une variable confondante. Elle reflète aussi bienl’exhaustivité, voire les pratiques, du codage que la lourdeur du profil des patients pris encharge dans l’institution (Iezzoni 1997).

Deux PSI, selon nous, illustrent plus particulièrement l’influence des pratiques de codage enBelgique. L’utilisation de ces indicateurs est donc probablement moins pertinente sansadaptation de la méthodologie. Le nombre de cas mesurés par le PSI 2 Mortalité dans lesDRG de faible mortalité est inversement corrélé à l’exhaustivité du codage. Une variationmodérée au cours du temps du nombre d’événements entre les hôpitaux est observée, ainsiqu’une diminution significative des cas. Cet indicateur est construit à partir des APR-DRG defaible SOI. Or, il est généralement admis que les décès dans les SOI 1 ou 2 correspondent àdes dossiers peu complets dont le contenu clinique n’est pas suffisant. Le codage de cesséjours n’est probablement pas le reflet de la situation clinique du patient, et un DRG defaible sévérité est attribué à ce séjour. L’optimisation du codage en vue d’un meilleurremboursement des séjours entraîne probablement la diminution des cas au cours du tempset une plus faible occurrence de ce PSI dans les hôpitaux dont le codage est exhaustif. Le PSI15 Lacération ou piqûre accidentelle fait, quant à lui, intervenir l’enregistrement des causesexternes dont la qualité de codage n’est pas optimale, comme nous l’avons déjà souligné.Cet indicateur varie fortement selon l’hôpital et le nombre d’événements repérés augmenteen fonction de l’exhaustivité du codage.

Enfin, la connaissance de l’évolution au cours du temps du codage et de ses règles permetd’apprécier l’évolution des indicateurs au cours du temps (Sarrazin and Rosenthal 2012). Demême, les campagnes de prévention ou encore les audits menés pour contrôler les donnéespeuvent influencer la manière dont les données sont codées.1.3 Validité des données médico -administrativesL’utilisation d’indicateurs issus des données médico-administratives, tels que les PSI,suppose que la mesure cible correctement l’événement recherché. La VPP mesure laproportion de cas repérés dans les données qui présentent effectivement la complicationrecherchée. Plusieurs études évaluent la VPP des PSI (Lawthers, McCarthy et al. 2000;McCarthy, Iezzoni et al. 2000; Weingart, Iezzoni et al. 2000; Romano, Schembri et al. 2002;Gallagher, Cen et al. 2005; Romano, Yasmeen et al. 2005; Zhan, Battles et al. 2007; Romano,Mull et al. 2008; Henderson, Recktenwald et al. 2009; Utter, Zrelak et al. 2009; White,Sadeghi et al. 2009; Sadeghi, Baron et al. 2010; Utter, Cuny et al. 2010; Kaafarani, Borzeckiet al. 2011). Elles démontrent que les valeurs varient fortement selon la complication desoins ciblée et selon les projets. Pour le PSI 12 TVP/PE postopératoire par exemple,l’estimation fluctue entre 22% et 64% selon les auteurs.

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Pour limiter le manque de sensibilité des codes relevant des définitions des PSI, l’AHRQrecommande d’utiliser des indicateurs présentant une VPP supérieure à 75%. De la sorte,trois patients sur quatre identifiés par un PSI présentent effectivement l’événementiatrogène (Agency for Healthcare Research and Quality 2003). Aucun des cinq indicateurstestés dans le contexte belge n’atteint le seuil proposé par l’AHRQ. La valeur la plus élevéeest observée pour l’ulcère de décubitus (75%) et la plus faible pour la VAP (30%).

Les valeurs calculées dépendent de la manière dont la revue de dossiers est organisée.Elaborer un questionnaire permettant d’évaluer les PSI semble une tâche relativementsimple. Entreprendre une revue de dossiers est un travail lourd et laborieux. L’instrumentutilisé pour récolter les données doit être clair, logique, efficace et valide. Lors de laconstruction de l’outil, des choix implicites et explicites doivent donc être faits en ce quiconcerne les données à collecter, la manière dont les questions peuvent être interprétées, etla disponibilité des informations dans le dossier médical (Utter, Borzecki et al. 2011). Lesobstacles et défis d’un tel projet ont récemment été publiés par une équipe qui présenteune large expertise dans la validation des PSI (Utter, Borzecki et al. 2011). Ces auteursidentifient dix obstacles.

L’instrument que nous avons construit pour évaluer les VPP sur les données belges relèveprobablement de plusieurs de ces obstacles. Nous y ajouterons la difficulté à définir descritères cliniques valides et suffisants pour permettre de confirmer la présence de lacomplication dans les dossiers médicaux. Dans notre cas, le choix de critères cliniques tropstricts explique vraisemblablement les faibles résultats obtenus pour la VAP, et en partieceux de la septicémie postopératoire et de l’infection de plaie postopératoire.

Au travers de cet outil standardisé, nous avons également essayé d’identifier les causes desévénements indésirables et de juger de leur caractère évitable. Bien qu’aucune différenceentre les deux équipes n’est apparue dans l’identification des complications, nous avonsremarqué d’importants écarts en ce qui concerne l’évaluation des causes, de la préventionet des conséquences de la survenue de ces événements (Gillet, Kolh et al. 2008; Verelst,Jacques et al. 2012). L’évaluation de ces aspects s’est révélée ambiguë pour les deuxéquipes qui ont effectué la revue de dossiers. Le point de vue des deux équipes estrelativement proche dans ses constats mais diffère considérablement dans les proportions.L’évaluation de ces aspects est une source potentielle d’erreur. Il est peu probable en effetque ces différences résultent d’une différence de profil de patients entre les deux régionspuisque tous les cas ont été sélectionnés selon la même méthodologie. Plusieurs facteursexpliquent ces résultats divergents. Tout d’abord, la proportion de dossiers incomplets peutavoir influencé les évaluations (Brennan, Leape et al. 1991; Wilson, Runciman et al. 1995;Thomas and Petersen 2003; Pourasghar, Malekafzali et al. 2008), une des deux équipesayant eu plus souvent accès à des dossiers complets, et notamment les notes infirmières.Ensuite, les équipes étaient composées de médecins dont les compétences diffèrent(médecine interne vs chirurgien). Cette différence de formation peut conduire à unjugement différent face à la responsabilité de la prise en charge médicale (Weingart, Iezzoniet al. 2000). La fiabilité de l’outil n’a pas été testée de manière rigoureuse. Il aurait étépertinent de proposer aux deux équipes de revoir un échantillon aléatoire indépendammentpuis de discuter des résultats obtenus de part et d’autre. Enfin, bien que la méthodologieprévoie de faire appel à un groupe d’experts pour les cas ne présentant pas de consensus,seuls 1,5% des dossiers ont été présentés au panel d’experts constitué.

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Nous terminerons en soulignant qu’une faible VPP, de l’ordre de 40 à 50% par exemple,correspond à quatre à cinq patients sur dix pour lesquelles une complication de soins estsurvenue au cours du séjour. Dans certains cas, leur analyse peut néanmoins conduire à deschangements au sein de l’hôpital (Romano).1.4 Cibler les complications survenues en co urs d’hospitalisationLes données médico-administratives n’identifient pas la chronologie des pathologies aucours du séjour hospitalier. La survenue d’une situation clinique n’est pas datée etlongtemps, il n’a pas été possible de distinguer les pathologies présentes à l’admission decelles survenues au cours du séjour (Iezzoni 1997; Romano 2003). Ce manque de distinctioninfluence les mesures calculées sur les données médico-administratives. Nous en avons faitle constat sur les données RCM. Parmi les cinq indicateurs pour lesquels une revue dedossiers a été réalisée, l’ulcère de décubitus est l’indicateur le plus impacté par ce manquede distinction.

Depuis quelques années, plusieurs pays, dont la Belgique, ont ajouté un enregistrementsupplémentaire afin de déterminer si la pathologie est présente ou non à l’admission.L’objectif de ce codage est d’améliorer la capacité des indicateurs à repérer de réelsévénements iatrogènes en excluant les pathologies présentes à l’admission. L’ajout de cequalificatif semble améliorer la validité des indicateurs mesurés (Naessens, Campbell et al.2007; Bahl, Thompson et al. 2008; Glance, Li et al. 2008; Houchens, Elixhauser et al. 2008;Kim, Capezuti et al. 2010).

Le SPF-SPSCAE a introduit ce codage dans le RHM à partir de 2008. Le codage du PAAcombine les notions de diagnostic présent à l’admission et/ou connu à l’admission.Malheureusement, il ne nous a pas été possible de tester son influence sur les indicateurs desécurité du patient analysés dans le cadre de ce travail.

Six valeurs de PAA sont admises dans le RHM :

A. Pathologie présente et connue (diagnostic confirmé) avant ou au moment de l’admissionB. Pathologie présente au moment de l’admission à l’hôpital mais diagnostic posé/confirmé

(pour la première fois) pendant le séjour actuelC. Pathologie non présente au moment de l’admissionD. Documentation insuffisante au dossier pour déterminer si la pathologie est présente au

moment de l’admissionE. Impossible de déterminer si la pathologie est présente ou non au moment de l’admissionF. Pas d’application

La qualité du codage de cette information a été évaluée par le SPF-SPSCAE33. Cette analysedémontre qu’en 2009, seconde année de codage de la donnée, les codes se répartissent dela manière suivante : 39% en A, 30% en B, 23% en F et 7% en C. Les codages en D et Ereprésentent moins d’un pour cent. De fortes dispersions sont observées dans la manièredont les hôpitaux rapportent l’information, et ce essentiellement pour les diagnostics en A(de 4% à 100%) et B (de 0% à 70%). Le codage des diagnostics en C varie moins (entre 0% et

33 Rapport disponible sur PortaHealth : Portahealth-FBPOA-National-2009-12-31.pdf

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26%). L’analyse du diagnostic principal de la première spécialité indique que 77% desdiagnostics en moyenne sont connus ou présents à l’admission (A ou B).

Le benchmarking réalisé par la firme 3M analyse la qualité du codage RHM pour unéchantillon d’hôpitaux participants. Ce rapport fait état de contrôles de qualité du codagedu PAA appliqués aux données des hôpitaux des états de Floride et de Californie. En-dessous de certains seuils, les données sont considérées d’un niveau insuffisant pour êtreacceptées et analysées. Si on applique les critères américains aux résultats obtenus par leSPF-SPSCAE, nous ne relevons pas de défaut majeur du codage du PAA pour la moyenne deshôpitaux. A l’exception de certains hôpitaux déviant pour lesquels le codage doit êtrecontrôlé, le codage du PAA semble cohérent.

Bien connaître les limites des données médico-administratives permet de mieuxappréhender l’exploitation et l’interprétation des résultats des indicateurs issus des banquesde données médico-administratives. La plupart des limites ou biais peuvent probablementêtre contournés par l’amélioration de la codification ou de la définition de l’indicateur. Cetteconnaissance influence évidemment la manière dont les indicateurs sont utilisés par la suite.2 Utilisation d’indicateurs issus des données médico -administrativesLa mise en place d’un set d’indicateurs permettant de surveiller la performance hospitalièresuppose plusieurs étapes. Parmi celles-ci, la sélection et l’élaboration d’indicateurs validesoccupent une place délicate. Les indicateurs choisis doivent répondre à certainescaractéristiques jugées prioritaires au sein d’un consensus entre les différents intervenants.

L’estimation de la qualité des soins et de la sécurité des patients est possible à partir desdonnées médico-administratives. L’impact des études de disparités géographiques semblenttoutefois plus limité que l’évaluation de la sécurité du patient qui offre des opportunités pluslarges.

En effet, plusieurs études avaient déjà objectivé un recours différent à certainesinterventions chirurgicales selon les régions. Et pourtant, après plusieurs années, le paysagesemble identique ou presque. Cette stabilité des pratiques présuppose un ancrage de cesdifférences dans le comportement des prestataires et de leurs patients. Les feed-backinformatifs aux prestataires ne semblent donc pas suffisants et des méthodes de régulationplus proactives, telles que l’information de la population, l’adaptation des modes definancement ou encore l’organisation de l’offre médicale peuvent permettre de promulguerdes soins plus efficients. La difficulté de ce type d’étude réside incontestablement dans leniveau de précision des données qui ne permet pas d’identifier correctement les facteursresponsables de ces variations. Pour ce faire, il faudrait disposer d’informationssociodémographiques individuelles. Or, le RCM ne dispose pas du numéro national uniquede chaque individu, ce qui limite les possibilités de recherche. Le RCM a égalementdémontré ses faiblesses à identifier des indicateurs d’opportunité des soins. A plusieursreprises, une mesure approximative a été construite par manque d’information pluspertinente.

L’évaluation de la sécurité des patients semble par contre présenter des contraintes moinsrestrictives.

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Les indicateurs PSI constituent le set d’indicateurs le plus utilisé aux Etats-Unis et dansplusieurs pays de l’OCDE. Leur utilisation est variée : revue de dossiers médicaux en vued’améliorer les processus, possibilité pour certaines organisations d’orienter leurs assurésvers les prestataires de soins les plus performants, éléments intégrés dans les programmesde paiement à la performance, ou encore publication des résultats destinée au grand public.

Sur base de la prévalence, de l’évolution dans le temps et dans l’espace ainsi que d’analysescomplémentaires, nous distinguons trois groupes de PSI qui présupposent une utilisationdifférente.

Un premier groupe rassemble les PSI qui ciblent des événements peu fréquents voire rares.Ils varient de manière importante entre les hôpitaux mais aussi au sein d’un mêmeétablissement au cours du temps. Il s’agit du PSI 6 Pneumothorax iatrogène, PSI 8 Fracturede hanche chez des patients opérés, PSI 14 Réouverture d’une cicatrice après chirurgieabdominale, PSI 17 Traumatisme obstétrical à la naissance et PSI 19 Traumatisme obstétrical– AVB sans instrumentation. Ces indicateurs constituent des outils relevant de l’analysecasuistique d’événements sentinelles, dont la revue de dossiers est utile pour identifier desmanquements ou défauts dans les processus de soins.

Le second groupe reprend les indicateurs influencés par le casemix des institutions, levolume de patients traités ou encore par des pratiques médicales différentes. Il s’agit desPSI 7 Certaines infections liées à la prise en charge médicale, PSI 9 Hémorragie ou hématomepostopératoire, PSI 11 Détresse respiratoire postopératoire, PSI 12 Embolie pulmonaire outhrombose veineuse profonde postopératoire et PSI 18 Traumatisme obstétrical – AVB avecinstrumentation. Il serait intéressant d’interroger les institutions qui présentent un tauxélevé pour déterminer les facteurs qui caractérisent les différences observées. Cesindicateurs peuvent permettent de confronter les pratiques médicales et de s’interroger surleur pertinence ou opportunité.

Enfin, dans le dernier groupe figurent les indicateurs plus hétérogènes pour lesquels lecasemix et les pratiques de codage influencent le nombre d’événements repérés par lesmesures. Le PSI 2 Mortalité hospitalière dans les DRG de faible mortalité, PSI 3 Ulcère dedécubitus, PSI 13 Infection postopératoire et PSI 15 Lacération ou piqûre accidentelle en fontpartie. Ce groupe suppose qu’une stabilisation des pratiques de codage est nécessaire ouque la définition des indicateurs doit encore être affinée.2.1 Utilisation des PSI au niveau localAu travers de l’initiative des PSI, l’AHRQ souhaite offrir des outils de dépistage de cassusceptibles d’avoir présenté un événement iatrogène au cours de leur hospitalisation(AHRQ Quality Indicators 2003). L’AHRQ incite donc les hôpitaux à étudier plus enprofondeur les dossiers des séjours repérés. Ces cas induisent une réflexion sur la sécuritédes patients au sein de l’établissement et remettent en question les pratiques ou lesprocessus de soins mis en place.

Une revue de dossiers permet ainsi de mettre en évidence les points d’attention pouvantrelever du corps infirmier. Zrelak et ses collaborateurs relient les problèmes survenus à desactions ou des points d’intérêt que le corps infirmier peut prendre en charge dans leprocessus de soins (Zrelak, Sadeghi et al. 2011). Les chercheurs constatent par exemple unmanque de description dans les dossiers des plaies de décubitus. Or, ces informations ne

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sont pas seulement nécessaires pour une prise en charge correcte de la complication, elles lesont également pour une collaboration efficace des équipes de soins. Cette étude dedossiers met également en évidence les sites d’insertion de cathéter à privilégier carsusceptibles d’être moins propices à une infection.

Selon nous, le suivi dans le temps des valeurs observées au niveau de l’institution constitueun premier élément de mesure de la sécurité des patients dans l’établissement. Les PSIpeuvent donc participer à la réflexion sans pour autant faire une revue de dossiers de toutesles problématiques ciblées. Ce suivi permet de fixer les priorités des démarches etsupportent le suivi des actions.

Plusieurs études démontrent l’intérêt des PSI (Weingart, Farbstein et al. 2004; Rosen, Gabaet al. 2008; Williams 2008; Singer, Lin et al. 2009; Isaac, Zaslavsky et al. 2010; Mardon,Khanna et al. 2010; Rosen, Singer et al. 2010; Yu, Menachemi et al. 2010). L’utilisation deces indicateurs aiderait les professionnels à mieux prendre conscience des points faibles del’organisation des processus et des pratiques médicales. Des optimisations ou mises à jourde ces processus sont alors apportées, améliorant ainsi la sécurité du patient à l’hôpital.L’utilisation des PSI suppose la constitution de groupes de travail, ce qui renforce la cohésionentre les équipes de soins. Certaines études démontrent que les événements relevant desPSI surviennent plus fréquemment le week-end que les jours ouvrables (Weingart, Farbsteinet al. 2004; Rosen, Gaba et al. 2008; Williams 2008; Singer, Lin et al. 2009; Isaac, Zaslavsky etal. 2010; Mardon, Khanna et al. 2010; Rosen, Singer et al. 2010; Yu, Menachemi et al. 2010).Néanmoins, les changements d’organisation (réforme des horaires par ex.) n’ont pasd’impact sur les indicateurs mesurés (Poulose, Ray et al. 2005; Thornlow and Stukenborg2006; Bendavid, Kaganova et al. 2007; Li, Schneider et al. 2007; Rosen, Loveland et al. 2009).

L’AHRQ constate que la diffusion des résultats au grand public est un moteur au changementet à l’amélioration des pratiques34. Toutefois, les hôpitaux manquent encore deconnaissances et de compétences pour implémenter des démarches d’amélioration de laqualité. C’est pourquoi, l’AHRQ a choisi d’élaborer et diffuser toute une série d’outils35

aidant les hôpitaux à implémenter les PSI et à les traduire en actions. Ces outils sont adaptésà toute sorte de structures hospitalières, quels que soient ses besoins, ses compétences ouencore sa taille. Les outils sont présentés dans une feuille de route permettant le choix aisédes outils qu’une institution souhaite privilégier. Ils sont destinés à différents partenaires :coordinateur qualité, responsable du codage, directeur général…

Les outils sont répartis au sein de sept sections. Celles-ci évoluent en parallèle du processusde qualité. Les outils proposés par l’AHRQ permettent de réaliser un tour complet de la rouede Deming.

1. Détermination de la réactivité au changement : instruments pour aider les Directions àmieux comprendre les PSI et pour aider les coordinateurs qualité à évaluer la réactivitéde l’organisation à implémenter des actions d’amélioration

34

http://www.ahrq.gov/professionals/systems/hospital/qitoolkit/webinar0215/video/webinar0215.swf35 http://www.ahrq.gov/professionals/systems/hospital/qitoolkit/qiroadmap.html

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2. Application des PSI : instruments pour aider les coordinateurs qualité à calculer les tauxde PSI et identifier les éléments de codification qui peuvent les affecter

3. Identification des priorités : outils destinés aux coordinateurs qualité visant àdéterminer les actions prioritaires

4. Implémentation des démarches : outils pour aider les équipes à appliquer desdémarches d’amélioration de la qualité. Un outil fournit des instructions pour appliquerles best practices aux PSI

5. Suivi des actions : outils pour aider l’équipe qualité à suivre les changements dans lesmesures de performance

6. Analyse du retour sur investissement : aider les Directions à estimer le retour surinvestissement des démarches entourant les PSI

7. Autres ressources : une étude de cas et des outils pour aider l’équipe qualité à identifierles autres ressources potentielles pour l’amélioration de la qualité2.2 Utilisation des PSI au niveau national

Les limites que nous avons décrites sont connues et étudiées dans la littérature depuisplusieurs dizaines d’années (Zhan and Miller 2003), et pourtant il est étonnant de constaterque le débat des scientifiques en faveur ou contre l’utilisation de ces données est toujoursaussi passionné (Haut, Pronovost et al. 2012; Sarrazin and Rosenthal 2012; Farmer, Black etal. 2013; Utter and Romano 2013). Celui-ci est vraisemblablement attisé par une tendance àutiliser ces données dans des programmes de financement.

Deux principales démarches tentent d’améliorer la qualité des soins : la diffusion desrésultats au public et les programmes de paiement à la performance. Certains PSI sontpartiellement intégrés dans ces programmes aux Etats-Unis. Le National Quality Forum36 aapprouvé huit indicateurs PSI pour la mesure de la performance hospitalière (moyennantcertaines conditions) et les « Centres for Medicare et Medicaid Services » (CMS) ont adoptétrois PSI pour une diffusion au grand public (Utter, Borzecki et al. 2011). De plus, depuis fin2008, les CMS ne remboursent plus les surcoûts liés à la présence de certains événementsindésirables, dont les PSI 5 Corps étranger laissé en cours d’intervention et PSI 7 Certainesinfections liées à la prise en charge médicale (renommé Infection du système sanguin liée àun cathéter).

Certains suggèrent que ces initiatives entrainent une diminution de la fiabilité des donnéesmédico-administratives et qu’elles donnent donc une fausse image de la performance réelledes hôpitaux (Farmer, Black et al. 2013). Ces démarches influenceraient la manière dontsont rapportés les événements mais non les résultats en eux-mêmes. Elles inciteraient leshôpitaux à modifier leur documentation en vue d’optimiser leur codage. Ils constatent parexemple qu’entre 1998 et 2008, ces mesures présentaient un comportement stable maisqu’à l’introduction de cette politique de non remboursement, le nombre d’événementsrapporté a considérablement diminué. Cette diminution n’est toutefois pas claire. En effet,le codage de l’information PAA est apparu simultanément dans les données médico-

36 http://qualityforum.org/Measures_List.aspx

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administratives américaines, ce qui pourrait avoir engendré une diminution des taux de cesPSI (Utter and Romano 2013).

Se pose donc la question de savoir si les données médico-administratives peuvent répondreà un triple objectif de financement, de rétribution de la performance et de l’information aupatient. Les avis sont partagés sur cette question.

Certains suggèrent que les données de financement ne peuvent être utilisées de la sorte etque le besoin d’un nouvel enregistrement est crucial (Farmer, Black et al. 2013). Cetenregistrement devrait être national, standardisé et non influençable par les incitants. Ilsreconnaissent que cette démarche serait onéreuse et complexe mais qu’il pourrait s’agird’une alternative. Ils reconnaissent également que les incitants doivent être suffisants pourque les données récoltées soient de qualité. En ce qui les concerne, les incitants doiventpermettre de maintenir un niveau de qualité des données collectées. Les démarches dequalité et de sécurité des patients doivent provenir de déterminants internes et nonexternes à l’hôpital. Le management de la qualité doit engager les hôpitaux à mesurer desinformations valides relatives au niveau de qualité, non pas en raison des incitants extérieursmais bien pour s’assurer que les soins sont optimaux et compétitifs.

Pour d’autres, les deux éléments-clés de l’évaluation de la qualité sont la facilité de mettreen œuvre la mesure et les (dés)incitants qui l’accompagnent, et non le type de donnéesutilisées (Utter and Romano 2013). Ils admettent que les registres parallèles aux donnéesmédico-administratives contiennent une information valide. Toutefois, ils constatent qu’ilsne peuvent pas être utilisés pour une diffusion au public, et ne rendent donc pas leshôpitaux responsables. Selon eux, deux éléments sont importants : la participationobligatoire à l’enregistrement et un contrôle rigoureux des données. Selon eux, les donnéesmédico-administratives sont probablement les plus aptes à porter cet objectif puisque lemécanisme de contrôle des données est défini et qu’ils existent des sanctions légales aucodage frauduleux, bien qu’ils puissent certainement être améliorés.

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Conclusion générale

Depuis des dizaines d’années, les données médico-administratives souffrent de leurréputation. Aujourd’hui encore, les limites qu’elles présentent sont parfois considéréescomme des obstacles insurmontables, rendant leur utilisation empreinte de doutes.

Les projets menés dans le cadre de ce travail portent sur les données de l’ensemble deshôpitaux du pays et permettent de mettre en évidence la pertinence des données RCM.

La récolte des données RCM en Belgique fait partie intégrante des processus de gestion del’information dans les établissements de soins. Le plus souvent, elle y est organisée au seinde cellules de codage, favorisant une homogénéisation et facilitant l’échange et lacommunication entre les institutions.

En Belgique, la qualité des données médico-administratives relève d’une « culture » decodage alimentée par leur impact de plus en plus important sur le financement des hôpitaux.A l’introduction du financement prospectif à la pathologie, ces données ont conditionné lebudget fédéral des institutions. Leur utilisation rayonne maintenant dans d’autres modes definancement tels que les différents forfaits d’honoraires et de médicaments ou encore lesmontants de référence.

Nous pensons que les données RCM sont utiles dans la mesure de la qualité et de la sécuritédes soins. Leur attribuer plusieurs objectifs (budget, qualité, ….) peut influencer le maintiende la qualité de l’enregistrement. Les hôpitaux qui auraient tendance à « surcoder » certainsdiagnostics sachant qu’ils ont un effet sur le degré de sévérité du séjour par exemple et qui,par ailleurs, sont inclus dans des indicateurs de sécurité du patient apparaîtraient moinsperformants en termes de qualité des soins. Un codage précis et exhaustif des dossiersserait alors essentiel pour trouver un équilibre entre la mesure de la qualité et lefinancement des soins prestés. Les incitants choisis, tels que (non)financement ou diffusionau public par exemple, sont également importants. Aux Etats-Unis, le non remboursementdes surcoûts liés à une complication de soins est suspecté d’influencer la qualité desdonnées codées, notamment par un mécanisme de sous-codage des complications de soins.Nous pensons que les données médico-administratives peuvent participer à l’améliorationde la qualité, au travers de démarches liées à des incitants dont la nature envisage les biaisqu’ils sont susceptibles d’entraîner.

Durant les prochaines années, le défi auquel devront faire face les hôpitaux est le passagevers un codage basé sur classification ICD-10-CM. En Belgique, les autorités fédéralesenvisagent l’utilisation de cette nouvelle nomenclature à partir de janvier 2015. Les équipesde codage vont donc être amenées à s’adapter et à utiliser une nouvelle classificationdéfinissant cinq fois plus de codes que celle qu’elles maîtrisent actuellement. Un certainlaps de temps sera plus que probablement nécessaire pour observer une nouvellestabilisation des données.

La dernière question soulevée est liée à l’utilisation d’indicateurs de performance et dequalité des soins. Les données peuvent être de la meilleure qualité et un indicateur parfaiten tout point, la démarche d’évaluation est peu profitable si elle n’est pas intégrée dansl’ensemble du processus médical. Il est donc primordial de consacrer le temps nécessaire àune communication efficace et de valoriser les mesures de la performance clinique pourpermettre leur intégration, voire leur imprégnation, dans la pratique quotidienne.

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Annexe Publications en lien avec la thèse

Verelst*, S, Jacques*, J, Van den Heede, K, Gillet, P, Kolh, P, Vleugels, A, & Sermeus, W. (2010).

Validation of Hospital Administrative Dataset for adverse event screening. Quality & Safety in

Health Care. 19(5):e25

SV and JJ both contributed equally to this study

http://hdl.handle.net/2268/60115

Verelst, S, Jacques, J, Van den Heede, K, Gillet, P, Kolh, P, Vleugels, A, & Sermeus, W. (2012).

Retrospective medical record evaluation: reliability in assessing causation, preventability, and

disability of adverse events. International Journal of Health Care Quality Assurance, 25(8), 649-62.

http://hdl.handle.net/2268/140524

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Validation of Hospital Administrative Dataset foradverse event screening

Sandra Verelst,1 Jessica Jacques,2 Koen Van den Heede,1 Pierre Gillet,2

Philippe Kolh,2 Arthur Vleugels,1 Walter Sermeus1

ABSTRACTObjective To assess whether the Belgian HospitalDischarge Dataset (B-HDDS) is a valid source for thedetection of adverse events in acute hospitals.Design, setting and participants Retrospective reviewof 1515 patient records in eight acute Belgian hospitalsfor the year 2005.Main outcome measures Predictive value of the B-HDDS and medical record reviews and degree ofcorrespondence between the B-HDDS and medicalrecord reviews for five indicators: pressure ulcer,postoperative pulmonary embolism or deep veinthrombosis, postoperative sepsis, ventilator-associatedpneumonia and postoperative wound infection.Results Postoperative wound infection received thehighest positive predictive value (62.3%), whereaspostoperative sepsis and ventilator-associatedpneumonia were rated as only 44.2% and 29.9%respectively. Excluding present on admission from thescreening substantially decreased the positive predictivevalue of pressure ulcer from 74.5% to 54.3%, aspressure ulcers present on admission were responsiblefor more B-HDDS-medical record mismatches than anyother indicator. Over half (56.8%) of false-positive casesfor postoperative sepsis were due to a lack of specificityof the ICD-9-CM code, whereas in 58.6% of false-positive cases for ventilator-associated pneumonia,clinical criteria appeared to be too stringent.Conclusions The B-HDDS has the potential toaccurately detect some but not all adverse events.Adding a code ‘present on admission’ and improving theICD-9-CM codes might already partially improve thecorrespondence between the B-HDDS and the medicalrecord review.

INTRODUCTIONThe report ‘To Err is Human’ created awarenessamong the general public that adverse events arecommon and one of the leading causes of mortalitywithin the USA.1

Adverse events are defined as ‘an unintendedinjury or complication which results in disability,death or prolongation of hospital stay and iscaused by healthcare management rather than thepatient’s disease.’2 Methods for identifying eventsare voluntary reporting, direct observation ofhealthcare personnel, computerised screening algo-rithms, screening administrative data and retro-spective chart review.3 Medical records are generallyconsidered as the gold standard.4 They contain richclinical details to identify various medical injuriesand allow the analysis of causes of errors. Asignificant limitation, however, is that medical

records are mostly in paper or electronic formatthat is not readily accessible for research. Moreover,the quality of medical records is highly variable, andsome information, such as the effect of an adverseevent, is not generally recorded.5 6 Moreover,transforming medical records into research data isexpensive and resource-intensive.4

Sources that are increasingly being used areadministrative data, containing demographic char-acteristics, length of stay, and diagnoses andprocedures based on International Classification ofDiseases.4 7 They are readily available and inex-pensive, and provide insight into the characteristicsof large populations of patients.7

However, secondary diagnoses codes were origi-nally never intended to measure adverse events,being originally created to assist in describing theprevalence of major causes of morbidity andmortality, and later adapted for use in hospitalreimbursement with the advent of prospectivepayment. Lacking in detailed standard clinicaldefinitions universally applied by medical recordcoders, the coding system is open to clinical andcoding interpretation. Coders working with hosp-ital discharge records also depend on what is dic-tated in physicians’ discharge summaries to guidethem in coding.7 As a result, the accuracy andreliability of administrative data in describingadverse events have been repeatedly questioned.7 8

The main objective of this study was to assesswhether the Belgian Hospital Discharge Dataset(B-HDDS) is a valid source for detecting adverseevents at the individual patient level in acuteBelgian hospitals.

METHODSDefinition and selection of adverse eventsOf two well-recognised sets of patient safetyindicatorsdthe Agency for Healthcare Researchand Quality (AHRQ) patient safety indicators9

and the Organization for Economic Co-operationand Development (OECD) set of patient safetyindicatorsdwe selected five adverse events based onprevalence, availability of a clear clinical definitionand validity: pressure ulcers,10 postoperativepulmonary embolism or deep vein thrombosis (PE/DVT),11e13 postoperative sepsis,14 15 ventilator-associated pneumonia (VAP)16e20 and postoperativewound infection.11 The algorithms were based onthe technical manual provided by the AHRQ(version 3.1)9 or the OECD study21 (appendix A22).

Study populationAll 116 acute hospitals in Belgium were invited toparticipate. Long-term care and rehabilitation

< Supplementary appendicesare published online only. Toview these files please visit thejournal online (http://qshc.bmj.com)1Center for Health Services andNursing Research, UniversityHospital of Liege, Liege, Belgium2Department ofMedico-Economic Information,University Hospital of Liege,Liege, Belgium

SV and JJ both contributedequally to this study.

Accepted 19 December 2009Published Online First27 April 2010

Qual Saf Health Care 2010;19:e25. doi:10.1136/qshc.2009.034306 1 of 5

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facilities as well as psychiatric hospitals, transfers from anotheracute care facility and one-day clinics were excluded. The studytargeted adult non-obstetric patients. Twenty-one acute hospi-tals volunteered to participate. Of these, eight hospitals wereselected according to region, hospital size and response time.Among the eight selected hospitals, there were two teachinghospitals. Of the remaining six hospitals, one had fewer than300 beds, two had between 300 and 450 beds, and three hadmore than 450 beds.

Table 1 shows the characteristics of the eight selected hospi-tals and their population compared with all acute Belgianhospitals. It highlights the similarities between the eightselected hospitals compared with all acute hospitals in Belgiumin terms of number of beds, patient characteristics, length ofstay and number of secondary diagnoses coded in the adminis-trative data.

Data source and sampling strategySelection of patients was based on the B-HDDSdsimilar tointernational administrative datadwhich has been compulsorysince 1990 for all in-patients in acute hospitals in Belgium. TheB-HDDS for the registration year 2005 (Y2005) was provided bythe selected hospitals. Whenever necessary, additional registra-tion years (Y2004 and Y2006) were used to obtain a sufficientnumber of cases.

The B-HDDS was used to screen for the five selected adverseevents. A hospital discharge case was ‘flagged’ positive if at least

one of the selected indicators was scored positive based on thealgorithm (appendix A). For each flagged case, a matched controlnegative case was selected. The matching was performed perhospital based on the All-Patient Refined Diagnosis-RelatedGroups (APR-DRG); the severity of illness (SOI, 1e4); age (<30,(30e49), (50e64), (65e79) and $80 years); gender, year andsemester of registration. We randomly selected 20 flagged casesand 20 control cases per adverse event for each hospital to obtaina total of 200 patients per hospital. Another 50 reserve patientswere randomly drawn from the pool of unselected cases to serveas alternate cases. However, the latter were not balanced for thefive indicators due to the unequal prevalence of adverse events.Fifty reserve patients could not be obtained in one Flemishhospital due to its small size.

Data collection and recruitmentThe B-HDDS obtained from the eight hospitals entailed 285 617hospital stays (figure 1). There were 4490 (1.6%) cases flaggedpositive for one or more of the five selected adverse events, ofwhich 2407 could be linked to a control case. After stratifyingthe cases according to the predefined adverse events, 1950hospital stays were randomly selected (ie, 975 flagged and 975control cases) for medical record review. A total of 378 files wereexcluded since: no informed consent given (141 cases), fileunavailable (173 cases), medical record incomplete (47 cases),patient changed address (13 cases) and patients transferred fromanother acute hospital (four cases). Thus, a total of 1572 medicalfiles were selected for medical record review, of which 1515(94.7%) out of the 1600 targeted cases were reviewed. Of these,741 files were positively flagged in the hospital discharge datasetfor at least one of the selected indicators, and 774 cases werecontrols.

Data abstractionMedical records were screened using a data abstraction tool (seeappendix B) to standardise the data-collection process. Itconsisted of an anonymous patient number, admission anddischarge dates, and an indication of the completeness of themedical file. The patient records were considered complete iftwo of three data sources were present: nursing notes, proce-dures notes and discharge notes. The patient information wasacquired from administrative data and was verified by thereview team: age and sex, admission type (elective or emer-gency), residence before admission and destination afterdischarge, length of stay and comorbidities. If an indicator wasjudged to be present on admission, no further analysis on theindicator was made.

Medical record reviewTwo research teams (two team members per team) indepen-dently reviewed the medical records from four hospitals each.One team comprised one internal medicine specialist and oneclinical pharmacist. The other team comprised one surgeon andone nurse. Reviewers were unaware whether a case was posi-tively flagged for one of the five indicators. To familiarisethemselves with the tool, each team conducted a pretest on 20medical records. Whenever the two reviewers disagreed on theoccurrence of an adverse event, they discussed the case untila consensus was reached. For 22 records (1.5%), they had noconsensus for which the medical record was evaluated by anexternal panel of experts. Nineteen of these cases involveda question regarding PE/DVT, two regarding postoperative sepsisand one regarding postoperative wound infection.

Table 1 Characteristics of the selected hospitals (n¼8) compared withall Belgian acute hospitals (n¼109) for the registration year 2003(Y2003)

Selectedhospitals

Belgian hospitals(Y2003)

University hospitals 2 7

Hospitals (n)

<300 beds 1 37

300e450 beds 2 31

>450 beds 3 36

Inhospital stays (n) 193774 1271136

Length of stay

Mean 8 8

P25 2 2

P50 4 4

P75 9 10

Age

Mean 60 60

P25 48 46

P50 62 63

P75 75 75

Sex (female ratio) 48.51 51.14

Percentage of emergency admissions 44.54 44.25

Secondary diagnosis (mean) 7 7

Most frequent major diagnostic categories (%)*

05 Circulatory System and relatedcondition

18.41 16.36

08 Musculoskeletal System andConnective Tissue and relatedcondition

15.99 17.64

06 Digestive System and relatedcondition

11.67 12.00

01 Nervous System and relatedcondition

9.35 8.87

04 Respiratory System and relatedcondition

8.51 8.46

*Exclusion of major diagnostic categories 23, 14, 19, patients aged 18 years or older

2 of 5 Qual Saf Health Care 2010;19:e25. doi:10.1136/qshc.2009.034306

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Statistical analysisAdverse events rates were calculated as a percentage of hospi-talisations during which they were detected. For the B-HDDSand the medical record screening results, positive predictivevalue (PPV) and negative predictive values (NPV) were calcu-lated for all five indicators together and for each indicatorseparately. Because of the case-control design, PPV and NPVwere calculated directly. The B-HDDS was considered to be thetest value, while the medical record screening was consideredto be the true value. In four hospitals, an in-depth qualitativeanalysis was performed on all false-negative and positive cases inorder to explain the observed mismatches between the B-HDDSand the medical record screening. This was achieved by re-evaluating the medical records. All analyses were performedusing SAS v9.1 (SAS Institute, Cary, North Carolina).

RESULTSCharacteristics of the study sampleThe characteristics of selected hospitals versus all Belgian acutehospitals were well matched (table 1). Selected study cases(positive vs negative flagged) were also well matched except formean length of stay (33.82 vs 21.11 days) (table 2). The sampleconsists of 152 APR-DRG with a matching percentage of 95.7%.The mean (SD) age of the reviewed patients was 68.2 (15.9)

years. Given the specific choice of selected indicators, most cases(79%) were surgical.

Results of predictive valuesTable 3 presents the results of predictive values for each indicatordepending on whether we included or excluded events presenton admission during the medical record screening. Postoperative

Figure 1 Selection of cases. Hospital discharge data for 8 hospitals (n=285,617)

Hospital discharge cases flagged negative for all of the selected indicators (n=281,127)

Hospital discharge cases flagged positive for one or more of selected indicators (n=4,490)

Hospital discharge cases flagged positive for one of the selected indicators (n=2,407), matched with a control case (n=2,407)

Control cases(n=975)

Stratified sample of cases with controls (n=975)

Cases selected for medical record review (n=1,950)

Not selected (n=57)

No informed consentobtained(n=141)

Not included for other reasons:e.g., missing medical file(n=237)

Random selectionfor review to reach the target of 200 cases per hospital(n=1,515)

Control cases(Negatively flagged in the hospital discharge dataset) (n=774)

Flagged Cases(Positively flagged in the hospital discharge dataset) (n=741)

Table 2 Characteristics of positive flagged cases compared withcontrol or negative flagged cases

Positive cases(n[741)

Controls(n[774)

Age

Mean 68.20 68.16

P25 59 58

P50 72 71

P75 80 80

Sex (female ratio) 49.53 47.93

Severity of illness (mean) 3 3

Length of stay (days)

Mean 33.82 21.11

P25 12 8

P50 23 14

P75 42 24

Qual Saf Health Care 2010;19:e25. doi:10.1136/qshc.2009.034306 3 of 5

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wound infection achieved the highest PPV (62.3%) when thepresent on admission was excluded from the medical recordscreening. The PPV for postoperative PE/DVTwas low (58.5%)and became even lower when the present on admission wasexcluded from the medical record screening (49.6%). Further-more, there was a substantial loss in PPVafter excluding pressureulcers present on admission from the medical record screening(from 74.5% to 54.3%). Regardless of in- or excluding present onadmission, PPVs were very similar (respectively 45% and 44.2%)for postoperative sepsis and the same (29.9%) for VAP. Exceptfor pressure ulcer, all indicators had a high NPV (>96%).

In depth analysisOf the 763 medical records from four hospitals, 269 (35.3%)showed a mismatch between the two datasets (table 4).Administrative data were false-negative or under-reported in 49cases of pressure ulcer and false-positive in 20 cases.

Thirty-one cases of postoperative PE/DVT were consideredfalse positive, mainly because no indication of PE/DVT wasfound (14 cases or 45.2%) or PE/DVTappeared to be present onadmission (11 cases or 35.5%).

Thirty-seven false-positive cases for postoperative sepsis wereidentified. Twenty-one (56.8%) of these were due to the lack ofspecificity of the ICD-9-CM code (785.50; 998.0) to distinguishpostoperative sepsis from postoperative haemorrhagic shock (15cases) and postoperative cardiogenic shock (six cases).

In 58 cases of VAP, a false-positive result was withheld. In themajority of cases (34 or 58.6%), the clinical criteria for VAPappeared to be too strict.

For postoperative wound infection, in 15 (45.4%) of the 33false-positive cases no evidence was found for the indicator,whereas in nine cases (27.3%) the indicator could not be scoreddue to the strictness of clinical criteria.

DISCUSSIONUsing retrospective medical record review as the gold standard,we searched for evidence supporting the presence of any of thefive selected adverse events reported in the B-HDDS.

Except for pressure ulcer, all indicators had high NPVs (>96%)but very low PPVs (29.9% to 62.3%).These results were generally consistent with prior research.

The preliminary validation study of screens by Iezzoni et alfound a sensitivity of 93% and a specificity of 64%.23 Lawthersand colleagues found that particularly medical screens weresensitive for the present-on-admission coding.24 The large dropin PPV for pressure ulcers in the present study supports thisfinding.To understand the mismatches between medical record

reviews and administrative data, the current study also provideda detailed analysis on all false-negative and false-positive cases byre-evaluating the medical records involved. The lack of specificityof the ICD-9-CM codes accounted for nearly 57% of false-positive cases for postoperative sepsis, whereas the main problemfor VAP was the strictness of clinical criteria used, resulting in58.6% false-positive cases. The latter finding is consistent withrecent work by Klompas and colleagues, in which the clinicaldiagnosis of VAP appeared to be notoriously inaccurate.25

Our study had several limitations. First of all, for methodo-logical reasons, we focused on five adverse events which repre-sent only a small part of all possible complications that couldoccur during hospitalisation. For individual indicators, thenumber of cases examined was relatively small, although it wassufficient to make reasonable assessments about validity.The retrospective medical record review of the selected cases

may not represent a true gold standard. First, no inter-raterreliability test was performed by random reabstraction. Second,a medical record was judged to be accurate whenever two ofthree data sources were present. However, missing nursingprogress notes could have significantly affected identification ofan indicator. Concerning these issues, Weingart et al alreadysuggested that a physician review is at best a ‘bronze standard’for evaluating quality.5 Finally, the eight selected hospitalsaccounted for just 6.9% of all acute care hospitals in Belgium.From all acute hospitals invited, only 17 (14.7%) agreed whichpotentially introduced a bias towards hospitals that are moreactive in the field of quality of care.

Table 3 Predictive values for each indicator included or excluded from medical record screening when present on admission

Pressure ulcer

Postoperativepulmonary embolismor deep veinthrombosis Postoperative sepsis

Ventilator-associatedpneumonia

Postoperativewound infection

POA+(%)

POAL(%)

POA+(%)

POAL(%)

POA+(%)

POAL(%)

POA+(%)

POAL(%)

POA+(%)

POAL(%)

Positive predictive value 74.5 54.3 58.5 49.6 45.0 44.2 29.9 29.9 69.1 62.3

Negative predictive value 93.3 93.8 99.7 99.9 98.2 98.2 98.9 98.9 95.5 96.4

POA+, indicator from medical record screening included when present on admission; POA�, indicator from medical record screening excluded when present on admission.

Table 4 Detailed results analysis of false-negative and false-positive cases from four hospitals

Pressure ulcer

Postoperative pulmonaryembolism or deep veinthrombosis Postoperative sepsis

Ventilator-associatedpneumonia

Postoperativewound infection

False negative 49/117 (41.9%) 0/28 (0.0%) 10/32 (31.3%) 8/29 (27.6%) 23/110 (20.9%)

False positive 20/646 (3.1%) 31/735 (4.2%) 37/731 (5.1%) 58/734 (7.9%) 33/653 (5.1%)

Over-reporting 20/20 (100%) 14/31 (45.2%) 9/37 (24.3%) 5/58 (8.6%) 15/33 (45.4%)

Present on admission 0/20 (0.0%) 11/31 (35.5%) 0/37 (0.0%) 8/58 (13.8%) 7/33 (21.2%)

Stringency criteria 0/20 (0.0%) 2/31 (6.4%) 6/37 (16.2%) 34/58 (58.6%) 9/33 (27.3%)

International Classification ofDisease, 9th revision, ClinicalModification specificity

0/20 (0.0%) 4/31 (12.9%) 21/37 (56.8%) 11/58 (19.0%) 2/33 (6.1%)

Other* 0/20 (0.0%) 0/31 (0.0%) 1/37 (2.7%) 0/58 (0.0%) 0/33 (0.0%)

*Sepsis without a previous recent surgical procedure.

4 of 5 Qual Saf Health Care 2010;19:e25. doi:10.1136/qshc.2009.034306

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CONCLUSIONOur results provide new insight on the usefulness of identifyingadverse events through administrative data. First, adverse eventsare indeed subject to under-reporting (and over-reporting toa lesser extent) in the B-HDDS. Whether this was in view ofmaximising reimbursements or, alternatively, coding errors couldnot be concluded. Except for a pressure ulcer which has a higherprevalence in hospitals, the NPVs we observed cannot beextrapolated to the general population. Furthermore, ICD-9-CMcodes sometimes lack sufficient specificity for describing a certainadverse event which leads to false-positive results. Finally, somefalse-positive results are also related to the inability of theB-HDDS to correct for an event that was present on admission.

Although there are some problems with under- or over-reporting, administrative data are shown to be of good quality.Most under- or over-reporting problems are related to the lack ofspecificity of the ICD-9-CM codes or to adverse events beingpresent on admission. Therefore, since administrative dataprovide a very inexpensive and readily accessible source of clin-ical information, we advocate that efforts should be made torefine administrative data by adding a code describing ‘presenton admission.’ Indeed, this item was recently added to the newversion of B-HDDS. Furthermore, providing more specific ICD-9-CM codes and examining the entire patient record, instead ofthe medical record only, will probably also increase the accuracyof administrative data. Finally, transparency in results onadverse events based on administrative data is essential. Hospi-tals should use them as feedback on their practices to allow foran improvement of their quality of care and of the codification.

In conclusion, the B-HDDS can probably accurately detecta select group of adverse events. However, further study isrecommended since a code for present on admission was onlyrecently added to our administrative data; this addition willlikely correct for a substantial amount of false-positive results.Since no prevalence data on adverse events in Belgian hospitalsbased on medical record review are available, we recommendurgent study on this matter.

Acknowledgement We thank S von Winckelmann for her help in data collection.We thank S Devriese (KCE) and F Vrijens (KCE) for their support and feedback duringthe project. The full KCE report 93A can be retrieved from the KCE website (http://www.kce.fgov.be).

Funding The study was funded and contracted by the Belgian Health Care KnowledgeCentre (KCE), Brussels, Belgium under grant agreement 2006-21.

Competing interests None.

Ethical approval The study was approved by the ethics committee and the medicalboard of each hospital. Informed consent was obtained from all patients.

Provenance and peer review Not commissioned; externally peer reviewed.

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Qual Saf Health Care 2010;19:e25. doi:10.1136/qshc.2009.034306 5 of 5

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Retrospective medical recordevaluation

Reliability in assessing causation,preventability, and disability of adverse events

Sandra VerelstCenter for Health Services and Nursing Research, Leuven, Belgium

Jessica JacquesUniversity Hospital of Liege, Liege, Belgium

Koen Van den HeedeCenter for Health Services and Nursing Research, Leuven, Belgium

Pierre Gillet and Philippe KolhUniversity Hospital of Liege, Liege, Belgium

Arthur VleugelsCenter for Health Services and Nursing Research, Leuven, Belgium, and

Walter SermeusCenter for Health Services and Nursing Research, Leuven, Belgium and

University Hospital of Liege, Liege, Belgium

Abstract

Purpose – The purpose of this article is to assess the reliability of an in-depth analysis on causation,preventability, and disability by two separate review teams on five selected adverse events in acutehospitals: pressure ulcer, postoperative pulmonary embolism or deep vein thrombosis, postoperativesepsis, ventilator-associated pneumonia and postoperative wound infection.

Design/methodology/approach – The analysis uses a retrospective medical record review of 1,515patient records by two independent teams in eight acute Belgian hospitals for the year 2005. TheMann-Whitney U-test is used to identify significant differences between the two review teamsregarding occurrence of adverse events as well as regarding the degree of causation, preventability,and disability of found adverse events.

Findings – Team 1 stated a high probability for health care management causation in 95.5 per cent ofadverse events in contrast to 38.9 per cent by Team 2. Likewise, high preventability was considered in83.1 per cent of cases by Team 1 versus 51.7 per cent by Team 2. Significant differences in degree ofdisability between the two teams were also found for pressure ulcers, postoperative pulmonaryembolism or deep vein thrombosis and postoperative wound infection, but not for postoperative sepsisand ventilator-associated pneumonia.

Originality/value – New insight on the degree of and reasons for the huge differences in adverseevent evaluation is provided.

Keywords Medical record review, Adverse events, Data abstraction tool, Administrative data,Data analysis, Medical management

Paper type Research paper

The current issue and full text archive of this journal is available at

www.emeraldinsight.com/0952-6862.htm

Retrospectivemedical record

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Received 15 May 2010Revised 29 October 2010

16 December 2010Accepted 22 January 2011

International Journal of Health CareQuality AssuranceVol. 25 No. 8, 2012

pp. 649-662q Emerald Group Publishing Limited

0952-6862DOI 10.1108/09526861211270613

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IntroductionSince the 1999 publication of the report “To Err is Human” produced by the Institute ofMedicine, the general public has become increasingly aware that adverse events inmedicine are common and are one of the leading causes of morbidity and mortalitywithin the US (Kohn et al., 1999). Retrospective analysis of medical records revealed that2.9 per cent up to 16.6 per cent of hospital admissions led to adverse events (Thomas et al.,2000; Wilson et al., 1995). We defined an adverse event as “an unintended injury orcomplication, which resulted in disability, death, or prolongation of a hospital stay, andthat was caused by healthcare management rather than the patient’s disease” (Wilsonet al., 1995). Methods for identifying events included voluntary reporting, directobservation of healthcare personnel, computerized screening algorithms, screeningadministrative data, and retrospective chart review (Karson and Bates, 1999).

Evaluation of medical records is generally considered to be the gold standard formonitoring adverse events (Zhan and Miller, 2003). They contain rich clinical detailsthat allow identification of various medical injuries and allow the analysis ofcircumstances and causes of errors (Weingart, 2000). Medical record review, however,is highly dependent on the accuracy, completeness, and legibility of patient records(Lilford et al., 2003). Indeed, Pourasghar et al. (2008a) found that medical records at anIranian university hospital were incomplete in one way or another, especially due topoor handwriting, lack of documentation of requested information, and missing pages(Pourasghar et al., 2008a). Replacement with an electronic medical records system hassome advantages over the paper-based medical records system with regard tomonitoring adverse events, although there were signs in one study of deterioration ofdocumentation on some pages related to physicians (Pourasghar et al., 2008b). As aresult, some information, such as the effects of an adverse event on a patient, is notgenerally recorded and often the adverse event itself is not explicitly stated in themedical record. Furthermore, judgments regarding the causes of adverse events areinfluenced by the degree of heterogeneity in the reviewers’ training and background(Lilford et al., 2003). Therefore, a systematic approach is needed when performing amedical record review (Wilson, 2003).

In view of a steady increase in the number of malpractice claims, a two-stagemethodology of medical record review with 20 screening criteria was developed in the1970s for the Californian Medical Insurance Feasibility Study (Mills, 1978). This wasdone to obtain adequate information about patient disabilities resulting from poorhealthcare management and to provide the opportunity to consider alternativecompensation plans. In 1989, the Harvard Medical Practice Study was presented with18 adjusted screening criteria aimed at developing more reliable estimates of theincidence of adverse events and negligence in hospitalized patients (Hiatt, 1989). In1995, the two-stage screening method was further refined by Wilson et al. (1995) inwhich medical records were first screened according to 18 predefined criteria toidentify records of patients more likely to have suffered an adverse event. Medicalrecords meeting at least one of the screening criteria were forwarded for detailedclinical review to verify the occurrence of an adverse event and to obtain informationabout its cause and nature (Wilson et al., 1995). Finally, a revised review form wascreated by Woloshynowych et al. (2003) that used more uniform taxonomies,introducing the term “principal problem”. It also provided a comprehensive list ofcontributory factors to include organisational and environmental factors that influence

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the provision of healthcare. The latter was based on a previously devised frameworkby Vincent et al. (1998) that aimed to encompass the many factors influencing clinicalpractice.

By contrast,Classen et al. (1991) described a purely electronic initial screeningstrategy for the detection of adverse drug events. In this system, specific events –including the ordering of certain drugs, ordering of antidotes, certain abnormallaboratory values, and abrupt stop orders – served as sentinels or “triggers” to initiatea more detailed concurrent chart audit (Classen, 1991). In 2000 the Institute forHealthcare Improvement (IHI) and Premier (a healthcare alliance comprising 1,600hospitals across the US) refined a robust measurement tool to detect adverse drugevents in medical records using a list of 24 triggers, since electronic clinical databaseswere unavailable in many institutions (Rozich, 2003).

By means of the Belgian Hospital Discharge Dataset (B-HDDS) as an alertingsystem to indicate records meriting detailed examination, a one-stage data abstractiontool was developed. The aim of this tool was to provide a standardised method ofrecording and collection of data for the detection of five selected adverse events:pressure ulcer, pulmonary embolism/deep vein thrombosis, postoperative sepsis,ventilator-associated pneumonia (VAP), and postoperative wound infection. Thecurrent study used this systematic approach for medical record review, with the aim ofevaluating the reliability of the detailed assessment of adverse events with regard tocausation, preventability, and disability by two different teams of reviewers, located intwo different regions of the country.

MethodsStudy population, data source and sampling strategyAll 116 acute care hospitals in Belgium were invited to participate. Long-term care andrehabilitation facilities, as well as psychiatric hospitals, transfers from another acutecare facility, and one-day clinics, were excluded. The study targeted adult,non-obstetric patients. A total of 21 acute care hospitals agreed to participate. Ofthese, eight hospitals were selected, four located in the Flemish region and four locatedin the French-speaking region. The selection was based on hospital size, region, andhow quickly they responded to the invitation to participate in the study.

The Flemish region is the northern state of Belgium and has about 6.1 millioninhabitants, who are mainly Dutch speaking. The French region, or southern state, ismainly French speaking, has about 4.4 million inhabitants, and covers 60 per cent of thetotal area of Belgium. As a result, the French region is clearly less densely populated.Both regions contain five provinces. Among the eight selected hospitals, there were twouniversity teaching hospitals. Of the remaining six community hospitals, one had lessthan 300 beds, two had between 300 and 450 beds, and three had more than 450 beds.

Table I shows the characteristics of the eight selected hospitals and theirpopulation, compared to all acute Belgian hospitals (year 2003). The table highlightsthe similarities between the eight selected hospitals and all acute hospitals in Belgiumin terms of bed distribution; patient characteristics (age, sex distribution, percentage ofemergency admissions); length of stay; and number of secondary diagnoses coded inthe administrative data.

Selection of medical records was based on the B-HDDS, which contains patientdemographics; data about a patient’s hospital stay (date and type of admission and

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discharge, referral data, admitting department, and destination after discharge); andclinical data (primary, secondary diagnoses, and therapeutic procedures as coded in theICD-9-CM). The B-HDDS for the registration year 2005 was provided by the selectedhospitals. Whenever necessary, additional registration years (year 2004 and year 2006)were used to obtain a sufficient number of cases for analysis.

The algorithms used to determine the presence of an adverse event in theadministrative dataset were based on a technical manual provided by the Agency forHealthcare Research and Quality (AHRQ) (version 3.1) or based on Organization forEconomic Co-operation and Development (OECD) patient safety indicators (AHRQ,2007; Millar and Mattke, 2004). The algorithms used are shown in the Appendix (Gilletet al., 2008).

Based on the definition of AHRQ or OECD patient safety indicators, for everyhospital stay we selected cases positively flagged for one of the selected adverse events– pressure ulcers, postoperative pulmonary embolism or deep vein thrombosis(PE/DVT), postoperative sepsis, VAP, and postoperative wound infection. For each

Selectedhospitals

Belgianhospitals(Y2003)

University hospitals 2 7

Community hospitals (n),300 beds 1 37300-450 beds 2 31.450 beds 3 36

In-hospital stays (n) 193,774 1,271,136

Length of stayMean 8 8P25 2 2P50 4 4P75 9 10

Age (years)Mean 60 60P25 48 46P50 62 63P75 75 75Sex (Female-to-male ratio) 48.51 51.14Emergency admissions (%) 44.54 44.25Secondary diagnosis (mean) 7 7

Most frequent MDC (%) a

05 Circulatory system & related condition 18.41 16.3608 Musculoskeletal system and connective tissue and related condition 15.99 17.6406 Digestive system & related condition 11.67 12.0001 Nervous system & related condition 9.35 8.8704 Respiratory system & related condition 8.51 8.46

Notes: MDC ¼ Major Diagnostic Categories. aExclusion of MDC 23, 14, 19, patients aged 18 years orolder. Selected hospitals: n=8; Belgian acute hospitals: n=109

Table I.Characteristics of theselected hospitalscompared to all Belgianacute hospitals for theregistration year 2003(Y2003)

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selected case, a matched negative control was drawn by lot. The matching wasperformed per hospital based on the pathology (All Patient Refined Diagnosis-RelatedGroups; APR-DRG); the severity of illness (SOI, 1-4); age (,30, 30-49, 50-64, 65-79 and$ 80 years); gender; year; and semester of registration. We randomly selected 20flagged cases and 20 control cases per adverse event in order to obtain 200 patients perhospital. A reserve of 50 patients per hospital was randomly drawn to serve asalternate cases. However, the latter were not balanced for the five indicators due to theunequal prevalence of adverse events. Unfortunately, 50 reserve patients could not beobtained in one Flemish hospital, due to its small size. The patient records wereconsidered complete for review if the following two out of three data sources werepresent: nursing notes, procedures notes, and discharges notes.

The B-HDDS obtained from the eight hospitals entailed 285,617 hospital stays(Figure 1). There were 4,490 (1.6 per cent) cases flagged positive for one or more of thefive selected adverse events. Of these cases, 2,407 could be linked to a control case.After stratifying the cases according to the predefined adverse events, 1,950 hospitalstays (975 flagged and 975 control cases) were randomly selected for medical recordreview. Of these, 1,515 cases were reviewed (741 flagged and 774 control cases).

Medical record reviewMedical records were screened using a data abstraction tool prepared by one of theauthors (SV). The tool standardised recording and data collection. It consisted of ananonymous patient number, admission and discharge dates, an indication of thecompleteness of the medical file, and associated check boxes. The patient records wereconsidered to be complete if the following two of three data sources were present:nursing notes, procedures notes, and discharge notes. In total, five indicators wereselected based on a sufficiently high prevalence, the availability of a clear clinicaldefinition supported by the literature and their validity in the literature: pressure ulcer,PE/DVT, postoperative sepsis, VAP, and postoperative wound infection. A final set ofclinical criteria for each indicator was included after consent from clinical experts. Inthe event an adverse event was found, the teams assessed the extent to whichhealthcare management rather than the disease process itself was responsible for theadverse event. A six-point score for causation was used. The degree of preventabilitywas scored on a similar scale:

(1) Virtually no evidence for management causation/system failure.

(2) Slight-to-modest evidence for management causation.

(3) Management causation more likely than not (less, but close to 50 per cent).

(4) Management causation more likely than not (more, but close to 50 per cent).

(5) Moderate/strong evidence for management causation.

(6) Virtually certain evidence for management causation.

For both causation and preventability, the six-point score was grouped into threecategories:

(1) Score 1: no management causation/preventability.

(2) Score 2, 3: low management causation/preventability.

(3) Score 4, 5, and 6: high management causation/preventability.

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Finally, the reviewers considered the degree of disability, ranging from no disability to

harm that contributed to or resulted in the death of a patient and harm after dischargeat home:

. no disability;

. harm that contributed to or resulted in temporary harm to the patient andrequired intervention;

. harm that contributed to or resulted in prolonged hospitalisation;

. harm that contributed to or resulted in permanent patient disability;

. harm that required intervention to sustain life;

Figure 1.Selection of cases

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. harm that contributed to or resulted in the death of a patient; and

. harm after discharge (at home).

Two research teams independently reviewed the medical records from four hospitals.Team 1 was composed of one internal medicine specialist and one clinical pharmacist.Team 2 was composed of one surgeon and one nurse. Reviewers were experienced inclinical practice. To familiarise themselves with the tool, each team conducted a pilottest on 20 medical records. Both team members consulted each other whenever therewas doubt about an indicator. Reviewers were unaware of whether a case waspositively flagged for one of the five adverse events. On the basis of medical recordsand predefined clinical criteria for each condition, both teams had to decide whether anadverse event occurred. Whenever the reviewers disagreed on the occurrence orevaluation of an adverse event, they discussed the case until a consensus decision wasreached. If no consensus could be reached, a panel of experts independently evaluatedthe medical record.

Statistical analysisTo assess the impact of the team and the hospital on the results of the medical recordscreening for adverse events, a logistic regression analysis was performed perindicator and for all indicators. The response variable was the correspondence betweenthe medical record screening and the screening of the B-HDDS. If the result of theadministrative data screening was confirmed by the medical record screening, thevalue of the response variable was “1”, otherwise this value was set to “0”. We includedthe “medical record screening team” and the hospital as regression factors in the model.

The Mann-Whitney U-test was used to identify significant differences between thetwo review teams with regard to occurrence of adverse events and with regard to thedegree of causation, preventability, and disability of discovered adverse events; p ,0.05 was considered to be statistically significant.

Ethical approvalThe ethics committee and the medical board of each participating hospital approvedthe study. To obtain consent from selected patients, a form with information about thestudy and a consent form were sent for signing. The consent form contained a checkbox indicating whether or not the patient was willing to participate in the study. If nosigned form was obtained within four weeks after sending it to patients, agreementwas supposed. The latter was also mentioned in the information brochure for patients.

ResultsPatient information and medical record evaluationTeam 1 and 2 evaluated 763 and 752 medical records, respectively, from four hospitals.Of these records, 648 (84.9 per cent) and 487 (64.8 per cent), respectively, wereconsidered complete. Comparison of the quality of medical records for team 1 and 2revealed that nursing notes were missing in 84 (11.0 per cent) versus 112 (14.9 per cent)medical records, respectively for team 1 and team 2. Discharge notes were missing in16 (2.1 per cent) versus 43 (5.7 per cent) records, and procedures documents weremissing in 15 (2.0 per cent) versus 110 (14.6 per cent) records.

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Adverse eventsBased on the predefined clinical criteria for the five selected events, 395 and 313adverse events were discovered by team 1 and 2, respectively. In 453 (59.4 per cent) ofthe 763 medical records, team 1 found no evidence of one of the selected adverse events.In 242 (31.7 per cent) medical records, one adverse event occurred and in 54 (7.1 percent) medical records, two different adverse events occurred. Three and four differentadverse events were detected in, respectively, 12 (1.6 per cent) and 1 (0.1 per cent)medical record(s). In 1 (0.1 per cent) medical record all five selected adverse events weredetected. Team 2 found no evidence of an adverse event in 490 (65.2 per cent) out of 752medical records. In 217 (28.9 per cent) records, one adverse event occurred; and in 40(5.3 per cent) medical records, two different adverse events occurred. In 4 (0.5 per cent)and 1 (0.1 per cent) medical record(s), respectively, reviewers estimated three and fourdifferent adverse events. Team 2 discovered no medical records that contained all fiveof the selected adverse events.

The distribution of discovered adverse events by both teams is presented inTable II. The results of the logistic regression analyses, presented in Table III,showed that there was no significant effect between the regressors (medical recordscreening team and hospital) and the response variable (correspondence between themedical record screening and the screening of the administrative data) for all sixmodels.

Team 1 Team 2Adverse event n (%) n (%)

Pressure ulcer 153 38.7 103 32.9PE/DVT 25 6.3 45 14.4Sepsis 55 13.9 47 15.1VAP 35 8.9 39 12.4PWI 127 32.2 79 25.2Total 395 313

Notes: PE/DVT: Pulmonary embolism/deep vein thrombosis; VAP: Ventilator-associated pneumonia;PWI: Postoperative wound infection

Table II.Distribution of adverseevents found by bothteams

Effect of hospital under studyEffect of medical record screening

teamOdds ratio (95% CI) p-value Odds ratio (95% CI) p-value

Pressure ulcer 0.859 0.733-1.006 0.0594 7.891 0.933-3.832 0.0770PE/DVT 1.072 0.848-1.355 0.5598 0.927 0.326-2.634 0.8866Sepsis 0.939 0.775-1.138 0.5227 1.346 0.572-3.167 0.4963VAP 0.963 0.823-1.128 0.6422 1.018 0.504-2.057 0.9605PWI 0.999 0.848-1.178 0.9929 1.076 0.517-2.239 0.8452Overall 0.942 0.845-1.051 0.2875 1.171 0.719-1.906 0.5258

Notes: PE/DVT: Pulmonary embolism/deep vein thrombosis; VAP: Ventilator-associated pneumonia;PWI: Postoperative wound infection

Table III.Logistic regressionanalysis revealed nosignificant effect betweenthe regressors and theresponse variable in allsix models

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Causation, disability and preventabilityTeam 1 evaluated 395 adverse events on degree of causation, preventability, anddisability. Team 2 evaluated 313 adverse events on disability and 275 adverse eventson causation and preventability. A total of 38 missing data (12.1 per cent) werereported; these comprised 17 cases of pressure ulcer, four cases of PE/DVT, three casesof postoperative sepsis, six cases of VAP, and eight cases of postoperative woundinfection. There was a significant difference between both teams in attributing thecause of adverse events to health care management for all adverse events ( p, 0.001).Indeed, health care management (score 4, 5, and 6) was determined to be responsible forthe occurrence of an adverse event in 377 of 395 (95.5 per cent) cases for team 1, incontrast to 107 (38.9 per cent) of 275 adverse events for team 2. Teams 1 and 2identified 17 (4.3 per cent) and 91 (33.1 per cent) adverse events, respectively, that werenot likely to be caused by healthcare management (score 2 and 3), and 1 (0.2 per cent)and 77 (28.0 per cent) adverse event(s), respectively, that were solely attributable to thedisease process (score 1) (Table IV).

Likewise, a significant difference between teams was found regarding the degree ofpreventability of adverse events ( p, 0.05) (Table V). For all five adverse events, team1 usually strongly attributed preventability of events in more than 80.0 per cent ofcases (score 4, 5, and 6) versus 51.7 per cent for team 2. Low preventability was foundin 12.1 per cent of adverse events (score 2 and 3) for team 1 versus 32.7 per cent forteam 2. Adverse events were deemed to be unpreventable in 4.8 per cent versus 15.6 percent of cases, respectively, for teams 1 and 2.

Both teams deemed that a large majority (. 80 per cent) of adverse events did notresult in serious disability, with complete recovery after discharge from hospital.

Event/HCM 1 2 3 4 5 6 Mean rank Sum of ranks n MWU p-value

Pressure ulcer 12,622 , 0.001Team 1 0 0 1 3 29 120 159.5 24,403.5 153Team 2 25 15 3 21 21 1 49.7 4,276.5 86PE/DVT 871 , 0.001Team 1 0 0 7 11 6 1 47.9 1,196.5 25Team 2 21 11 0 5 2 2 24.7 1,014.5 41Sepsis 2,133 , 0.001Team 1 0 1 2 13 17 22 66.8 3,673.5 55Team 2 11 11 7 8 6 1 29 1,276.5 44VAP 1,034 , 0.001Team 1 0 0 1 18 16 0 47.6 1,664.5 35Team 2 9 15 3 3 2 1 20.7 681.5 33PWI 7,817 , 0.001Team 1 1 1 4 10 46 65 125.6 15,945 127Team 2 11 15 11 15 15 4 52.9 3,756 71

Notes: HCM: Health Care Management; MWU: Mann-Whitney U-test. PE/DVT: Pulmonaryembolism/deep vein thrombosis; VAP: Ventilator-associated pneumonia; PWI: Postoperative woundinfection. 1-6 scale: 1=Virtually no evidence for management causation/system failure; 2=Slight-to-modest evidence for management causation; 3=Management causation unlikely, close to but less than50%; 4=Management causation more likely than not, close to but more than 50%; 5=Moderate/strongevidence for management causation; 6=Virtually certain evidence for management causation

Table IV.Distribution of the causeof adverse events found

in the medical records

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However, team 1 and team 2 found that 4.8 per cent and 1.6 per cent, respectively, of theadverse events gave rise to harm after discharge at home, and 5.3 per cent and 13.1 percent, respectively, caused death. Moreover, in 6.6 per cent versus 1.9 per cent of adverseevents, respectively, medical intervention was needed to sustain life (data not shown).Overall, we found significant differences in the degree of disability discovered by thetwo teams with regard to pressure ulcers, PE/DVT, and PWI (Table VI).

DiscussionUsing an identical sampling strategy and standardised data abstraction tool forretrospective medical record review by two separate research teams in two differentregions of Belgium, we compared results of estimates of cause and consequences of fiveselected adverse medical events in acute-care hospitals. The assessment of adverse

Event/prev 1 2 3 4 5 6 Mean rank Sum of ranks n MWU p-value

Pressure ulcer 11,897 , 0.001Team 1 0 2 1 5 34 111 154.8 23,678.5 153Team 2 17 14 3 18 30 4 58.2 5,001.5 86PE/DVT 252 , 0.001Team 1 18 3 1 2 1 0 23.1 577.5 25Team 2 11 8 4 7 9 2 39.8 1,633.5 41Sepsis 1,847 , 0.001Team 1 0 4 12 13 9 17 61.6 3,387 55Team 2 6 14 8 10 3 3 35.5 1,563 44VAP 784 , 0.001Team 1 0 1 9 24 1 0 40.4 1,414 35Team 2 2 14 6 4 4 3 28.2 932 33PWI 6,424 , 0.001Team 1 1 4 11 24 58 29 114.6 14,552 127Team 2 7 15 4 20 20 5 72.5 5,149 71

Notes: Prev: Preventability; MWU: Mann-Whitney U-test; PE/DVT: Pulmonary embolism/deep veinthrombosis; VAP: Ventilator-associated pneumonia; PWI: Postoperative wound infection. 1-6 scale:1=Not preventable: virtually no evidence for preventability; 2=Low preventability: slight-to-modestevidence for preventability; 3=Low preventability: preventability not likely, close to but less than50%; 4=High preventability: preventability more likely than not, close to but more than 50%; 5=Highpreventability: strong evidence for preventability; 6=High preventability: virtually certain evidencefor preventability

Table V.Distribution of the degreeof preventability of theadverse events

Team 1 Team 2Event Mean rank Sum of ranks n Mean rank Sum of ranks n MWU p-value

Pressure ulcer 115.7 17,695 153 147.6 15,201 103 5,914 0,001PE/DVT 44.1 1,102 25 30.7 1,383 45 777 0,0023Sepsis 34 1,869 55 42.1 1,977 47 1,526 0,0962VAP 41.5 1,452 35 33.9 1,323 39 822 0,0917PWI 113.8 14,457 127 86.9 6,864 79 6,329 0,002

Note: MWU: Mann-Whitney U-test; PE/DVT: Pulmonary embolism/deep vein thrombosis; VAP:Ventilator-associated pneumonia; PWI: Postoperative wound infection

Table VI.Distribution of the degreeof disability as a result ofthe adverse event

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events in terms of causation and preventability is often ambiguous. The evidence may beincomplete or conflicting (Hiatt, 1989). To capture this ambiguity, both research teamshad to rate causation and preventability according to the confidence with which theymade their judgments, rather than simply indicating the presence or absence of an event.

No significant difference was found between the hospitals and the research teams interms of identifying adverse events. By contrast, we observed significant differences inthe evaluation of causation, preventability, and disability of adverse events by bothteams. Team 1 determined that there was a high probability for health caremanagement causation (score 4, 5, and 6) in more than 95 per cent of discoveredadverse events, in contrast to only 39 per cent determined by team 2. A similar patternwas found with regard to preventability, with team 1 providing high evidence ofpreventability in more than 80 per cent of events, in contrast to approximately 52 percent of cases by team 2. Compared to team 2, team 1 found more adverse events leadingto harm after discharge to home (4.8 per cent versus 1.6 per cent) and more casesneeding urgent medical intervention to sustain life (6.6 per cent versus 1.9 per cent). Aninverse pattern was found with regard to events causing death, with team 2 findingmore than team 1 (13 per cent versus 5.3 per cent).

Our results were generally consistent with prior research. During a two-stage medicalrecord review, Brennan et al. (1991) realised that judgments on the causes of adverseevents and estimates of disability were difficult and a potential source of error. Theyfound that this was due to incomplete medical files, and with regard to the reviewers,lack of appreciation for the severity of underlying illnesses. In a discussion on thestrengths and weaknesses of eight different methods to measure adverse events,Thomas et al. (2003) concluded that incomplete documentation could have affected one’sability to detect both latent errors and active errors that may have led to adverse events.Similarly, Michel et al. (2004) concluded that it is difficult to judge the iatrogenic andpreventable nature of adverse events on the basis of sometimes piecemeal data.Pourasghar et al. (2008a) evaluated 300 randomly selected medical records toqualitatively determine the quality of documentation. Almost all medical records wereincomplete in one way or another, apparently mainly due to poor handwriting, missingchart pages, and imperfect documentation (Pourasghar et al., 2008a). Lilford et al. (2003)pointed out the degree of heterogeneity in the raters as contributing to the problem.

Several explanations could be hypothesised to explain our results on the discordantappraisals between the two review teams. First, the presence of an adverse event wasassessed against predetermined clinical criteria (explicit method), whereas thecharacteristics of the adverse events were based on expert assessments (implicitmethod). Second, incomplete medical records could have adversely affected the assessmentof adverse events (Wilson et al., 1995; Brennan et al., 1991; Thomas and Petersen, 2003;Hiatt et al., 1989;Pourasghar et al., 2008a). Missing nursing progress notes could have had asignificant impact on the evaluation of adverse events. Indeed, overall, 84.9 per cent ofmedical records were complete in the hospitals visited by team 1 in contrast to only 64.8per cent in the hospitals visited by team 2. Third, differences in the professionalbackground of reviewers (i.e. internal medicine versus surgery) could have influenced theevaluation of adverse events. This difference might have contributed to a difference inrigour as regards the degree of causation and preventability (Weingart et al., 2000).

Although no classic inter-rater reliability test was performed by means of a randomre-abstraction sample and exchange between the two teams, differences in assessments

Retrospectivemedical record

evaluation

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of adverse events was unlikely to be caused by real differences in the patientpopulation of the two regions of Belgium, given the identical sample strategy used.Another unlikely explanation for the differences observed between the two teams isthat only 1.5 per cent of the medical records were presented to the expert panel.

ConclusionDespite general consensus on the need to monitor the quality and outcome of hospitalcare, questions persist about how to operate in a clinically credible and efficient fashion.Medical records, with their rich clinical details thus far, have been the primary source forresearching medical errors and are often considered to be the gold standard formonitoring adverse events (Zhan and Miller, 2003). Nevertheless, several disadvantagesof using medical records have been pointed out. Medical record review is expensive andtime-consuming, judgements about adverse events are not reliable, and medical recordscan be incomplete (Thomas et al., 2003). In the present study, we used a retrospectivemedical file review design to compare the findings of two independent review teams,which used a standardised data abstraction tool to determine the cause, preventability,and disability of adverse events. In terms of identifying adverse events through medicalrecord review, no difference was found between the research teams. By contrast, largedifferences between teams were found in the assessment of causation, preventability,and disability of adverse events. Several hypotheses could explain these differences:

. the incompleteness of medical records;

. the heterogeneity of the reviewers’ background;

. the lack of reproducibility when using an implicit method of adverse eventevaluation; and

. the subjectivity in the interpretation of the adverse event characteristics.

Therefore, one should bear in mind the importance of training, preparing, and selectingthe reviewers, as well as using a maximum number of explicit criteria during themedical record review.

AcknowledgementsThis study was funded by a Belgian Knowledge Centre (KCE) Grant HSR 2006-21. Theauthors thank Dr Stephan Devriese and Dr France Vrijens for their support and criticalreadings during the course of the project.

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Retrospectivemedical record

evaluation

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Appendix

Corresponding authorSandra Verelst can be contacted at: [email protected]

DefinitionIndicator Inclusion Exclusion

Pressure ulcer ICD-9-CM code ofpressure ulcera in anysecondary diagnosisfield

Primary diagnosis of pressure ulcera; age ,16years, length of stay , 5 days; MDC 9; MDC 14;with any diagnosis of hemiplegiaa, paraplegiaa,or quadriplegiaa; with ICD-9-CM code of spinabifidaa or anoxic brain damagea; with an ICD-9-CM procedure code for debridementa or pediclegraft abefore or on the same day as the majoroperating room procedurea (surgical cases only);admitted from a long-term care facility;transferred from an acute care facility

Postoperativepulmonary embolism ordeep vein thrombosis

ICD-9-CM codes for deepvein thrombosisa orpulmonary embolisma

in any secondarydiagnosis field

Medical APR-DRG’s; Primary diagnosis of deepvein thrombosisa or pulmonary embolisma; age,16 years; where a procedure for interruption ofvena cavaa is the only operating roomprocedurea; where a procedure for interruption ofvena cavaa occurs before or on the same day asthe first operating room procedure; MDC 14

Postoperative sepsis ICD-9-CM code forsepsisa in any secondarydiagnosis field

Medical APR-DRG’s; Primary diagnosis ofsepsisa; Infection ICD-9-CM codes as primarydiagnosisa; age ,16 years; non-electiveadmissions; any ICD-9-CM code for immune-compromised statea or cancera; MDC 14; length ofstay of less than 4 days; Infection APR-DRG’s(49-50, 113, 137, 139, 193, 344, 345, 383, 463, 531,710, 720, 724), Cancer APR-DRG’s (41, 58, 110,136, 240, 281, 362, 382, 442, 461, 500, 511-512, 530,680-683, 690-694, 862)

Ventilator-associatedpneumonia

ICD-9-CM forpneumoniaa in anysecondary diagnosisfield AND a Belgiannomenclature code forartificial ventilation(211046)

Primary diagnosis of pneumoniaa or 997.3; age,16 years; with any diagnosis code for viralpneumoniaa; MDC 4; MDC 14; with any diagnosisof immunocompromised statea

Postoperative woundinfection

ICD-9-CM code forwound infection (99851,99859) in any secondarydiagnosis field

Medical APR-DRG’s; primary diagnosis ofwound infection (99851, 99859); age ,16 years

Source: aAgency for Healthcare Research and Quality (2007)Table AI.

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