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Le D.P.P.I. Réunion - Mayotte Dossier Patient Partagé Informatisé

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1 Le D.P.P.I. Réunion - Mayotte Dossier Patient Partagé Informatisé

2 Partage des informations Médicales
DPPI, Partage des informations Médicales Dr Christophe Trébuchet « L’information, la seule richesse qui augmente quand on la partage »

3 Le G. I. E. T. O. I. Regroupant à son début : récemment rejoint par :
Les établissements publics de santé Les établissements PSPH Un groupe hospitalier privé Des cabinets de radiologie récemment rejoint par : L’union régionale des médecins libéraux La fédération régionale des réseaux de soins

4 G. I. E. T. O. I. Le conseil d’administration Le comité de pilotage
6 pour les établissements publics de santé 3 pour les établissements PSPH 3 pour les établissements privés 3 pour les médecins libéraux 3 pour la fédération des réseaux de soins Le comité de pilotage Le conseil de surveillance

5 LE D.P.P.I., Les bases Une identité patient régionale
Un annuaire des professionnels de santé Un portail Un entrepôt X. D. S. Une messagerie sécurisée Une gestion sécurisée des accès Le respect des droits des patients

6 DPPI, les données des établissements de santé
Nécessité d’un dossier médical d’établissement informatisé Nécessité d’une sélection automatisée des documents pertinents Nécessité une demande automatique de transfert après confirmation de l’identité, autorisation du patient et validation

7 DPPI, les réseaux de santé
Leur gestion coordonnée doit être un des objectifs majeurs d’une plate-forme régionale Ils doivent avoir à leur disposition Tous les outils classiques d’une plate-forme Un générateur de formulaires Un dossier de réseau se définit essentiellement par un accord sur des formulaires communs qui sont la traduction d'une observation commune

8 DPPI les réseaux de soins
Un médecin ne doit pas choisir de travailler soit dans son dossier personnel ou d’établissement soit dans le réseau Le problème fondamental des années à venir est donc le transfert bidirectionnel de données structurées entre les différentes bases des réseaux et de la plate-forme Réseau Périnat, Réseau de cancérologie

9 DPPI les réseaux de soins
En attendant une nomenclature commune des données médicales la possibilité de transfert bidirectionnel des données structurées d’un formulaire générique entre la base régionale et les logiciels des professionnels de santé Ceci permet d’assurer le fonctionnement des réseaux avec efficience

10 D.P.P.I. Lien avec le DMP Objectif majeur du dossier régional
La gestion des documents pertinents d’un patient devrait être réalisée par le DMP La gestion des réseaux devrait rester régionale Dans le cadre particulier de la Réunion la base régionale pourrait être agréée pour héberger le DMP Une convention a été signée entre le G.I.P.D.M.P. et le G. I. E. T. O. I

11 D.P.P.I. les droits des patients
Autorisation formelle pour l’informatisation de données le concernant Droit d’accès à son dossier Droit de masquer des données Choix des acteurs de santé ayant accès à son dossier Contrôle des acteurs de santé ayant accédé à son dossier

12 D.P.P.I. , gestion d'une autorisation écrite
Impression automatique d’une autorisation portant le code barre du patient, de la date,du professionnel, de l’établissement ou du réseau Envoi en masse des documents au dossier régional Scannerisation et lecture automatisée Archivage automatique et ouverture des droits

13 DPPI Mise en oeuvre Opérationnelle Fabrice Fantaisie

14 Mise en place de la plate-forme
Appel d'offres : choix de la société SQLI Mise en place de la plate forme régionale Spécifications Installation matérielle Déploiement logiciel de la plate-forme

15 Architecture de la plate-forme
Identités Portail DPPI Annuaire PS Dossiers réseaux Habilitations Messagerie Entrepôt données

16 Architecture de la plate-forme
Identités Portail DPPI Annuaire PS Dossiers réseaux Habilitations Messagerie Dossiers médicaux d'établissements Entrepôt données Logiciels de gestion de cabinets Logiciels LAM

17 Architecture de la plate-forme
Identités Portail DPPI Annuaire PS Dossiers réseaux Habilitations Messagerie Dossiers médicaux d'établissements Entrepôt données Connecteurs Logiciels de gestion de cabinets Logiciels LAM

18 Axes du DPPI Découpage du projet Plate-forme régionale de santé
Adaptation des logiciels médicaux Besoin de plate-forme d'interopérabilité Stratégie de passage à l'échelle Identification des transferts de patients Appui sur les réseaux de santé Déploiement par structures de santé

19 Chantiers du DPPI Mise en oeuvre par chantiers Identité
Annuaire des PS / Habilitations Portail / Dossiers de réseaux Interopérabilité Exemple du chantier Identités Problématique fonctionnelle, spécificité régionale, interopérabilité

20 QUALIFICATION DE LA BASE IDENTITE
Dr Frédéric Chomon

21 Sommaire Les principes de la démarche La définition de la méthode
Les résultats de la méthode Inventer de nouveaux outils Conclusions

22 Les principes de la démarche
Contexte: Echange et partage d’information Patients/Professionnels/Etablissements/Libéraux/Rsx... Informatisation croissante Données/Quantité/Supports Dans les établissements de santé Quantité/Intervenants/Applications/Règles/DI Contexte réglementaire Accès/Hébergeurs/Décret échanges de données/Messageries _______________________________ Définition dans Code Civil: Article 57 du CV Registre de l’Etat Civil Des particularités pour Mayotte L’identité Est constituée d’un identifiant + un ensemble de traits d’identité L’identification d’un patient C’est l'opération qui consiste à lui attribuer un nouvel identifiant ou à retrouver un identifiant existant, à partir des caractéristiques du patient Contrôle de l’identité d’un patient S’assurer que l’identité appartient à la bonne personne ____________________________________ Nom de famille ou Nom Donné par les parents à la naissance Simple ou double 4 possibilités Composé « Stable » Nom d’usage: Non obligatoire Non transmissible « Labile » Prénoms: Pas d’ordre Multiples Simple ou composés Sexe: Pas d’ambigüité Date de naissance Peu d’ambigüité Alimentation du MPI Contexte Quid des bases locales ? Peuplement en masse d’un MPI Possible ? Avec quelle qualité ? Réglementation en matière d’identité Connaissance Changements Mayotte !!! Interface... Rédaction des chartes d’identité Livre Blanc (régional)‏ Charte locale Mise en place des instances de gestion de l’identité CLIV et CRIV Définition d’une méthode de qualification ->

23 La définition de la méthode
Le fichier de départ Les 5 traits stricts d’identité + IPP Les fichiers d’arrivée Les rejets (taille + absence + illicites + formats interdits)‏ Les doublons potentiels (couples)‏ La méthode: Traitement IdéoWeb (SQLI)‏ Un match sur les 5 traits associant du Soundex et des pondérations sur des traits ou des fractions de traits se rapprochant. Le seuil de l’indice global est fixé à 0,8 A été testé 3 méthodes de match Intérêt: « Avoir une idée de la qualité des identités » Estimer le taux de doublons potentiels Restituer les doublons potentiels Reconnaître les grandes anomalies Paramétrer les filtres d’import Pertinence des imports de masse Alimenter la réflexion sur la saisie

24 Les résultats de la méthode
Constitution d’une base régionale d’identité « zéro défaut » identités Rapprochement automatique facilité Le nommage...catastrophe Les interfaces de saisie Les modèles de données Les infocentres Les exports Les messages PIX source ... Les particularités régionales Concentration des Prénoms Concentration des Noms Concentration des dates de naissance !!! -> Les doublons... Découverte d’agrégats !!! -> Ouverts ou fermés Les noms curieux... Test, Toto, Titi, Crossway, Bébé, ZZ, XX... Hôpital, CTS, un, deux, Janvier !!! -> Prise en compte des 20 premiers noms d’une base d’identité: Entre 15 et 32% Prise en compte de certains prénoms Marie chez les femmes: 36% Jean chez les hommes 14% Nom Une seule case sans précision Nom de jeune fille Avec ou sans distinction sur le sexe et sur le statut marital Nom marital Nom de naissance Ambigüité avec nom de jeune fille Nom de famille Ambigüité avec les autres Prénom d’usage Lequel ? Prénoms Ordre ? Séparateurs ? Sexes M, F, I, A Date de naissance Peu d’ambigüité ________________________________ Prise en compte des 20 premiers noms d’une base d’identité: Entre 15 et 32% Prise en compte de certains prénoms Marie chez les femmes: 36% Jean chez les hommes 14% _______________________________ L’identité des nouveaux nés est enregistrée avant la déclaration à l’Etat CIVIL La reconnaissance tardive de la paternité

25 Inventer de nouveaux outils
Le constat: Surreprésentation du « 01 » du jour de la date de naissance Constaté dans toutes les base de données Théorie: Elément non « maitrisable » lors de la naissance Si l’on considère que l’on a autant de chance de naitre un « 01 » qu’un « 02 » etc... alors le pourcentage observé dans chaque base patient doit être comparable à celui du calendrier (théorique), en sachant que nous trouvons partout une surreprésentation des « 01 » Résultats: Test de X² non significatif sur la base de l’INSEE Sauf à l’Etat Civil de Mayotte !!!!!!! Ecart significatif dans toutes les bases 25% au lieu de 3,29% pour l’hôpital de Mayotte. Conclusion: Elément de métrologie de la qualité intrinsèque d’une base d’ID

26 Inventer de nouveaux outils
Le constat: Comment regarder les identités et trouver celles qui sont douteuses ? Taille ID Visualiser une à une ? !!!!! Query !!!!! Oui mais lequel ??? Forage dynamique en cache OUI !!!! Outil: QlikView Intégration de toutes les données en cache Relations dynamiques avec les autres dimensions (rejets, doublons...)‏ Intégration à l’outil de représentation des agrégats (Graphviz)‏ Résultats: Sous forme de « favoris » dynamiques Evolution des filtres Base de travail pour la CLIV Possibilité de connecter les données sur la base de production Conclusion: Document de application très simple d’utilisation Possibilité de visualisation immédiate

27 Inventer de nouveaux outils
Le constat: Les lignes de couples constituent des agrégats... Comment les visualiser ? Quelles sont leur caractéristiques ? Outil: Modélisation des graphes (Graphviz)‏ Intégration à l’outil de représentation des agrégats (QlikView)‏ Résultats: Les agrégats Nombre (TUPLES)‏ Taille Caractère ouvert ou fermé Conclusion: Fusionner sans tenir compte des agrégats, rompt la chaine de liens Les agrégats de grande taille correspondent à des dysfonctionnement dans le recueil des traits Le caractère ouvert traduit un éloignement des fins de chaines Performance Beaucoup de vrais positifs dans les « tuples » type couple Beaucoup de faux positifs dans les « tuples » > de grande taille

28 Conclusions Eléments à prendre en considération: Recommandations
Taille de la base L’antériorité de la base Les modalités d’alimentation Les périmètres d’alimentation La présence d’une CLIV L’existence de règles La formation du personnel Les blocages informatiques (attention aux contournements)‏ L’utilisation d’un module de détection L’utilisation d’un module de fusion Puis enfin les rejets et les doublons potentiels... Recommandations Le mapping sur le MPI par les PIX source Intégration du module de détection et de fusion dans la même application Processus et stigmate de validation des identités Processus de fusion et T2A ne font pas bon ménage Utiliser la richesse des profils PAM d’IHE pour le DMP XPN -> Francisation des Noms PID -> PID-3 ID des Domaines de rapprochements, PID-32 Statut de l’identité Gestion des fusions par « tuples » plutôt que les couples

29 Conclusion Spécificités régionales Culture, démographie...
Conception différentes des plates-formes Stratégies de déploiement Points communs Besoin de soutien communication Cadre interopérabilité Connecteurs DME, LGC... Relations aux éditeurs Nécessité d’une collaboration inter régions associant le DMP Mutualiser nos efforts Tirer profits des expériences communes


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