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EMOIS Nancy 29-30 mars 2001 Journées EMOIS Nancy 2001 Fiabiliser lidentification des patients dans les bases de données du PMSI DIM du CHU de POITIERS.

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1 EMOIS Nancy mars 2001 Journées EMOIS Nancy 2001 Fiabiliser lidentification des patients dans les bases de données du PMSI DIM du CHU de POITIERS Jean-Loup HURET, MCU-PH Virginie MIGEOT, PH Francis PRADEAU, PH Pierre INGRAND, PU-PH

2 EMOIS Nancy mars Identification patient et PMSI : contexte Recueil PMSI centré sur le séjour Absence didentification du patient dans le RUM RUM indirectement nominatif : liaison n°RSS avec n° hospitalisation et gestion administrative Gestion administrative orientée facturation des séjours Généralisation du chaînage des séjours Orientation santé publique de lutilisation des bases de données du PMSI

3 EMOIS Nancy mars Identification patient : organisations Modèle du SIH intégré « centré sur le patient » Diversité des conditions locales de recueil : Liaison avec informatique administrative Dossier patient structuré hiérarchique Saisie non redondante Gestion dun NIP unique commun Assurance qualité de linformation Souvent le recueil PMSI strict constitue le seul SIH médicalisé

4 EMOIS Nancy mars Identification patient : rationnels Pourquoi identifier le patient et pas seulement le séjour ? Séquencement des RUM, contrôle qualité Chaînage des séjours (circulaire à paraître) Indicateurs dactivité internes ou transversaux : réhospitalisation, cancers, trajectoires de soins Santé publique, épidémiologie : registres Réseaux de soins coordonnés

5 EMOIS Nancy mars Fiabilité de lidentification des patients dans les bases de données du PMSI : OBJECTIFS Quantifier le niveau de qualité de lidentification des patients dans une base de données gérée par un DIM Établir une mesure de validité du NIP Identifier les principaux mécanismes derreurs Développer des procédures de contrôle et de détection facilement généralisables

6 EMOIS Nancy mars Détection derreurs didentification : matériel et méthodes Bases de données PMSI des années 1997, 1998 et 1999 totalisant résumés de sortie RSS Variables didentification traitées : Nom Prénom Nom de naissance pour les femmes mariées Date de naissance Sexe Numéro administratif didentification patient NIP

7 EMOIS Nancy mars Détection derreurs didentification : procédures SGBD Access : requêtes de regroupement : Sur lensemble des variables ; Sur combinaisons de 3 ou 2 variables Sur parties de variables Contrôle systématique avec retour au dossier administratif. Dossier médical en cas dambiguïté persistante Fusion manuelle sur NIP Traçabilité des traitements, historique

8 EMOIS Nancy mars Résultats (1) Bilan initial : enregistrements distincts Variations didentité pour un même NIP 1414 cas soit 1,58 % 7 cas partage NIP par des patients différents NIP différents pour un même patient 1338 cas au total soit 1,49 % dont 716 = 0,78 % avec une même identité

9 EMOIS Nancy mars Résultats (2) : concordances partielles Exemple : mêmes nom, date de naissance, sexe et 1ère lettre prénom : 333 vrais doublons / 355 Erreurs les plus fréquentes : 1)Prénom : composé, usuel vs. état civil 2)Nom de naissance : omission, intégré au nom usuel 3)Nom usuel : dysorthographie, composé 4)Date de naissance 5)Sexe Non indépendance, erreurs multiples

10 EMOIS Nancy mars Résultats (3) : bilan Bilan « final » : patients dédoublonnés constituant une table des patients historiée 8,5% des enregistrements contrôlés dont 3,2 % ont fait lobjet de corrections Un taux derreur du NIP de 1,5% identique à celui observé au CHU de St Etienne par Quantin et Coll. (2000) Rendement inégal des requêtes de détection

11 EMOIS Nancy mars Perspectives Intérêt prospectif : analyser lefficacité de procédures automatisées (sensibilité, spécificité) Organiser un traitement séquentiel : orthographique : doublements, omissions, inversions, noms et prénoms composés : décomposition, concaténation, relations croisées intégrer une démarche probabiliste différenciée Elargir le projet au niveau régional : CORIM Poitou-Charentes

12 EMOIS Nancy mars ,4% des noms portés par 50% des patients plus de 50% des noms présents une seule fois Martin Moreau Brunet Bernard Roy Rousseau... Hussé Husseau Hupel...

13 EMOIS Nancy mars Conclusion : biais destimation Des indicateurs biaisés en labsence contrôle strict des identifiants patients : +1,5% à +3,1% à Poitiers Un biais accentué chez les patients qui ont fait lobjet de prises en charge multiples exemple des cancers : la proportion de dossiers comportant des identifications erronées est significativement plus élevée chez les patients cancéreux que chez les autres patients (p<0,001)


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