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Systèmes d'information

Le dossier patient informatisé, "excellent outil" pour la surveillance automatisée des hémorragies du post-partum

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NANCY (TICsanté) - La revue automatique des dossiers patients informatisés (DPI) par des techniques de fouille de textes pourrait constituer un "excellent outil" de surveillance automatisée des hémorragies du post-partum, plus fiable que les données médico-administratives hospitalières, selon une étude menée au centre hospitalier universitaire vaudois (CHUV) à Lausanne.

Cette étude a été présentée lors des Journées Emois (Evaluation, management, organisation, information, santé), qui se sont tenues en fin de semaine dernière à Nancy.

Elle vise à estimer la fiabilité du DPI pour la surveillance des hémorragies du post-partum (HPP), et à la comparer à celle des données médico-administratives hospitalières (DMAH) issues de l'équivalent suisse du programme de médicalisation des systèmes d'information (PMSI) français.

Les auteurs rappellent en introduction que les HPP sont une "cause majeure de morbidité et de mortalité maternelle" (27% des causes de mortalité maternelle dans le monde) et qu'elles conduisent à des hospitalisations prolongées, voire à des réhospitalisations. Ces HPP sont à l'heure actuelle essentiellement suivies à partir du résumé de séjour hospitalier.

"Nous aimerions pouvoir monitorer de façon continue les HPP, et éviter d'utiliser les données médico-administratives qui sont généralement publiées avec un à deux ans de délai", a expliqué à TICsanté Marie-Annick Le Pogam, investigatrice principale de l'étude et cheffe de clinique adjointe au centre universitaire de médecine générale et santé publique de Lausanne (Unisanté).

Les recherches menées au CHUV ont porté sur tous les accouchements d'enfants uniques enregistrés entre 2014 et 2016 pour lesquels le consentement des patients avait été recueilli pour la réutilisation des données, soit 7.904 cas.

Les HPP, sévères ou non, ont été identifiées à partir de données textuelles et structurées contenues dans le DPI. Le volume des pertes sanguines a été extrait de la lettre de sortie et du compte-rendu opératoire par des techniques de fouille de textes et l'évolution du taux d'hémoglobine après l'accouchement a été calculé à partir des données du laboratoire.

En parallèle, des codes de diagnostic et de procédure ont été sélectionnés pour identifier les HPP et les HPP sévères à partir des données médico-administratives.

Pour déterminer la fiabilité des deux méthodes, les résultats ont été comparés à ceux obtenus après une revue manuelle d'un échantillon de 334 dossiers médicaux.

Les résultats de l'étude montrent une sensibilité des détections à partir du DPI largement supérieure à celles obtenues à partir des DMAH, à hauteur de 95,2% contre 38,2% pour les HPP, et de 87,5% contre 36,2% pour les HPP sévères.

Entre 2014 et 2016, l'incidence des HPP détectées à partir du DPI a diminué de 15,6% à 8,5%, tandis que celle des HPP sévères est demeurée stable autour de 4%. "Les incidences basées sur les DMAH sont restées systématiquement sous-estimées", précise l'étude.

Révision du codage

Ces travaux ont conduit les équipes du CHUV à revoir les méthodes de codage des séjours, qui pourraient être à l'origine de certains écarts entre les données relevées au sein du DPI et les informations médico-administratives, a expliqué Marie-Annick Le Pogam.

Ils ont aussi permis de proposer un meilleur renseignement des pertes sanguines en faisant évoluer le DPI et en améliorant la structuration de la donnée.

"Nous avons par ailleurs pu pointer le fait que le CHUV perd de l'argent en faisant un codage insuffisant, soit parce que les codeurs ne sont pas assez sensibilisés aux spécificités du codage de la thématique des HPP, soit parce que la lettre de sortie est insuffisamment explicite", a relayé la cheffe de clinique adjointe.

A la suite de cette étude et face à des demandes croissantes de la part des chercheurs, le CHUV a investi dans le recrutement d'une équipe de data scientists et dans la mise en place d'infrastructures informatiques permettant le recours à large échelle à la fouille de textes et à l'exploration des données (data mining) du DPI, notamment pour la détection d'événements indésirables liés aux soins.

Raphael Moreaux
raphael.moreaux@apmnews.com

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