Collecte des données

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Le système d’information (bases de données) –
l’évaluation de la qualité des soins.
Nouakchott – 3 février 2011
Michel Vigneul – Cellule Expertise&COOPAMI
Se doter d’un système d’information performant
est le préalable
à la gestion d’un système d’assurance maladie.
La bonne gestion d’un système d’assurance de soins de santé repose
sur la collecte de données :
o Pour suivre les dépenses (consommation)
o Pour établir les budgets
o Pour évaluer l’effet de mesures envisagées : plan chronique, plan
cancer, nouvelle nomenclature des aides à la mobilité,…
o Pour financer certains prestataires de soins (institutions): prix de
journée, forfait médicaments, imagerie médicale, biologie clinique,…
o Pour informer les prestataires des soins (individus) [profils, feedbacks] sur leurs activités
o Pour améliorer la qualité des soins : médicaments bon marché,
antibiotiques,…
o Pour détecter certaines fraudes comme la surconsommation ou
l’application fautive des règles de la nomenclature
o Pour aider à la définition de la politique de santé
…
Comment évaluer la qualité des soins au départ
d’une bases de données ?
Suivi
de la consommation et des coûts
au niveau des :
prestations
prestataires
Quels paramètres ?
Quelles manipulations des données ?
Quel OUTPUT ?
lieux de prestations
indicateurs internationaux
Circuit des données
Organisation de la collecte des données
• Cadre légal: Loi relative à l'assurance obligatoire soins de
santé et indemnités coordonnée le 14 juillet 1994 =>
Arrêté Royal du 3 juillet 1996 (article 348 et suivants).
• Toute collecte des données se fonde sur une circulaire qui
décrit le dessin d’enregistrement du circuit, c’est-à-dire
quelles informations doivent être collectées, sous quelle
forme et dans quel ordre ; elle prévoit aussi la fréquence
de la livraison des données.
• Approbation des circulaires
(Commission informatique).
par
les
partenaires
Collecte des données
Qui fait ?
Quoi ?
À qui ?
Quand ?
Et où ?
Prestataire
Prestation
Patient
Date de
prestation
Lieu de
prestation
REFERENTIEL : Informations sur le prestataire
•
•
•
•
•
•
•
•
N°INAMI
Qualification
Date de naissance
Sexe
Adresse
Rôle linguistique
Date de diplôme
….
8
REFERENTIEL : Informations sur les prestations
•
•
•
•
Code nomenclature
Libellé
Tarif
Date de création et date de fin
9
REFERENTIEL : Informations sur les médicaments
Code INAMI
Libellé
Code ATC
Catégorie de remboursement
Conditionnement
Prix ambulant/hospitalisé
Unité de tarification
Firme
Date de création et date de fin
de remboursement
• …
•
•
•
•
•
•
•
•
•
10
REFERENTIEL : Informations sur les lieux de prestation
•
•
•
•
•
•
N° identification
Identification (dénomination)
Service hospitalier
Laboratoire
Centre de rééducation
…
11
Collecte des données
A- Base Doc N : documents comptables /ACTUARIAT
A- Base P : Profils (des prestataires)
H- Base SHA : Séjours Hospitaliers Anonymisés
H- Base ADH : Séjours en hospitalisation de jour
N
P
SHA/ ADH
X
X
X
X
X
X
Identification
prestataire/
prescripteur
X
X
Profession
Qualification
X
X
Lieu de prestation
Lieu de séjour
X
X
Date de prestation /
Comptabilisation
Code nomenclature
Patient
Sexe, âge, Arr, SS
Sexe, âge, SS
Collecte des données
M- Base Pharmanet : Médicaments en Pharmacie
M- Base PH : Médicaments en Hôpital
PH
Pharmanet
Date de délivrance /
Comptabilisation
X
X
Code du produit
pharmaceutique
X
X
Identification prestataire/
prescripteur
X
Profession
Qualification
X
Lieu de prestation
Lieu de séjour
Patient
X
Officine publique
Sexe, âge, Arr, SS
Contrôle des données
Une fois les données réceptionnées par l’institution qui en a
organisé la collecte, des contrôles systématiques et continus
doivent être mis en place :
-Volume (est-ce que tous les champs demandés sont remplis ?)
-Qualité (est-ce que les données complétées sont fiables ?)
ACTIONS à entreprendre ?
Collecte des données
RCM- Résumé Clinique Minimum
Tous les hôpitaux généraux, hospitalisation classique ou « one-day »
•Caractéristiques du séjour et du patient:
Numéro de patient anonymisé, sexe, âge,...
Lieu avant admission (ex : domicile , autre hôpital,…)
Type d’admission (ex : planifié , via service urgence 100,..)
Envoyé par (ex : médecin)
Type sortie (ex : contre avis médical)
•Destination (ex : domicile, hôpital , MRS, décédé)
•Diagnostiques et procédures:
+/- 14.000 codes différents
un diagnostic principal “l’affection qui après examen est considérée
comme cause principale de l’admission du patient dans l’hôpital”
zéro, un ou plusieurs diagnostics secondaires
APR-DRG All Patient Refined Diagnosis Related Groups
Les APR-DRG représentent la sévérité d'un diagnostic selon trois
critères: la gravité clinique, le risque de mortalité et l'intensité des
ressources.
La gravité clinique est l'étendue de la dégradation physiologique
ou de la perte de fonction d'un système clinique.
Le risque de mortalité correspond à la probabilité de décès du
patient.
L'intensité des ressources correspond à l'importance relative des
services hospitaliers diagnostics et thérapeutiques utilisés dans le
traitement d'un diagnostic particulier.
Le concept DRG consiste à regrouper les séjours hospitaliers considérés
comme similaires tant sur le plan de l’aspect clinique (d’un point de vue
médical) que sur celui de la consommation des ressources hospitalières
(équivalence au chapitre de la durée de coût et de la durée de séjour).
Relation entre les bases de données
Input : RCM
Output : APR-DRG
Diagnostics
Procédures
Sexe
Age
Poids naissance
Type sortie
355 DRG de base
+ degré de gravité
+ risque de mortalité
Software basé sur
un certain
algorithme
+ 2 DRG pour codification fautive
Relation entre les bases de données
POURQUOI un ECHANTILLON PERMANENT ?
Qu’est-ce que l’échantillon permanent ?
C’est un échantillon anonyme, représentatif de la population belge, composé des
données qui sont disponibles au niveau administratif au sein des mutualités dans
le cadre de l’assurance soins de santé obligatoire. Il concerne tant les données de
population que les données de facturation soins de santé et les données
Pharmanet (médicaments). L’échantillon permanent est formé sur base de 1/40
de tous les bénéficiaires, complété par un échantillon supplémentaire de 1/40
pour les plus de 65 ans, ce qui aboutit à un échantillon de 1/20 pour ce groupe.
Cet échantillon compte environ 300.000 personnes.
Une actualisation annuelle des données permet d’analyser si certains résultats
changent au cours du temps. Une structure panel (les mêmes personnes font
partie de l’échantillon durant plusieurs années) permet un suivi longitudinal. Les
données sont conservées 10 années successives.
L’échantillon permanent est (démarrage mai 2008) aujourd’hui disponible pour
les années de prestations 2002 à 2008 inclus. Les données de l’année "t" seront à
chaque fois disponibles le 31/12 de l’année "t+1".
PHARMANET
Rang
Montant net
2008
ATC
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
C10AA05
A02BC01
B01AC04
L04AB04
R03AK06
L04AB01
A02BC02
C10AA07
B02BD02
N06AX16
J07BM01
L03AB07
C10AA01
N06AB10
R03AK07
C09AA04
C01DX12
J01CR02
N05AH03
R03BB04
L01XE01
C08CA01
B01AB06
N05AX08
N05AH04
Principe actif
ATORVASTATINE
OMEPRAZOLE
CLOPIDOGREL
ADALIMUMAB
SALMETEROL AVEC UN CORTICOSTEROIDE
ETANERCEPT
PANTOPRAZOLE
ROSUVASTATINE
FACTEUR VIII DE COAGULATION
VENLAFAXINE
PAPILLOMAVIRUS (TYPES 6, 11, 16, 18)
INTERFERON BETA-1A
SIMVASTATINE
ESCITALOPRAM
FORMOTEROL AVEC UN CORTICOSTEROIDE
PERINDOPRIL
MOLSIDOMINE
AMOXICILLINE ET INHIBITEURS D'ENZYME
OLANZAPINE
BROMURE DE TIOTROPIUM
IMATINIB
AMLODIPINE
NADROPARINE
RISPERIDONE
QUETIAPINE
Montant net
2008
99.242.311
66.672.864
52.228.951
51.483.973
48.061.017
46.718.412
43.623.734
43.512.935
42.143.406
39.987.970
36.921.154
34.202.425
33.231.490
31.817.608
31.773.444
31.353.405
31.181.093
26.897.365
26.810.918
25.038.621
24.620.295
24.590.439
24.584.607
22.627.939
22.411.127
ATC (Anatomical Therapeutic Chemical classification system)
DDD (Defined Daily Dose)
DDD 2008
90.892.007
151.891.491
34.773.383
1.249.506
28.861.051
1.163.490
29.628.016
65.488.355
174.316
33.204.871
309.157
2.093.769
146.403.714
46.234.898
19.442.263
78.807.491
94.165.376
32.512.753
6.658.365
17.809.742
220.807
117.974.778
12.525.585
7.159.872
6.061.422
Rang DDD
2008
5
1
27
281
38
292
36
13
472
30
425
226
2
17
58
9
4
33
144
65
454
3
95
135
152
Nombre de
patients
2008
287.248
786.918
127.338
5.372
221.523
4.721
195.280
201.761
268
142.718
139.158
3.461
596.554
248.969
184.346
230.787
137.461
1.493.395
43.972
96.560
906
325.203
191.028
83.491
38.744
Exploitation des bases de données
DocN
Liaison VPN
SHA
Questions?
 Le système d’information actuellement mis en place par la CNAM pourrait être plus
efficace très rapidement :
a) si l’ensemble des données disponibles dans des dossiers « papier » individuels étaient
encodées et correctement encodées – travailler dans l’optique que tous les champs sont
obligatoires ;
b) si des référentiels complets étaient élaborés (prestations de soins, médicaments,
prestataires, assurés, …).
N.B. L’existence de tels référentiels permettraient de simplifier la feuille de soins, on peut
alors espérer qu’elle sera mieux remplie.
 Contrairement à l’INAMI , la CNAM de par ses trois secteurs d’activités (gestion
financière globale, assureur, gestionnaire) peut se doter d’un système d’information
exhaustif sur chacun de ses assurés.