EMOIS 2001 29 - 30 mars 2001 Trajectoires de soins en psychiatrie EA Sauleau DIM EPSAN - CH Erstein.
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EMOIS 200129 - 30 mars 2001
Trajectoires de soins en psychiatrie
EA SauleauDIM EPSAN - CH Erstein
29-30 mars 2001 EMOIS 2001 2
Introduction
PMSI « transversal » Généralisation 01/01/2002 Fondement du recueil « trajectoires »
Intérêt des trajectoires Médical Economique
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Introduction
PMSI « transversal » Hospitalisation (complète, partielle)
Recueil hebdomadaireVariables
• Explicatives
• DGS
• Evolution
Ambulatoire (patient, communauté)Recueil d'actesClassification EDGARS
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Introduction
Objectifs Comparer l’activité d’un établissement à une
référence Lister les sources de difficultés à la mise en place
des trajectoires de soins
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Méthode
Trajectoire COHORTE Epidémiologie Date d’inclusion - date de fin de suivi Censure(s)
Exit : temps calendaireTrajectoires DHOS
Groupe technique N°2 12 (9) trajectoires de soins
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Méthode
Acte-jour 1 acte ambulatoire 1 venue CATTP ou hôpital de jour 1 jour d’hospitalisation temps plein
Densité moyenne mensuelle (DMM)
moisjouractes
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Les trajectoires
1-Ponctuelle: 1 mois, 2 ou 3 mois consécutifs 1-1: tout ambulatoire 1-2: non tout ambulatoire
2-Permanente: 11 ou 12 mois 2-1: < 60 actes-jour 2-2: ]60-300[ actes-jour 2-3: > 300 actes-jour
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Les trajectoires
3-Intermédiaires 3-1: DMM 6 3-2: 3-3: DMM 2 sur 4 mois au plus 3-4: DMM 2 sur 5 à 10 mois
62DMM
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Méthode
Variables explicatives de la trajectoire Diagnostic psychiatrique (groupe de catégories) Ancienneté dans le secteur Age Protection juridique
Régression polytomique Probabilités de suivi d’une trajectoire selon les
variables explicatives
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Méthode
T = trajectoire (1 à 9) = matrice variables explicatives
X~
X~~
X~9tPr
X~2tPrlogP T
222
8
1jj
i
Pexp1
PexpX~
itPr
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Matériel
Un secteur de psychiatrie adulteCohorte
Suivie 1 an Inclusion entre 01/01/1999 et 30/06/1999 Fin de suivi entre 01/01/2000 et 30/06/2000 Date d’inclusion : première prise en charge
Classement dans une des neuf trajectoires
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Résultats
PEC PatientsPlein temps 130 238 séjours 4262 joursAmbulatoire 523 9938 actesCATTP 162 3578 semaines 5120 venuesNuits 3 4 semaines 15 nuitsHôp. Jour 129 2814 semaines 5464 joursTotal 566
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Résultats
1.1. Tout ambulatoire 14,3 (14,7) %1.2. Non tout ambu. 8,8 (16,2) %2.1. < 60 actes-jour 20,8 (9,3) %2.2. 61-299 actes-jour 18,6 (6,4) %2.3. > 300 actes-jour 0,9 (2,6) %3.1. DMM>6 actes-jour 6,7 (9,8) %3.2. DMM ]2-6[ actes-jour 15,9 (20,1) %3.3. DMM < 2, > 4 mois 3,9 (11,3) %3.4. DMM < 2, 5-10 mois 10,1 (9,7) %
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Résultats
Prises en charge Moins de PEC courtes Plus de PEC longues mais peu denses
Valeurs manquantes Structurelles Par défaut d’exhaustivité
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Résultats
Diagnostics (groupes de catégories CIM-10)
17 3,0 4,7 4,7
34 6,0 9,4 14,1
161 28,4 44,5 58,6
64 11,3 17,7 76,2
30 5,3 8,3 84,5
1 ,2 ,3 84,8
38 6,7 10,5 95,3
8 1,4 2,2 97,5
8 1,4 2,2 99,7
1 ,2 ,3 100,0
362 64,0 100,0
204 36,0
566 100,0
F0
F1
F2
F3
F4
F5
F6
F7
F8
F9
Total
Valide
Manquante
Total
Fréquence Pour centPourcentage
validePourcentage
cumulé
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Résultats
Régression polytomique Effets principaux seuls Modèle saturé : LogVr=223,748 (49 ddl) Variables
Classe diagnostique P=0,079Protection P=0,010Ancienneté P=0,050Age P=0,000
Modèle à quatre variables
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Résultats
Probabilités prédites de trajectoires par caractéristiques patient
0%
20%
40%
60%
80%
100%
p=0, a>2,age<60
p=1, a>2,age<60
p=0, a<2,age<60
p=1, a<2,age<60
p=0, a>2,age>60
p=1, a>2,age>60
p=0, a<2,age>60
p=1, a<2,age>60
t=3.4.
t=3.3.
t=3.2.
t=3.1.
t=2.3.
t=2.2.
t=2.1.
t=1.2.
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Résultats
Trajectoire 2.2. = 40%Trajectoire 2.3. = 20-30% si < 60 ans
0-10% si > 60 ans< 60 ans
Prédominance 2.2. + 2.3. Autres trajectoires moins probables que > 60 ans
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Résultats
Protection juridique
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
t=1.2.
t=2.3.
t=2.4.t=3.1.
t=3.2.
p=1, a>2, age<60p=1, a<2, age<60p=1, a>2, age>60p=1, a<2, age>60
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Discussion
Modèle fréquentiste pour une présentation typiquement bayésienne
Chaines de MarkovChaînage MAGICDéfinition des trajectoires à discuter
Trajectoire 2.2. = 40%
Suivis infirmiers sans diagnostics
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Conclusion
Intérêt de l’approche « trajectoire »Changement sémantique
A posteriori a priori
Définition des actes-jour
In God we trust, others must give data
(Robert Hayden, Plymouth State College)