Titre original :

Construction et évaluation de règles de prédiction de diagnostics à partir des bases de données hospitalières : application au contrôle qualité des données médico-administratives

Mots-clés en français :
  • Tarification à l'activité, contrôle qualité, base nationale PMSI, data reuse, data mining, règles de prédiction

  • Hôpitaux -- Tarifs
  • Hôpitaux -- Utilisation
  • Qualité -- Contrôle
  • Programme de médicalisation des systèmes d'information
  • Exploration de données
  • Gestion financière hospitalière
  • Hospitalisation
  • Contrôle de qualité
  • Systèmes informatisés de dossiers médicaux
  • Fouille de données
  • Langue : Français
  • Discipline : Médecine. Santé Publique
  • Identifiant : 2014LIL2M439
  • Type de thèse : Doctorat de médecine
  • Date de soutenance : 21/11/2014

Résumé en langue originale

Contexte : Dans le cadre du Programme de Médicalisation du Système Informatique (PMSI), l'instauration de la Tarification à l'Activité (T2A) a incité les établissements de santé à établir des procédures de contrôle qualité optimisant la rémunération des séjours, le repérage et le recodage de Complications et Morbidités Associées (CMA) manquantes constituant une de ces procédures. Les méthodes de data mining suscitent beaucoup d'intérêt dans l'analyse des bases de données. Ces méthodes produisent des règles prédictives simples, intuitives et faciles à appliquer. Nous avions pour objectif de produire des règles de prédiction de CMA applicables au contrôle qualité des séjours en soumettant les données de la base nationale PMSI aux méthodes de data mining. Méthode : Notre échantillon de travail était constitué à partir de la base nationale PMSI pour les années 2007 à 2010. Les CMA à prédire devaient être fréquentes et relever d'une pathologie chronique, la prédiction se faisant à partir des codes diagnostiques et d'actes des séjours. Notre étude se poursuivait par l'évaluation des règles produites en calculant la confiance réelle des règles et en appréciant le gain en termes de recodage de CMA. Résultats: Notre échantillon comportait 59170 séjours. Les CMA ciblées étaient les codes E11 « diabète sucré non insulinodépendant », I48 « fibrillation atriale » et I50 « insuffisance cardiaque ». Nous avons extrait trois règles d'association et six règles séquentielles, et validé à l'issue de la procédure de contrôle trois règles prédictives, deux pour le code E11 et une pour le code I48. Les trois règles validées ont toutes une confiance supérieure à 0.60 et un gain de recodage de CMA supérieur à 28 %. Conclusion : Notre étude nous a permis d'extraire à partir de la base nationale PMSI, par data mining, des règles de prédiction de CMA valides, fiables et simples d'application dans le cadre du contrôle qualité des séjours.

Résumé traduit

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  • Directeur(s) de thèse : Ficheur, Grégoire

AUTEUR

  • Djennaoui, Mehdi
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