Extraction automatique d’indicateurs de santé des systèmes d’informations de soins: le projet Global Health Barometer

Contexte et objectifs: Dans la grande majorite des pays a faibles ressources, la collecte d’indicateurs de sante et l’organisation d’un rapportage fiable sur les activites des structures sanitaires restent aujourd’hui un important probleme. Pourtant, de nombreux acteurs comme les ministeres de la sante, les projets de financement base sur la performance, les programmes d’assurance maladie et bien d’autres dependent en grande partie d’informations completes et correctes sur les systemes de sante. A ce jour, l’enregistrement et la centralisation des indicateurs se realise dans la plupart des pays principalement a l’aide de procedures d’enregistrement paralleles et redondantes (systemes nationaux d’informations sanitaires, DHIS2, programmes verticaux comme le VIH, TB et autres), avec des registres qui sont souvent specifiques pour chaque destinataire. Dependant du nombre de partenaires impliques, certains centres de santes en region sub-saharienne doivent remplir periodiquement plus de 30 registres differents. Ce travail representant une charge medico-administrative supplementaire excessive, la qualite des informations fournies est tres souvent inexploitable. Parfois meme, des donnees totalement fictives (copies legerement modifiees d’anciens rapports) sont envoyees par des centres qui manquent de temps et de personnel pour correctement realiser cette activite. Suite a ces constats, en 2010 le projet du Global Health Barometer (GHB) a ete mis sur pied, avec comme objectif de fournir un rapportage alternatif d’indicateurs de sante base sur l’extraction d’informations des systemes d’informations de soins (SIS) presents dans les structures sanitaires sub-sahariennes. Methodes: Le projet a ete concu autour de la creation d’un data-warehouse de sante (DWS), pouvant accueillir un grand nombre de differents types de donnees sanitaires (administratives, financieres, pharmaceutiques, laboratoires, cliniques, statistiques etc.). Le DWS devrait etre accessible a travers une interface web et une serie d’interfaces informatiques devraient etre definies pour permettre aux SIS d’envoyer des informations a cette base de donnees centrale. Les interfaces specifient aussi bien la syntaxe des messages que la semantique de leur contenu, tout etant basee au maximum sur des classifications internationales comme la CIM-10, la CISP-2 ou le LOINC. Une implementation pilote devrait ensuite etre mise en place sur base d’une selection de SIS existants, dans lesquels un nombre de modules d’extraction specifiques pour le GHB devraient etre integres. Resultats: Le DWS a ete developpe en 2010 et est accessible via le web sur un URL public : http://www.globalhealthbarometer.net . Une implementation pilote a ete realisee sur base d’un SIS a sources libres (OpenClinic) qui etait deja deploye en 2010 dans une vingtaine de sites au Rwanda, au Burundi, en Belgique et en RDC. Au cours des 3 annees de l’etude, d’autres hopitaux situes au Mali et au Congo-Brazzaville ont encore ete ajoutes. En 2013, 35 sites sont interconnectes dans un VPN dedie au projet et envoient chaque nuit sans aucune intervention utilisateur un nombre important d’indicateurs structures au DWS. Il s’agit d’indicateurs demographiques, financiers, diagnostiques, laboratoires, des chiffres de mortalite et meme des indicateurs informatiques (espace disque libre, memoire utilisee etc.) informant la cellule centrale sur l’etat des differents serveurs. Le volume de donnees recoltees est vaste : en aout 2013 plus de 2 millions de dossiers patients, 300.000 hospitalisations, plus de 2 millions de consultations et plus de 13 millions de prestations ont ete documentes dans l’implementation pilote du DWS pour 35 hopitaux. A travers l’interface web, ces donnees peuvent etre interrogees a tout moment par les utilisateurs disposant d’un code de securite qui leur donne acces aux a un nombre de sites correspondant a leurs responsabilites. Le site web offre non seulement la possibilite de tirer des statistiques ou de generer des graphiques, mais permet egalement d’automatiser un nombre d’operations comme l’impression centralisee de cartes d’identification ou le transfert de donnees de couverture maladie et de facturation entre prestataires de soins et assureurs. Conclusions: Sur base des resultats obtenus au cours des 3 annees de cette etude pilote, l’utilisation secondaire des donnees de soins moyennant des procedures d’extraction automatiques s’avere une alternative potentiellement attractive pour un nombre de procedures existantes de collecte d’indicateurs de sante. Les extraits etant bases sur des donnees reelles de soins et aucun travail supplementaire n’etant necessaire pour la production des indicateurs, on pourrait esperer obtenir des rapports plus complets qui correspondent mieux a la realite du terrain. Les experiences dans le cadre de ce projet avec la transmission de donnees d’assurance maladie entre prestataires de soins et assureurs confirment que, moyennant un nombre de developpements supplementaires, des systemes comme le GHB pourront en plus jouer un role de passerelle de donnees dans le futur. Pensons aux possibilites de rapportage central (plus besoin d’envoyer des rapports par les structures sanitaires), l’implementation de la couverture maladie universelle, la surveillance epidemiologique, les programmes de financement base sur les performances et bien-sur la retransmission de donnees aux differents programmes verticaux de sante. Dans ce cadre, une integration avec le DHIS2 est actuellement en developpement.