Construction et évaluation d’un algorithme de détection des hospitalisations non programmées de patients atteints d’une maladie inflammatoire chronique intestinale, à partir des données du Programme de médicalisation des systèmes d’information

Introduction Dans la prise en charge des maladies chroniques, les hospitalisations non programmees ont un impact negatif en premier lieu sur les patients, mais egalement sur le systeme de sante. Reduire ces hospitalisations passe par leur identification afin les caracteriser, notamment au travers des bases medico-administratives. Notre objectif etait de construire un algorithme a partir des donnees du Programme de medicalisation des systemes d’information (PMSI), pour identifier les hospitalisations non programmees de patients atteints de maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI). Methodes Un echantillon a ete aleatoirement selectionne parmi les sejours sortis entre 2016 et 2018 du CHRU de Nancy et mentionnant un code de maladie de Crohn (K50) ou de rectocolite hemorragique (K51) en diagnostic principal, relie ou associe en excluant les seances. Chaque sejour a ete classe en hospitalisation programmee ou non programmee par un investigateur en utilisant un arbre de decision base sur les elements du dossier medical et soignant. L’association entre des variables caracterisant les patients et les sejours dans le PMSI et le caractere non programme du sejour a ete recherchee par des modeles de regression logistique. Les modeles ont ete evalues par leur aire sous la courbe et le test d’Hosmer-Lemeshow pour selectionner l’algorithme le plus performant. La sensibilite de l’algorithme etait le critere de jugement principal, la specificite, et les valeurs predictives ont egalement ete etudiees. Resultats Parmi les 779 sejours inclus de patients porteurs d’une MICI pris en charge au CHRU de Nancy, 29,1 % etaient des sejours non programmees. Le modele selectionne a retrouve une association significative entre le caractere non programme et la provenance du patient, le diagnostic principal, une prise en charge chirurgicale, la severite du sejour et une hospitalisation dans les 30 jours precedant l’admission. L’algorithme d’identification des hospitalisations non programmees presentait une sensibilite de 83,9 %, une specificite de 82,1 % et une aire sous la courbe de 0,921. Discussion/Conclusion Ces performances necessitent d’etre confirmees par une etude de validation actuellement en cours sur un autre echantillon.