Ressource pédagogique : Journées EMOIS Nancy 2013 : «Planifadmission», outil open source d’aide à la planification des admissions programmées basé sur une prédiction statistique des durées de séjour.

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B-1-4  Titre : Journées EMOIS Nancy 2013 : «Planifadmission», outil open source d’aide à la planification des admissions programmées basé sur une prédiction statistique des durées de séjour. Auteur (s) : Emmanuel CHAZARD (CHRU Lille; Univ Lille Nord de France; EA 2694; Lille, France) Pierre-Henry MIQUEL (groupe Hôpital Privé Métropole; Lille, France) Matthieu GENTY (SARL CEFIMIS; Lille, France) Régis BEUSCART (CHRU Lille; Univ Lille Nord de France; EA 2694; Lille, France) Résumé : Introduction : Dans de nombreux hôpitaux, lorsqu'un patient est médicalement prêt à sortir un samedi dimanche ou jour férié, sa sortie est différée faute de filière de sortie. Cela rallonge le séjour inutilement. D'autre part, en hospitalisation programmée, le jour d'admission est généralement planifié arbitrairement. L'objectif est ici de prédire les durées de séjour d'après des éléments connus avant l'admission de chirurgie programmée, de manière à planifier l'admission un jour tel que la sortie ait le plus de chances de se faire un jour ouvrable. Méthodes : La base nationale des séjours MCO 2010 et la base médico-administrative d'un groupe d'hospitalisation privé sont analysées à l'aide de méthodes de data mining à la recherche de déterminants de la durée de séjour. Les facteurs connus avant l'hospitalisation (pathologies chroniques, indication opératoire, modalités de la chirurgie, contexte) sont utilisés pour prédire la durée de séjour dans différents domaines : - les cures de hernie (crurales ou inguinales) - les prothèses totales de hanche Un logiciel open source est développé. Il charge les déterminants découverts et les présente sous forme de questionnaire succinct. Il calcule et représente, pour chaque jour du calendrier, le nombre de jours qui risqueraient d'être perdus si le patient était hospitalisé ce jour-là. Résultats : Des facteurs prédictifs de la durée de séjour sont identifiés, dans le PMSI et (le cas échéant) les bases administratives. Le logiciel d'aide à la planification des admissions programmées, destiné au personnel qui planifie les hospitalisations, pose un petit nombre de questions très discriminantes et permet de choisir un jour d'admission favorable. Ce logiciel et les fichiers de données sont utilisables et téléchargeables librement à l'adresse http://planifadmission.chazard.org. Discussion/conclusion : Ce logiciel gratuit pourrait assister une prise de rendez-vous aujourd'hui aléatoire. Les résultats montrent néanmoins l'importance de facteurs organisationnels et de la contextualisation, requérant idéalement une analyse préalable des données dans chaque établissement. Mots-clés : prédiction de la durée de séjour ; admission programmée ; optimisation des admissions L’auteur n’a pas transmis de conflit d’intérêt concernant les données diffusées dans cette vidéo ou publiées dans la référence citée. Conférence enregistrée lors des 26ème Journées Emois les 21 et 22 mars 2013 à Nancy. B-1 Session – Qualité des pratiques et des soins I. Modérateurs : C COLIN, G NISAND. B-1-1 BEHAGEL C, LEMAIRE N, TILLON-FAURE O. Amélioration de la pertinence des soins. B-1-2 LEYMARIE F, CIANFARANI A, CHALLET O, DUCROS D, MORFOISSE JJ. Pertinence des soins en Midi Pyrénées : avec acte et mesure ! B-1-3 GUERIN S, ROBILLARD B, LOIRAT P, LUCET B, GRENIER C. Modélisation de la certification des établissements de santé à partir d’un nombre réduit de standards obligatoires et d’indicateurs de qualité. B-1-4 CHAZARD E, MIQUEL PH, GENTY M, BEUSCART R. « Planifadmission », outil open source d’aide à la planification des admissions programmées basé sur une prédiction statistique des durées de séjour. B-1-5 OBERLIN P, MOUQUET MC, GONZALEZ L. 40 ans d’évolution des appendicectomies en France. Réalisation, production : Canal U/3S - CERIMES Mots clés : EMOIS, 2013, Nancy, épidémiologie, évaluation, management, organisation, information, santé, PMSI, T2A, tarification à l’activité, programme de médicalisation des systèmes d’information, admission programmée, optimisation des admissions

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• Sciences médicales. Médecine (610)

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