Analyse rétrospective et création d'un modèle prédictif des réadmissions précoces dans le Service de Médecine Interne du CHUV

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State: Public
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Serval ID
serval:BIB_413313FDCEE6
Type
PhD thesis: a PhD thesis.
Collection
Publications
Institution
Title
Analyse rétrospective et création d'un modèle prédictif des réadmissions précoces dans le Service de Médecine Interne du CHUV
Author(s)
Uhlmann M.
Director(s)
Lamy O.
Institution details
Université de Lausanne, Faculté de biologie et médecine
Address
Faculté de biologie et de médecine Université de Lausanne CH-1015 Lausanne SUISSE
Publication state
Accepted
Issued date
04/2015
Language
french
Abstract
Le taux de réadmission à 30 jours de la sortie de l'hôpital est un indicateur de la qualité de prise en charge hospitalière pouvant refléter des soins suboptimaux ou une coordination insuffisante avec les intervenants ambulatoires. Il existe un algorithme informatisé validé dénommé SQLape® qui, basé sur des données administratives suisses, les codes diagnostiques et les codes d'interventions, permet d'identifier rétrospectivement les réadmissions potentiellement évitables (REAPE), avec une haute sensibilité (96%) et spécificité (96%). Sont considérées REAPE, les réadmissions précoces (< 30 jours), non planifiées à la sortie du séjour index et dues à un diagnostic déjà actif lors du précédent séjour ou dues à une complication d'un traitement.
Le but de notre étude a été d'analyser rétrospectivement tous les séjours des patients admis dans le service de Médecine Interne du CHUV entre le 1 janvier 2009 et le 31 décembre 2011, afin de quantifier la proportion de REAPE, puis d'identifier des facteurs de risques afin d'en dériver un modèle prédictif.
Nous avons analysé 11'074 séjours. L'âge moyen était de 72 +/- 16,8 ans et 50,3 % étaient des femmes. Nous avons comptabilisé 8,4 % décès durant les séjours et 14,2 % réadmissions à 30 jours de la sortie, dont la moitié (7,0 %) considérées potentiellement évitables selon SQLape®. Les facteurs de risques de REAPE que nous avons mis en évidence étaient les suivants : au moins une hospitalisation antérieure à l'admission index, un score de comorbidité de Charlson > 1, la présence d'un cancer actif, une hyponatrémie, une durée de séjour > 11 jours ou encore la prescription d'au moins 15 médicaments différents durant le séjour. Ces variables ont été utilisées pour en dériver un modèle prédictif de REAPE de bonne qualité (aire sous la courbe ROC de 0,70), plus performant pour notre population qu'un autre modèle prédictif développé et validé au Canada, dénommé score de LACE.
Dans une perspective d'amélioration de la qualité des soins et d'une réduction des coûts, la capacité à identifier précocement les patients à risque élevé de REAPE permettrait d'implémenter rapidement des mesures préventives ciblées (par exemple un plan de sortie détaillé impliquant le patient, son entourage et son médecin traitant) en plus des mesures préventives générales (par exemple la réconciliation médicamenteuse)
Create date
13/08/2015 18:57
Last modification date
20/08/2019 13:40
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