emois 2001 29 - 30 mars 2001 trajectoires de soins en psychiatrie ea sauleau dim epsan - ch erstein

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EMOIS 200129 - 30 mars 2001

Trajectoires de soins en psychiatrie

EA SauleauDIM EPSAN - CH Erstein

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 2

Introduction

PMSI « transversal » Généralisation 01/01/2002 Fondement du recueil « trajectoires »

Intérêt des trajectoires Médical Economique

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 3

Introduction

PMSI « transversal » Hospitalisation (complète, partielle)

Recueil hebdomadaireVariables

• Explicatives

• DGS

• Evolution

Ambulatoire (patient, communauté)Recueil d'actesClassification EDGARS

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 4

Introduction

Objectifs Comparer l’activité d’un établissement à une

référence Lister les sources de difficultés à la mise en place

des trajectoires de soins

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 5

Méthode

Trajectoire COHORTE Epidémiologie Date d’inclusion - date de fin de suivi Censure(s)

Exit : temps calendaireTrajectoires DHOS

Groupe technique N°2 12 (9) trajectoires de soins

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 6

Méthode

Acte-jour 1 acte ambulatoire 1 venue CATTP ou hôpital de jour 1 jour d’hospitalisation temps plein

Densité moyenne mensuelle (DMM)

moisjouractes

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 7

Les trajectoires

1-Ponctuelle: 1 mois, 2 ou 3 mois consécutifs 1-1: tout ambulatoire 1-2: non tout ambulatoire

2-Permanente: 11 ou 12 mois 2-1: < 60 actes-jour 2-2: ]60-300[ actes-jour 2-3: > 300 actes-jour

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 8

Les trajectoires

3-Intermédiaires 3-1: DMM 6 3-2: 3-3: DMM 2 sur 4 mois au plus 3-4: DMM 2 sur 5 à 10 mois

62DMM

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 9

Méthode

Variables explicatives de la trajectoire Diagnostic psychiatrique (groupe de catégories) Ancienneté dans le secteur Age Protection juridique

Régression polytomique Probabilités de suivi d’une trajectoire selon les

variables explicatives

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 10

Méthode

T = trajectoire (1 à 9) = matrice variables explicatives

X~

X~~

X~9tPr

X~2tPrlogP T

222

8

1jj

i

Pexp1

PexpX~

itPr

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Matériel

Un secteur de psychiatrie adulteCohorte

Suivie 1 an Inclusion entre 01/01/1999 et 30/06/1999 Fin de suivi entre 01/01/2000 et 30/06/2000 Date d’inclusion : première prise en charge

Classement dans une des neuf trajectoires

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Résultats

PEC PatientsPlein temps 130 238 séjours 4262 joursAmbulatoire 523 9938 actesCATTP 162 3578 semaines 5120 venuesNuits 3 4 semaines 15 nuitsHôp. Jour 129 2814 semaines 5464 joursTotal 566

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Résultats

1.1. Tout ambulatoire 14,3 (14,7) %1.2. Non tout ambu. 8,8 (16,2) %2.1. < 60 actes-jour 20,8 (9,3) %2.2. 61-299 actes-jour 18,6 (6,4) %2.3. > 300 actes-jour 0,9 (2,6) %3.1. DMM>6 actes-jour 6,7 (9,8) %3.2. DMM ]2-6[ actes-jour 15,9 (20,1) %3.3. DMM < 2, > 4 mois 3,9 (11,3) %3.4. DMM < 2, 5-10 mois 10,1 (9,7) %

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Résultats

Prises en charge Moins de PEC courtes Plus de PEC longues mais peu denses

Valeurs manquantes Structurelles Par défaut d’exhaustivité

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Résultats

Diagnostics (groupes de catégories CIM-10)

17 3,0 4,7 4,7

34 6,0 9,4 14,1

161 28,4 44,5 58,6

64 11,3 17,7 76,2

30 5,3 8,3 84,5

1 ,2 ,3 84,8

38 6,7 10,5 95,3

8 1,4 2,2 97,5

8 1,4 2,2 99,7

1 ,2 ,3 100,0

362 64,0 100,0

204 36,0

566 100,0

F0

F1

F2

F3

F4

F5

F6

F7

F8

F9

Total

Valide

Manquante

Total

Fréquence Pour centPourcentage

validePourcentage

cumulé

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Résultats

Régression polytomique Effets principaux seuls Modèle saturé : LogVr=223,748 (49 ddl) Variables

Classe diagnostique P=0,079Protection P=0,010Ancienneté P=0,050Age P=0,000

Modèle à quatre variables

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Résultats

Probabilités prédites de trajectoires par caractéristiques patient

0%

20%

40%

60%

80%

100%

p=0, a>2,age<60

p=1, a>2,age<60

p=0, a<2,age<60

p=1, a<2,age<60

p=0, a>2,age>60

p=1, a>2,age>60

p=0, a<2,age>60

p=1, a<2,age>60

t=3.4.

t=3.3.

t=3.2.

t=3.1.

t=2.3.

t=2.2.

t=2.1.

t=1.2.

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Résultats

Trajectoire 2.2. = 40%Trajectoire 2.3. = 20-30% si < 60 ans

0-10% si > 60 ans< 60 ans

Prédominance 2.2. + 2.3. Autres trajectoires moins probables que > 60 ans

29-30 mars 2001 EMOIS 2001 19

Résultats

Protection juridique

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

t=1.2.

t=2.3.

t=2.4.t=3.1.

t=3.2.

p=1, a>2, age<60p=1, a<2, age<60p=1, a>2, age>60p=1, a<2, age>60

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Discussion

Modèle fréquentiste pour une présentation typiquement bayésienne

Chaines de MarkovChaînage MAGICDéfinition des trajectoires à discuter

Trajectoire 2.2. = 40%

Suivis infirmiers sans diagnostics

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Conclusion

Intérêt de l’approche « trajectoire »Changement sémantique

A posteriori a priori

Définition des actes-jour

In God we trust, others must give data

(Robert Hayden, Plymouth State College)

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