Réhospitalisations précoces‎ : peut-on les prédire à partir des données du système d'information hospitalier ? - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2018

Réhospitalisations précoces‎ : peut-on les prédire à partir des données du système d'information hospitalier ?

Résumé

Introduction : les réhospitalisations précoces constituent un véritable problème de Santé Publique. De par les enjeux économiques et sur la santé des populations, leur réduction est devenue une préoccupation majeure. Nous avons souhaité dans cette étude déterminer si, à partir des données du système d’information hospitalier, il existe des facteurs permettant de prédire un sur-risque de réhospitalisation dans les 30 jours (et 7 jours) suivants la sortie du patient. Matériels et méthode : il s'agit d'une étude rétrospective, analytique réalisée sur l'ensemble des séjours de MCO (hors critères d'exclusion) entre janvier 2013 et novembre 2017 d'un centre hospitalier. Résultats : 354527 séjours ont été analysés, 13% précédaient une réhospitalisation à 30 jours et 4,9% à 7 jours. Certains facteurs de risque de réadmissions à 30 jours apparaissent statistiquement significatifs :la sévérité du séjour, l'âge, la CMU, certaines catégories majeures dont « troubles mentaux liés à l'absorption de drogues... » (OR 16,7 (IC95%[13,2;21])) et certaines comorbidités dont le handicap (OR 1,3 (IC95%[1,3;1,4])) et l'insuffisance cardiaque (OR 1,3 (IC95%[1,2;1,3])). Le constat est le même à 7 jours. Discussion : la difficulté principale de cette étude a résidé dans la sélection des séjours non programmés car potentiellement évitables. Conclusion : les résultats confortent l'idée que des facteurs peuvent permettre d'identifier des hospitalisations à risque de réadmissions. D'autres travaux portant sur les facteurs prédictifs de réhospitalisations évitables et les mesures à instaurer pour les limiter seraient profitables tant pour la santé des patients que pour la pérennité de notre système de santé.
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Bardoël Lionel. Thèse d'exercice de médecine. Santé publique et médecine sociale (UPJV).pdf (461.15 Ko) Télécharger le fichier
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dumas-02066268 , version 1 (13-03-2019)

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  • HAL Id : dumas-02066268 , version 1

Citer

Lionel Bardoël. Réhospitalisations précoces‎ : peut-on les prédire à partir des données du système d'information hospitalier ?. Médecine humaine et pathologie. 2018. ⟨dumas-02066268⟩
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