Réadmissions évitables pour les patients hospitalisés avec une pneumonie communautaire (R3P)

I. Objectifs

Le but de cette étude est de développer un modèle de prédiction du risque basé sur des données administratives pour identifier les réadmissions potentiellement évitables dans les 30 jours de patients hospitalisés avec une pneumonie communautaire (PAC). L'accent est mis sur les réadmissions potentiellement évitables, car toutes les réadmissions à l'hôpital ne peuvent pas être influencées par des interventions conçues pour les réduire.

Les objectifs spécifiques de ce projet sont :

1. évaluer l'exactitude des codes de diagnostic de sortie de la Classification internationale des maladies, dixième révision (CIM-10) pour la PAC en utilisant un examen rétrospectif structuré des dossiers comme méthode de référence.
2. pour estimer le taux de réadmissions toutes causes confondues dans le même hôpital dans les 30 jours et un an après la sortie des patients hospitalisés avec CAP.
3. pour estimer les pourcentages de patients atteints de CAP qui meurent dans les 30 jours et un an après leur sortie sans réadmission à l'hôpital.
4. pour estimer le pourcentage de réadmissions non planifiées pour les patients hospitalisés avec une PC à l'aide d'un examen rétrospectif structuré des dossiers.
5. décrire les raisons de réadmission liées et non liées à la pneumonie pour les patients hospitalisés avec une PAC à l'aide d'un examen rétrospectif structuré des dossiers.
6. pour quantifier la probabilité qu'une réadmission non planifiée soit évitable à l'aide d'une analyse de classe latente basée sur les classifications indépendantes de quatre examinateurs.
7. pour étudier la distribution des réadmissions potentiellement évitables et le temps écoulé depuis la sortie de l'hospitalisation index.
8. identifier les caractéristiques dérivées des données administratives sur les réclamations qui sont indépendamment associées à une réadmission potentiellement évitable.
9. pour dériver et valider en interne un modèle administratif de prédiction des risques basé sur les données des réclamations pour identifier la réadmission potentiellement évitable dans les 30 jours des patients hospitalisés avec une PAC.
10. identifier les caractéristiques extraites du dossier médical qui sont indépendamment associées à une réadmission potentiellement évitable.
11. pour dériver et valider en interne un modèle de prédiction des risques basé sur les données des dossiers médicaux pour identifier la réadmission potentiellement évitable dans les 30 jours des patients hospitalisés avec une PAC.
12. comparer l'exactitude, la discrimination et l'étalonnage globaux du modèle de prédiction des risques basé sur les données administratives par rapport aux données des dossiers médicaux pour identifier la réadmission potentiellement évitable dans les 30 jours des patients hospitalisés avec une PAC.
13. valider en externe les modèles publiés de prévision des risques pour une réadmission potentiellement évitable dans les 30 jours.

II. Étudier le design

R3P est une étude de cohorte observationnelle rétrospective de patients adultes consécutifs sortis de deux hôpitaux avec un code de diagnostic de CAP. Les sources de données comprennent les données sur les congés d'hôpital recueillies régulièrement et les examens rétrospectifs des dossiers.

III. Centres d'études participants et cadre

L'étude sera menée dans un hôpital affilié à une université et un hôpital général dans les Alpes du Nord, en France. D'une capacité de 1 362 lits de soins aigus, le CHU de Grenoble dessert une population majoritairement urbaine de 675 000 habitants et a enregistré 135 999 séjours en 2014. Le CHU d'Annecy a une capacité de 896 lits de soins aigus et a enregistré 70 651 séjours en 2014.

IV. Collecte de données

Deux assistants de recherche clinique effectueront un examen rétrospectif structuré des dossiers à l'aide d'un instrument de collecte de données informatisé. Les variables suivantes seront enregistrées pour les hospitalisations index :

• les identifiants des patients et des séjours à l'hôpital ;
• les caractéristiques initiales du patient, y compris les données démographiques, la condition comorbide préexistante, la classe de risque de l'indice de gravité de la pneumonie (PSI), l'examen physique et les résultats de laboratoire à l'admission, les résultats des radiographies ou des tomodensitogrammes dans les 48 heures suivant l'admission, le bilan microbiologique initial ;
• l'antibiothérapie hospitalière et les traitements associés ;
• parcours d'admission à l'hôpital index (admission en unité de soins intensifs, complications liées ou non à la pneumonie);
• examen physique et résultats de laboratoire à la sortie ;
• plan de congé et traitements;

Les variables suivantes seront enregistrées pour la première réadmission dans l'année suivant la sortie :

• les identifiants des patients et des séjours à l'hôpital ;
• examen physique et résultats de laboratoire lors de la réadmission, résultats de radiographie ou de tomodensitométrie dans les 48 heures suivant la réadmission ;
• admission aux soins intensifs ;
• complications liées et non liées à la pneumonie ;
• raisons primaires et secondaires des réadmissions.

Dans le cadre du système de paiement prospectif français basé sur les groupes liés au diagnostic (DRG), les données informatisées sur les sorties d'hôpital incluent les identifiants des patients et des séjours hospitaliers, les dates d'admission et de sortie, l'âge, le sexe, la durée du séjour, le lieu de sortie, l'ICD primaire et secondaire. 10 codes de diagnostic de sortie (jusqu'à 99) pour l'hospitalisation initiale et la réadmission. Le codage de la CIM-10 est conforme aux directives nationales et est effectué par des techniciens ou des médecins formés, selon l'hôpital. Les codeurs extraient généralement les diagnostics des notes du médecin, bien que les notes d'admission, les notes d'évolution quotidienne, les rapports de consultation, l'imagerie diagnostique et les traitements soient systématiquement enregistrés dans le dossier médical. Les données sur les congés sont auditées en externe en extrayant chaque année un échantillon aléatoire de séjours à l'hôpital.

V. Gestion des données

Pour assurer une qualité optimale, toutes les données recueillies rétrospectivement par l'examen des dossiers seront saisies électroniquement par les assistants de recherche clinique à l'aide d'un code d'identification personnel et d'un système de collecte de données en ligne protégé par un mot de passe. Les assistants de recherche clinique recevront une formation formelle sur les méthodes d'abstraction et d'enregistrement des données. Un manuel d'utilisation comprenant des définitions et des sources de données acceptables pour toutes les variables sera distribué. La fiabilité de l'abstraction des données sera évaluée en sélectionnant au hasard des cas pour une collecte indépendante par un médecin praticien.

VI. analyses statistiques

1. Aperçu

   Les ensembles de données administratives sur les sorties d'hôpital seront liés aux cas extraits des dossiers médicaux à l'aide d'identificateurs de patients et de séjours à l'hôpital. Si un patient est admis plus d'une fois au cours de la période d'étude, seule la première hospitalisation sera incluse comme admission index.

2. Précision des codes de diagnostic de sortie de la CIM-10 pour CAP

   L'exactitude des codes de diagnostic de sortie de la CIM-10 sera évaluée à l'aide de trois méthodes de référence :

   1. Dossier médical et / ou lettre de sortie notant le diagnostic de CAP.
   2. Notation dans le dossier médical de ≥ 1 symptôme respiratoire (toux, production d'expectorations, dyspnée, tachypnée ou douleur pleurétique) et ≥ 1 résultat d'auscultation (râles ou crépitations) et ≥ 1 signe d'infection (température > 38 °C, frissons ou nombre de globules blancs > 10 000/µL ou < 4 000/µL) et un nouvel infiltrat sur radiographie pulmonaire ou tomodensitométrie réalisée dans les 48 heures suivant l'admission.
   3. Un composé de #a et/ou #b

   Les estimations ponctuelles de la valeur prédictive positive ainsi que les intervalles de confiance (IC) à 95 % seront rapportés pour les trois méthodes de référence, séparément.

3. Attribution des motifs de réadmission

   Quatre médecins, qui sont membres d'un comité d'examen clinique, examineront indépendamment les dossiers médicaux pour l'hospitalisation initiale et la réadmission. Les membres du panel sont des internistes généralistes, des spécialistes des maladies infectieuses ou respiratoires ayant une expérience clinique dans la prise en charge des patients atteints de CAP. Conformément à Jasti et al. (CID 2008;46:550-6), chaque médecin examinateur utilisera des critères prédéfinis pour catégoriser la raison de la réhospitalisation comme :

   1. aggravation des signes ou des symptômes liés à la pneumonie ;
   2. condition(s) comorbide(s) nouvelle(s) ou aggravée(s) indépendante(s) de la pneumonie ;
   3. toute combinaison de raisons liées à la pneumonie et à la comorbidité.

   Les examinateurs attribueront indépendamment la principale raison de la réadmission, en utilisant les catégories mutuellement exclusives publiées par Halfon et al. (J Clin Epidemiol 2002;55:573-87).

   L'accord entre les évaluateurs pour la raison de la réhospitalisation sera quantifié à l'aide du Kappa de Cohen.

4. Identifier les réadmissions potentiellement évitables

   Conformément à van Walraven et al. (CMAJ 2011;183:e1067-72), quatre médecins examinateurs utiliseront une échelle ordinale à 6 points pour évaluer si la réadmission est un événement indésirable et si l'événement indésirable pourrait être évité. Une réadmission avec une note supérieure à trois dans les deux domaines sera classée comme potentiellement évitable par cet examinateur. La probabilité qu'une réadmission soit évitable sera quantifiée à l'aide d'une analyse de classe latente basée sur la classification indépendante par quatre examinateurs.

5. Développement d'un modèle de prédiction des risques basé sur les données des dossiers médicaux

   Nous dériverons un modèle de régression logistique multivariable pour quantifier la probabilité que la réadmission dans les 30 jours soit évitable. L'échantillon de développement inclura les réadmissions toutes causes dans les 30 jours pour les patients adultes hospitalisés avec une PAC. Le résultat d'intérêt est une réadmission potentiellement évitable dans les 30 jours suivant la sortie. Nous utiliserons les données extraites des dossiers médicaux pour l'indexation des hospitalisations et des réadmissions. Les prédicteurs candidats seront identifiés en combinant les résultats d'une revue systématique de la littérature avec les opinions d'experts sur le terrain.

6. Développement d'un modèle de prédiction des risques basé sur les données administratives

   Dans une analyse distincte, nous dériverons un modèle de régression logistique multivariable pour quantifier la probabilité qu'une réadmission dans les 30 jours soit évitable. L'échantillon de développement inclura les réadmissions toutes causes dans les 30 jours pour les patients adultes hospitalisés avec une PAC. Le résultat d'intérêt est une réadmission potentiellement évitable dans les 30 jours suivant la sortie. Nous n'utiliserons que des données administratives et le modèle sera basé sur des combinaisons de codes de diagnostic entre l'hospitalisation index et la réadmission. Les prédicteurs candidats seront identifiés en examinant les modèles publiés en combinaison avec les opinions d'experts sur le terrain.

7. Validation interne des modèles de prévision des risques

Nous utiliserons le bootstrap pour quantifier l'optimisme dans la performance apparente des modèles de prédiction clinique. La discrimination sera quantifiée par la statistique de concordance (c). L'étalonnage sera étudié graphiquement et formellement évalué par le test de pente d'étalonnage.

VII. Inconvénients et sécurité

Dans cette étude observationnelle rétrospective, les événements indésirables graves seront recueillis au moyen d'un examen structuré des dossiers, y compris la mortalité hospitalière, les complications dues à la PAC ou à la prise en charge de la PAC, la comorbidité nouvelle ou aggravée, l'admission aux soins intensifs et la mortalité hors hôpital.

VIII. Audit

Le suivi des processus et des documents de l'étude sera assuré par des personnels désignés par la Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation (DRCI) du CHU de Grenoble.