Edito de Risques & Qualité – Volume XVI – n°3 – Septembre 2019

Des outils pour évaluer les soins, oui mais de qualité !

Par Cyrille Colin1,2, Antoine Duclos1,3

Un des points essentiels pour la progression d’un hôpital en termes de qualité et de sécurité des soins est sa capacité à mesurer ses progrès. La question est donc posée du choix et des modalités de mise en place d’indicateurs évaluant le résultat clinique de ses prises en charge. Celle, aussi, de l’ingénierie nécessaire à leur production et leur diffusion aux professionnels de santé, aux décideurs/payeurs et aux patients. Pour le choix des indicateurs à développer, la plupart des organisations de santé dans le monde ont fait appel à des méthodes de revue de la littérature suivies de procédures de sélection par consensus. Peu de systèmes ont attendu les travaux empiriques de validation métrologique pour les mettre en place. Certaines organisations internationales comme l’OCDE ont proposé des indicateurs de mesure de la qualité et de la sécurité des soins qui sont publiés annuellement pour permettre des comparaisons inter-pays [1]. La consultation de ces chiffres montre au moins trois éléments importants : les indicateurs ne sont pas consensuels entre les pays car de nombreux pays ne renseignent pas tel ou tel indicateur, la variabilité entre les pays sur un même indicateur est considérable même pour des pays de niveau socio-économique comparable, la variabilité de l’indicateur dans le temps dans un pays donné semble maîtrisée et donner une indication valide sur la tendance temporelle.

En France, la Haute Autorité de santé a, depuis de longues années, développé et mis en place des indicateurs de qualité utilisés pour le processus de certification des établissements, pour la mise à disposition du public et comme incitatif financier à l’amélioration de la qualité et de la sécurité des soins. Ils reposent aujourd’hui sur quatre modes de recueil : le dossier médical du patient, les bases médico-administratives, les questionnaires aux patients et ceux aux structures de soins. Ils couvrent maintenant quatre dimensions – organisation, processus, résultats des soins, satisfaction du patient – et entrent pour une part encore modeste mais croissante dans le financement des structures. Sont collectés (ou expérimentés) par exemple aujourd’hui la qualité du dossier médical ; la conformité des processus de soins dans l’AVC, la chirurgie de jour et la chirurgie bariatrique ; les complications infectieuses et thrombo-emboliques dans des chirurgies ciblées ; la mortalité après infarctus du myocarde ; la satisfaction des patients (E-Satis).

Par sa détection simple et sans ambiguïté, la mortalité hospitalière est déjà utilisée dans quelques pays. Néanmoins, la rareté de l’évènement, la validité discutable des données sources servant à son calcul ainsi que de nombreuses limites méthodologiques rendent l’utilisation d’un indicateur de mortalité controversée pour approcher la performance hospitalière [2,3]. Sa valeur pouvant être influencée par divers facteurs sur lesquels l’établissement ou le professionnel de santé ne peuvent pas agir, il est important de procéder à un ajustement tenant compte de ces facteurs [4]. Ce principe est particulièrement critique lorsque l’indicateur est destiné à être diffusé dans le cadre d’un modèle de paiement à la performance reposant sur des comparaisons inter-établissements [5]. En effet, en l’absence d’ajustement au risque, certains établissements seraient pénalisés à tort s’ils prennent en charge des patients plus sévères ou défavorisés sur le plan socio-économique. Or, le sur ou sous-codage des variables servant à un tel ajustement peut entraîner une validité discutable du taux de mortalité ajusté estimé pour chaque établissement. Une solution consiste à redresser ce taux en intégrant la qualité de codage sous-jacent de l’établissement, par le recodage périodique d’un échantillon restreint de séjours [6].

Au-delà de la qualité des données servant à la production des indicateurs de résultat des soins, se pose la question de leur restitution. Leur utilisation pour mener des comparaisons inter-établissements suppose la mise à disposition d’outils capables de discriminer avec exactitude les établissements selon leur niveau de performance. Plutôt qu’un classement par rang (league table), le positionnement de chaque établissement par rapport à une moyenne jugée acceptable apparaît être une solution préférable d’un point de vue méthodologique et pédagogique (funnel plot) [7]. Néanmoins, un tel mode de restitution des indicateurs ne permet pas de véritablement s’affranchir des variations de codage inter-établissements susceptibles de pénaliser les hôpitaux renseignant de manière transparente les complications de leurs patients. Une alternative pour limiter l’influence des variations de pratiques de codage sur l’interprétation des variations de l’indicateur consiste à mettre en œuvre un suivi plus « dynamique » au cours du temps, des résultats observés au sein de chaque structure. Pour devenir de véritables leviers d’amélioration des soins, ces indicateurs nécessitent d’être restitués régulièrement à l’aide d’outils graphiques en facilitant l’interprétation (control chart) et leur implémentation doit être accompagnée sur le terrain pour promouvoir leur utilisation et inciter la mise en place d’actions d’amélioration [8]. En se comparant à lui-même plutôt qu’à ses concurrents, l’établissement est motivé à maîtriser les variations de ses indicateurs au cours du temps pour, en définitive, améliorer la fiabilité de ses processus cliniques.

La réforme actuelle du système de santé Ma santé 2022, dont la loi vient d’être votée en juillet 2019, a pour ambition de donner une place plus grande à la dimension qualité dans le financement des structures de soins. Plusieurs indicateurs existants et d’autres en cours de construction vont être utilisés pour augmenter la part de financement liée au niveau et à la progression des indicateurs de qualité et de sécurité des soins. Ces indicateurs vont reposer, comme aujourd’hui, en partie sur les systèmes d’information médico-administratifs, qui connaissent en France un essor particulier grâce à la mise en place du Système national des données de santé (SNDS), et demain, à la plate-forme des données de Santé (Health Data Hub) qui donnera des opportunités fortes d’ajout de données cliniques dans le système existant.

Pour autant, l’élaboration et la mise en production des indicateurs sont des travaux combinant beaucoup de rigueur méthodologique et une construction associant de très près les professionnels de santé et les patients. Ces impératifs viennent d’être exposés par un groupe d’experts nord-américains du domaine, qui a évalué quatre systèmes distincts de mesure de la qualité hospitalière aux États-Unis. Ils concluent que la qualité des données, les méthodes d’ajustement des taux, la vérification par audit, l’évaluation des indicateurs par les pairs et les patients sont des éléments à prendre en compte pour toute production d’indicateurs à visée de comparaison [9].

Ces éléments de contexte législatif, la recherche développée dans ce domaine et la demande croissante de la population donnent un élan positif et volontariste pour le développement des indicateurs de qualité dans notre système de santé. Il faut donc tout faire pour concilier robustesse de construction et simplicité de lecture afin que les utilisateurs principaux que sont les professionnels de santé adoptent un système de mesure qui les encouragera à poursuivre dans le cercle vertueux de l’amélioration.

Références

1- Organisation de coopération et de développement économique (OCDE). Panorama de la santé 2017 : Les indicateurs de l’OCDE. Éditions OCDE, Paris. 2017:10 nov [internet]. Accessible à : http://dx.doi.org/10.1787/health_glance-2017-fr (Consulté le 05-09-2019).

2- Mohammed MA, Deeks JJ, Girling A, et al. Evidence of methodological bias in hospital standardised mortality ratios: retrospective database study of English hospitals. BMJ 2009;338:b780.

3- Shahian DM, Wolf RE, Iezzoni LI, et al. Variability in the measurement of hospital-wide mortality rates. N Engl J Med 2010;363(26):2530-2539.

4- Baker DW, Chassin MR. Holding providers accountable for health care outcomes. Ann Intern Med 2017;167(6):418-423.

5- Mathes T, Pieper D, Morche J, et al. Pay for performance for hospitals. Cochrane Database Syst Rev. 2019 Jul 5;7:CD011156.

6- Haviari S, Chollet F, Polazzi S, et al. Effect of data validation audit on hospital mortality ranking and pay for performance. BMJ Qual Saf 2019;28:459-467.

7- Haute Autorité de santé. IQSS 2017 : Rapport « Indicateurs de mortalité hospitalière ». Saint-Denis La Plaine:HAS;2017.

8- Duclos A, Polazzi S, Lipsitz SR, et al. Temporal variation in surgical mortality within French hospitals. Med Care 2013;51(12):1085-1093.

9- Bilimoria KY, Birkmeyer JD, Burstin H, et al. Rating the raters: an evaluation of publicly reported hospital quality rating systems. NEJM Catalyst 2019:14 août [internet]. Accessible à : https://catalyst.nejm.org/evaluation-hospital-quality-rating-systems (Consulté le 05-09-2019).

 

1- Health Services and Performance Research lab (HeSPeR, EA 7425) – Université Claude Bernard – Lyon 1 – Lyon – France
2- Service d’évaluation économique en santé – Pôle de santé publique – Hospices civils de Lyon – Lyon – France
3- Service des données de santé – Pôle de santé publique – Hospices civils de Lyon – Lyon – France