Bonjour
La suite de programmes PerlMSI évolue, avec plusieurs nouveautés qui devraient faciliter les études de scénarios théoriques et l’analyse
coût/bénéfice d’hypothèses, en permettant entre autres le regroupage à partir des RSA, et l’interfaçage avec des logiciels de PMSI…
Parmi elles :
– rsa2rss : un programme de conversion de fichiers anonymisés RSA en fichiers RSS valides pour le groupage, en faisant des approximations pour les informations non disponibles. Le taux de succès de groupage des RSA ainsi obtenus est supérieur à 99.5% suite à quelques tests.
– coradad : un exemple d’interfaçage avec le logiciel Cora, pour automatiquement prépositionner en DAD les diagnostics antérieurement notés pour les patient dès leur entrée, à partir d’une base de donnée DBM, avec des exemples de création de cette base de donnée en Perl pour les services informatiques. En codage décentralisé, les codeurs peuvent ainsi savoir ce qui avait été utilisé précédemment dès l’entrée du patient, sans aucune autre modification de la suite logicielle utilisée. Pratique pour améliorer les estimations de prévalence de diagnostics, et devrait aussi être intéressant lors du passage au fil de l’eau.
– extraitnum : pour extraire des informations particulières d’un fichier RSS, comme par exemple la ligne, le GHM, l’IEP, le numéro de RSS et de RUM, afin de pouvoir analyser les erreurs – chaineur : un programme qui utilise les « traces » laissées volontairement par les programmes de groupage (cf http://guylhem.com/code/perlmsi/blog.html) pour permettre un meilleur chaînage entre le numéro ANO et les RSS, afin de retracer plus facilement les erreurs.
Exemple d’utilisation des nouveaux programmes la suite PerlMSI : vous voulez faire un dépistage systématique de l’obésité, mais vous allez décider de l’opportunité de le réaliser suivant une étude coût/bénéfice.
– À partir de coradad, vous mesurez la prévalence dans les fichiers PMSI, et corrigez cette estimation en prépositionnant en DAD les codes correspondants, pour voir si les cliniciens la codent toujours autant, ou plus lorsqu’on leur rappele, et ainsi obtenir une meilleure estimation de la prévalence.
– Avec rsa2rss, vous convertissez les fichiers RSA en fichier RSS « anonymes » mais valides, dans lesquels vous pouvez par exemple rajouter des codes d’obésité (cf les programmes antérieurs) et mesurer ainsi le gain (cf programmes antérieurs) suivant plusieurs scénarios types, comme : si 10% des patients sont obèses, si 20%, si 50%…
– Vous pouvez ainsi comparer les gains de ces scénarios au coûts estimés du programme de dépistage systématique (amortissement des balances achetées pour tous les services concernés, coûts en personnels…) pour en évaluer l’intérêt dans une approche coût/bénéfice, et justifier à partir de quel seuil ce programme de dépistage serait rentable, avec des arguments pour votre estimation de la prévalence (ou de la sous estimation par biais de sous-codage…)
Bien sur, ce n’est qu’un exemple parmi tout ce que vous pouvez faire en croisant les divers programmes PerlMSI de différentes manières !!
Tout est sous licence libre GPL, donc vous êtes libres de les réutiliser de la manière que vous préférez.
Avec la fin de mon clinicat qui approche, je ferai bientôt une mise à jour finale, pour distribuer tout les logiciels créés, et ainsi permettre la réplication des résultats d’études médico-économiques en cours. Mais avec tous les morceaux disponibles, il est déjà possible de faire beaucoup de choses…
PS : À noter, le site déménage de http://perlmsi.com vers
http://guylhem.com/code/perlmsi/ pour « regrouper » les différentes contributions. Je vous remercie par avance de modifier vos liens car la redirection ne durera que quelques mois.
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Dr. Guylhem Aznar, MD PhD
Chef de Clinique Assistant Hospitalier Universitaire
Unité d’Analyse Médico-Économique
Service de Santé Publique et d’Économie de la Santé
CHU de Fort de France, BP 632
97261 Fort De France Cedex
Martinique, France
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