Introduction de nouveaux indicateurs de qualité pour les hôpitaux

De nouveaux indicateurs de qualité pour les hôpitaux ainsi que le logiciel "Qlize !" ont été développés à partir de plusieurs projets de recherche financés par l'Agence suisse pour la promotion de l'innovation (Innosuisse) à l'Université de Lucerne. Michael Havranek, directeur de recherche du centre de compétences Health Data Science, en coopération avec le partenaire industriel INMED et différents partenaires hospitaliers. Les indicateurs font désormais partie du plan de mesure obligatoire de l'Association nationale pour le développement de la qualité dans les hôpitaux et les cliniques (ANQ). L'ANQ accorde une licence et finance le système logiciel et le met à la disposition de tous les hôpitaux et cliniques suisses ainsi que des départements cantonaux de la santé. La dernière partie du "rollout" du programme a eu lieu le 17 février.

Premier focus sur les réadmissions non planifiées

Dans une première phase, treize indicateurs de qualité relatifs aux réadmissions non planifiées après l'hospitalisation seront utilisés pour évaluer la qualité des soins des hôpitaux. Le logiciel contient cependant plus de 30 autres indicateurs de qualité concernant les complications et les décès pendant l'hospitalisation, qui pourront également être utilisés à l'avenir. Tous les indicateurs ont été développés sur la base de principes établis au niveau international, perfectionnés en fonction des réalités du système de santé suisse et testés en collaboration avec sept partenaires hospitaliers.

La particularité du logiciel développé réside dans le fait qu'il permet aux hôpitaux d'analyser eux-mêmes la qualité de leurs traitements dans les moindres détails. Les hôpitaux peuvent d'une part vérifier leurs propres résultats de qualité en les comparant statistiquement à ceux d'autres hôpitaux. D'autre part, ils peuvent également délimiter leurs résultats sur différents groupes de patients jusqu'au cas individuel et les mettre en relation avec les taux attendus des modèles de prédiction. Les modèles de prédiction utilisés ont été calculés sur la base de tous les séjours hospitaliers suisses et utilisent des procédés issus du domaine de l'intelligence artificielle.

Procédure conforme à la protection des données

Pour pouvoir proposer de telles possibilités d'évaluation détaillées malgré les conditions strictes de protection des données, il a été nécessaire de développer une procédure en deux étapes. Tout d'abord, les données nationales fournies par l'Office fédéral de la statistique (OFS) sont évaluées chaque année afin de transmettre aux hôpitaux leurs résultats officiels en matière de qualité, en comparaison statistique avec les autres établissements hospitaliers. Ensuite, les modèles de prédiction calculés sont appliqués aux données fournies par les hôpitaux eux-mêmes, afin de leur permettre d'effectuer des comparaisons au cas par cas avec les taux attendus.

De cette manière, il est possible pour les hôpitaux d'analyser de manière ciblée certains groupes de patients ou même des cas individuels. Ils peuvent par exemple identifier les cas pour lesquels une faible probabilité d'un événement pertinent pour la qualité (comme une réadmission non planifiée) a été prédite, mais pour lesquels un tel événement s'est néanmoins produit (par exemple en raison d'une complication chirurgicale). Afin de faire connaître les nombreuses possibilités d'évaluation à cet égard, Michael Havranek avait organisé début février, sur mandat de l'ANQ, deux séances de formation à l'échelle nationale, avec traduction simultanée en français et en italien, auxquelles environ 150 hôpitaux ont participé.

Source : Université de Lucerne