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13.03.2018

Réadmissions potentiellement évitables dans les hôpitaux de soins aigus : les résultats par hôpital disponibles pour la première fois

En 2016, 146 hôpitaux suisses de soins aigus, répartis sur 198 sites, ont participé à la mesure des réadmissions potentiellement évitables de l’ANQ. Il s’agit de la première fois que sont divulgués les taux de réadmission par hôpital. Dans la comparaison directe des hôpitaux, 18 hôpitaux s’écartent de la norme. Dans une comparaison pluriannuelle, la dernière analyse présente des valeurs indiquant une légère amélioration sur l’ensemble des hôpitaux.

Les taux sont calculés selon la méthode SQLape à partir des données des années précédentes des « Statistiques médicales hôpitaux » de l’Office fédéral de la statistique (OFS). Ce sont donc les données de l’OFS de 2015 qui ont été utilisées pour l’analyse de 2016. Le paramètre décisif dans la comparaison directe des hôpitaux est le rapport entre les taux attendus et les taux observés, qui donne une valeur supérieure ou inférieure à la norme. Dans l’évaluation actuelle, 18 hôpitaux sur 146 présentent un ratio supérieur à la norme.

Le rapport 2016 comporte une analyse dans le temps des données de 2010-2015. Si l’on compare les résultats de la première et de la dernière évaluation, on constate que le ratio pour tous les hôpitaux a diminué de 2 %, ce qui correspond à une légère amélioration.

Bases de calcul

Le taux attendu représente le risque de réadmission ; il dépend de l’âge, du sexe, des hospitalisations précédentes, des diagnostics et des opérations. En 2016, les taux attendus au sein des hôpitaux suisses de soins aigus se situaient entre 1 et 11 %. Le taux observé couvre tant les réadmissions dans le même hôpital que les réadmissions dans d’autres hôpitaux. En 2016, il se situait dans une plage de 0 à 9 %. En raison des différences apparaissant entre les populations de patients, de la taille et de la spécialisation des hôpitaux participants, il est cependant impossible d’utiliser les taux attendus et les taux observés pour procéder à une comparaison directe des hôpitaux.

Repérer le potentiel d’amélioration

Une réadmission est potentiellement évitable si elle n’est pas prévisible lors de la dernière sortie de l’hôpital, se produit dans les 30 jours qui suivent la sortie et est due à au moins une maladie connue au moment de la sortie. Les réadmissions qui auraient pu être évitées pèsent sur les personnes concernées et entraînent des coûts inutiles, raison pour laquelle le taux des réadmissions potentiellement évitables est important pour les hôpitaux. Il montre le potentiel d’amélioration différencié, dans la mesure où les hôpitaux peuvent analyser individuellement chaque réadmission, à l’aide d’outils supplémentaires. Dans cette analyse, la question déterminante est de savoir si la réadmission aurait pu être évitée.

Les raisons d’une réadmission imprévue sont diverses. Les hôpitaux peuvent influencer certaines d’entre elles, d’autres non. Les éléments pouvant être influencés comptent par exemple le moment et la préparation de la sortie, les informations à destination des patient-e-s et la collaboration interprofessionelle. Les éléments non influençables sont entre autres le suivi externe et la responsabilité des patients eux-mêmes.

Aucun investissement supplémentaire demandé aux hôpitaux

L’objectif de cette mesure de l’ANQ est de donner en première ligne aux hôpitaux des indications relatives à la qualité de la préparation de la sortie de l’hôpital. Il est impossible de tirer des conclusions à propos de la qualité de la prise en charge à l’hôpital. L’avantage de la méthode : les hôpitaux n’ont pas d’investissements à réaliser pour la collecte des données, car ce sont les données de routine de la statistique de l’OFS qui sont utilisées. L’inconvénient : les données de l’OFS validées ne sont disponibles que 15 mois après la fin de l’année, ce qui retarde la publication des résultats.

Analyse à long terme depuis 2010

Le taux de réadmission est calculé depuis cinq ans avec l’outil SQLape. Pendant cette période, la qualité des données s’est continuellement améliorée et l’algorithme s’est affiné. Ces optimisations permettent à présent de publier pour la première fois les valeurs de manière transparente, c’est-à-dire par hôpital.

Rapport avec graphiques

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