2.0 Rendement du système de santé

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2.0  Rendement du système de santé

Accessibilité

2.1 Temps d’attente pour une chirurgie à la suite d’une fracture de la hanche

Définition
Il s’agit de la proportion ajustée selon le risque des patients de 65 ans et plus qui ont subi, à la suite d’une fracture de la hanche, une chirurgie de réparation de la fracture le jour même ou le jour suivant leur admission à un hôpital de soins de courte durée.

Méthode de calcul

Dénominateur : Le nombre de patients âgés de 65 ans et plus qui ont subi, à la suite d’une fracture de la hanche, une chirurgie de réparation de la fracture dans un hôpital de soins de courte durée.

Numérateur : Le nombre de patients de 65 ans et plus qui ont subi, à la suite d’une fracture de la hanche, une chirurgie de réparation de la fracture le jour même ou le jour suivant leur admission à un hôpital de soins de courte durée. Le numérateur est un sous-ensemble du dénominateur. Le temps d’attente est mesuré à partir de la date de la première admission en raison d’une fracture de la hanche (admission initiale) jusqu’à la date à laquelle a lieu la chirurgie de réparation de la fracture.

Une Note technique décrit la sélection des cas et les critères d’inclusion et d’exclusion.
Un modèle de régression logistique inclut l'âge, le sexe et certains diagnostics de comorbidité avant l'admission (insuffisance cardiaque, cardiopathie ischémique, hypertension, maladie pulmonaire obstructive chronique , diabète avec complications et dysrythmie cardiaque) en tant que variables indépendantes, pour calculer la probabilité d’une chirurgie de réparation de la fracture le jour même ou le jour suivant. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité de chaque cas. Le nombre prévu de patients d’une région représente la somme des probabilités de cas pour cette région. La proportion ajustée selon le risque est calculée en divisant le nombre observé par le nombre prévu de cas d’interventions pratiquées le jour même ou le jour suivant, multiplié par la moyenne canadienne. Un intervalle de confiance de 95 % est également calculé. La méthode utilisée pour calculer les intervalles de confiance est accessible sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables intégrées dans le modèle et les valeurs de coefficient.

Interprétation
Les patients plus âgés ayant subi une fracture de la hanche et qui font face à des temps d’attente avant leur intervention courent un risque plus élevé de complications postopératoires et de mortalité. Le temps d’attente pour une chirurgie de réparation d’une fracture de la hanche permet de mesurer l’accès aux soins. Les états comorbides, les transferts à un autre hôpital et les différences sur le plan de la pratique ayant trait à certains types de médicaments, comme les anticoagulants, peuvent influer sur les temps d’attente. Toutefois, des attentes plus longues peuvent indiquer un manque de ressources, le manque de disponibilité des médecins ou (et) d’autres problèmes liés à l’accès aux soins.

Normes et points de référence
En décembre 2005, les gouvernements fédéral, provinciaux et territoriaux ont fixé à 48 heures le point de référence relatif aux réparations d’une fracture de la hanche.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.

Période de référence
Du 1er avril 2008 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Le taux pour le Québec n’est pas disponible en raison des différences dans les méthodes de collecte des données.

Références
First Ever Common Benchmarks Will Allow Canadians to Measure Progress in Reducing Wait Times
. Communiqué de presse, le 12 décembre 2005. Internet : http://www.health.gov.on.ca/english/media/news_releases/archives/nr_05/nr_121205.pdf.

Santé Canada, Final Report of The Federal Advisor on Wait Time, 2006.

Institut canadien d’information sur la santé (ICIS), Temps d’attente et soins de santé au Canada : ce que nous savons et ce que nous ignorons.  Ottawa : ICIS, 2006.

Weller, I., Wai, E.K., Jaglal, S. et Kreder, H.J., « The effect of hospital type and surgical delay on mortality after surgery for hip fracture », J Bone Joint Surg Br 2005;87:361-6.

Bergeron, E., Lavoie, A., Moore, L., Bamvita, J.M., Ratte, S., Gravel, C. et Clas, D., « Is the delay to surgery for isolated hip fracture predictive of outcome in efficient systems? », J Trauma 2006;60:753-7.

Institut canadien d’information sur la santé (ICIS), Indicateurs de santé, 2007.  Ottawa : ICIS, 2007.

Remarques
Le présent indicateur a été calculé en jours plutôt qu’en heures puisque l’heure de l’intervention n’est pas indiquée dans la BDCP.

Veuillez noter qu’en raison de différences méthodologiques, cet indicateur peut différer d’indicateurs similaires élaborés et déclarés par les provinces et territoires.

Pertinence

2.2 Taux de césariennes

Définition
Proportion de femmes accouchant par césarienne dans un hôpital de soins de courte durée.

Méthode de calcul
(Nombre de césariennes/nombre d’accouchements )*100.

Dénominateur (Accouchement):
Inclusion
:
Accouchement codifié dans n’importe quel champ de diagnostic :
CIM-9

641-676, avec un cinquième chiffre de « 1 » ou « 2 »; 650; ou V27

CIM-10-CA
O10 - O16, O21 - O29, O30 - O37, O40 - O46, O60 - O69, O70 - O75, O85 - O89, O90 - O92, O95, O98, O99 avec un sixième chiffre de « 1 » ou « 2 »; ou Z37.

Exclusion :
Accouchements où l’on a inscrit un avortement*:
CCA

78.52, 86.3, 86.4, 87.0, 87.1 ou 87.2

CCI
5.CA.88^^, 5.CA.89^^, ou 5.CA.93^^ 

Numérateur (Césarienne):
Le numérateur est une sous-série du dénominateur. Une césarienne comprend les enregistrements où on trouve un des codes suivants inscrits dans un des champs d’intervention* :
CCA

86.0-86.2, 86.8 ou 86.9

CCI
5.MD.60^^

*On peut inscrire un code sans égard à l’emplacement. Exclut les interventions annulées, antérieures, hors hôpital et abandonnées en cours d’intervention.

Interprétation
Le taux de césariennes renseigne sur la fréquence des accouchements chirurgicaux par rapport à toutes les méthodes d'accouchement. Étant donné que les accouchements par césarienne sont coûteux et augmentent la morbidité et la mortalité des mères, le taux de césariennes sert souvent à contrôler les pratiques cliniques, étant implicitement entendu que de faibles taux signifient des soins plus adéquats et plus efficaces.

Normes et points de référence
Des lignes directrices qui définissent les indications appropriées pour une césarienne sont disponibles.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.
Fichier des hospitalisations MED-ÉCHO, Ministère de la Santé et des Services sociaux.

Période de référence
Du 1er avril 2008 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires.

Références
Giving birth in Canada. A regional profile,
Institut canadien d’information sur la santé, 2004.

Institut canadien d’information sur la santé, Donner naissance au Canada : Tendances régionales de 2001-2002 à 2005-2006, Ottawa, ICIS, 2007.

Joseph KS, Kramer MS, Marcoux S, Ohlsson A, Wen SW, Allen A, Platt R. « Determinants of pre-term birth rates in Canada from 1981 through 1983 and from 1992 through 1994 »,  New England Journal of Medicine, n° 339, vol. 20 (1998)p. 14341439.

Liu S, Rusen ID, Joseph KS, Liston R, Kramer MS, Wen SW, Kinch R, Maternal Health Study Group of the Canadian Perinatal Surveillance System. « Recent trends in caesarean delivery rates and indications for caesarean delivery in Canada ». Journal of Obstetrics and Gynaecology Canada, n°26 (2004), p. 735-742.

Shearer EL. « Cesarean section: medical benefits and costs ». Social Science & Medicine, n° 37 (1993), p. 1223-1231.

Remarques
Avant 2001-2002, on recensait les accouchements selon le nombre ajusté de nouveau-nés. Depuis 2002-2003, le nombre d’accouchements inclut les mort-nés.

Efficacité

2.3   Taux d’hospitalisations liées à des conditions propices aux soins ambulatoires

Définition
Taux d’hospitalisations en soins de courte durée ajusté selon l’âge pour des conditions où des soins ambulatoires appropriés évitent ou réduisent la nécessité d’une hospitalisation, par 100 000 personnes de moins de 75 ans.

Méthode de calcul
Nombre total d’hospitalisations en soins de courte durée pour les conditions propices aux soins ambulatoires chez les patients de moins de 75 ans / total de la population à la mi-année moins de 75 ans * 100 000 (ajusté selon l’âge).

Critères d’inclusion :

Selon la liste des conditions dans la référence Billings et al, les critères d’inclusion sont l’un des codes suivants du diagnostic responsable de la plus grande proportion du séjour :

  • Épilepsie et autre état de mal épileptique
  • Maladies pulmonaires obstructives chroniques
  • Asthme
  • Insuffisance cardiaque et œdème pulmonaire
  • Hypertension
  • Angine
  • Diabète

Se référer aux Notes techniques pour connaître les codes utilisés.

Critères d’exclusion :

1. Les personnes de 75 ans et plus.
2. Décès avant la sortie

Interprétation
L’hospitalisation pour une condition propice aux soins ambulatoires est considérée comme une mesure d’accès à des soins primaires appropriés. Bien que les admissions pour ces conditions ne soient pas toutes évitables, on présume que des soins ambulatoires appropriés pourraient prévenir le début de ce type de maladie ou de condition, aider à maîtriser une maladie ou une condition épisodique de soins de courte durée ou contribuer à gérer une condition ou une maladie chronique. On estime qu’un taux disproportionnellement élevé témoigne d’une difficulté d’accès aux soins primaires appropriés.

Normes et points de référence
Le niveau d’utilisation « optimal » n’est pas connu et il existe de grandes variations régionales dans le taux d’hospitalisations pour ces conditions.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.
Fichier des hospitalisations MED-ÉCHO, Ministère de la Santé et des Services sociaux.

Période de référence
Du 1er avril 2008 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Disponible pour l’ensemble des provinces et territoires.

Références
G. M. Anderson, « Common conditions considered sensitive to ambulatory care », dans V. Goel, J. I. Williams, G. M. Anderson, P. Blackstein-Hirsch, C. Fooks, C. D. Naylor, Patterns of Health Care in Ontario, deuxième édition, Association médicale canadienne, Ottawa, 1996, pages 104-110.

J. Billings, G. M. Anderson et L. S. Newman, « Recent findings on preventable hospitalizations », Health Affairs, vol. 15, no 3 (1996), pages 239-249.

J. Billings, L. Zeital, J. Lukomnik, T.S. Carey, A. E. Blank et L. Newman, « Impact of socio-economic status on hospital use in New York City », Health Affairs, printemps 1993, pages 162-173.

Manitoba Centre for Health Policy and Evaluation (MCHPE), Ambulatory Care Sensitive (ACS) conditions. Internet :
http://www.umanitoba.ca/centres/mchp/concept/dict/ACS_conditions.htm

Remarques
Depuis 2006-2007, la définition de l’indicateur sur les conditions propices aux soins ambulatoires a été précisée, permettant ainsi de mieux mesurer les soins primaires. Dans la nouvelle définition, la section sur le diabète comprendra seulement le diabète avec des complications à court terme ou le diabète sans mention de complications. Les sections sur l’angine, l’hypertension et l’insuffisance cardiaque excluront les enregistrements qui comprennent aussi des interventions cardiaques. Les taux des années précédentes étaient calculés selon la nouvelle définition afin de permettre la comparaison des données au fil du temps.

2.4   Taux de mortalité à l’hôpital dans les 30 jours suivant un infarctus aigu du myocarde (IAM)

Définition
Taux de mortalité à l’hôpital (toutes causes confondues), ajusté pour le risque, dans les 30 jours suivant l’admission initiale à un hôpital de soins de courte durée avec un diagnostic d’IAM.

Méthode de calcul
Numérateur : Nombre de décès survenus à l’hôpital, toutes causes confondues, dans les 30 jours suivant une admission pour un IAM
Dénominateur : Nombre total d’épisodes d’IAM sur 11 mois

Se référer à la section Notes techniques pour plus de détails sur le numérateur et le dénominateur utilisés.

Un modèle de régression logistique met en relation l’âge, le sexe et certains diagnostics de comorbidité avant l’admission en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité des décès à l’hôpital suivant un IAM pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de décès à l’hôpital dans une région donnée correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de mortalité ajusté selon les risques est calculé en divisant le nombre observé de décès à l’hôpital de chaque région par le nombre prévu de décès à l’hôpital de la région concernée, multiplié par le taux moyen canadien de décès à l’hôpital. On calcule également un intervalle de confiance de 95 % du taux de mortalité ajusté selon les risques; cette méthode de calcul est offerte sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables entrées dans le modèle ainsi que les valeurs de coefficient.

Interprétation
Un plus faible taux ajusté selon les risques de la mortalité suivant un IAM peut être lié à la qualité des soins ou à d’autres facteurs. On a démontré que le taux de mortalité à l’hôpital dans les 30 jours suivant une hospitalisation est lié en très grande partie (T=0,9) au total des mortalités (décès dans et à l’extérieur de l’hôpital) suivant un IAM (Tu et al., 1999b). La variation interrégionale dans les taux de mortalité à l’hôpital dans les 30 jours suivant l’admission peut être attribuée aux différences juridictionnelles et institutionnelles dans les normes de soins, ainsi qu’à d’autres facteurs qui n’ont pas été inclus dans l’ajustement.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2006 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les taux du Québec ne sont pas disponibles en raison de différences dans la collecte de données.

Références
Hosmer DW, Lemeshow S. Confidence interval estimates of an index of quality performance based on logistic regression models. Statistics in Medicine 1995; 14:2161-2172.

Tu JV et al. Acute myocardial infarction outcomes in Ontario. In Naylor CD, Slaughter PM (eds). Cardiovascular Health & Services in Ontario: An ICES Atlas. Toronto : Institut de recherche en services de santé. 1999; 84-100.

Tu JV et al. Acute myocardial infarction outcomes in Ontario (Methods Appendix). In Naylor CD, Slaughter PM (eds). Cardiovascular Health & Services in Ontario: An ICES Atlas (Technical and methods appendices). Toronto : Institut de recherche en services de santé. 1999.

Remarques
À compter des taux fondés sur les données de 2003-2004 à 2005-2006, les critères de sélection des cas d’IAM ont été revus afin de tenir compte du nombre croissant de patients qui ont subi une intervention de revascularisation (intervention coronarienne percutanée ou pontage aortocoronarien) lors de leur première admission pour un IAM. Dans le cas des interventions de revascularisation, les IAM peuvent ne pas être codifiés en tant que diagnostic responsable de la plus grande proportion du séjour; ces cas étaient auparavant exclus de l’indicateur. Les critères d’exclusion ont également été revus, et les patients dont la durée du séjour était inférieure à trois jours et qui étaient vivants à la sortie ne sont plus exclus. Il faut faire preuve de prudence dans la comparaison des taux pour cette période avec ceux des années antérieures.

Il faut faire preuve de prudence dans l’interprétation de ces taux à cause des différences possibles dans la codification des états comorbides entre les provinces et territoires.

2.5 Taux de mortalité à l’hôpital dans les 30 jours suivant un accident vasculaire cérébral

Définition
Taux de mortalité à l’hôpital (toutes causes confondues), ajusté pour le risque, dans les 30 jours suivant l’admission initiale à un hôpital de soins de courte durée avec un diagnostic d’accident vasculaire cérébral (AVC).

Méthode de calcul
Numérateur : Nombre de décès survenus à l’hôpital, toutes causes confondues, dans les 30 jours suivant une admission pour un AVC
Dénominateur : Nombre total d’épisodes d’AVC sur 11 mois

Se référer à la section Notes techniques pour plus de détails sur le numérateur et le dénominateur utilisés.

Un modèle de régression logistique met en relation l’âge, le sexe et certains diagnostics de comorbidité avant l’admission en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité des décès à l’hôpital suivant un AVC pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de décès à l’hôpital dans une région donnée correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de mortalité ajusté selon les risques est calculé en divisant le nombre observé de décès à l’hôpital de chaque région par le nombre prévu de décès à l’hôpital de la région concernée, multiplié par le taux moyen de décès à l’hôpital au Canada. On calcule également un intervalle de confiance de 95 % du taux de mortalité ajusté selon les risques; cette méthode de calcul est offerte sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables entrées dans le modèle ainsi que les valeurs de coefficient.

Interprétation
Les AVC sont une cause importante des décès et de l’invalidité à long terme. Les taux de mortalité ajustés suivant un AVC peuvent refléter, entre autres, l’efficacité initiale du traitement et la qualité des soins. Les variations interrégionales dans les taux de mortalité par AVC peuvent être attribuées aux différences juridictionnelles et institutionnelles dans les normes de soins, ainsi qu’à d’autres facteurs qui ne sont pas inclus dans le rajustement.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2006 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les taux des régions du Québec ne sont pas disponibles en raison des différences dans la collecte de données.

Références
Hosmer DW, Lemeshow S. Confidence interval estimates of an index of quality performance based on logistic regression models. Statistics in Medicine 1995; 14:2161-2172.

Mayo NE, Goldberg MS, Levy AR, Danys I, Korner-Bitensky N. Changing rates of stroke in the province of Quebec, Canada: 1981-1988. Stroke 1991; 22:590-595.

Mayo NE, Neville D, Kirkland S, Ostbye T, Mustard CA, Reeder B, et al. Hospitalization and case-fatality rates for stroke in Canada from 1982 through 1991: the Canadian collaborative study group of stroke hospitalizations. Stroke 1996; 27:1215-20.

Weir N, Dennis MS. Towards a national system for monitoring the quality of hospital-based stroke services. Stroke 2001; 32:1415-21.

Remarques
À compter des taux fondés sur les données de 2003-2004 à 2005-2006, les critères de sélection des cas d’accidents vasculaires cérébraux ont été revus afin d’inclure les patients transférés en réadaptation au cours de leur première admission. Dans ce cas, les accidents vasculaires cérébraux peuvent ne pas être codifiés en tant que diagnostic responsable de la plus grande proportion du séjour; ces cas étaient auparavant exclus de l’indicateur. De plus, les accidents vasculaires cérébraux résultant d’une occlusion des artères précérébrales sont désormais inclus dans l’indicateur. Ces cas étaient auparavant exclus étant donné qu’il était impossible de les identifier dans le système de classification CIM-9. Il faut faire preuve de prudence dans la comparaison des taux pour cette période avec ceux des années antérieures.

L’indicateur est fondé sur la méthodologie utilisée pour calculer le taux de mortalité à l’hôpital 30 jours après un infarctus aigu du myocarde. Il faut faire preuve de prudence dans l’interprétation des taux à cause des différences possibles dans la codification des états comorbides entre les provinces et territoires.

2.6 Taux de réadmission à la suite d’un infarctus aigu du myocarde (IAM)

Définition
Taux ajusté selon les risques d’une réadmission non prévue après un congé de l’hôpital à la suite d’un infarctus aigu du myocarde (IAM). Un cas est considéré comme une réadmission si celle-ci est motivée par un diagnostic pertinent et qu’elle a lieu dans les 28 jours après l’épisode indice des soins pour un IAM. Par épisode de soins, on entend l’ensemble des hospitalisations et des visites successives en chirurgie d’un jour.

Les diagnostics justifiant les cas de réadmission sont :

  • Infarctus aigu du myocarde
  • Autres formes aiguës et subaiguës des cardiopathies ischémiques
  • Infarctus ancien du myocarde
  • Angine de poitrine
  • Autres formes de cardiopathie ischémique chronique
  • Troubles de la conduction cardiaque
  • Troubles du rythme cardiaque
  • Troubles fonctionnels après chirurgie cardiaque
  • Pneumonie à pneumocoques
  • Autres pneumonies bactériennes
  • Bronchopneumonie, micro-organisme non précisé
  • Pneumonie, micro-organisme non précisé
  • Infection des voies urinaires

Méthode de calcul
Numérateur : Nombre d’épisodes d’IAM avec une réadmission dans une année donnée
Dénominateur : Nombre total d’épisodes d’IAM sur 11 mois

Se référer à la section Notes techniques pour plus de détails sur le numérateur et le dénominateur utilisés.

Un modèle de régression logistique met en relation l’âge, le sexe et les admissions antérieures multiples à la suite d’un IAM (deux ou plus) en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité de réadmission pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de réadmissions d’une région correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de réadmission ajusté selon les risques est calculé en divisant le nombre observé de réadmissions de chaque région par le nombre prévu de réadmissions de la région, multiplié par le taux moyen canadien de réadmission. Un intervalle de confiance de 95 % est également calculé pour le taux de réadmission ajusté selon les risques; la méthode utilisée pour ce calcul est offerte sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables entrées dans le modèle ainsi que les valeurs de coefficient.

Interprétation
Les taux de réadmission fournissent une mesure de la qualité des soins. Le risque de réadmission suivant un IAM peut être lié au type de médicaments prescrits à la sortie de l’hôpital, à l’observation par le patient de la thérapie suivant son congé, à la qualité des soins de suivi dans la collectivité ou à la disponibilité des technologies diagnostiques ou thérapeutiques appropriées durant le séjour initial à l’hôpital. Bien qu’une réadmission pour des états pathologiques puisse inclure des facteurs qui sont au-delà du contrôle direct de l’hôpital, les taux élevés agissent en tant que signal aux hôpitaux pour qu’ils réévaluent leurs pratiques, incluant le risque d’un congé précoce des patients et la relation avec les médecins de ville et les services communautaires.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.
Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA), ICIS.
Alberta Ambulatory Care Database, Alberta Health and Wellness.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2006 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les taux des régions du Québec ne sont pas disponibles en raison des différences dans la collecte de données.

Références
Brown AD, Anderson GM. Methods for measuring clinical utilization and outcomes. In Baker GR, Anderson GM, Brown AD et al (eds.) The Hospital Report ‘99.  Health Care Performance Measurement Group, University of Toronto, Toronto, 1999.

Hosmer DW, Lemeshow S. Confidence interval estimates of an index of quality performance based on logistic regression models. Statistics in Medicine 1995; 14:2161-2172.

Hospital Report Acute Care 2001. Technical notes, Clinical Utilization and Outcomes. Institut canadien d’information sur la santé et University of Toronto. Une initiative conjointe de l’Association des hôpitaux de l’Ontario et du gouvernement de l’Ontario, 2001.

Remarques
À compter des taux fondés sur les données de 2003-2004 à 2005-2006, les critères de sélection des cas d’IAM ont été revus afin de tenir compte du nombre croissant de patients qui ont subi une intervention de revascularisation (intervention coronarienne percutanée ou pontage aortocoronarien) lors de leur première admission pour un IAM. Dans le cas des interventions de revascularisation, les IAM peuvent ne pas être codifiés en tant que diagnostic responsable de la plus grande proportion du séjour; ces cas étaient auparavant exclus de l’indicateur. Les critères d’exclusion ont également été revus, et les patients dont la durée du séjour était inférieure à trois jours et qui étaient vivants à la sortie ne sont plus exclus. Il faut faire preuve de prudence dans la comparaison des taux pour cette période avec ceux des années antérieures.

Toutes les provinces et tous les territoires pour lesquels nous pouvons calculer cet indicateur suivent maintenant les normes de codification de la CIM-10-CA et de la CCI. Ainsi, il n’est plus nécessaire de faire les ajustements qui s’imposaient auparavant pour comparer les taux entre les provinces et les territoires qui codifiaient à l’aide de la ICD-9-CM et celles et ceux qui codifiaient à l’aide de la CIM-10-CA pour les années de 2000-2001 à 2002-2003 et 2001-2002 à 2003-2004. Cet ajustement excluait les cas d’IAM qui se produisaient entre quatre et huit semaines à la suite d’un IAM antérieur (la ICD-9-CM et la CIM-9 les considèrent comme des cas d’IAM aigu, tandis que la CIM-10-CA les considère comme des cas chroniques). Depuis les données de 2002-2003 à 2005-2006, cette exclusion ne s’applique plus et seuls les cas d’IAM qui se produisent dans les quatre semaines suivant un IAM antérieur sont considérés comme aigus. Il faut comparer avec prudence les taux de cette période avec ceux des années antérieures.

Un nouveau code de « combinaison » pour l’infection aiguë des voies respiratoires inférieures chez les patients souffrant de bronchopneumopathie chronique obstructive (J44.0) a été ajouté à la CIM-10-CA. D’après les Normes canadiennes de codification, lorsqu’un patient atteint de bronchopneumopathie chronique obstructive souffre d’une pneumonie, seul le code J44.0 devrait être utilisé et non les autres codes de la rubrique J44. Ce code devrait être attribué en tant que diagnostic principal (DxP), et la pneumonie devrait être attribuée en tant que diagnostic secondaire. Pour corriger l’erreur évidente dans l’utilisation de cette norme de codification, les cas de pneumonie codifiés comme DxP seront supprimés si le code J44 a également été inscrit dans n’importe quel champ de diagnostic secondaire.

En vigueur depuis les taux basés sur les données de 2001-2002 à 2003-2004, la méthodologie pour cet indicateur n’exclut plus les réadmissions associées aux transferts en raison d’un cathétérisme, d’une angiographie, d’une angioplastie, de l’insertion d’un stimulateur cardiaque ou d’un pontage aortocoronarien. Cette modification pourrait influer sur la comparabilité avec les taux des publications antérieures.

2.7 Taux de réadmission à la suite d’une crise d’asthme

Définition
Taux ajusté selon les risques d’une réadmission non prévue après un congé de l’hôpital à la suite d’une crise d’asthme. Un cas est considéré comme une réadmission si celle-ci est motivée par un diagnostic pertinent et qu’elle a lieu dans les 28 jours après l’épisode indice des soins pour l’asthme. Par épisode de soins, on entend l’ensemble des hospitalisations et des visites successives en chirurgie d’un jour.

Les diagnostics justifiant les cas de réadmission sont :

  • Pneumonie à pneumocoques
  • Autres pneumonies bactériennes
  • Bronchopneumonie, micro-organisme non précisé
  • Pneumonie, micro-organisme non précisé
  • Asthme
  • Empyème
  • Collapsus pulmonaire
  • Arrêt respiratoire
  • Complications respiratoires après intervention

Méthode de calcul
Numérateur : Nombre d’épisodes d’asthme avec une réadmission dans une année donnée
Dénominateur : Nombre total d’épisodes d’asthme sur 11 mois

Se référer à la section Notes techniques pour plus de détails sur le numérateur et le dénominateur utilisés.

Un modèle de régression logistique met en relation l’âge, le sexe et les admissions antérieures multiples à la suite d’un épisode d’asthme (deux ou plus) en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité de réadmission pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de réadmissions d’une région correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de réadmission ajusté selon les risques est calculé en divisant le nombre observé de réadmissions de chaque région par le nombre prévu de réadmissions de la région, multiplié par le taux moyen canadien de réadmission. Un intervalle de confiance de 95 % est également calculé pour le taux de réadmission ajusté selon les risques; la méthode utilisée pour ce calcul est offerte sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables entrées dans le modèle ainsi que les valeurs de coefficient.

Interprétation
Les taux de réadmission fournissent une mesure de la qualité des soins. Bien qu’une réadmission pour des états pathologiques puisse inclure des facteurs qui sont au-delà du contrôle direct de l’hôpital, les taux élevés de réadmission agissent en tant que signal aux hôpitaux pour qu’ils réévaluent leurs pratiques, incluant le risque d’un congé précoce des patients et la relation avec les médecins de ville et les services communautaires.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.
Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA), ICIS.
Alberta Ambulatory Care Database, Alberta Health and Wellness.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2005 au 31 mars 2008.

Perspective globale
Les taux du Québec ne sont pas disponibles en raison des différences dans la collecte de données.

Références
Brown AD, Anderson GM. Methods for measuring clinical utilization and outcomes. In Baker GR, Anderson GM, Brown AD et al (eds).  The Hospital Report ‘99.  Health Care Performance Measurement Group, University of Toronto, Toronto, 1999.

Hosmer DW, Lemeshow S. Confidence interval estimates of an index of quality performance based on logistic regression models. Statistics in Medicine 1995; 14:2161-2172.

Hospital Report Acute Care 2001. Technical notes, Clinical Utilization and Outcomes. Institut canadien d’information sur la santé et University of Toronto. Une initiative conjointe de l’Association des hôpitaux de l’Ontario et du gouvernement de l’Ontario, 2001.

Remarques
Un nouveau code de « combinaison » pour l’infection aiguë des voies respiratoires inférieures chez les patients souffrant de bronchopneumopathie chronique obstructive (J44.0) a été ajouté à la CIM-10-CA. D’après les Normes canadiennes de codification, lorsqu’un patient atteint de bronchopneumopathie chronique obstructive souffre d’une pneumonie, seul le code J44.0 devrait être utilisé et non les autres codes de la rubrique J44. Ce code devrait être attribué en tant que diagnostic principal (DxP), et la pneumonie devrait être attribuée en tant que diagnostic secondaire. Pour corriger l’erreur évidente dans l’utilisation de cette norme de codification, les cas de pneumonie codifiés comme DxP seront supprimés si le code J44 a également été inscrit dans n’importe quel champ de diagnostic secondaire.

2.8 Taux de réadmission à la suite d’une hystérectomie

Définition
Taux ajusté selon les risques d’une réadmission non prévue après un congé de l’hôpital à la suite d’une hystérectomie. Un cas est considéré comme une réadmission si celle-ci est motivée par un diagnostic pertinent et a lieu dans les 7 ou 28 jours (selon la condition) suivant l’épisode indice des soins pour une hystérectomie. Par épisode de soins, on entend l’ensemble des hospitalisations et des visites successives en chirurgie d’un jour.

Les diagnostics justifiant les cas de réadmission sont :

  • Anémie posthémorragique aiguë — 28 jours
  • Iléus paralytique — 28 jours
  • Complications cardiaques pendant ou après une intervention — 28 jours
  • Complications respiratoires après intervention — 28 jours
  • Infection postopératoire — 28 jours
  • Infection des voies urinaires, siège non précisé — 7 jours
  • Rétention d’urine — 7 jours

Méthode de calcul
Numérateur : Nombre d’épisodes d’hystérectomie avec une réadmission dans une année donnée
Dénominateur : Nombre total d’épisodes d’hystérectomie sur 11 mois

Se référer à la section Notes techniques pour plus de détails sur le numérateur et le dénominateur utilisés.

Un modèle de régression logistique met en relation l’âge en tant que variable indépendante. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité de réadmission pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de réadmissions d’une région correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de réadmission ajusté selon les risques est calculé en divisant le nombre observé de réadmissions de chaque région par le nombre prévu de réadmissions de la région, multiplié par le taux moyen canadien de réadmission. Un intervalle de confiance de 95 % est également calculé pour le taux de réadmission ajusté selon les risques; la méthode utilisée pour ce calcul est offerte sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables entrées dans le modèle ainsi que les valeurs de coefficient.

Interprétation
Les taux de réadmission fournissent une mesure de la qualité des soins. Bien qu’une réadmission à la suite d’une chirurgie puisse inclure des facteurs qui sont au-delà du contrôle direct de l’hôpital, les taux élevés de réadmission agissent en tant que signal aux hôpitaux pour qu’ils réévaluent leurs pratiques, incluant le risque d’un congé précoce des patients et la relation avec les médecins de ville et les services communautaires.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.
Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA), ICIS.
Alberta Ambulatory Care Database, Alberta Health and Wellness.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2006 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les taux des régions du Québec ne sont pas disponibles en raison des différences dans la collecte de données.

Références
Benbassat J, Taragin M. Hospital readmissions as a measure of quality of health care. Advantages and limitations. Archives of Internal Medicine 2000; 160:1074-1081.

Brown AD, Anderson GM. Methods for measuring clinical utilization and outcomes. In Baker GR, Anderson GM, Brown AD et al (eds).  The Hospital Report ‘99.  Health Care Performance Measurement Group, University of Toronto, Toronto, 1999.

Hosmer DW, Lemeshow S. Confidence interval estimates of an index of quality performance based on logistic regression models. Statistics in Medicine 1995; 14:2161-2172.

Hospital Report Acute Care 2001. Technical notes, Clinical Utilization and Outcomes. Institut canadien d’information sur la santé et University of Toronto. Une initiative conjointe de l’Association des hôpitaux de l’Ontario et du gouvernement de l’Ontario, 2001.

Makinen J, Johansson J, Tomés C, Tomés E, Heinonen PK, Laatikainen T, Kauko M, Heikkinen AM, Sjoüberg J. 2001. Morbidity of 10,110 hysterectomies by type of approach. Human Reproduction 2001 16(7):1473-1478.

Measuring the quality of Pennsylvania’s HMOs. A managed care performance report. Fiscal Year 1999. Technical Report. The Pennsylvania Health Care Cost Containment Council. Juillet 2000.

Remarques
Depuis les taux fondés sur les données de 2006-2007 à 2008-2009, les cas d’hystérectomie comprennent les hystérectomies totales et partielles. L’hystérectomie partielle n'était pas identifiée séparément dans les versions 2001 et 2003 de la Classification canadienne des interventions en santé (CCI). Pour cette raison, les taux d'hystérectomies fondés sur les données de 2001-2002 à 2005-2006 ne comprenaient que les hystérectomies totales. Depuis la version de 2006 de la CCI, il est possible de signaler les hystérectomies partielles. Dans les provinces et territoires ayant des volumes élevés d'hystérectomies partielles, cette modification pourrait influer sur la comparabilité avec les années précédentes. 

2.9 Taux de réadmission à la suite d’une prostatectomie

Définition
Taux ajusté selon les risques d’une réadmission non prévue après un congé de l’hôpital à la suite d’une prostatectomie. Un cas est considéré comme une réadmission si celle-ci est motivée par un diagnostic pertinent et qu’elle a lieu dans les 28 jours après l’épisode indice des soins pour une prostatectomie. Par épisode de soins, on entend l’ensemble des hospitalisations et des visites successives en chirurgie d’un jour.

Les interventions justifiant les cas de réadmission sont :

  • Opérations sur l’uretère
  • Opérations sur la vessie
  • Opérations sur l’urètre
  • Autres opérations sur les voies urinaires
  • Opérations sur la prostate et les vésicules séminale

Les diagnostics justifiant les cas de réadmission sont :

  • Infections intestinales, autres bactéries précisées
  • Pneumonie, micro-organisme non précisé
  • Infection des voies urinaires, siège non précisé
  • Hématurie
  • Hyperplasie de la prostate
  • Rétention d’urine
  • Pneumonie à pneumocoques
  • Autres pneumonies bactériennes
  • Bronchopneumonie, micro-organisme non précisé
  • Complications cardiaques pendant ou après une intervention
  • Complications respiratoires après interventions
  • Infection postopératoire

Méthode de calcul
Numérateur : Nombre d’épisodes de prostatectomie avec une réadmission dans une année donnée
Dénominateur : Nombre total d’épisodes de prostatectomie sur 11 mois

Se référer à la section Notes techniques pour plus de détails sur le numérateur et le dénominateur utilisés.

Un modèle de régression logistique met en relation l’âge et certains diagnostics de comorbidité avant l’admission en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité de réadmission pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de réadmissions d’une région correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de réadmission ajusté selon les risques est calculé en divisant le nombre observé de réadmissions de chaque région par le nombre prévu de réadmissions de la région, multiplié par le taux moyen canadien de réadmission. Un intervalle de confiance de 95 % est également calculé pour le taux de réadmission ajusté selon les risques; la méthode utilisée pour ce calcul est offerte sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables entrées dans le modèle ainsi que les valeurs de coefficient.

Interprétation
Les taux de réadmission fournissent une mesure de la qualité des soins. Bien qu’une réadmission à la suite d’une chirurgie puisse inclure des facteurs qui sont au-delà du contrôle direct de l’hôpital, les taux élevés de réadmission agissent en tant que signal aux hôpitaux pour qu’ils réévaluent leurs pratiques, incluant le risque d’un congé précoce des patients et la relation avec les médecins de ville et les services communautaires.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.
Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA), ICIS.
Alberta Ambulatory Care Database, Alberta Health and Wellness.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2006 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les taux des régions du Québec ne sont pas disponibles en raison des différences dans la collecte de données.

Références
Brown AD, Anderson GM. Methods for measuring clinical utilization and outcomes. In Baker GR, Anderson GM, Brown AD et al (eds).  The Hospital Report ‘99.  Health Care Performance Measurement Group, University of Toronto, Toronto, 1999.

Hosmer DW, Lemeshow S. Confidence interval estimates of an index of quality performance based on logistic regression models. Statistics in Medicine 1995; 14:2161-2172.

Hospital Report Acute Care 2001. Technical notes, Clinical Utilization and Outcomes. Institut canadien d’information sur la santé et University of Toronto. Une initiative conjointe de l’Association des hôpitaux de l’Ontario et du gouvernement de l’Ontario, 2001.

Lu-Yao GL, Albertsen P, Warren J, Yao SL. Effect of age and surgical approach on complications and short term mortality after radical prostatectomy- A population based study. Urology 1999; 54 (2): 301-307.

Remarques

Un nouveau code de « combinaison » pour l’infection aiguë des voies respiratoires inférieures chez les patients souffrant de bronchopneumopathie chronique obstructive (J44.0) a été ajouté à la CIM-10-CA. D’après les Normes canadiennes de codification, lorsqu’un patient atteint de bronchopneumopathie chronique obstructive souffre d’une pneumonie, seul le code J44.0 devrait être utilisé et non les autres codes de la rubrique J44. Ce code devrait être attribué en tant que diagnostic principal (DxP), et la pneumonie devrait être attribuée en tant que diagnostic secondaire. Pour corriger l’erreur évidente dans l’utilisation de cette norme de codification, les cas de pneumonie codifiés comme DxP seront supprimés si le code J44 a également été inscrit dans n’importe quel champ de diagnostic secondaire.

Il faut faire preuve de prudence dans l’interprétation de ces taux à cause des différences possibles dans la codification des états comorbides entre les provinces et territoires.

Sécurité

2.10 Taux d’événements de fractures de la hanche menant à une hospitalisation

Définition
Taux de nouveaux événements de fracture de la hanche menant à une hospitalisation en soins de courte durée, normalisé selon l’âge, par 100 000 habitants de 65 ans et plus. Un nouvel événement est défini à partir d’une hospitalisation pour une fracture de hanche incidente ou une hospitalisation précédente pour fracture de hanche survenant dans les 28 jours suivant l’admission précédente pour fracture de hanche.

Méthode de calcul
(Total des nouveaux événements de fracture de la hanche chez les personnes de 65 ans et plus) / Total de la population de 65 ans et plus à la mi-année) * 100 000 (normalisé selon l’âge)

Numérateur, critères d’inclusion :

  1. Fracture de la hanche présente à l’admission
    (CIM-10-CA: S72.0, S72.1, S72.2; ICD-9/ICD-9-CM: 820.0-820.3, 820.8, 820.9) codifié comme diagnostic de type (1) ou de
  2. Âge à l’admission de 65 ans et plus
  3. Sexe inscrit comme homme ou femme
  4. Admission dans un établissement de soins de courte durée
  5. Résident canadien

Numérateur, critères d’exclusion :

  1. Enregistrements avec un numéro d’assurance-maladie ou une date de naissance non valide
  2. Enregistrements avec une date d’admission non valide
  3. Enregistrements pour lesquels l’admission en raison d’une fracture de la hanche a eu lieu dans les 28 jours suivants l’admission précédente en raison d’une fracture de la hanche
  4. Transferts3

Interprétation
La fracture de hanche est un problème majeur de santé publique pour les personnes âgées et pour le système de santé. Elle peut causer un handicap et avoir des conséquences majeures sur l’indépendance et la qualité de vie des personnes âgées. Elle peut également être à l’ origine de décès. Par conséquent, il est nécessaire de mesurer sa survenue au sein de la population pour planifier et évaluer les stratégies préventives, affecter les ressources et estimer les coûts.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.

Période de référence
Du 1er avril 2008 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires.

Remarque
Cet indicateur inclut tous les nouveaux événements de fracture de la hanche menant à une hospitalisation (nouvelle fracture et récidive) au cours de la période de référence (une personne peut avoir plusieurs événements de fracture de hanche au cours de la période de référence). Il n’inclut pas les événements de fracture de la hanche n’ayant pas mené à une hospitalisation en soins de courte durée, ni et les fractures survenues à l’hôpital. Ces dernières font l’objet d’une estimation séparée dans l’indicateur de fracture de la hanche à l’hôpital.

Références
T. Chevalley, E. Guilley, F. R. Herrmann, P. Hoffmeyer, C. H. Rapin, R. Rizzoli, « Incidence of Hip Fracture Over a 10-Year Period (1991-2000): Reversal of a Secular Trend », Bone, vol. 40 (2007), p. 1284-1289.

R. Marks, J. P. Allegrante, R. C. MacKenzie, J. M. Lane, « Hip Fractures Among the Elderly: Causes, Consequences and Control », Ageing Res Rev, vol. 2 (2003), p. 57-93.

3Une admission ultérieure pour une fracture de hanche qui a lieu le même jour ou avant que la sortie à la suite d’une admission précédente pour une fracture de hanche est considérée comme un transfert. 

2.11 Taux de fractures de la hanche à l’hôpital

Définition
Le taux ajusté selon les risques de fractures de la hanche à l’hôpital chez les patients de 65 ans et plus hospitalisés en soins de courte durée, par 1 000 sorties.

Méthode de calcul
Numérateur :  Nombre total de sorties portant un code de fracture de la hanche à l’hôpital chez les patients de 65 ans et plus.
Dénominateur : Nombre total de sorties chez les patients hospitalisés de 65 ans et plus.

Se référer à la section Notes techniques pour plus de détails sur le numérateur et le dénominateur utilisés.

Un modèle de régression logistique met en relation l’âge, le sexe, l’intervention chirurgicale pratiquée (le cas échéant) et les comorbidités suivantes enregistrées avant l’admission : cancer, épilepsie, accident vasculaire cérébral, démence et autres psychoses, traumatisme, en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique servent à calculer la probabilité de fracture de la hanche à l’hôpital pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de fractures de la hanche à l’hôpital d’une région correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de fractures de la hanche à l’hôpital ajusté selon les risques est calculé en divisant le nombre observé de fractures de la hanche à l’hôpital de chaque région par le nombre prévu de fractures de la hanche à l’hôpital de la région, multiplié par le taux moyen canadien. Un intervalle de confiance de 95 % du taux de fracture de la hanche à l’hôpital ajusté selon les risques est également calculé; la méthode utilisée pour ce calcul est offerte sur demande. Se référer à la section Spécifications du modèle pour consulter la liste des variables entrées dans le modèle ainsi que les valeurs de coefficient.

Interprétation
Cet indicateur, proposé par la Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) et basé sur le Programme de dépistage es complications, représente une complication évitable potentiellement attribuée à un séjour dans un établissement de soins de courte durée. Plusieurs facteurs peuvent être responsables de la variation dans les taux, incluant les opérations dans les hôpitaux, la sécurité de l’environnement et la disponibilité de soins infirmiers. Des taux élevés peuvent être indicateurs d’une mauvaise qualité des soins dispensés au patient pendant son hospitalisation.

Normes et points de référence
On n’a pas établi de points de référence pour cet indicateur.

Source de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1eravril 2006 au 31 mars 2009.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les taux des régions du Québec ne sont pas disponibles en raison des différences dans la collecte de données.

Références
AHRQ Quality Indicators - Guide to Patient Safety Indicators
. M. D. Rockville: Agency for Healthcare Research and Quality, 2003. AHRQ Pub.03-R203.

Remarques
En vigueur depuis les taux basés sur les données de 2004-2005 à 2006-2007, le taux de fractures de la hanche à l’hôpital est déclaré par la province ou le territoire où le patient est hospitalisé et non par la province ou le territoire de résidence du patient. Cette modification permet de mieux représenter le concept de la sécurité des patients dans les hôpitaux. Ces modifications pourraient avoir des répercussions sur la comparabilité entre les nouveaux taux et ceux des anciens rapports sur les indicateurs de santé.

Les « fractures après mise en place d’un implant, d’une prothèse articulaire ou d’une lame osseuse » (CIM-10-CA, code M96.6), ainsi que les fractures de la hanche qui sont codifiées en conjugaison avec un code de cause extérieure de traumatisme enregistré en tant qu’incidents « survenus au cours d’actes médicaux ou chirurgicaux », sont exclues car ces cas ne rentrent pas dans la catégorie de la sécurité des patients telle qu’on la comprend actuellement. Ces exclusions sont en vigueur depuis les taux déclarés de 2001-2002 à 2003-2004.

Il faut faire preuve de prudence dans l’interprétation de ces taux à cause des différences possibles dans la codification des états comorbides entre les provinces et territoires.

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