2.0 Rendement du système de santé 2012

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2.0 Performance du système de santé

Accessibilité

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

Définition
Proportion des chirurgies pratiquées dans les 48 heures : Proportion des patients de 65 ans et plus qui ont subi une chirurgie à la suite d’une fracture de la hanche dans les 48 heures suivant leur admission à l’hôpital, ajustée selon les risques.

Proportion des chirurgies pratiquées le jour même ou le lendemain : Proportion des patients de 65 ans ou plus qui ont subi une chirurgie à la suite d’une fracture de la hanche la journée ou le lendemain de leur admission à l’hôpital, ajustée selon les risques.

Proportion des chirurgies pratiquées le jour même, le lendemain ou le surlendemain : Proportion des patients de 65 ans ou plus qui ont subi une chirurgie à la suite d’une fracture de la hanche la journée, le lendemain ou le surlendemain de leur admission, ajustée selon les risques.

Méthode de calcul

Dénominateur :
Le nombre de patients &eacirc;gés 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 :
Un sous-ensemble du dénominateur selon l’une des trois définitions existantes. Le temps d’attente est mesuré à partir de la date et de l’heure de la première admission en raison d’une fracture de la hanche (admission initiale) jusqu’à la date et de l’heure à laquelle a lieu la chirurgie de réparation de la fracture.

Veuillez consulter les Notes technique (annexe II) pour connaître les critères de sélection des cas et les critères d’inclusion et d’exclusion.

Des modèles distincts de régression logistique ont été ajustés selon les variables indépendantes de l’&eacirc;ge, du sexe et de certains diagnostics de comorbidité avant l’admission (insuffisance cardiaque, cardiopathie ischémique, hypertension, broncho-pneumopathie chronique obstructive, diabète avec complications et dysrythmie cardiaque), établissant la probabilité de subir une chirurgie à la suite d’une fracture de la hanche dans un délai prescrit. Les coefficients dérivés du modèle logistique ont servi 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 a été 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 % a également été calculé. La méthode utilisée pour calculer les intervalles de confiance est accessible sur demande. Consultez la section Spécifications du modèle(annexe III) pour consulter la liste des variables intégrées dans le modèle et les valeurs de coefficient.

Interprétation
Les patients plus &eacirc;gés 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 2010 au 31 mars 2011.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Le taux pour le Québec n’est pas disponible en raison des différences dans les méthodes de collecte des données.

Remarques
Depuis 2009-2010, l’information sur l’heure de début d’une intervention est disponible dans la BDCP. Ainsi, il est dorénavant possible de calculer la proportion des patients qui ont subi une chirurgie à la suite d’une fracture de la hanche dans les 48 heures suivant leur admission. Auparavant, l’indicateur était calculé en jours plutôt qu’en heures. Veuillez noter qu’en raison de différences méthodologiques, cet indicateur peut différer d’indicateurs similaires élaborés et déclarés par les provinces et territoires.

Bibliographie
E. Bergeron et coll. « Is the Delay to Surgery for Isolated Hip Fracture Predictive of Outcome in Efficient Systems? », The Journal of Trauma, vol. 60 (2006), p. 753–757.

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

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

Ministre de la Santé et des Soins de longue durée, First Common Benchmarks Will Allow Canadians to Measure Progress in Reducing Wait Times, Communiqué de presse, Toronto (Ont.) : MSSLD, 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 Times, Ottawa (Ont.) : Santé Canada, 2006.

E. I. Vidal et coll. « Hip Fracture in the Elderly: Does Counting Time From Fracture to Surgery or From Hospital Admission to Surgery Matter When Studying In-Hospital Mortality? », Osteoporosis International, vol. 20 (2009), p. 723–729.

I. Weller I. et coll. « The Effect of Hospital Type and Surgical Delay on Mortality After Surgery for Hip Fracture », Journal of Bone and Joint Surgery – British Volume, vol. 87 (2005), p. 361–366.

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 ) x100.

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 iv :

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’interventioniv:

CCA
86.0-86.2, 86.8 ou 86.9

CCI
5.MD.60^^

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.

Sources 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 du Québec.

Période de référence
Du 1er avril 2010 au 31 mars 2011.

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

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.

Bibliographie
Institut canadien d’information sur la santé, Donner naissance au Canada : Un profil régional. Ottawa (Ont.) : ICIS, 2004.

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

K. S. Joseph et coll., « Determinants of Pre-Term Birth Rates in Canada From 1981 Through 1983 and From 1992 Through 1994 », New England Journal of Medicine, vol. 339 (1998), p. 1434–1439.

S. Liu et coll., « Recent Trends in Caesarean Delivery Rates and Indications for Caesarean Delivery in Canada », Journal of Obstetrics and Gynaecology Canada, vol. 26 (2004), p. 735–742.

S. Liu et coll., « Risk of Maternal Postpartum Readmission Associated With Mode of Delivery », Obstetrics and Gynecology, vol. 105 (2005), p. 836–842.

National Collaborating Centre for Women’s and Children’s Health, Caesarean Section (clinical guidelines). Londres (R.U.) : RCOG Press, 2004. Internet : <http://www.rcog.org.uk/resources/public/pdf/cs_section_full.pdf>.

E. L. Shearer, « Cesarean Section: Medical Benefits and Costs », Social Science & Medicine, vol. 37 (1993), p. 1223–1231.

2.3 Pourcentage de patients ayant eu des hospitalisations répétées en raison d’une maladie mentale

Définition
Pourcentage des personnes ayant connu au moins trois épisodes de soins en raison d’une maladie mentale sélectionnéev, ajusté selon les risques, par rapport à tous ceux ayant connu au moins un épisode de soins en raison d’une maladie mentale sélectionnée dans les hôpitaux générauxvi au cours d’un exercice donné. Par épisode de soins, on entend l’ensemble des hospitalisations et des visites en chirurgie d’un jour successives dans les hôpitaux généraux.

Méthode de calcul

Nombre total de personnes ayant connu au moins trois épisodes de soins en raison d’une maladie mentale sélectionnée au cours d’une année

× 100

Nombre total de personnes ayant connu au moins un épisode de soins en raison d’une maladie mentale sélectionnée au cours d’une année

Veuillez consulter les Notes technique (annexe II) pour connaître les critères de sélection des cas et les critères d’inclusion et d’exclusion.

Un modèle de régression logistique a été ajusté selon les variables indépendantes que sont l’&eacirc;ge, le sexe, le type de maladie mentale et la sortie contre l’avis du médecin (oui ou non). Ces variables ont été saisies par rapport à l’épisode indice de soins. Les coefficients produits par ce modèle logistique ont été utilisés pour calculer, pour chaque patient, la probabilité d’hospitalisations répétées. Le nombre prévu d’hospitalisations répétées dans une région est la somme des probabilités dans cette région. Le pourcentage ajusté selon les risques a été calculé en divisant le nombre d’hospitalisations répétées observé dans chaque région par le nombre prévu d’hospitalisations répétées dans la région en question. Le résultat est ensuite multiplié par le pourcentage moyen d’hospitalisations répétées au Canada. Un intervalle de confiance de 95 % était également calculé; la méthode utilisée pour calculer ces intervalles peut être obtenue sur demande. Consultez la section Spécifications du modèle (annexe III) pour consulter la liste des variables intégrées dans le modèle et les valeurs de coefficient.

Interprétation
On considère cet indicateur comme une mesure indirecte du caractère approprié des soins, puisque la nécessité de recourir à des admissions fréquentes dépend du patient et du type de maladie. La difficulté d’obtenir des soins et un soutien adéquats au sein de la collectivité ou d’obtenir des médicaments appropriés entraîne souvent des hospitalisations fréquentes. Les variations dans cet indicateur selon les provinces et les territoires peuvent refléter les différences dans les services offerts aux personnes atteintes d’une maladie mentale pour les aider à demeurer plus longtemps dans la collectivité sans les hospitaliser1.

Cet indicateur peut contribuer à identifier une population d’utilisateurs fréquents, et des recherches plus poussées permettraient d’en établir les caractéristiques. Une meilleure compréhension de cette population peut aider à l’élaboration ou à l’amélioration de programmes qui pourraient réduire le recours aux hospitalisations fréquentes.

Norme et point de référence
Aucun point de référence n’a été établi pour cet indicateur.

Sources de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS;
Système d’information ontarien sur la santé mentale (SIOSM), ICIS;
Fichier des hospitalisations MED-ÉCHO, ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec.

Période de référence
Du 1er avril 2010 au 31 mars 2011.

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

Remarques
Chaque personne a fait l’objet d’un suivi de 12 mois après le premier épisode de soins au cours d’un exercice donné. Les hospitalisations répétées pendant une période de 12 mois peuvent avoir lieu dans plusieurs établissements.

Lorsqu’il s’agit de la formation des épisodes de soins, l’exclusion des hôpitaux psychiatriques peut induire un biais. Il est possible que la mauvaise date de sortie soit utilisée dans le cadre du suivi des hospitalisations répétées ou que deux hôpitaux associés au même épisode soient attribués à deux épisodes, par erreur. Une analyse plus poussée a démontré que ce biais est minimal et n’a pas d’incidences sur les résultats de l’indicateur.

Références
1. E. Lin et coll., Hospital Report Card: Mental Health 2007 Briefing Pages, 2007. Internet : <http://www.hospitalreport.ca/downloads/2007/MH/2007_MH_techbrief.pdf>.

Continuité

2.4 Taux de réadmission dans les 30 jours en raison d’une maladie mentale

Définition
Taux de réadmission après un congé de l’hôpital en raison d’une maladie mentale, ajusté selon les risques. Le terme « réadmission » est réservé aux cas où un patient atteint d’une maladie mentale sélectionnéeviii est de nouveau hospitalisé dans les 30 jours suivant l’épisode indice de soins. Par « épisode de soins », on entend l’ensemble des hospitalisations et des visites en chirurgie d’un jour successives dans les hôpitaux générauxix.

Méthode de calcul

Nombre total d’épisodes avec réadmission dans les 30 jours à la suite d’une maladie mentale sélectionnée au cours d’un exercice donné

× 100

Nombre total d’épisodes d’une maladie mentale sélectionnée au cours des 11 premiers mois du même exercice

Veuillez consulter les Notes technique (annexe II) pour connaître les critères de sélection des cas et les critères d’inclusion et d’exclusion.

Un modèle de régression logistique a été ajusté selon les variables indépendantes que sont l’&eacirc;ge, le sexe, le type de maladie mentale, la sortie contre l’avis du médecin (oui ou non) et les admissions multiples précédentes pour une maladie mentale sélectionnée (au moins deux) au cours des 12 mois précédents. Ces variables ont été saisies par rapport à l’épisode indice de soins. Les coefficients produits par ce modèle logistique ont été utilisés pour calculer la probabilité de réadmission pour chaque épisode. Le nombre prévu de réadmissions dans une région est la somme des probabilités dans cette région. Le taux de réadmission ajusté selon les risques a été calculé en divisant le nombre de réadmissions observé dans chaque région par le nombre prévu de réadmissions dans la région en question. Le résultat est ensuite multiplié par le taux moyen de réadmission au Canada. Un intervalle de confiance de 95 % a également été calculé pour le taux de réadmission ajusté selon les risques; la méthode utilisée pour calculer ces intervalles peut être obtenue sur demande. Consultez la section Spécifications du modèle(annexe III) pour consulter la liste des variables intégrées dans le modèle et les valeurs de coefficient.

Interprétation
Une réadmission aux soins pour patients hospitalisés peut constituer un indicateur de rechute ou de complications après un séjour aux soins pour patients hospitalisés. Les soins aux patients hospitalisés qui vivent avec une maladie mentale visent à stabiliser les symptômes aigus. Une fois son état stabilisé, la personne obtient son congé; elle reçoit des soins ultérieurs dans le cadre de programmes de traitement offerts dans la collectivité ou en consultation externe afin de prévenir une rechute ou des complications. Des taux élevés de réadmission dans les 30 jours pourraient être interprétés comme une conséquence directe d’une mauvaise coordination des services ou comme une conséquence indirecte d’une mauvaise continuité des services offerts après la sortie du patient.

Norme et point de référence
Aucun point de référence n’a été établi pour cet indicateur.

Les résultats suivants proviennent de la littérature. Selon le rapport Services de santé mentale en milieu hospitalier au Canada 2005-2006, le taux de réadmission dans les 30 jours, uniquement dans les hôpitaux généraux, était de 9,2 % 1. Selon la National Association of State Mental Health Program Directors, en 1995, le taux de réadmission dans les 30 jours dans les hôpitaux psychiatriques aux États-Unis se situait entre 8,1 % et 10,2 % 2. Pour les patients des centres hospitaliers du département des Anciens combattants des États-Unis, ce taux était de 13,1 % à 15,3 % 3.

Sources de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS;

Système d’information ontarien sur la santé mentale (SIOSM), ICIS;

Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA), ICIS;

Fichier des hospitalisations MED-ÉCHO, ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec.

Période de référence
Du 1er avril 2010 au 31 mars 2011.

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

Remarques
Une réadmission dans les 30 jours peut avoir lieu dans le même établissement que l’épisode indice ou dans un établissement différent. Une réadmission peut être une admission planifiée ou non planifiée. Toutes les sources de données disponibles ne font pas la distinction entre les admissions planifiées et non planifiées. Dans les provinces et territoires où des données exhaustives étaient disponibles, on a comparé l’ensemble des réadmissions avec les réadmissions non planifiées, et les résultats n’étaient pas statistiquement différents. Les travaux publiés à ce sujet indiquent que peu de médecins planifient une réadmission dans les 30 jours en raison d’une maladie mentale4.

Lorsqu’il s’agit de la formation des épisodes de soins, l’exclusion des hôpitaux psychiatriques peut induire un biais. Il est possible que la mauvaise date de sortie soit utilisée dans le cadre du suivi des réadmissions ou que deux hôpitaux associés au même épisode soient attribués à deux épisodes, par erreur. Une analyse plus poussée a démontré que ce biais est minimal et n’a pas d’incidences sur les résultats de l’indicateur.

Références
1. Institut canadien d'information sur la santé, Hospital Mental Health Services in Canada 2005-2006 , Ottawa (Ont.), ICIS, 2008.

2. R. Hermann et S. Mattke, Selecting Indicators for the Quality of Mental Health Care at the Health Systems Level in OECD Countries, Paris (France), Organisation de coopération et de développement économiques, 2004.

3. D. L. Leslie et R. A. Rosenheck, « Comparing quality of mental health care for public-sector and privately insured populations », Psychiatric Services, vol. 51, no 5 (2000), p. 650-655.

4. E. Lin et coll., Hospital Report Card: Mental Health 2007 Briefing Pages, 2007. Internet : <http://www.hospitalreport.ca/downloads/2007/MH/2007_MH_techbrief.pdf>.

Efficacité

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

Définition
Taux d’hospitalisations en soins de courte durée ajusté selon l’&eacirc;ge 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 x 100 000 (ajusté selon l’&eacirc;ge).

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

Veuillez consulter les Notes technique (annexe II) pour connaître les critères de sélection des cas et les critères d’inclusion et d’exclusion.

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.

Sources 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 du Québec.

Période de référence
Du 1er avril 2010 au 31 mars 2011.

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

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 comprend 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 excluent 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.

Bibliographie
ANDERSON, G. M. « Common Conditions Considered Sensitive to Ambulatory Care », Patterns of Health Care in Ontario, V. Goel et coll. (dir.), Ottawa (Ont.), Association médicale canadienne, 1996, p. 104-110, 2e édition.

BILLINGS, J., G. M. ANDERSON et L. S. NEWMAN. « Recent Findings on Preventable Hospitalizations », Health Affairs, vol. 15, no 3 (1996), p. 239-249.

BILLINGS, J., et coll. « Impact of Socio-Economic Status on Hospital Use in New York City »,
Health Affairs, vol. 12 (1993), p. 162-173.

MANITOBA CENTRE FOR HEALTH POLICY AND EVALUATION. Concept: Ambulatory Care Sensitive (ACS) Conditions. Consulté le 14 décembre 2010. Internet : <http://www.umanitoba.ca/centres/mchp/concept/dict/ACS_conditions.htm>.

2.6 Taux de mortalité à l’hôpital dans les 30 jours suivant un infarctus aigu du myocarde

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

Veuillez consulter les Notes technique (annexe II) pour connaître les critères de sélection des cas et les critères d’inclusion et d’exclusion.

Un modèle de régression logistique a mis en relation l’&eacirc;ge, le sexe et certains diagnostics de comorbidité avant l’admission en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique ont servi à calculer la probabilité des décès à l’hôpital suivant un IAM pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de décès à l’hôpital pour une région donnée correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de mortalité ajusté selon les risques a été calculé en divisant le nombre observé de décès à l’hôpital pour 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 a également calculé un intervalle de confiance de 95 % du taux de mortalité ajusté selon les risques; cette méthode de calcul est offerte sur demande. Consultez la section Spécifications du modèle(annexe III) pour consulter la liste des variables intégrées dans le modèle et 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 1. 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 2008 au 31 mars 2011.

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.

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 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.

Référence
1. J. V. Tu et coll., « Acute myocardial infarction outcomes in Ontario », dans Naylor C. D. et P. M. Slaughter (eds), Cardiovascular Health & Services in Ontario: An ICES Atlas. Toronto (Ont.) : Institut de recherche en services de santé, 1999, p. 84-100.

Bibliographie
HOSMER, D. W., et S. LEMESHOW. « Confidence Interval Estimates of an Index of Quality Performance Based on Logistic Regression Models », Statistics in Medicine, vol. 14 (1995), p. 2161-2172.

TU, J. V., et coll. « Acute Myocardial Infarction Outcomes in Ontario (Methods Appendix) », Cardiovascular Health & Services in Ontario: An ICES Atlas (Technical and Methods Appendices), C. D. Naylor et P. M. Slaughter (dir.), Toronto (Ont.), Institut de recherche
en services de santé, 1999.

2.7 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

Veuillez consulter les Note technique (annexe II) sur la formation des épisodes de soins et les critères de sélection des cas.

Un modèle de régression logistique a mis en relation l’&eacirc;ge, le sexe et certains diagnostics de comorbidité avant l’admission en tant que variables indépendantes. Les coefficients dérivés du modèle logistique ont servi à calculer la probabilité des décès à l’hôpital suivant un AVC pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de décès à l’hôpital pour une région donnée correspond à la somme des probabilités de cas de cette région. Le taux de mortalité ajusté selon les risques a été calculé en divisant le nombre observé de décès à l’hôpital pour 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 a également calculé un intervalle de confiance de 95 % du taux de mortalité ajusté selon les risques; cette méthode de calcul est offerte sur demande. Consultez la section Spécifications du modèle(annexe III) pour consulter la liste des variables intégrées dans le modèle et 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 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 2008 au 31 mars 2011.

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.

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 parce 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 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.

Bibliographie
HOSMER, D. W., et S. LEMESHOW. « Confidence Interval Estimates of an Index of Quality Performance Based on Logistic Regression Models. », Statistics in Medicine, vol. 14 (1995), p. 2161-2172.

MAYO, N. E., et coll. « Changing Rates of Stroke in the Province of Quebec, Canada: 1981-1988 », Stroke, vol. 22 (1991), p. 590-595.

MAYO, N. E., et coll. « Hospitalization and Case-Fatality Rates for Stroke in Canada From 1982 Through 1991: The Canadian Collaborative Study Group of Stroke Hospitalizations », Stroke,vol. 27 (1996), p. 1215-1220.

WEIR, N., et M. S. DENNIS. « Towards a National System for Monitoring the Quality of Hospital-Based Stroke Services », Stroke, vol. 32 (2001), p. 1415-1421.

2.8 Taux de réadmission à la suite d’un infarctus aigu du myocarde

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

Veuillez consulter les Notes technique (annexe II) pour connaître les critères de sélection des cas et les critères d’inclusion et d’exclusion.

Un modèle de régression logistique a mis en relation l’&eacirc;ge, 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 ont servi 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 pour cette région. Le taux de réadmission ajusté selon les risques a été calculé en divisant le nombre observé de réadmissions pour 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 % a également été calculé pour le taux de réadmission ajusté selon les risques; la méthode utilisée pour ce calcul est offerte sur demande. Consultez la section Spécifications du modèle (annexe III) pour consulter la liste des variables intégrées dans le modèle et 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.

Sources 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 2008 au
31 mars 2011.

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.

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 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.

Bibliographie
BROWN, A. D., et G. M. ANDERSON. « Methods for Measuring Clinical Utilization and Outcomes »,
The Hospital Report 99, G. R. Baker et coll. (dir.), Toronto (Ont.), Health Care Performance Measurement Group, Université de Toronto, 1999.

HOSMER, D. W., et S. LEMESHOW. « Confidence Interval Estimates of an Index of Quality Performance Based on Logistic Regression Models », Statistics in Medicine, vol. 14 (1995), p. 2161-2172.

INSTITUT CANADIEN D’INFORMATION SUR LA SANTÉ et UNIVERSITÉ DE TORONTO. Hospital Report Acute Care 2001. Technical Notes, Clinical Utilization and Outcomes, Toronto (Ont.), Association des hôpitaux de l’Ontario et gouvernement de l’Ontario, 2001.

2.9 Taux de réadmission dans les 30 jours suivant des soins obstétricaux

2.10 Taux de réadmission dans les 30 jours suivant des soins pédiatriques

2.11 Taux de réadmission dans les 30 jours suivant des soins chirurgicaux

2.12 Taux de réadmission dans les 30 jours suivant des soins médicaux

Définition
Taux de réadmissions non prévues pour chacun des groupes de patients suivants, ajusté selon les risques :

  • soins obstétricaux
  • soins pédiatriques
  • soins chirurgicaux pour adultes
  • soins médicaux pour adultes

Le terme « réadmission » est réservé aux cas où un patient est de nouveau hospitalisé en soins de courte durée pour toute raison urgente dans les 30 jours suivant la sortie après un épisode indice de soins pour patients hospitalisés. Par épisode de soins, on entend l’ensemble des hospitalisations et visites en chirurgie d’un jour successives.

Méthode de calcul

Numérateur : Nombre de cas inclus dans le dénominateur où une réadmission imprévue s’est produite dans les 30 jours suivant la sortie.

Dénominateur : Nombre de congés à la suite d’un épisode de soins obstétricaux, pédiatriques, chirurgicaux pour adultes ou médicaux pour adultes entre le 1er avril et le 1er mars de l’exercice financier.

Les dossiers qui comportent une grossesse et un accouchement (à l’exception des réadmissions suivant des soins obstétricaux), des troubles mentaux et du comportement ou des soins palliatifs (à titre de diagnostic principal) sont exclus. Veuillez consulter les Notes techniques des taux de réadmission suivant des soins obstétricaux, pédiatriques, chirurgicaux et médicaux (annexe II) sur la formation des épisodes de soins et les critères de sélection des cas.

Un modèle de régression logistique a été ajusté selon les variables indépendantes que sont certaines caractéristiques choisies du patient. Les coefficients produits par ce modèle logistique ont été utilisés pour calculer la probabilité de réadmission pour chaque cas (épisode). Le nombre prévu de réadmissions dans une région correspond à la somme des probabilités du cas dans cette région. Le taux de réadmission ajusté selon les risques a été calculé en divisant le nombre de réadmissions observé dans chaque région par le nombre de réadmissions prévu dans la région en question. Le résultat est ensuite multiplié par le taux moyen de réadmission au Canada. Un intervalle de confiance de 95 % a également été calculé pour le taux de réadmission ajusté selon les risques; la méthode utilisée pour calculer ces intervalles peut être obtenue sur demande. Consultez la section Spécifications du modèle correspondant à la réadmission suivant des soins obstétricaux, pédiatriques, chirurgicaux et médicaux (annexe III) pour connaître la liste de variables qui y sont entrées et la valeur des coefficients.

Interprétation
Les réadmissions urgentes et imprévues dans un établissement de soins de courte durée servent de plus en plus à mesurer la qualité des soins et la coordination des soins dans un établissement ou une région. Divers facteurs, comme la qualité des soins aux patients hospitalisés et aux patients en consultation externe, l’efficacité de la transition et de la coordination des soins ainsi que l’accessibilité et l’utilisation des programmes communautaires de prise en charge de la maladie, peuvent influer sur les taux de réadmission. Bien que toutes les réadmissions imprévues ne puissent être évitées, les interventions pendant ou après l’hospitalisation peuvent se révéler efficaces pour réduire le taux de réadmission.

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

Sources de données
Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS;
Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA), ICIS;
Fichier des hospitalisations MED-ÉCHO, ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec

Période de référence
Du 1er avril 2010 au 31 mars 2011.

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

Remarques
Les patients peuvent figurer au dénominateur plus d’une fois s’ils ont vécu plusieurs épisodes de soins entre le 1er avril et le 1er mars de l’exercice financier.

Bibliographie
ASHTON, C. M., et N. P. WRAY. « A Conceptual Framework for the Study of Early Readmission as an Indicator of Quality of Care », Social Science and Medicine, vol. 43 (1996), p. 1533-1541.

FEUDTNER, C., et coll. « State-Level Child Health System Performance and the Likelihood of Readmission to Children’s Hospitals », The Journal of Pediatrics, vol. 157 (2010), p. 98-102.
J

ENCKS, S. F., et coll. « Rehospitalizations Among Patients in the Medicare Fee-for-Service Program », New England Journal of Medicine, vol. 360 (2009), p. 1418-1428.

JIANG, H. J., et L. M. WIER. All-Cause Hospital Readmissions Among Non-Elderly Medicaid Patients, 2007 (HCUP Statistical Brief, no 89), Rockville (Maryland), Agency for Healthcare Research and Quality, 2010.

LIU, S., et coll. « Risk of Maternal Postpartum Readmission Associated With Mode of Delivery », Obstetrics and Gynecology, vol.105 (2005), p. 836-842.
STONE, J., et G. J. HOFFMAN. Medicare Hospital Readmissions: Issues, Policy Options and PPACA, Washington (D.C.), Service de recherche du ongrès, 2010.

2.13 Taux d’hospitalisation à la suite d’une blessure auto-infligée

Définition
Taux d’hospitalisation dans un hôpital généralxi à la suite d’une blessure auto-infligée par 100 000 habitants, normalisé selon l’&eacirc;ge.

Méthode de calcul

Nombre total de sorties d’hôpitaux de patients &eacirc;gés de 15 ans ou plus hospitalisés à la suite d’une blessure auto-infligée

X 100 000 (normalisé selon l’&eacirc;ge)

Population totale &eacirc;gée de 15 ans ou
plus à la mi-année

Une blessure auto-infligée est identifiée par l’un des codes de cause externe de traumatisme suivants et un diagnostic de type 9 :

CIM-10-CA
De X60 à X84

Interprétation

Les blessures auto-infligées sont définies comme des blessures corporelles volontaires qui peuvent ou non entraîner la mort. Les blessures de ce type résultent de comportements suicidaires ou d’automutilation, ou des deux. Il est possible dans de nombreux cas de prévenir les blessures auto-infligées gr&eacirc;ce à la détection précoce, à l’intervention et au traitement des maladies mentales. Bien que certains facteurs de risque ne peuvent être contrôlés par le système de santé, on peut interpréter des taux d’hospitalisation à la suite de blessures auto-infligées élevés comme une conséquence d’une incapacité dans le système de prévenir les blessures auto-infligées suffisamment graves pour nécessiter une hospitalisation.

Normes et points de référence

Aucun point de référence n’a été établi pour cet indicateur.

Les résultats suivants proviennent de la littérature. En 2001-2002 au Canada, le taux d’hospitalisation à la suite de blessures auto-infligées ajusté selon l’&eacirc;ge était de 7,6 par 10 000 habitants1.

Sources des données

Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS
Système d’information ontarien sur la santé mentale (SIOSM)xii, ICIS
Système national d’information sur les soins ambulatoires (SNISA)xiii, ICIS
Fichier des hospitalisations MED-ÉCHO, ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec

Période de référence

Du 1er avril 2010 au 31 mars 2011

Perspective globale

Disponible pour l’ensemble des provinces et territoires.

Remarques

Cet indicateur ne tient pas compte des blessures auto-infligées qui ont fait l’objet d’un traitement ambulatoire à l’urgence d’un l’hôpital ou dans un autre établissement médical, ni des suicides survenus avant l’hospitalisation. Ainsi, cet indicateur ne peut être utilisé pour estimer la prévalence des blessures auto-infligées dans la population générale. Il ne tient pas compte non plus des patients admis dans un hôpital psychiatrique qui se sont infligé des blessures durant leur séjour, mais dont l’état ne nécessitait pas une admission dans un hôpital général. Pour une estimation plus globale des blessures auto-infligées, consultez la section Point de mire du rapport Indicateurs de santé 2011.

Il est difficile de déterminer l’intention du patient avec les sources de données disponibles. Cet indicateur ne peut pas préciser si le patient s’est infligé des blessures dans le but de se suicider (comportements suicidaires ou d’automutilation). De plus, cet indicateur risque de fausser l’estimation du nombre réel d’hospitalisations en raison de blessures auto-infligées, compte tenu de la façon dont l’intention est saisie dans les sources de données disponibles.
Par exemple, l’empoisonnement peut être codifié « involontaire », dans le cas d’une surdose, ou « indéterminé », ce qui reflète l’incertitude à savoir s’il s’agit d’un geste involontaire ou intentionnel. Les blessures involontaires et indéterminées étaient exclues de nos analyses, même si l’on présume qu’un petit nombre d’entre elles ont bel et bien été infligées.

Référence

1.  Institut canadien d’information sur la santé, National Trauma Registry Analytic Bulletin: Hospitalizations Due to Suicide Attempts and Self-Inflicted Injury in Canada, 2001-2002 , Ottawa (Ont.), ICIS, 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.

Bibliographie

A. D. Brown et G. M. Anderson, « Methods for measuring clinical utilization and outcomes, dans G. R. Baker, G. R. et coll. (eds.) The Hospital Report ‘99 », Toronto (Ont.) : Health Care Performance Measurement Group, University of Toronto, 1999.

D. W. Hosmer et S. Lemeshow, « Confidence interval estimates of an index of quality performance based on logistic regression models », Statistics in Medicine , vol. 14 (1995), p.2161-2172.

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

G. L. Lu-Yao et coll., « Effect of age and surgical approach on complications and short term mortality after radical prostatectomy- A population based study », Urology, vol. 54, no. 2 (1999), p. 301-307.

2.14 Mortalité potentiellement évitable et mortalité de causes évitables et traitables

Définitions

Mortalité potentiellement évitable : Décès prématurés qui auraient pu être évités par des efforts de prévention à tous les niveaux (primaire, secondaire
et tertiaire). Le décès est considéré prématuré chez les personnes de moins de 75 ans. Exprimée en taux de mortalité normalisé selon l’&eacirc;ge et le nombre d’années potentielles de vie perdues (APVP) normalisé selon l’&eacirc;ge par 100 000 habitants.

Mortalité de causes évitables : Décès prématurés qui auraient pu être évités par des efforts de prévention primaire. La mortalité de causes évitables est un sous-ensemble de la mortalité potentiellement évitable. Exprimée en taux de mortalité normalisé selon l’&eacirc;ge et le nombre d’APVP normalisé selon l’&eacirc;ge par 100 000 habitants.

Mortalité de causes traitables : Décès prématurés qui auraient pu être évités par des efforts de prévention secondaire et tertiaire. La mortalité de causes traitables est un sous-ensemble de la mortalité potentiellement évitable. Exprimée en taux de mortalité normalisé selon l’&eacirc;ge et le nombre d’APVP normalisé selon l’&eacirc;ge par 100 000 habitants.

Méthode de calcul

Taux de mortalité :


Nombre de décès de causes évitables et traitables chez les personnes de moins de 75 ans

x 100 000 (ajusté selon l’&eacirc;ge)

Total de la population de moins de 75 ans à la mi-année

Années potentielles de vie perdues (APVP) :

Somme des écarts entre 75 et l’&eacirc;ge au décèsxiv de causes évitables et traitables

x 100 000 (ajusté selon l’&eacirc;ge)

Total de la population de moins de 75 ans à la mi-année

La liste des causes de décès incluses dans les indicateurs se trouve dans les Notes techniques(annexe II) .

Interprétation

Ces indicateurs contribuent à la mesure de la performance du système de santé. L’indicateur de mortalité potentiellement évitable comprend les décès prématurés qui auraient pu être évités par des efforts de prévention à tous les niveaux.

La mortalité de causes évitables porte précisément sur les décès prématurés de causes qui auraient pu être évitées par des efforts de prévention primaire, comme des modifications apportées au mode de vie ou des interventions au sein de la population (p. ex. campagnes de vaccination, prévention des blessures). L’indicateur oriente les mesures visant à réduire le nombre de cas initiaux, ou l’incidence, puisqu’on évite les décès en empêchant l’apparition de nouveaux cas.

La mortalité de causes traitables porte précisément sur les décès prématurés qui auraient pu être évités par des efforts de prévention secndaire et tertiaire, comme le dépistage et le traitement efficace d’une maladie existante. L’indicateur oriente les mesures visant à réduire la létalité ou le nombre de personnes dont le décès est attribuable à une maladie.

Normes et points de référence

Aucun point de référence n’existe pour cet indicateur.

Source des données

Statistique de l’état civil, Base de données sur les décès, Statistique Canada

Période de référence

Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, du 1er janvier 2006 au 31 décembre 2008.

Perspective globale

Disponible pour l’ensemble des provinces et territoires.

Remarques

Les indicateurs de mortalité évitable ont été élaborés à partir de l’indicateur de mortalité potentiellement évitable utilisé par l’Australie et la liste des causes de mortalité évitable de l’Office for National Statistics du Royaume-Uni. Un spécialiste a également passé en revue les codes de diagnostic et les critères d’inclusion de chaque maladie. Les causes de décès ont été classées dans des sous-catégories de causes évitables et traitables en fonction de deux mécanismes principaux de réduction de la mortalité, soit l’incidence et la létalité. Ces sous-catégories sont mutuellement exclusives. En cas de chevauchement sur le plan de la prévention ou du traitement, le cas est affecté à la catégorie de la mortalité de causes évitables, à l’exception des cas de cardiopathies ischémiques et d’accidents vasculaires cérébraux (AVC), dont une moitié a été affectée au hasard à la mortalité de causes évitables, et l’autre, à la mortalité de causes traitables. Cependant, le caractère mutuellement exclusif des sous-catégories ne signifie pas que tous les cas affectés à la mortalité de causes évitables ne présentaient pas de causes traitables, ou l’inverse.

Il est généralement reconnu que les décès de causes potentiellement évitables ne peuvent être tous évités. À titre d’exemple, certains décès de causes traitables sont inévitables en raison d’un diagnostic tardif ou d’autres problèmes de santé, tandis que certains décès de causes évitables sont attribuables à des événements imprévisibles pour lesquels aucune mesure de protection n’aurait pu être prise.

La limite d’&eacirc;ge de 75 ans ne signifie pas que certains décès au sein de la population &eacirc;gée de plus de 75 ans ne peuvent être évités. La présence de comorbidités multiples est cependant fréquente chez les personnes &eacirc;gées, ce qui rend difficile l’attribution du décès à une seule cause.

Les indicateurs feront l’objet d’un examen périodique afin que soient évaluées la pertinence de la limite d’&eacirc;ge et l’inclusion de nouvelles maladies potentiellement évitables en raison d’une meilleure connaissance de l’étiologie des maladies ou de l’avancée des traitements.

Bibliographie

GOUVERNEMENT DE L’AUSTRALIE. National Healthcare Agreement: PI 20—Potentially Avoidable Deaths, 2010. Consulté le 19 octobre 2011. Internet : <http://meteor.aihw.gov.au/ content/index.phtml/itemId/394495>.

MINISTÈRE DE LA SANTÉ NÉO-ZÉLANDAIS. Saving Lives: Amenable Mortality in New Zealand, 1996–2006, Wellington (Nouvelle-Zélande), le ministère, 2010.

NOLTE, E., et C. M. McKEE. Does Health Care Save Lives? Avoidable Mortality Revisited,Londres (Royaume-Uni), The Nuffield Trust, 2004.

OFFICE FOR NATIONAL STATISTICS. Definitions of Avoidable Mortality (Royaume-Uni). Consulté le 19 octobre. Internet : <http://www.ons.gov.uk/ons/about-ons/consultations/closed-consultations/2....

PAGE, A., et coll. Australian and New Zealand Atlas of Avoidable Mortality, Adelaide (Australie), PHIDU, Université d’Adelaide, 2006.
R

UTSTEIN, D. D., et coll. « Measuring the Quality of Medical Care: A Clinical Method », The New England Journal of Medicine, vol. 294 (1976), p. 582-588.

Sécurité

2.15 Taux d’événements de fracture 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’&eacirc;ge, 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) x 100 000 (normalisé selon l’&eacirc;ge)

Numérateur, critères d’inclusion :

  1. Fracture de la hanche présente à l’admission : CIM-10-CA : S72.0, S72.1 ou S72.2; CIM‑9/ICD-9-CM : 820.0-820.3, 820.8 ou 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 ou une date de sortie non valide
  3. Enregistrements pour lesquels l’admission en raison d’une fracture de la hanche a eu lieu dans les 28 jours suivant l’admission précédente en raison d’une fracture de la hanche
  4. Transfertsxv

Interprétation

La fracture de hanche est un problème majeur de santé publique pour les personnes &eacirc;gées
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 &eacirc;gées. 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

Aucun point de référence n’a été établi pour cet indicateur.

Sources des données

Base de données sur les congés des patients (BDCP), ICIS
Fichier des hospitalisations MED-ÉCHO, ministère de la Santé et des Services sociaux du Québec

Période de référence

Du 1er avril 2010 au 31 mars 2011

Perspective globale

Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires.

Remarques

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 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.

Bibliographie

CHEVALLEY, T., et coll. « Incidence of Hip Fracture Over a 10-Year Period (1991–2000):
Reversal of a Secular Trend », Bone, vol. 40 (2007), p. 1284-1289.
MARKS, R., et coll. « Hip Fractures Among the Elderly: Causes, Consequences and Control », Ageing Research Reviews, vol. 2 (2003), p. 57-93.

 


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

v. Les maladies mentales sélectionnées pour cet indicateur sont les troubles liés à la consommation de substances; la schizophrénie, les troubles délirants ou psychotiques non organiques; les troubles de l’humeur ou affectifs; les troubles anxieux; certains troubles de la personnalité et du comportement chez l’adulte.

vi. Veuillez consulter la section Notes méthodologiques générales pour en savoir plus.

vii. En Ontario, les établissements sont tenus de soumettre au SIOSM des données sur les sorties des lits en santé mentale réservés aux adultes. Par conséquent, les cas de patients hospitalisés de l’Ontario sont tirés de la BDCP et du SIOSM. Prenez note que seuls les hôpitaux généraux sont inclus (c'est-à-dire que les établissements spécialisés en santé mentale sont exclus). 

viii. Les maladies mentales sélectionnées pour cet indicateur sont les troubles liés à la consommation de substances; la schizophrénie, les troubles délirants ou psychotiques non organiques; les troubles de l’humeur ou affectifs; les troubles anxieux; certains troubles de la personnalité et du comportement chez l’adulte.

ix. Veuillez consulter la section Notes méthodologiques générales pour en savoir plus.

x. En Ontario, les établissements sont tenus de soumettre au SIOSM des données sur les sorties des lits en santé mentale réservés aux adultes. Par conséquent, les cas de patients hospitalisés de l’Ontario sont tirés de la BDCP et du SIOSM. Prenez note que seuls les hôpitaux généraux sont inclus (c'est-à-dire que les établissements spécialisés en santé mentale sont exclus).

xi. Veuillez consulter la section Notes méthodologiques générales pour en savoir plus.

xii. En Ontario, les établissements sont tenus de soumettre au SIOSM des données sur les sorties des lits en santé mentale réservés aux adultes. Par conséquent, les cas de patients hospitalisés de l’Ontario sont tirés de la BDCP et du SIOSM. Prenez note que seuls les hôpitaux généraux sont inclus (c'est-à-dire que les établissements spécialisés en santé mentale sont exclus).

xiii. Afin de bien rendre compte de tous les cas d’hospitalisation à la suite d’une blessure auto-infligée en Ontario, les personnes auxquelles les services d’urgence ont attribué un code de blessure auto-infligée comme principale raison de la visite et qui ont été transférées dans un lit désigné en santé mentale ont été comptées. De plus amples renseignements peuvent être fournis sur demande.

xiv. Les taux d’APVP pour chacun des groupes d’&eacirc;ge de cinq ans sont accessibles au www.statcan.gc.ca/pub/82-221-x/2011002/quality-qualite/qua2-fra.htm#a229.

xv. Une 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.

 

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