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 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 2006 au 31 mars 2007.

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.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

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.

Période de référence
Du 1er avril 2006 au 31 mars 2007.

Perspective globale
Les données couvrent l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les données de 2006-2007 du Québec n’étaient pas disponibles. Elles n’ont donc pas été incluses dans cette publication. Les taux du Québec seront publiés dans le document électronique Indicateurs de santé dès que les données seront disponibles.

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 l’année de données 2001-2002, on recensait les accouchements selon le nombre ajusté de nouveau-nés. À compter de 2002-2003, le nombre d’accouchements inclut les mort-nés.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

Efficacité

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

Définition
Taux d’hospitalisation 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 (CPSA) 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 :
Les personnes de 75 ans et plus.
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.

Période de référence
Du 1er avril 2006 au 31 mars 2007.

Perspective globale
Disponible pour l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les données de 2006-2007 du Québec n’étaient pas disponibles. Elles n’ont donc pas été incluses dans cette publication. Les taux du Québec seront publiés dans le document électronique Indicateurs de santé dès que les données seront disponibles.

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

En 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 seront calculés selon la nouvelle définition afin de permettre la comparaison des données au fil du temps.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

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.
Base de données sur la morbidité hospitalière (BDMH), ICIS.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2004 au 31 mars 2007.

Perspective globale

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
Depuis les taux de 2004, 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 de 2004 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.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

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.
Base de données sur la morbidité hospitalière (BDMH), ICIS.

Période de référence
Les taux sont établis selon des données totalisées sur trois ans, soit du 1er avril 2004 au 31 mars 2007.

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
Depuis les taux de 2004, les critères de sélection des cas d’accident vasculaire cérébral 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 de 2004 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.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

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 2004 au 31 mars 2007.

Perspective globale
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
Depuis les taux de 2004, 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 de 2004 avec ceux des années antérieures.

Désormais, toutes les provinces et tous les territoires à qui s’appliquerait cet indicateur codifient selon le système de la CIM-10-CA/CCI. En conséquence, il n’est plus possible d’ajuster, comme auparavant, cet indicateur pour comparer les taux entre les provinces et les territoires qui appliquaient la ICD-9-CM et ceux qui appliquaient la CIM-10-CA (c.-à-d. taux de réadmission après un IAM dont la date de référence correspond à 2001 et 2002). Il s’agissait d’exclure les patients avec un IAM survenu quatre à huit semaines après un IAM antécédent (selon la CIM-9/ICD-9-CM, le patient a un IAM, alors que selon la CIM-10-CA, il est un malade chronique). À compter des taux de 2003, cette exclusion ne sera plus en vigueur. Conformément à la CIM-10-CA/CCI, seul un IAM qui survient dans les quatre semaines suivant un IAM antérieur sera considéré comme infarctus aigu. Il faut faire preuve de prudence dans la comparaison des taux de 2003 et de 2004 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) a été ajouté à la CIM-10-CA et n’a aucun équivalent dans la CIM-9/ICD-9-CM. Pour permettre les comparaisons entre secteurs de compétence sans égard à la classification de codification utilisée, les cas de pneumonie codifiés en tant que diagnostic principal (DxP) dans la CIM-9/ICD-9-CM ou CIM-10-CA ont été enlevés si le code « J44 » est également enregistré dans un des champs du diagnostic.

Depuis les taux de 2002, 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.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

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 2004 au 31 mars 2007.

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) a été ajouté à la CIM-10-CA et n’a aucun équivalent dans la CIM-9/ICD-9-CM. Pour permettre les comparaisons entre secteurs de compétence sans égard à la classification de codification utilisée, les cas de pneumonie codifiés en tant que diagnostic principal (DxP) dans la CIM-9/ICD-9-CM ou CIM-10-CA ont été enlevés si le code « J44 » est également enregistré dans un des champs du diagnostic.

 Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

2.8 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 2004 au 31 mars 2007.

Perspective globale
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
L’hystérectomie partielle n’est pas identifiée séparément dans la Classification canadienne des interventions en santé (CCI) pour 2001-2002 à 2005-2006 et alors ces cas sont exclus du taux.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

Sécurité

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 séminales

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 2004 au 31

mars 2007.

Perspective globale
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) a été ajouté à la CIM-10-CA et n’a aucun équivalent dans la CIM-9/ICD-9-CM. Pour permettre les comparaisons entre secteurs de compétence sans égard à la classification de codification utilisée, les cas de pneumonie codifiés en tant que diagnostic principal (DxP) dans la CIM-9/ICD-9-CM ou CIM-10-CA ont été enlevés si le code « J44 » est également enregistré dans un des champs du diagnostic.

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.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

Sécurité

2.10 Hospitalization à la suite d’une fracture de la hanche

Définition
Taux d’hospitalisation en soins de courte durée pour une fracture de la hanche, ajusté en fonction de l’âge, par 100 000 personnes de 65 ans et plus.
 
Méthode de calcul

(Nombre total d’hospitalisations en soins de courte durée pour une fracture de la hanche chez les personnes de 65 ans et plus / nombre total de la population de 65 ans et plus à la mi-année) * 100 000 (ajusté en fonction de l’âge)

Diagnostic responsable de l’hospitalisation de :
CIM-9

820.0-820.3, 820.8, 820.9

CIM-10-CA
S72.0, S72.1, S72.2

Interprétation
Les fractures de la hanche se produisent pour diverses raisons, dont les dangers environnementaux, la prescription possiblement inappropriée de médicaments psychotropes aux personnes âgées ambulatoires, et des questions relatives à la sécurité dans les établissements de soins de longue durée. En plus d’entraîner l’invalidité ou la mort, les fractures de la hanche peuvent avoir des conséquences importantes sur l’autonomie et la qualité de vie.

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 2006 au 31 mars 2007.

Perspective globale
Disponible pour l’ensemble des provinces et territoires, à l’exception du Québec. Les données de 2006-2007 du Québec n’étaient pas disponibles. Elles n’ont donc pas été incluses dans cette publication. Les taux du Québec seront publiés dans le document électronique Indicateurs de santé dès que les données seront disponibles.

Références
Groupe de travail fédéral-provincial-territorial sur la santé des femmes. Un effort conjoint pour la santé des femmes : Plan d’ensemble pour l’élaboration de politiques et de programmes. Avril 1990.

Remarque
Cette mesure s’appuie sur le nombre de sorties des établissements de soins de courte durée. Certains cas peuvent être des réadmissions pour d’autres traitements ou des transferts en provenance d’un autre établissement. Par conséquent, le taux d’hospitalisation peut surestimer l’incidence des fractures de la hanche.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

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
(Nombre total de sorties codifiées avec une fracture de la hanche à l’hôpital chez les patients de 65 ans et plus / nombre total de sorties chez les patients de 65 ans et plus) 
* 1 000.

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, syncope, accident vasculaire cérébral, coma, arrêt cardiaque, lésion cérébrale anoxique, intoxication, démence et autres psychoses, traumatisme, affections des tissus conjonctifs et musculo-squelettiques (CCP-8), 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 1er avril 2004 au 31 mars 2007.

Perspective globale
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
Depuis les taux de 2005, 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 codifiés en conjugaison avec un code de cause extérieure de traumatisme enregistré en tant qu’incidents « survenus au cours d’actes médicaux ou chirurgicaux », sont exclus 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 dans le taux déclaré en 2002 et peuvent avoir des conséquences sur la comparabilité des taux d’une année à l’autre.

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.

Les données de 2006-2007 sur les hospitalisations dans la région sanitaire de Peace Country en Alberta étaient incomplètes; par conséquent, nous n’avons pas pu calculer l’indicateur pour cette région.

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