Peut-on mesurer la performance des services grâce à l IGS II? Can we measure ICU performance with the SAPS II?

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1 Réanimation 12 (2003) 31s 41s Article original Peut-on mesurer la performance des services grâce à l IGS II? Can we measure ICU performance with the SAPS II? P. Aegerter a, A. Boumendil b, A. Retbi c, É. Minvielle d, B. Dervaux e, B. Guidet *,f a Biostatistique, hôpital Ambroise-Paré, (AP-HP), 9, avenue Charles-de-Gaulle Boulogne, France & Inserm U444 b Inserm U444, faculté de médecine Saint-Antoine, 27, rue Chaligny, Paris, France c Unité MSI, hôpital Saint-Antoine, (AP-HP), 184, rue du Faubourg saint-antoine, Paris, France. d Centre d économie de la santé et de recherche en administration (Inserm U 537/CNRS Esa 8052), 80, avenue du Général-Leclerc, Le Kremlin-Bicêtre cedex, France e Laboratoire d économie et recherche sociale (CNRS URA 362), 60, boulevard Vauban B.P. 109, Lille cedex, France f Réanimation médicale, hôpital Saint-Antoine, (AP-HP), 184, rue du faubourg Saint-Antoine, Paris, France et Inserm U444 Reçu et accepté le 4 juin 2003 Les services de Réanimation participant à l étude sont indiqués en annexe Résumé Position du problème. La mortalité ajustée est un des principaux outils de mesure de la performance des Réanimations. Cependant, de nombreux facteurs, notamment la variété des cas traités ou la situation avant admission, perturbent la stabilité des modèles prédictifs et empêchent ainsi leur usage à fin de comparaison des services. Objectif. Développer et évaluer des extensions de l Indice de Gravité Simplifié II. Méthodes. Etude multicentrique prospective, regroupant 26 services de Réanimation d Ile-de-France, participant à la base Cub-Réa, soit plus de séjours sur 2 ans ( ). Une modélisation par régression logistique, intégrant l IGS II, le type d admission et l information diagnostique permet d estimer le taux de mortalité en réanimation et à l hôpital. Différents niveaux d information diagnostique ont été utilisés : diagnostic principal ou groupes définis au moyen d une méthode de classification par arbre. Tous les modèles ont subi une validation interne et externe. Résultats. Tous les nouveaux modèles affichent une bonne calibration et une discrimination améliorée par rapport à l IGS II originel (Aire sous la courbe ROC = 0,93). La stabilité du modèle est acquise par l intégration d information diagnostique. Conclusion. L IGS II peut être enrichi par l intégration d informations diagnostiques, afin d améliorer la stabilité du modèle face à une grande variété de populations traitées Éditions scientifiques et médicales Elsevier SAS. Tous droits réservés. Abstract Rationale. Risk-adjustment is one of the main tools for assessing clinical performance of intensive care units (ICUs). However, numerous factors, notably case-mix or pre-admission conditions, perturb the uniformity of fit of predictive models, thus the use of standardised ratios to compare ICUs. Objective. To investigate and validate an updating of the simplified acute physiology score II (SAPS II). Methods. Prospective, multicenter study, involving 26 ICUs located in Paris area participating in the Cub Rea performance research project and more than stays upon 2 years. Logistic regression analysis incorporating SAPS II, admission type, diagnostic information was used to estimate ICUs and hospital mortality for intensive care patients. Diagnostic information was successively summarised by main diagnosis then by outcome related groups of diseases elaborated by means of a classification tree program. Internal and external validation were performed. * Auteur correspondant. Adresse (B. Guidet) Éditions scientifiques et médicales Elsevier SAS. Tous droits réservés. doi: /j.reaurg

2 32s P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s Results. All new models had good and similar or better discrimination compared with the SAPS II area under Roc curve (0.92 = vs for SAPS II). Uniformity of fit was obtained by inclusion of diagnostic information. Conclusion. The SAPS II can be improved by integration of diagnostic information, thus gaining uniformity of prediction across various conditions Éditions scientifiques et médicales Elsevier SAS. Tous droits réservés. Mots clés : Performance ; Réanimation ; Modèles pronostiques ; Modèles explicatifs ; Mortalité ; Durée de séjour Keywords: Performance; Intensive care; Prognostic models; Mortality; Length of stay 1. Introduction Le résultat clinique est une des principales mesures de l activité de Réanimation et constitue la pierre angulaire de l évaluation de la performance. La mortalité à court-terme est l indicateur privilégié et a suscité le développement de multiples scores de gravité [1, 2, 3]. Cependant, l emploi de ces scores dans une perspective de classement ou de comparaison des services suppose que soient résolus plusieurs problèmes qui affectent la qualité de la prédiction de la mortalité : calibration, discrimination, robustesse face aux variations de populations, évolutivité, économie, choix du référentiel. Une calibration médiocre peut être la conséquence de fortes divergences entre les caractéristiques de la base utilisée pour le développement du modèle et celles du collectif de services à évaluer. Ces écarts, liés soit aux variations de populations de patients, soit à des évolutions lentes des pathologies ou des thérapeutiques, peuvent être pris en compte par une procédure d acclimatation (customisation) [4]. L absence de facteurs pronostiques majeurs est régulièrement avancée pour expliquer le manque d homogénéité des ratios standardisés de mortalité (standardised mortality ratios ou SMR) en fonction de groupes définis par des critères diagnostiques ou de situation pré-admission [5, 6, 7, 8]. L incorporation de ces critères dans le modèle semble s imposer ; cependant l étude de Pappachan montre que le score Apache III, malgré l intégration de nombreuses catégories diagnostiques, souffre toujours d un défaut d uniformité des SMR, phénomène qui pourrait être du à la perte de capacité prédictive des modèles au fur et à mesure que le séjour se prolonge [9]. Dès lors que l objectif est évaluer l efficacité des soins sur la totalité du séjour, ne serait-il pas plus opportun d utiliser l ensemble de l information relative au séjour, à l instar de ce qui est fait dans le système PMSI? L économie de moyens est un autre facteur clé et il faut rechercher au maximum à réutiliser les éléments du système d information déjà en place, si possible par une approche modulaire permettant une évolution plus souple. La définition du référentiel oppose classiquement les tenants de la mortalité hospitalière à ceux de la mortalité en Réanimation. Mais, si la mortalité hospitalière impute à la Réanimation les résultats de l activité des services d aval, extrêmement variables [10], la mortalité en Réanimation est tributaire des politiques de sortie et de l environnement hospitalier. Il faut donc envisager simultanément plusieurs résultats. Enfin, comme les modèles de prédictions restent trop souvent découplés de l analyse des processus ou de l environnement des services, notre projet vise à évaluer simultanément plusieurs dimensions et déterminants de la performance, sur la base de prédictions de résultat ajustées. L IGS II [2], le score le plus employé en France et en Europe, est un candidat naturel à ce travail de développement d indicateurs de performance. Toutefois, l IGS II a été élaboré depuis plus de dix ans sur une base mixte de séjours nord-américains et Européens, ainsi le SMR calculé sur la base actuelle Cub-Réa est de l ordre de 0,8, justifiant une recalibration. D autre part, l IGS II est formé de plusieurs modules mais ne comporte pas d informations diagnostiques, ce qui permet d envisager plusieurs degrés d enrichissement. 2. Matériel et Méthodes 2.1. Données Parmi les 36 réanimations médicales ou chirurgicales constituant la base commune Cub-Réa, 26 participèrent à l étude performance, étant écartées les réanimations spécialisées et celles faisant l objet d une restructuration majeure. CUB-REA est une base de données médicoadministrative initiée en 1992, à la suite de la rédaction du cahier des charges de la SRLF. En 2000, elle comprend 36 services de réanimation adulte totalisant plus de 500 lits (nombre moyen de lits = 13, minimum = 8 maximum = 26). Tous les services sont en Ile-de-France, 23 appartenant au Centre Hospitalier Universitaire (Assistance Publique Hôpitaux de Paris ou AP-HP). La plupart sont des réanimations médicales, 10 sont des réanimations polyvalentes et 2 des réanimations chirurgicales.. CUB-REA est doté d un comité de pilotage, composé de 6 réanimateurs et de l administrateur de la base, chargé de définir le système d information, les règles de participation, les procédures d assurance qualité et le rapport annuel. Le recueil d information concerne tous les patients hospitalisés en réanimation et comporte le score IGS II, le codage diagnostique en CIM10 et le recueil d activité au moyen des codes CDAM Omega. Les données sont saisies dans le service, validées puis anonymisées afin d être transmises à la base commune.

3 P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s 33s Chaque année, environ séjours sont incorporés à la base. Ainsi en 2000, le score IGS II moyen était de 37,1, avec une durée moyenne de surveillance de 7,4 jours et le taux de décès en réanimation et à l hôpital de, respectivement, 17,3% et 21,2%. Tableau 1 Caractéristiques des échantillons Variables Échantillon de calcul 1999 n = Échantillon de Validation n 1 n = Qualité des données Les services disposent d un guide de codage actualisé et d un thesaurus commun. Toutefois, les logiciels de saisie peuvent différer ; aussi a-t-il été développé un logiciel de vérification de codage capable de s adapter aux différents formats d export des données. Il s agit d un interpréteur de règles explicites, s exécutant en environnement Java et comme tel fonctionnant sous divers systèmes d exploitation. Une cinquantaine de règles permettent de vérifier la cohérence des données des séjours, notamment entre diagnostics et actes. Le programme est employé localement dans le service pour validation avant transfert à la base commune. Outre cette procédure d assurance qualité, des audits de contrôle de qualité des données ont été effectués à plusieurs reprises, portant sur la fiabilité de l évaluation de la gravité, de la description de la pathologie et de l évaluation de la charge en soins [11]. Ainsi, le score IGS II présente une très bonne reproductibilité (coefficient de corrélation intraclasse = 0,89) de même que les informations suivantes : sexe (kappa = 0,99), type d admission (kappa = 0,78) et mode de sortie (kappa = 0,97) tandis que l indice de McCabe et Jackson a une fiabilité moyenne (kappa = 0,51). La déclaration des diagnostics de défaillance apparaît globalement fiable, qu il s agisse de défaillance circulatoire (concordance observée = 89%, kappa=0.76), respiratoire (concordance observée = 79%, kappa = 0,56) ou rénale (concordance observée = 90%, kappa = 0,58), le repérage par les actes de suppléance ayant une reproductibilité supérieure. L audit pratiqué en 2000 a montré une bonne fiabilité du recueil des comorbidités chroniques, comme une hémopathie maligne (kappa=0,76), un cancer (kappa = 0,81) ou une pathologie liée au VIH (kappa = 0,93) Méthodes statistiques Modélisation Les modèles pronostiques du décès sont construits sur une équation de régression logistique, utilisant tous les séjours dans le cas du décès en réanimation mais seulement la première admission dans le cas du décès hospitalier. Toutefois, le taux de réadmission était faible puisque seulement 3% des séjours étaient des réadmissions. Seuls ont été écartés les quelques séjours concernant les patients de moins de 15 ans, les brûlés ou les séjours succédant à un pontage coronarien. La construction du modèle s est appuyée sur les données 1999 tandis que les données 2000 ont été employées pour la phase de validation. Pour chaque type de résultat, quatre modèles correspondant à des degrés croissants de modification de l IGS II ont été développés : Échantillon de Validation n 2 n =7720 Test éch. validation n 1 vs éch. calcul Test éch. validation n 2 vs éch. calcul Données démographiques Âge (années) 55.6 ± ± ± 19.2 ns <0.001 Âge ns <0.001 Âge ns Âge Âge> Sexe - Féminin ns ns Type d admission - Médicale <0.001 Mode d entrée transfert ns <0.001 Charlson>= ns IGS II 37.9 ± ± ± 20.9 ns Actes Ventilation mécanique Drogues vasoactives ns <0.001 Suppléance rénale ns <0.001 Résultats Durée de surveillance en réanimation 6.8 ± ± ± 12.6 ns ns (jours)** Taux de décès en Réanimation ns 0.05 Durée de séjour à l hôpital (jours)** 18.9 ± ± ± 26.5 ns <0.001 Taux de décès à l hôpital ns 0.05 * test Chi2 ** comparaison du logarithme de la durée de surveillance en réanimation Les variables continues sont décrites par la moyenne ± l écart type et les variables nominales par le pourcentage de la modalité retenue comme référence ; ns = non significatif au risque d erreur de 5%. * comparaison non appariée entre échantillons ; taux de décès hospitalier calculé sur les premières admissions.

4 34s P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s le modèle de référence (A) ne contient que l IGS II originel comme variable explicative et correspond à une correction globale du logit (first-level customisation) [12] ; le modèle suivant (B) correspond à une correction modulaire où l IGS II a été éclaté en ses divers composants : âge, type d admission, comorbidités chroniques, état physiologique. Ce dernier composant n a pas été redivisé en ses 12 variables physiologiques initiales car ces informations ne sont pas toujours disponible en routine. Les points correspondant à l âge, au type d admission et aux comorbidités ont été soustraits du score IGS II original qui n est plus dès lors constitué que du facteur physiologique (dénommé IGS II dépouillé) et auquel dans un deuxième temps seront réagrégés des points correspondant aux autres composants réévalués. Les comorbidités chroniques ont été décrites au moyen de l index de comorbidité de Charlson (ICC) en remplacement du score de McCabe dont la fiabilité est médiocre. L ICC consiste en une pondération de 17 pathologies chroniques et cet index généraliste a notamment été employé en réanimation [13, 14]. Cependant, comme la version courante de l ICC utilisait des codages en CIM-9, une transcription en CIM-10 a été réalisée puis Fig. 1. Arbre de classification pour le décès hospitalière (échantillon de calcul) : les noeuds sont décrits par le diagnostic permettant la partition, le nombre de séjours et la mortalité observée, le bras gauche correspond à la présence de la pathologie, le bras droit à l absence.

5 P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s 35s Tableau 2 Performance des modèles de mortalité sur l échantillon de validation IGS II originel Modèle A Modèle B Modèle C Modèle D Mortalité en réanimation Validation n 1 Aire sous la courbe ROC 0,89 0,89 0,895 0,91 0,93 SMR 0, Test C de Hosmer-Lemeshow 0,6 0,37 0,59 0,63 0,71 Mortalité à l hôpital Validation n 1 Aire sous la courbe ROC 0,87 0,87 0,88 0,89 0,91 SMR 0, Test C de Hosmer-Lemeshow 0,36 0,10 0,11 0,27 0,35 l ICC exprimé en trois niveaux correspondant à l absence de comorbidité, à la présence de comorbidités mineures ou à la présence de comorbidités majeures. Le type d admission n a pas été modifié (médical, chirurgical programmé, chirurgical non programmé) tandis qu un nouvel item a été ajouté : la situation préadmission distinguant l entrée directe de l entrée par transfert. Enfin, l effet de l age a été exploré au moyen de modèles de régression additifs généralisés et a été exprimé comme une variable à quatre niveaux, le premier faisant référence (15-54 ans, ans, ans, >=80 ans). le troisième modèle (C) ajoute au précédent un premier degré d information diagnostique sous la forme du diagnostic principal. Les pathologies étaient retenues si elles étaient fréquentes (au moins 1% des séjours) et avaient un impact significatif sur le taux de décès. le dernier modèle (D), complète l IGS II dépouillé par l âge, le type d admission, le mode d entrée, l index de Charlson et la prise en compte de l ensemble des diagnostics enregistrés tout au long du séjour. Afin d éviter une explosion combinatoire, des classes de séjours, définies par des combinaisons de diagnostics, sont élaborées par une méthode de partition récursive aboutissant à un arbre de classification. Chaque noeud de l arbre correspond à la pathologie ayant le plus fort impact pronostique dans le sous-groupe considéré. La stabilité du choix de chaque pathologie à chaque noeud est explorée par une méthode de rééchantillonnage nommée bootstrap tandis que la stabilité globale de l arbre est vérifiée en faisant tourner l ensemble de la procédure sur des échantillons constitués en écartant tous les séjours d un service, l un après l autre [15]. Les feuilles terminales de l arbre correspondent à des combinaisons exclusives de pathologies et l appartenance du séjour à une de ces classes est introduite sous forme de variable indicatrice dans le modèle de régression final. La procédure globale de construction de chaque modèle était identique : test univariate de la relation au décès, analyse exploratoire de la forme de la relation par des modèle additifs dans le cas d une variable explicative continue, développement d un modèle multivariate par une procédure de pas-àpas, test d interactions. Enfin, une transformation de Box- Tidwell permettait de prendre en compte la non-linéarité du logit et d améliorer la calibration du modèle [16]. Comme dans le développement de l IGS II originel, des équations de substitution utilisant des coefficients entiers ont été calculées Evaluation des modèles Trois critères ont été employés. La discrimination était évaluée sur l index-c, équivalent à l aire sous la courbe ROC [16]. La comparaison des courbes ROC était effectuée par la méthode de Hanley et McNeil [17, 18] et confirmée par des procédures de rééchantillonnage [19]. La calibration était estimée par des courbes de calibration et le test C proposé par Hosmer et Lemeshow [16]. La stabilité de l ajustement était explorée en calculant les SMR, avec leurs intervalles de confiance, correspondant à divers sous-groupes : niveau de risque, type de séjour, groupe d âge, pathologies, services Validation des modèles Une procédure de validation interne était effectuée sur les données 1999 grâce aux méthodes de rééchantillonnage. Pour chaque modèle, 500 échantillons tirés avec remise (bootstrap) étaient générés afin d évaluer le biais d opti- Se modele 1-Sp IGS II IGS II(0) IGS II'(arrondi) IGS II(DP) - 1 modele (arrondi) IGS II(DG) - 1 modele (arrondi) Fig. 2. Courbes ROC pour la mortalité hospitalière sur l échantillon de validation n 1 pour les différents modèles : IGS II dépouillé = IGS II(0), modèle A = IGSII, modèle B = IGS II, modèle C= IGSII(DP), modèle D = IGS II(DG).

6 36s P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s SMR service A modele A - IGS II B - IGS II' C - IGS II(DP) D - IGS II(DG) SMR service B modele A - IGS II B - IGS II' C - IGS II(DP) D - IGS II(DG) Fig. 3. (a) SMR des services en fonction du modèle de mortalité en réanimation sur l échantillon de calcul, (b) SMR des services en fonction du modèle de mortalité en réanimation sur l échantillon de validation 1.

7 P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s 37s Tableau 3 Performance des modèles (SMR) de mortalité en réanimation selon les sous-groupes définis sur l échantillon de validation n 1 Modèle A Modèle B Modèle C Modèle D Âge Âge < 55 0,96 ( 0,9-1,04) 1,06 (0,99-1,14) 1,07 (1-1,15) 1,05 (0,98-1,13) 55 < = âge < 65 1,04 (0,95-1,14) 0,97 (0,88-1,06) 0,98 (0,89-1,07) 0,97 (0,88-1,06) 65 < = âge < 80 1,07 (1,01-1,14) 1,04 (0,98-1,1) 1,01 (0,95-1,07) 1,00 (0,94-1,06) 80 < = âge 1,02 (0,92-1,12) 1,00 (0,91-1,11) 1,00 (0,9-1,1) 0,98 (0,89-1,08) Type d admission Médical 1,02 (0,98-1,07) 1,02 (0,98-1,06) 1,01 (0,97-1,06) 1,00 (0,96-1,04) Chirurgical programmé 1,01 ( 0,8-1,25) 1,16 (0,92-1,44) 1,19 (0,95-1,48) 1,09 (0,87-1,36) Chirurgical non programmé 1,06 (0,94-1,19) 1,03 (0,92-1,16) 1,02 (0,9-1,14) 1,03 (0,91-1,15) Mode d entrée direct 0,95 ( 0,9-1) 1,02 (0,97-1,07) 1,02 (0,96-1,07) 1,00 (0,95-1,05) transfert 1,13 (1,07-1,19) 1,03 (0,98-1,09) 1,02 (0,97-1,08) 1,01 (0,96-1,07) Comorbidité aucune 0,99 (0,95-1,04) 1,04 (1-1,09) 1,04 (0,99-1,09) 1,02 (0,97-1,07) au moins une 1,19 (1,08-1,31) 1,02 (0,93-1,13) 1,02 (0,92-1,12) 1,00 (0,91-1,11) Défaillance SDRA 1,61 (1,47-1,75) 1,60 (1,46-1,75) 1,31 (1,19-1,43) 1,12 (1,02-1,23) IRPA 1,09 (1,03-1,16) 1,08 (1,02-1,15) 1,12 (1,05-1,19) 1,09 (1,03-1,16) Asthme aigu grave 0,88 (0,58-1,29) 0,95 (0,62-1,38) 0,94 (0,62-1,37) 0,91 ( 0,6-1,32) Insuffis. rénale aiguë 1,18 (1,08-1,28) 1,14 (1,05-1,24) 1,13 (1,04-1,23) 1,09 ( 1-1,18) Coma non toxique 1,17 (1,09-1,25) 1,19 (1,11-1,28) 1,08 (1,01-1,16) 0,96 ( 0,9-1,03) Intoxication 0,25 (0,18-0,33) 0,28 ( 0,2-0,38) 0,65 (0,47-0,88) 0,98 ( 0,7-1,32) Hémorragie digestive 1,34 (1,18-1,5) 1,20 (1,07-1,35) 1,19 (1,05-1,34) 1,10 (0,98-1,23) Choc 1,22 (1,14-1,3) 1,20 (1,12-1,28) 1,16 (1,09-1,24) 1,07 (1-1,13) Septicémie 1,37 (1,28-1,46) 1,34 (1,26-1,43) 1,19 (1,11-1,27) 1,00 (0,94-1,07) Niveau de risque (déciles) decil=1 1,51 (0,65-2,97) 1,31 (0,48-2,86) 2,98 ( 0,8-7,63) 1,08 (0,01-6,02) decil=2 1,43 (0,87-2,2) 0,99 (0,56-1,64) 1,32 ( 0,6-2,5) 1,13 ( 0,3-2,89) decil=3 1,06 (0,74-1,49) 1,16 ( 0,8-1,63) 1,24 ( 0,8-1,85) 1,32 ( 0,7-2,26) decil=4 1,15 (0,89-1,47) 1,22 (0,94-1,55) 0,99 ( 0,7-1,35) 1,06 (0,68-1,57) decil=5 0,93 (0,73-1,17) 1,01 (0,81-1,26) 0,99 (0,77-1,26) 0,81 (0,55-1,15) decil=6 1,10 (0,93-1,31) 1,11 (0,93-1,31) 1,20 (1-1,43) 1,02 (0,81-1,28) decil=7 0,99 (0,87-1,13) 0,97 (0,84-1,12) 1,03 (0,88-1,18) 1,12 (0,97-1,3) decil=8 1,01 ( 0,9-1,12) 1,04 (0,93-1,15) 1,00 ( 0,9-1,11) 1,02 (0,92-1,13) decil=9 1,04 (0,97-1,13) 1,04 (0,97-1,13) 1,04 (0,96-1,12) 1,00 (0,94-1,08) decil=10 1,02 (0,96-1,07) 1,00 (0,94-1,06) 1,00 (0,94-1,05) 0,99 (0,93-1,04) misme et de le corriger par un facteur de réduction (shrinkage factor) [20]. Deux procédures de validation externe ont été utilisées : d abord sur les données de l année 2000 des services participant à l étude (validation temporelle), puis sur les données des deux années des services n ayant pas participé à l étude (validation spatiale). Le seuil de signification a été fixé à 1% dans toutes les analyses multivariées. Les analyses ont été effectuées avec les logiciels SAS (SAS Institute, Cary, NC, USA) et S-Plus (Mathsoft, Seattle, WA, USA). 3. Résultats 3.1. Données L échantillon des données 1999 des 26 services comportait séjours après application des critères d exclusion (250 séjours écartés), dont premières admissions, utilisées par les modèles de prédiction du décès hospitalier. Les échantillons de validation comprenaient respectivement séjours (validation temporelle) et 7767 séjours (validation spatiale). Leurs caractéristiques sont présentées dans le Tableau 1, montrant des différences modestes mais significatives en raison de l effectif Informations diagnostiques Le modèle C retient les 7 mêmes pathologies parmi les 21 possibles en diagnostic principal : arrêt cardiaque, choc, coma, coma toxique, SDRA, insuffisance respiratoire aiguë et septicémie, qu il s agisse d expliquer le décès en réanimation ou le décès hospitalier. Lors des procédures de rééchantillonnage, ces variables sont sélectionnées plus de 8 fois sur 10, témoignant ainsi de la stabilité du modèle. Lors de la construction du modèle D, la procédure de classification hiérarchique détermine 17 classes dont 14 seulement sont stables. Ces classes, outre les 7 pathologies déjà retenues dans le modèle C, sont définies par la présence d une insuffisance rénale aiguë, d une hémorragie digestive

8 38s P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s Tableau 4 Performance des services (SMR et rang) pour la mortalité en réanimation sur l échantillon de validation n 1 Modèle A Modèle B Modèle C Modèle D Service smr IC à 95% rang smr IC à 95% rang smr IC à 95% rang smr IC à 95% rang 1 0,57 ( ) 1 0,56 ( ) 1 0,58 ( ) 1 0,66 ( ) 2 2 0,72 (0.51-1) 2 0,67 ( ) 2 0,66 ( ) 2 0,61 ( ) 1 3 0,82 ( ) 3 0,84 ( ) 4 0,88 ( ) 6 0,89 ( ) 6 4 0,84 ( ) 4 0,84 ( ) 6 0,82 ( ) 5 0,83 (0.61) 5 5 0,85 ( ) 5 0,83 ( ) 3 0,81 (0.64-1) 3 0,80 (0.64-1) 3 6 0,90 ( ) 6 0,84 ( ) 5 0,81 (0.66-1) 4 0,81 ( ) 4 7 0,95 ( ) 7 0,91 ( ) 7 0,92 ( ) 7 0,93 ( ) 7 8 0,99 ( ) 8 1,01 ( ) 10 1,00 ( ) 10 1,01 ( ) ,99 ( ) 9 1,02 ( ) 11 1,03 ( ) 13 1,05 ( ) ,01 ( ) 10 1,05 ( ) 14 1,00 ( ) 12 0,97 ( ) ,02 ( ) 11 1,13 ( ) 17 1,15 ( ) 19 1,09 ( ) ,02 ( ) 12 0,99 ( ) 8 0,98 ( ) 8 1,01 ( ) ,04 ( ) 13 1,00 ( ) 9 0,98 ( ) 9 0,99 ( ) ,07 ( ) 14 1,04 ( ) 13 1,00 ( ) 11 0,93 ( ) ,08 ( ) 15 1,07 ( ) 15 1,10 ( ) 16 1,07 ( ) ,11 ( ) 16 1,16 ( ) 19 1,29 ( ) 24 1,23 ( ) ,11 ( ) 17 1,03 ( ) 12 1,21 ( ) 21 0,96 ( ) ,12 ( ) 18 1,11 ( ) 16 1,08 ( ) 14 1,04 ( ) ,14 ( ) 19 1,20 (1-1.44) 23 1,14 ( ) 18 1,16 ( ) ,17 (1-1.35) 20 1,20 ( ) 21 1,08 ( ) 15 1,08 ( ) ,17 ( ) 21 1,19 ( ) 20 1,19 ( ) 20 1,19 ( ) ,18 ( ) 22 1,20 ( ) 22 1,13 ( ) 17 1,10 ( ) ,26 ( ) 23 1,14 ( ) 18 1,22 ( ) 22 1,30 ( ) ,30 ( ) 24 1,28 ( ) 24 1,24 ( ) 23 1,11 ( ) ,72 ( ) 25 1,64 ( ) 25 1,53 ( ) 25 1,53 ( ) 25 et d une défaillance ventriculaire gauche. Le modèle de mortalité hospitalière utilise les mêmes dix pathologies pour définir 16 classes pronostiques (Fig. 1) Performance prédictive Le Tableau 2 présente, pour chaque échantillon de validation, chaque modèle et chaque résultat les trois critères suivants : aire sous la courbe ROC, ratio standardisé de mortalité et test C d adéquation de Hosmer-Lemeshow. Les nouveaux modèles affichent tous une meilleure discrimination que l IGS II originel avec des aires sous la courbe variant entre 0,89 et 0,94 pour le décès en réanimation, 0,88 et 0,92 pour le décès hospitalier (Fig. 2). Cependant, bien que le modèle D apparaisse systématiquement meilleur, ces différences ne sont pas significatives. Les courbes de calibration ne montrent pas d écart important, quel que soit le niveau de risque prédit Robustesse Alors que la calibration par le logit n améliore pas la stabilité de la prédiction, la réévaluation de l âge, du type d admission et de la pathologie chronique complétée par le mode d entrée permet d obtenir un SMR égal à l unité pour ces différents sous-groupes, y compris sur les échantillons de validation. Enfin, l incorporation d informations diagnostiques, non limitées au diagnostic principal, permet encore de réduire la variabilité du SMR des sous-groupes définis par un critère diagnostique, sans toutefois l annihiler, comme peuvent en témoigner les positions extrêmes du coma toxique et du choc septique (Tableau 3) Evaluation des services L application des différents modèles aux sous-groupes définis par l appartenance à un service montre des redistributions des SMR des services qui ne sont pas univoques, certains services voyant leur SMR s améliorer, d autres se détériorer avec l enrichissement du modèle (Fig. 3). Alors que quatre services pouvaient être classés comme déviants avec l IGS II recalibré car l intervalle de confiance du SMR ne recouvrait pas l unité, ils sont cinq dans ce cas avec le modèle intégrant la classification diagnostique, dont 2 nouveaux. Les modifications de classement sont dans l ensemble modestes à l exception d un service qui se trouve promu au deuxième rang en partant du vingt-et-unième pour la mortalité hospitalière (Tableau 4). Enfin, les deux indicateurs, mortalité en réanimation et mortalité hospitalière fournissent des informations complémentaires (Fig. 4). 4. Discussion Notre objectif était d évaluer différents modes d adaptation de l IGS II dans le but d obtenir un indicateur de performance plus fiable. Pour ce faire, nous avons réuni un jeu de données important, du même ordre de grandeur que ceux des

9 P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s 39s SMR service A modele hop rea SMR B service modele hop rea Fig. 4. (a) SMR des services en fonction du modèle de mortalité en réanimation ou hospitalière sur l échantillon de calcul Modèle D, (b) SMR des services en fonction du modèle de mortalité en réanimation ou hospitalière sur l échantillon validation 1 Modèle D. études originelles SAPS et Apache. Il s agit de données récentes, provenant d un ensemble de réanimations relativement homogènes car appartenant au même système de soins national, mais néanmoins variées par la taille ou le type d établissement. Les modèles obtenus ont subi une double validation externe, temporelle et géographique, qui a montré la conservation de leurs capacités de discrimination, calibration et stabilité. Ainsi, le modèle qui incorpore le maximum d informations diagnostiques obtient un niveau de discrimination rarement atteint (0,93) y compris sur l échantillon de validation et permet de réduire l écart des SMR entre les groupes pathologiques les plus extrêmes, coma toxique et choc septique. Pour autant, un certain nombre de questions demeurent. Les SMR obtenus reflètent la relation établie entre des variables explicatives et une sortie en décès dans le contexte des

10 40s P. Aegerter et al. / Réanimation 12 (2003) 31s 41s services ayant participé à l étude. Bien que nous ayons tenu compte lors de la construction des modèles de la stabilité des variables explicatives en procédant à des retraits systématiques de services, la validation externe que nous avons mise en oeuvre sur les services de Cub-Réa n ayant pas participé à l étude devrait être étendue à d autres services, intégrant par exemple plus de réanimations chirurgicales. Le recours à des informations diagnostiques soulève le problème de la fiabilité des codages et doit faire renforcer les procédures d assurance-qualité (test de cohérence) et de contrôle de qualité. Cependant, lorsque nous écartons du modèle D le code diagnostique ayant la fiabilité la plus faible, la capacité à discriminer n est guère affectée. Un autre point est le recours à des informations collectées tout au long du séjour et non plus uniquement à l admission mais ce choix, inadéquat dans un contexte prédictif, se justifie dans un contexte explicatif. Ainsi, Silber [21] ou Rutledge [22] pour évaluer le risque de décès hospitalier utilisent-ils des informations diagnostiques ou de procédures extraites du Diagnosis Related Group donc obtenues post admission, par ailleurs, l ensemble du séjour est utilisé lorsqu il s agit d expliquer une durée de séjour théorique dans le modèle PMSI. En outre, n utiliser que le diagnostic principal ou le motif d admission se heurte à la difficulté de la hiérarchisation dans le cas de polypathologies ou de symptomatologies évolutives. La difficulté reste d identifier des événements secondaires qui seraient dus à un défaut de prise en charge et non à l histoire naturelle de la maladie et viendraient ainsi de façon indue augmenter le risque de décès estimé et donc diminuer le SMR. Des études de simulation devront être faites afin d évaluer la sensibilité de l indicateur [23] à des complications induites par un défaut de qualité. Cependant, il est vraisemblable qu une prise en charge non optimale doit se traduire autant par l apparition de complications que par un taux de décès supérieur et ainsi rester détectable. Plus généralement, les indicateurs de performance basés sur des équations ne devraient servir que comme systèmes d alertes posant l indication d un audit complémentaire car leur sensibilité vis-à-vis de défauts de prise en charge reste à évaluer [24, 25], de même que l influence de facteurs organisationnels. Ainsi, la seconde phase de notre projet vise à croiser ces indicateurs de résultats ajustés, décès, durée de séjour, consommation de ressources, avec les caractéristiques de structure, d organisation et de culture des services. Remerciements Cette recherche a été financée par le PHRC (PHRC AOM ) du Ministère de la Santé. Les auteurs remercient les membres des 26 services pour leur participation. Annexe Liste des services participants à CUB-REA (* indique les services ayant participés au PHRC performance et donc à la construction de l IGS II ajusté). F. Jardin, B. Page (hôpital Ambroise-Paré*), J.P. Bedos, P. Guezennec (hôpital André-Mignot*), F. Brivet (hôpital Antoine-Béclère*), Y. Cohen, J.P. Fosse (hôpital Avicenne*), C. Gibert (hôpital Bichat), B. Regnier, P. Auburtin (hôpital Bichat*), C. Richard, J. Depré-Vassal (hôpital Bicêtre*), J.Y. Fagon (hôpital européen Georges-Pompidou), J.F. Dhainaut, A. Cariou (hôpital Cochin*), F. Fraisse, G. Moret (hôpital Delafontaine*), P. Kalfon (hôpital Diaconesses*), F. Blin (hôpital Gonesse*), F. Lemaire, C. Brun-Buisson (hôpital Henri-Mondor*), A. Rabbat (hôpital Hôtel-Dieu), G. Nitenberg, F. Blot (Institut Gustave-Roussy*), J.L. Pourriat, R. Gauzit (hôpital Jean-Verdier*), F. Baud, D. Goldgran- Toledano (hôpital Lariboisière*), D. Dreyfuss (hôpital Louis-Mourier*), A. Tenaillon (hôpital Louise-Michel*), J.L. Pallot, E. Obadia (hôpital Montreuil*), J.M. Coulaud, L. Donetti (hôpital Montfermeil), H. Bismuth (hôpital Paul- Brousse), T. Similowski (hôpital Pitié-Salpétrière), F. Bolgert (hôpital Pitié-Salpétrière, H. Outin (réanimation médicale, hôpital Poissy/St-Germain*), J.P. Terville (réanimation chirurgicale, hôpital Poissy/St-Germain*), P. Gajdos, M.C. Jars-Guincestre (hôpital Raymond-Poincaré*), F. Hilpert, P. Manet (hôpital Robert-Ballanger*), G. Offenstadt, B. Guidet (hôpital Saint-Antoine*), J. Carlet, B. Misset (hôpital Saint- Joseph*), J.R. Le Gall, G. Leleu, (réanimation médicale, hôpital Saint-Louis*), L. Jacob (réanimation chirugicale, hôpital Saint-Louis*), C. Mayaud, A. Parrot (hôpital Tenon), G. Bleichner, H. Mentec (hôpital Victor-Dupouy*). Références [1] Knaus WA, Wagner DP, Draper EA, et al. The APACHE III prognostic system. 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