Évaluation de la qualité métrologique des données du PMSI concernant l'accident vasculaire cérébral en France

Publié le 5 Janvier 2016
Mis à jour le 10 septembre 2019

Objectifs : l'objectif principal de ce travail était d'évaluer la possibilité d'utiliser la base nationale du PMSI pour estimer l'incidence des accidents vasculaires cérébraux (AVC) en France, en mesurant sa valeur prédictive positive (VPP). Méthodes : étude multicentrique rétrospective incluant 31 hôpitaux qui ont sélectionné chacun, de façon randomisée, 56 séjours parmi les hospitalisations dont la cause était un AVC ou un accident ischémique transitoire (AIT), codés selon la Classification internationale des maladies 10e révision (CIM-10) et survenus pendant les années 2009 et 2010. Trois algorithmes ont été évalués : - l'algorithme 1 a sélectionné les séjours pour lesquels un des résumés d'unité médicale (RUM) mentionnait en diagnostic principal un des codes suivants de la CIM-10 : I60 (hémorragie sous-arachnoïdienne) ; I61 (hémorragie intracérébrale) ; I62.9 (hémorragie intracrânienne non traumatique, sans précision) ; I63 (infarctus cérébral) ; I64 (AVC au mécanisme non précisé) ; G45 (AIT et syndromes apparentés) ; G46 (syndromes vasculaires cérébraux) ; G81 (hémiplégie) ; - l'algorithme 2 a sélectionné les séjours avec un diagnostic principal d'AVC dans les résumés de sortie anonymes (RSA) ; - l'algorithme 3 appliquait la même logique que l'algorithme 1, mais en considérant le code porté par le service le plus spécialisé ayant pris en charge le patient. Tous les dossiers ont été revus, dans chaque hôpital, par un neurologue investigateur. La VPP de chaque algorithme a été mesurée en prenant comme diagnostic de référence, le diagnostic confirmé par le neurologue investigateur. Résultats : au final, 1 669 dossiers tirés au sort ont été retenus pour l'analyse, parmi lesquels 196 étaient de faux positifs. La VPP globale était de 88,3% pour l'algorithme 1, de 90,0% pour l'algorithme 2 et de 92,7% pour l'algorithme 3. Pour approcher l'exhaustivité maximale, l'algorithme 1 semble le plus approprié. Conclusion : il est possible d'établir un algorithme permettant d'améliorer la capacité du PMSI à identifier l'AVC et l'AIT avec une VPP supérieure à 88%. Le PMSI pourrait donc être un outil de mesure du poids de l'AVC en France, à condition d'associer à la mesure de la VPP une mesure de la sensibilité, qui fera l'objet d'un travail ultérieur en prenant comme référence les trois registres de population spécialisés sur l'AVC en France.

Auteur : Giroud M, Hommel M, Benzenine E, Fauconnier J, Bejot Y, Quantin C
Bulletin Epidémiologique Hebdomadaire, 2016, n°. 1, p. 8-15