SÉNAT DE BELGIQUE BELGISCHE SENAAT
________________
Session 2008-2009 Zitting 2008-2009
________________
12 janvier 2009 12 januari 2009
________________
Question écrite n° 4-2365 Schriftelijke vraag nr. 4-2365

de Louis Ide (Indépendant)

van Louis Ide (Onafhankelijke)

à la vice-première ministre et ministre des Affaires sociales et de la Santé publique

aan de vice-eersteminister en minister van Sociale Zaken en Volksgezondheid
________________
Résumé clinique minimum (RCM) - Données relatives à la mortalité - Répartition régionale - Répartition entre les hôpitaux Minimaal Klinische Gegevens (MKG) - Mortaliteitsgegevens - Regionale verdeling - Verdeling over de ziekenhuizen 
________________
données médicales
établissement hospitalier
mortalité
statistique officielle
répartition géographique
medische gegevens
ziekenhuis
sterftecijfer
officiële statistiek
geografische spreiding
________ ________
12/1/2009Verzending vraag
(Einde van de antwoordtermijn: 12/2/2009)
11/2/2009Antwoord
12/1/2009Verzending vraag
(Einde van de antwoordtermijn: 12/2/2009)
11/2/2009Antwoord
________ ________
Réintroduction de : question écrite 4-2155 Réintroduction de : question écrite 4-2155
________ ________
Question n° 4-2365 du 12 janvier 2009 : (Question posée en néerlandais) Vraag nr. 4-2365 d.d. 12 januari 2009 : (Vraag gesteld in het Nederlands)

Le Résumé clinique minimum (RCM) est un système d'enregistrement dans les hôpitaux, obligatoire depuis 1990. Il s'agit d'un résumé standardisé sur la base du dossier médical du patient. Diverses données y sont reprises. C'est très utile pour améliorer la qualité des soins de santé dans les hôpitaux.

Grâce au système du RCM, on peut également contrôler la mortalité qui constitue aussi un indicateur, d'ailleurs très important, en matière de qualité.

Dans ce contexte, je souhaiterais que la ministre réponde aux questions suivantes.

1. Peut-elle me communiquer les chiffres de mortalité, par le biais des RCM dans les hôpitaux en Belgique, pour les années 2005, 2006 et 2007 ?

2. Peut-elle ventiler ces chiffres par région (Flandre,Wallonie, Bruxelles)?

3. Peut-elle ventiler ces chiffres par hôpital?

 

De Minimaal Klinische Gegevens (MKG) is een systeem van registratie in ziekenhuizen dat verplicht is sinds 1990. Het is een gestandaardiseerde samenvatting op basis van het medisch dossier van de patiënt. Allerhande gegevens komen in dit dossier aan bod. Het is dan ook een grote hulp om de kwaliteit van de gezondheidszorg in ziekenhuizen op te krikken.

Via het systeem van MKG kan men ook de mortaliteit controleren. Mortaliteit is immers ook een kwaliteitsindicator. Een heel belangrijke zelfs.

In deze context had ik van de geachte minister graag een antwoord gekregen op volgende vragen.

1. Kan zij de mortaliteitscijfers via MKG in ziekenhuizen geven voor België, en dit voor de jaren 2005, 2006, 2007 ?

2. Kan zij de cijfers uit vraag 1 uitsplitsen per Gewest (Vlaanderen, Wallonië, Brussel) ?

3. Kan zij de cijfers uit vraag 1 uitsplitsen per ziekenhuis ?

 
Réponse reçue le 11 février 2009 : Antwoord ontvangen op 11 februari 2009 :

La mortalité intrahospitalière ou taux de létalité est, un indicateur de qualité important et le RCM permet en effet, de fournir des taux de mortalité pour les années 2005 et 2006.

La question qui se pose est de savoir quels taux calculer et ce qu’ils signifient. Des chiffres bruts, qui ne tiennent pas compte d’une série de déterminants de mortalité, ne renferment aucune information utile concernant la qualité des soins. En effet, la mortalité résulte non seulement de la qualité des soins, mais dans une large mesure aussi de la gravité de la maladie, de la comorbidité existante, de l’âge et du sexe, ainsi que de l’observance thérapeutique. Le statut socio-économique (SSE) joue à cet égard un rôle très important.

Le RCM contient un certain nombre de données portant sur le diagnostic, le traitement, la comorbidité et la gravité de la maladie, mais pas sur le SSE.

Pour déterminer la gravité de la maladie, des systèmes ont été développés, parmi lesquels le Severity of Illness (SOI) et le Risk of Mortality (ROM) dont dispose notre RCM. Des études montrent toutefois que ces systèmes ne sont pas parfaits et que les estimations du risque de mortalité diffèrent fortement en fonction du système utilisé (1). De plus, les SOI et ROM ne font pour l’heure aucune distinction entre les complications qui se manifestent avant et durant l’hospitalisation. Une étude récente a par ailleurs démontré que cette distinction n’était pas sans importance (2). Si l’on ne fait pas cette distinction, on court le risque d’une surcorrection et les cas de complications post-hospitalisation dues à des manquements qualitatifs au niveau des soins seront, à tort, considérés comme des cas de gravité élevée. Une étude sur l’infarctus aigu du myocarde en atteste à suffisance (3). Pour déterminer correctement la gravité d’une maladie, nous avons toutefois besoin impérativement de données cliniques que l’on ne retrouve pas dans le RCM, comme par exemple la fraction d’éjection du patient avant la réalisation d’un pontage (4). Les SOI et ROM ne donnent que des valeurs approximatives (« proxies »). Si l’on sait (1) que le RCM peut aussi servir au financement et qu’une SOI élevée donne également lieu à un remboursement plus important, et (2) qu’un certain nombre d’hôpitaux tentent, avec plus ou moins d’ingéniosité, d’augmenter le SOI de certains cas (5), il devient alors évident que la comparaison d’hôpitaux basée sur le RCM ne peut pas se faire sans étude approfondie.

À ma connaissance, un taux global de létalité n’est pas d’usage. On calcule en revanche un « Hospital Standardised Mortality Ratio » (HSMR), qui se base sur ces affections à l’origine de 80 % des cas de mortalité intrahospitalière, dans le but de comparer les hôpitaux. Cet indicateur fait cependant l’objet de vives discussions en ce sens qu’il ne présente qu’une faible corrélation avec d’autres mesures de qualité des soins, ce surtout s’il se base exclusivement sur des données administratives comme notre RCM (4).

Au niveau international, un certain nombre de taux de létalité intrahospitalière par cause spécifique sont présentés comme des indicateurs de qualité.

Ce type de données chiffrées pose un problème diagnostique : l’ICD-9-CM ne donne que rarement une définition précise, ce qui prête à manipulation si l’on sait que le RCM est utilisé à des fins de comparaison (6).

Permettez-moi dès lors de me limiter à l’exemple de l’infarctus aigu du myocarde (IAM) pour indiquer à quel point il est difficile de procéder à une comparaison correcte entre hôpitaux, pays ou régions. J’ai déjà fait part ci-dessus des dangers liés à l’utilisation des SOI et ROM pour corriger la mortalité en termes de gravité de la maladie. Or, d’autres facteurs jouent également un rôle important. La mortalité IAM se manifeste pour l’essentiel au cours des premières heures qui suivent l’infarctus. En cas de comparaison, il est alors important de savoir combien de temps s’est écoulé entre l’apparition des symptômes, l’appel des secours et l’arrivée à l’hôpital, des données qui ne sont liées que de manière très limitée à la qualité des soins dispensés par l’hôpital. Le type d’infarctus (STEMI ou NON-STEMI) - également un problème diagnostique (7) - joue lui aussi un rôle, en plus des possibilités thérapeutiques de l’hôpital (possibilité ou non d’une intervention percutanée au niveau des artères coronaires). Cette liste non exhaustive de codéterminants de la mortalité montre à quel point il est difficile de comparer correctement des hôpitaux, des pays et des régions.

Les données administratives telles que le RCM permettent en revanche de réaliser un premier examen (8) à partir duquel une recherche plus approfondie peut être entamée en vue d’une amélioration de la qualité des soins (9;10). Précisément parce qu’il s’agit de résultats d’examen, il serait inconvenant (les hôpitaux offrant des soins de qualité seraient qualifiés de moins bons) et dangereux de rendre ces données provisoires publiques. Si l’on venait à le faire, cela conduirait, en effet, à ce que les hôpitaux modifient leur politique en matière d’admission, en ne traitant pas les patients les plus malades, lesquels ayant besoin d’un plus grand nombre de soins (11;12) ou en manipulant leur enregistrement (13).

C’est pourquoi l’administration a développé un plan concernant les indicateurs. Ce plan comporte les éléments suivants :

- calcul d’indicateurs (cliniques et non cliniques) à partir de banques de données administratives fédérales (RCM – FINHOSTA – Bilan Social – Statistiques Hospitalières annuelles) ;

- rédaction d’un rapport avec, pour chaque indicateur, les définitions, la méthodologie suivie et les résultats ;

- élaboration d’une fiche globale pour chaque hôpital (selon le principe du Balanced Score Card); cette fiche comprend, pour chaque indicateur, la valeur propre à l’institution de soins.

En avril 2006, un rapport (version pilote) sur 11 indicateurs (dont 5 indicateurs cliniques) et leurs résultats individuels ont été envoyés aux hôpitaux. Ensuite, en juin 2006, une première journée sur la performance dans les hôpitaux belges était organisée, journée à laquelle tous les hôpitaux ont participé.

Une commission d’accompagnement pour la performance dans les hôpitaux a été mise en place cette même année. Sa mission consiste à formuler des propositions pour sensibiliser les médecins et les directions des hôpitaux à la qualité des soins en rétrocédant des résultats d’indicateurs. A cette fin, des groupes de travail ont été mis en place pour proposer quels indicateurs doivent être repris dans le set d’indicateurs.

En avril 2008, un deuxième rapport avec 33 indicateurs (dont 7 indicateurs cliniques) a été finalisé. Ce « Feedback Multidimensionnel pour les Hôpitaux » a été envoyé aux hôpitaux ainsi que leurs résultats individuels.

En 2009, un nouveau “Feedback Multidimensionnel pour les Hôpitaux » sera rédigé avec les mêmes indicateurs mais actualisé avec les données 2005-2007. En fin d’année, un symposium sera organisé sur la manière dont les indicateurs peuvent être utilisés afin d’améliorer la performance et son suivi dans le temps.

Bibliographie

  1. Iezzoni LI, Ash AS, Shwartz M, Daley J, Hughes JS, Mackiernan YD. Predicting who dies depends on how severity is measured: implications for evaluating patient outcomes. Ann Intern Med 1995;123(10):763-70.

  2. Zhan C, Elixhauser A, Friedman B, Houchens R, Chiang YP. Modifying DRG-PPS to include only diagnoses present on admission: financial implications and challenges. Med Care 2007 Apr;45(4):288-91.

  3. Romano PS, Chan BK. Risk-adjusting acute myocardial infarction mortality: are APR- DRGs the right tool? Health Serv Res 2000;34(7):1469-89.

  4. Shojania KG, Forster AJ. Hospital mortality: when failure is not a good measure of success. CMAJ 2008 Jul 15;179(2):153-7.

  5. Aelvoet W. Ambtelijke registraties voor een evaluatief gezondheidsbeleid. Aspecten van beleidsonderbouwing op landelijk, intermediair en lokaal niveau Universiteit Antwerpen, Faculteit Geneeskunde, ESOC; 2008.

  6. Jones RH. In Search of the Optimal Surgical Mortality. Circulation 1989;79(Suppl I):I-132-I-136.

  7. Salomaa V, Koukkunen H, Ketonen M, Immonen-Raiha P, Karja-Koskenkari P, Mustonen J, et al. A new definition for myocardial infarction: what difference does it make? Eur Heart J 2005 Sep;26(17):1719-25.

  8. Zhan C, Miller MR. Administrative data based patient safety research: a critical review. Qual Saf Health Care 2003 Dec;12 Suppl 2:ii58-ii63.

  9. Reason J. Human error: models and management. BMJ 2000 Mar 18;320(7237):768-70.

  10. Liang BA. A system of medical error disclosure. Qual Saf Health Care 2002 Mar;11(1):64-8.

  11. Rosenberg AL, Hofer TP, Strachan C, Watts CM, Hayward RA. Accepting critically ill transfer patients: adverse effect on a referral center's outcome and benchmark measures. Ann Intern Med 2003;138(11):882-90.

  12. Califf RM, Jollis JG, Peterson ED. Operator-Specific Outcomes A Call to Professional Responsibility. Circulation 1996;93:403-6.

  13. Hofer TP, Hayward RA, Greenfield S, Wagner EH, Kaplan SH, Manning WG. The unreliability of individual physician "report cards" for assessing the costs and quality of care of a chronic disease. JAMA 1999;281(22):2098-105.

Intramurale mortaliteit of het letaliteitcijfer is, een belangrijke kwaliteitsindicator en aan de hand van de MKG kunnen er inderdaad mortaliteitscijfers verstrekt worden voor de jaren 2005 en 2006.

Vraag is dan welke cijfers dienen berekend te worden en wat betekenen ze dan. Bruto cijfers, die geen rekening houden met een aantal determinanten van mortaliteit, bevatten geen nuttige informatie over de kwaliteit van zorgen. Mortaliteit is immers niet alleen de resultante van de kwaliteit van de zorgen, maar ook en in belangrijke mate van de ziekte-ernst, van de bestaande co-morbiditeit, leeftijd en geslacht, en verder ook van therapietrouw. Sociaal-economische status (SES) speelt hierbij een zeer belangrijke rol.

De MKG bevatten een aantal gegevens in.verband.met diagnose en behandeling, co-morbiditeit en ziekte-ernst maar niet over SES.

Voor het bepalen van de ziekte-ernst werden een aantal systemen ontwikkeld waaronder de Severity of Illness (SOI) en de Risk of Mortality (ROM) waarover we in onze MKG beschikken. Onderzoek leert echter dat die systemen niet perfect zijn en dat in functie van het gebruikte systeem de sterftekans in belangijke mate anders wordt ingeschat: “ Predicting who dies depends on how severity is measured: implications for evaluating patient outcomes” (1). Verder is het zo dat SOI en ROM vooralsnog geen onderscheid maken tussen verwikkelingen die zich voordoen voor een ziekenhuisopname en tijdens een ziekenhuisopname. Een recente studie wees overigens uit dat dit onderscheid niet onbelangrijk is (2). Indien dit onderscheid niet gemaakt wordt bestaat het gevaar van het over-correctie en worden gevallen met verwikkelingen na opname en te wijten aan kwalitatieve tekortkomingen van de zorg onterecht beschouwd als gevallen met een hoge graad van ziekte-ernst. Een studie over acuut myocardinfarct maakte dit ten overvloede duidelijk (3). Voor het correct bepalen van de ziekte-ernst zijn echter klinische gegevens noodzakelijk zoals wat was de ejectie fractie van de patiënt vóór het uitvoeren van een bypass operatie (4), die zich echter niet in de MKG bevinden. SOI en ROM zijn daar alleen benaderende waarden (proxies) voor. Als men dan weet (1) dat de MKG ook gebruikt worden voor de financiering en dat een hogere SOI ook leidt tot een hogere terugbetaling, en (2) dat een aantal ziekenhuizen op min of meer ingenieuze manier trachten de SOI van een aantal gevallen op te drijven (5), wordt het duidelijk dat het vergelijken van ziekenhuizen op basis van de MKG niet zonder verdergaande studie niet kan.

Een globaal letaliteitcijfer wordt naar mijn weten niet gebruikt. Wel wordt een Hospital Standardised Mortality Ratio (HSMR) berekend, gebaseerd op die aandoeningen die 80 % van de intramurale sterfgevallen veroorzaken,met als bedoeling ziekenhuizen te vergelijken. Deze indicator staat echter zwaar ter discussie want slechts zwak gecorreleerd met andere maten voor kwaliteit van de zorgen, zeker indien hij uitsluitend gebaseerd is op administratieve gegevens zoals onze MKG (4).

Wel worden internationaal een aantal oorzaakspecifieke intramurale letaliteitcijfers voorgesteld als kwaliteitsindicatoren.

Met dit soort cijfers stelt zich een diagnose probleem: de ICD-9-CM geeft slechts zelden een sluitende definitie, wat zich leent tot manipulaties indien men weet dat de MKG gebruikt worden voor vergelijkingen(6).

Laat ik mij dan tot het voorbeeld van het acuut myocardinfarct (AMI) beperken om aan te geven hoe moeilijk het is een correcte vergelijking te maken tussen ziekenhuizen, landen of gewesten. Ik gaf hierboven de gevaren al aan om beroep te doen op SOI en ROM om de mortaliteit te corrigeren voor ziekte-ernst. Maar ook andere factoren spelen een belangrijke rol. De AMI-mortaliteit doet zich voornamelijk voor de eerste uren na het optreden van het infarct. Bij een vergelijking is het dan belangrijk te weten hoeveel tijd er voorbij gegaan is tussen het optreden van de symptomen, het inroepen van de hulp, en het toekomen in het ziekenhuis, gegevens die slechts in zeer beperkte mate gerelateerd zijn met de kwaliteit van de zorgen door het ziekenhuis verstrekt. Verder speelt ook het type van infarct (STEMI versus NON-STEMI), tevens een diagnostisch probleem (7), een rol benevens de therapeutische mogelijkheden van het ziekenhuis (percutane interventie op de kransslagaders mogelijk of niet). Deze niet exhaustieve lijst van factoren die de mortaliteit mee bepalen, geeft aan hoe moeilijk het is ziekenhuizen, landen en gewesten op een correcte manier te vergelijken.

Wat wel kan op basis van administratieve gegevens zoals de MKG is een eerste screening uitvoeren(8) en op basis daarvan een verder onderzoek in te stellen met als bedoeling een verbetering van de kwaliteit (9;10). Precies omdat het over screeningsresultaten gaat zou het onfair (ziekenhuizen met goede kwaliteit zouden als minder goed gebrandmerkt worden) en gevaarlijk zijn dit soort voorlopige gegevens publiekelijk ter beschikking te stellen. Mocht men dit wel doen zou dit er immers toe leiden dat ziekenhuizen hun opname politiek zouden wijzigen door de meest zieke patiënten, die meer zorgen nodig hebben, niet te behandelen (11;12) of hun registratie te manipuleren (13).

Daarom heeft de administratie een plan uitgewerkt rond indicatoren. Dit plan omvat volgende activiteiten:

  • berekenen van indicatoren (klinische en niet-klinische) vanuit federale administratieve gegevensbanken (MKG – FINHOSTA – Sociale Balans – Jaarlijkse Ziekenhuisstatistieken);

  • redactie van een rapport met voor elke indicator definities, gevolgde methodologie en resultaten;

  • opmaken van een globaliserende fiche (volgens het principe van de Balanced Score Card) voor elk individueel ziekenhuis, deze fiche bevat voor elke indicator de berekende waarde van de zorginstelling.

In april 2006 werd een pilootrapport over 11 indicatoren (waarvan 5 klinische indicatoren) met de individuele resultaten aan de ziekenhuizen opgestuurd. Aansluitend werd in juni 2006 een eerste dag van de performantie in de Belgische Ziekenhuizen georganiseerd, waaraan alle ziekenhuizen hebben deelgenomen.

Een begeleidingscommissie voor ziekenhuisperformantie werd opgericht in datzelfde jaar. Haar opdracht bestaat onder andere in het formuleren van voorstellen om artsen en ziekenhuisdirecties te sensibiliseren aan kwaliteit van zorg onder meer door het terugkoppelen van resultaten van indicatoren. Hiervoor werden werkgroepen opgericht die voorstellen welke indicatoren in de indicatorenset moeten worden opgenomen.

In april 2008 werd een tweede rapport afgewerkt met 33 indicatoren (waarvan 7 klinische indicatoren). Deze “Multidimensionele Feedback voor de Ziekenhuizen” werd samen met de individuele resultaten opgestuurd naar de ziekenhuizen.

In 2009 zal worden gewerkt aan een nieuwe “Multidimensionele Feedback voor de Ziekenhuizen” met dezelfde indicatoren maar geactualiseerd voor 2005-2007. In het najaar zal er ook een symposium worden georganiseerd over hoe indicatoren kunnen worden gebruikt om in de ziekenhuizen de performantie te verbeteren en op te volgen.

Literatuur

  1. Iezzoni LI, Ash AS, Shwartz M, Daley J, Hughes JS, Mackiernan YD. Predicting who dies depends on how severity is measured: implications for evaluating patient outcomes. Ann Intern Med 1995;123(10):763-70.

  2. Zhan C, Elixhauser A, Friedman B, Houchens R, Chiang YP. Modifying DRG-PPS to include only diagnoses present on admission: financial implications and challenges. Med Care 2007 Apr;45(4):288-91.

  3. Romano PS, Chan BK. Risk-adjusting acute myocardial infarction mortality: are APR- DRGs the right tool? Health Serv Res 2000;34(7):1469-89.

  4. Shojania KG, Forster AJ. Hospital mortality: when failure is not a good measure of success. CMAJ 2008 Jul 15;179(2):153-7.

  5. Aelvoet W. Ambtelijke registraties voor een evaluatief gezondheidsbeleid. Aspecten van beleidsonderbouwing op landelijk, intermediair en lokaal niveau Universiteit Antwerpen, Faculteit Geneeskunde, ESOC; 2008.

  6. Jones RH. In Search of the Optimal Surgical Mortality. Circulation 1989;79(Suppl I):I-132-I-136.

  7. Salomaa V, Koukkunen H, Ketonen M, Immonen-Raiha P, Karja-Koskenkari P, Mustonen J, et al. A new definition for myocardial infarction: what difference does it make? Eur Heart J 2005 Sep;26(17):1719-25.

  8. Zhan C, Miller MR. Administrative data based patient safety research: a critical review. Qual Saf Health Care 2003 Dec;12 Suppl 2:ii58-ii63.

  9. Reason J. Human error: models and management. BMJ 2000 Mar 18;320(7237):768-70.

  10. Liang BA. A system of medical error disclosure. Qual Saf Health Care 2002 Mar;11(1):64-8.

  11. Rosenberg AL, Hofer TP, Strachan C, Watts CM, Hayward RA. Accepting critically ill transfer patients: adverse effect on a referral center's outcome and benchmark measures. Ann Intern Med 2003;138(11):882-90.

  12. Califf RM, Jollis JG, Peterson ED. Operator-Specific Outcomes A Call to Professional Responsibility. Circulation 1996;93:403-6.

  13. Hofer TP, Hayward RA, Greenfield S, Wagner EH, Kaplan SH, Manning WG. The unreliability of individual physician "report cards" for assessing the costs and quality of care of a chronic disease. JAMA 1999;281(22):2098-105.