Cette thèse propose une méthodologie permettant l'identification des groupes homogènes de malades (GHM) du Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Grenoble dont la durée de séjour (DS) s'écarte de la "référence nationale", mais aussi d'identifier la présence d'éventuels groupes d'"outliers" (patients avec des DS extrêmes) dans ces GHM. L'enjeu est de taille : des séjours longs entraînent une occupation des lits supérieure à ce que permet la valorisation financière correspondant à la pathologie prise en charge. Il est donc important de repérer ces GHM, responsables du coût élevé du point Indice Synthétique d'Activité (ISA), unité d'oeuvre des hôpitaux utilisée par le Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information pour connaître leur activité, leur allouer le budget correspondant, et contraindre à une productivité optimale. Les écarts entre la distribution des DS des GHM grenoblois et celle de leurs homologues de la base nationale ont été comparés. Pour chaque GHM, un profil, fondé sur la comparaison des quartiles de DS des distributions nationales et grenobloises, deux à deux, a été construit. Des méthodes statistiques de classification (analyse en composantes principales, classification hiérarchique, analyse discriminante et modèles de mélange) ont été utilisées pour repérer aisément et sûrement les GHM économiquement coûteux. De manière empirique, les profils grenoblois semblent se structurer en 9 catégories. La classification hiérarchique identifie 4 catégories de GHM, dont une particulière comptant 16 GHM, dans laquelle un tiers des patients participe fortement à la dérive en points ISA du CHU, et pour qui la mise en place d'une action économiquement rentable serait aisée. Le modèle de mélange montre que les GHM se structurent en 3 catégories et permet de valider la classification issue de l'approche multidimensionnelle.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00004392 |
| Date | 06 December 2002 |
| Creators | Delhumeau, Cécile |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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