Guardia Alberto, Rodolphe Meyer

Abstract

In January 2007, the Hôpitaux Universitaires de Genève (HUG) went from flat rate billing day basis to flat rate billing case basis. The system used until 2012 was the All Patient Diagnosis Related Group (APDRG) system. Since 2012, the system used is the Swiss DRG.

Assuming that nowadays the hospital stay billing depends on the DRG used, and that this DRG is made on a short stay resume basis, we have identified three works areas to optimize the output document and therefore the stay billing. Those three works areas, that are part of the Cassandra project, are the improvement of the completeness of the output document, the optimization of the principal diagnosis choice and finally the creation of an essential comorbidities list.

For the first area, we have implemented pathology detection algorithms, especially, for the dyskaliemies detection. In this case the potential gain is almost 2'000'000 CHF. For the second area, the principal diagnosis choice has to be done by having considered the diagnosis having concretely monopolized the most resources during the patient stay, in order to have a billing as fair as possible. Finally, for the third area, we have now identified 33 diagnoses that have an impact on the DRG choice and on the medical resources that those pathologies need. For those reasons, we have initiated a meticulous study regarding their clinical documentation and possible detection algorithms.

The initial results being encouraging, we believe that those three works areas will help us to create tools, that once implemented in the coding chain will improve the coding quality at the HUG and especially will achieve a more accurate billing for the patients, the insurers and our institution.

Introduction

Aux hôpitaux universitaires de Genève (HUG), avant 2007, le séjour, lors d'une hospitalisation était facturé par un forfait à la journée. L'avantage de ce système est qu'il facilite la facturation, mais il reste très opaque et assez inéquitable pour le patient et les assureurs [1, 2].

En janvier 2007, les HUG, sont passés d'une facturation forfaitaire à la journée à une facturation forfaitaire par cas. Le système utilisé jusqu'en 2012 était celui du All Patient Diagnosis Related Group (APDRG); puis en 2012 celui des SwissDRG. Les DRGs sont utilisés pour la classification des patients hospitalisés plus de 24 heures, et n'incluent pas les visites et les séjours en hôpital de jour. Le but du DRG est de regrouper les patients en groupes homogènes sur le plan médical avec des frais de traitement comparables. Le choix du DRG se fait par le codage médical sur la base d'une liste de diagnostics et d'interventions présents dans les documents de sortie du patient qui vont être traduis en code CIM-10-GM pour les diagnostics médicaux et en code CHOP pour les interventions chirurgicales [3, 4]. Le calcul du DRG prend en compte également d'autres critères dont notamment l'âge du patient, son sexe, le type de sortie de l'hôpital, etc. Du DRG retenu découlera la somme versée à l'hôpital pour le séjour d'un patient. En effet, à chaque DRG (en 2012 nous comptons 1053 DRGs) est attribué un coût. Ce dernier est défini par le «poids relatif» du DRG, Coast Weight (CW) en anglais. Le CW est un rapport de coût entre le coût d'un DRG et le coût moyen de tous les DRGs [5]. Pour chaque hôpital en Suisse, il lui est attribué une somme d'argent définissant un point de CW. Par exemple, en 2012, le point de CW pour les HUG est de 11'233 CHF.

Ce système sert pour la facturation d'un séjour mais il sert également d'instrument d'évaluation des prestations et de régulation des coûts en hôpital. Il permet aussi la comparaison inter-établissement. L'intérêt supplémentaire de ce mode de remboursement est d'être basé sur les données médicales du patient et donc de tenir compte du coût du traitement, contrairement au forfait journalier. En janvier 2009, les HUG ainsi que le Centre Hospitalier Vaudois ont accepté de servir de sites pilotes pour la construction des SwissDRG. Ceci, afin de pouvoir calculer la valorisation exacte des DRGs construits spécifiquement pour la Suisse. Depuis le 1er janvier 2012, tous les hôpitaux suisses de soins somatiques aigus doivent facturer les séjours hospitaliers selon le système SwissDRG [6].

Problématique

Comme nous l'avons décrit précédemment, les documents de sortie du patient également appelés: «résumés standards de sortie» (RSS) servent, via le codage, à la détermination du DRG. Les RSS étant des documents de synthèse, il est difficile pour un résumé d'être exhaustif et de mentionner tous les soins et actes dont a bénéficié le patient durant son hospitalisation [7]. Surtout d'être certain que ceux qui vont influencer le plus la facture seront mentionnés. De plus, l'attribution du DRG tient non seulement compte des codes CIM-10-GM et CHOP12 relevés dans le document de sortie mais aussi du choix du diagnostic principal et des diagnostics secondaires associés. Les enjeux principaux sont donc de fournir un document de sortie contenant, si possible, toutes les complications et comorbidités qu'a eu le patient durant son séjour hospitalier mais aussi de choisir comme diagnostic principal, le diagnostic ayant consommé le plus de ressources durant le séjour du patient.

Hypothèses de travail

Afin de répondre ces problématiques, nous créons des outils capables de détecter et d'analyser des comorbidités potentielles pour un patient donné. En effet, en utilisant le système d'informations des HUG, nous pouvons avoir accès aux résultats de laboratoire d'un patient, à son traitement hospitalier ainsi qu'à sa documentation clinique. Avec cette source d'informations, nous pouvons définir des algorithmes de détection de pathologies. Une fois ces algorithmes de détections de pathologies définis, nous les implémentons dans la chaîne de traitement du codage afin d'alerter les codeurs que le patient aurait pu avoir, durant son séjour hospitalier, une ou plusieurs de ces pathologies ayant un impact sur le DRG. Si après vérification par le codeur, la ou les pathologies ne figurent pas sur le RSS, le codeur demandera aux médecins auteurs du RSS de vérifier si son document est réellement complet. Ceci afin d'obtenir un RSS le plus exhaustif possible et donc une facturation plus en adéquation avec le séjour du patient et les soins qu'il a reçu.

Au cours du développement de cette première approche, nous avons travaillé sur l'optimisation du choix du diagnostic principal car ce dernier a une grande influence dans le choix du DRG. Nous nous sommes également penchés sur certains diagnostics ou associations de diagnostics à ne pas omettre car ils ont un fort impact sur le choix du DRG. Ces trois axes de travail constituent le projet CASSANDRE (Codage ASSisté de l'ANalyse des Données REquêtables). L'objectif de notre étude n'étant pas de facturer le plus possible mais de facturer le plus équitablement possible la prise en charge d'un patient pour un séjour.

Les dyskaliémies

Nous avons commencé notre étude en cherchant à déterminer les pathologies pour lesquels un algorithme pourrait être mis en place et ayant suffisamment d'impact pour agir sur le choix du DRG. Cet impact est déterminé par le comorbidity and/or complication level (CCL), sur une échelle de d'impact croissant allant de 0 à 4. Nous avons commencé par associer à chaque code CIM-10-GM un code CIM-10-GM ayant un CCL >1. Ceci nous a amené à 56 millions d'associations. Parmi ces associations, nous nous sommes focalisés sur les dyskaliémies (hypo et hyper). Les dyskaliémies, notamment les hypokaliémies, sont des diagnostics fréquents (20% des épisodes de soins hospitaliers [8]. Ils sont assez faciles à diagnostiquer et largement sous documentées. De ce fait, nous avons mis en place des critères de sélection, nous permettant de détecter les patients susceptibles d'avoir eu une hyper ou une hypokaliémie durant leur séjour au cours de l'année 2011.

Comme critères de détection, pour l'hyperkaliémie nous avons choisis une valeur de kaliémie au-dessus de la norme (>5,5 mmol/l) durant le séjour et au moins un des 4 médicaments utilisé aux HUG traitant l'hyperkaliémie [8]. Pour l'hypokaliémie [9], nous avons défini comme critères une valeur de kaliémie au-dessous de la norme (<3,5 mmol/l) et au moins un des 20 médicaments utilisé aux HUG pour traiter l'hypokaliémie.

Nous avons réalisé ensuite une simulation de facturation complémentaire en utilisant tous les épisodes de soins (EDS) de l'année 2011 dans lesquels notre outil a détecté

des dyskaliémies (38'215 EDS 2011 retenus pour l'étude). Les résultats renvoyés par le groupeur SwissDRG (logiciel permettant de déterminer le DRG)nous ont permis d'observer s'il y avait une modification du choix du DRG et donc du prix de la facture pour ces séjours.

L'optimisation du choix du diagnostic principal

Nous savons que dans l'attribution d'un DRG, le diagnostic principal a une grande importance. De ce fait, nous avons réalisé une simulation dans laquelle, pour chaque épisode de soin de l'année 2011, nous avons permuté le choix du diagnostic principal avec chacun des diagnostics secondaires posés pour cet EDS. Pour chaque réarrangement de chaque EDS, nous avons obtenu un DRG et donc un cost weight (CW). Pour chacun de ces CW, nous avons gardé celui dont la valeur était la plus élevée. Une fois cet exercice théorique réalisé, nous avons refait cette simulation mais en y ajoutant un angle clinique. En effet, nous avons gardé les permutations amenant à un DRG avec un CW plus élevé mais dont le DRG restait dans le même Major Diagnostic Category (MDC) (28 groupes dans lesquels sont réparties les 1053 DRGs qui correspondent aux grandes spécialités) que celui sans les permutations. Par exemple, si pour un EDS avant simulation nous avions pour MDC «affections de l'appareil circulatoire» le réarrangement des diagnostics amenant à un DRG avec un CW plus élevé devait rester dans le MDC «affections de l'appareil circulatoire». Autrement le changement n'était pas pris en compte.

La création d'une liste de diagnostics associatifs incontournables

Le troisième axe de travail découle des simulations qui ont donné naissance à la liste des comorbidités qui influencent fortement les DRG. Ces comorbidités ont une influence contextuelle et dans certains cas peuvent changer le DRG alors que dans d'autres situations elles n'ont pas d'influence. Toutefois certaines comorbidités sont systématiquement classantes quel que soit le contexte et réalisent un collectif à identifier et qui doit devenir incontournable. Pas question pour les cliniciens et les codeurs de les ignorer. L'objectif de travail ici est de les identifier avec certitude.

Résultats

Les dyskaliémies

Pour les hypokaliémies, notre outil a détecté 4959 cas sur les 38'215 EDS. Parmi ces 4'959 cas, 4'426 n'avaient pas le code de l'hypokaliémie (E87.6). Après ajout de ce code et repassage de ces cas dans le groupeur nous obtenons 43 changements de DRG dont 3 ayant un DRG avec un CW inférieur au DRG sans l'ajout du code (le delta des CWS avant et après la simulation est de 183,55 points). Ces 43 changements de DRG et donc de CW amènent à un gain de 2'061'817.15 CHF (183,55 points de CW x 11'233 CHF).

Pour les hyperkaliémies, 698 cas ont été détectés par notre outil. Après l'ajout du code de l'hyperkaliémie (E87.5), un seul EDS a changé de DRG. Ce changement a amené dans notre simulation à un gain de 4'088.80 CHF (fig. 1 et fig. 2).

L'optimisation du choix du diagnostic principal

En réarrangeant l'ordre des diagnostics de chaque EDS pour l'année 2011 sans tenir compte de la clinique et en ne gardant que les agencements qui amènent à un DRG ayant le CW le plus élevé, nous obtenons pour l'année 2011, un delta de points de CW de 8'134 points. Ce delta représente la différence de points entre la somme des points de CW de la simulation et la somme des points de CW sans la simulation. Le gain hypothétique, en ne tenant toujours pas compte de la clinique, est de l'ordre de 91 millions CHF (8'134 points x 11'233 CHF). A la suite de cela, nous avons refait une simulation mais en y ajoutant notre logique métier décrite précédemment. Nous avons donc sélectionné les DRGs ayant le CW le plus élevé et restant dans la même Major Diagnostic Category (MDC). Nous obtenons un delta de points de CW de 1'573 points. Ceci amène une somme hypothétique d'environ 17 millions CHF (1'573 points x 11'233 CHF).

fullscreen

fullscreen

La création d'une liste de diagnostics associatifs incontournables

A la suite de nos diverses simulations, nous avons observé que certains diagnostics amènent au même DRG quel que soit le code CIM-10-GM associé à celui-ci. De plus, nous avons également observé que certains diagnostics sont attribués à des DRGs bien définis qui demandent certaines associations de diagnostics ou certaines procédures chirurgicales spécifiques. A ce jour, nous avons détecté 33 codes CIM-10-GM qui, associés à d'autres codes CIM-10-GM, sont toujours classés dans le DRG B61Z ayant un CW de 3,26. Ces diagnostics sont les suivants (fig. 3):

Au vu de leur impact sur le codage, de la valeur de leur CW et des ressources médicales que ces pathologies requièrent, nous travaillons actuellement sur des algorithmes nous permettant de flaguer ces diagnostics dans le système d'informations des HUG afin qu'ils soient documentés systématiquement.

fullscreen

Discussion et perspectives

Suite à notre étude, il est intéressant de relever certains points. En ce qui concerne notre travail sur les dyskaliémies, le nombre de DRGs qui ont été modifiés par notre algorithme peut sembler faible (44), mais il faut bien noter que cela peut potentiellement amener à un gain putatif d'environ 2'000'000 CHF. De plus, il faut être attentif sur le fait que notre algorithme de détection est certainement trop spécifique et pas assez sensible (aucun faux positif selon notre analyse des dossiers). En effet, dans nos résultats, 23 EDS avaient été codés pour une hypokaliémie alors que notre outil ne l'avait pas détectée. De ce fait, notre prochaine étape sera d'affiner notre algorithme en collaborant plus étroitement avec les cliniciens afin d'identifier le bon réglage de seuil de détection. Pour la suite et pour le choix des prochains algorithmes de détection de pathologies, il sera important pour nous de pondérer entre la difficulté à détecter une pathologie et leur impact dans la détermination du DRG. En effet, il faudra diriger nos forces sur des pathologies fréquentes, sous documentées, détectables depuis le système d'informations des HUG. L'objectif n'est pas pour l'instant l'aide au diagnostic au sens habituel.

Ensuite, nous savons que l'exhaustivité des diagnostics dans le résumé standard de sortie est primordiale pour obtenir une facturation reflétant correctement la prise en charge de chaque séjour. Dans notre étude, nous avons expérimenté l'importance du choix du diagnostic principal dans la désignation du DRG. Notre simulation sur l'ordre des diagnostics nous confirme que pour une MDC donnée, le choix du diagnostic principal reste primordial. De ce fait, il faut y être attentif. Dans le RSS, le choix du diagnostic principal doit se faire en ayant tenu compte que ce diagnostic a dû, concrètement, monopoliser le plus de ressources durant le séjour du patient afin de facturer le plus équitablement possible. Cela implique une éducation des rédacteurs en ce sens et éventuellement la mise au point d'un document pour la facturation qui pourrait être différent de celui utilisé pour les transmissions cliniques factuelles. Le diagnostic le plus grave n'étant pas forcément celui qui coute le plus.

Concernant la création d'une liste de diagnostics associatifs incontournables, nous avons actuellement décelé 33 diagnostics pour lesquels nous avons initié une étude approfondie concernant leur documentation clinique et d'éventuels algorithmes de détection. Le but étant de ne plus omettre leur documentation au vu de leur impact sur le choix du DRG et au vu des ressources médicales que ces pathologies requièrent. Il y a probablement encore d'autres pathologies ou d'autres associations de pathologies à mettre en évidence parmi les 16'136 codes CIM-10-GM.

Pour la suite, nous allons affiner nos algorithmes en cours et nous pencher sur de nouvelles pathologies fréquentes et souvent sous-documentées comme notamment les hypertensions essentielles et les BMR (bactéries multi-résistantes). Nous allons également exploiter notre base de données des 56 millions d'associations de code CIM-10-GM. Cette exploitation nous permettra de créer un Wiki contenant pour chaque code CIM-10-GM ses associations incontournables. Qui pourrait s'associer à la mise en place d'un «case manager» dans un service hospitalier pilote. Cette personne sera amenée à collaborer avec les cliniciens pour, entre autres missions, l'optimisation du résumé standard de sortie en s'aidant notamment de ce Wiki et de ses connaissances sur le codage et les DRGs.

Enfin, à plus long terme, nous projetons d'intégrer nos algorithmes de détections de pathologies dans le système d'informations des HUG afin de fournir aux cliniciens une liste des éventuelles pathologies détectables pour le patient durant son séjour, l'aidant ainsi à rédiger son document de sortie.

Conclusions

En partant du constat qu'actuellement la facturation d'un séjour hospitalier dépend de l'attribution d'un DRG et que celui-ci est réalisé sur la base d'un résumé de séjour nous avons dégagé trois axes de travail devant servir à optimiser le document de sortie et donc la facturation d'un séjour. Ces trois axes sont l'amélioration de l'exhaustivité du document de sortie, l'optimisation du choix du diagnostic principal et enfin la création d'une liste de comorbidités incontournables. Nos premiers résultats étant encourageants, nous pensons que ces trois axes vont nous permettre de créer des outils, qui, une fois implémentés dans la chaîne du codage, nous permettront d'améliorer la qualité du codage aux HUG mais surtout de réaliser une facturation plus équitable à la fois pour les patients, pour les assureurs et pour notre établissement.

Correspondence

Correspondance:Dr A. Guardia, MD

Hôpitaux Universitaires de Genève – D.A.M.E. – DTSD

Rue Gabrielle-Perret-Gentil 4

CH-1211 Genève 14

Alberto.guardia[at]hcuge.chDr. Rodolphe Meyer, MD, PhD

Hôpitaux Universitaires de Genève – D.A.M.E. – DTSD

Rue Gabrielle-Perret-Gentil 4

CH-1211 Genève 14

rodolphe.meyer[at]hcuge.ch

Références

1 Lopes S. Qualité et DRG: Mariage impossible? Master of Advanced studies en économie et management de la santé (MASHEM), université de Lausanne, septembre 2008.

2 Lovis C, et al. Codification des diagnostics et procédures: évaluation et implémentation d'une solution globale. Informatique et Santé. 1996;(8):99–110.

3 Fetter RB, Freeman JL. Diagnosis Related Groups: Product Line Management within Hospitals. The Academy of Management Review. 1986;11(1):41–54.

4 Wennbero JE, McPherson K, Caper P. Will Payment Based on Diagnosis-Related Groups Control Hospital Costs? N Engl J Med. 1984;311:295–300.

5 Plachta O. Introduction des SwissDRG, tour d'horizon avec focus sur la partie médicale, Master of Advanced Studies in Health Economics and Management (MASHEM), université de Lausanne, juillet 2011.

6 Brauer A. Introduction de forfaits par cas liés au diagnostic dans les hôpitaux suisses. Bulletin des médecins suisses. 2008;89:36.

7 Rossier P, Cohen G, Meyer R. Détection automatique d'infections urinaires dans le cadre du codage APDRG et SwissDRG. Swiss Medical Informatics. 2011; n° 71.

8 Fumeaux Z. Hyperkaliémie. Rev Med Suisse. 2007;3(101):574-6, 578.

9 Katerinis I, Fumeaux Z. Hypokaliémie: diagnostic et prise en charge. Rev Med Suisse. 2007;3(101):579‒82.

Copyright

Published under the copyright license
“Attribution – Non-Commercial – NoDerivatives 4.0”.
No commercial reuse without permission.
See: emh.ch/en/emh/rights-and-licences/