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French hospital discharge database (PMSI) and bacterial resistance: Is coding adapted to hospital epidemiology? - 17/04/18

Résistance aux antibiotiques et PMSI : le codage est-il adapté pour évaluer l’épidémiologie hospitalière ?

Doi : 10.1016/j.medmal.2018.03.007 
L. de Léotoing a, , F. Barbier b, A. Dinh c, D. Breilh d, G. Chaize a, A. Vainchtock a, L. Levy-Bachelot e, C. Bensoussan e, S. Dramard e, J. Fernandes f
a HEVA, Lyon, France 
b Service de réanimation médicale, unité de surveillance continue, CHR d’Orléans, Orléans, France 
c Service des maladies infectieuses, parasitaires et tropicales, hôpital Raymond-Poincaré, Garches, France 
d Pharmacie groupe hospitalier Sud, hôpital Haut-Lévêque, CHU de Bordeaux, Pessac, France 
e MSD, Courbevoie, France 
f Groupe OC santé, Montpellier, France 

Corresponding author. HEVA, Immeuble 6e Sens, 186, avenue Thiers, 69465 Lyon cedex 06, France.HEVA, Immeuble 6e Sens, 186, avenue Thiers, 69465 Lyon cedex 06, France.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Tuesday 17 April 2018
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Highlights

We considered developing a national cartography of the prevalence of the various types of bacterial resistance by infection type using the French hospital discharge database (French acronym PMSI).
A preliminary analysis assessed data consistency and showed that the current state of PMSI coding did not allow for developing a national cartography for all hospital infections.
The experience gained from this study could be helpful for future recommendations aimed to improve the coding of PMSI data for its use as a tool of epidemiological surveillance of bacterial infections.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Objective

A preliminary analysis of data consistency on different types of bacterial resistance by infection site and causative agents was conducted using the French hospital discharge database (French acronym PMSI) to assess the use of the database in a national cartography tool.

Material and methods

Hospital stays in medical, surgical, and obstetrical units were extracted from the 2014 PMSI database using the ICD-10 diagnosis codes. Bacterial infections, causative agents, and resistance corresponding to these stays were also identified.

Results

Data from 1258462 patients, corresponding to a total of 1617893 stays, was extracted. Among these stays, 46% were associated with a bacteria code and 7% with a resistance code. Lower respiratory tract infections were the most frequent infections (32% of stays; pneumonia in 95% of cases), followed by genitourinary infections (26%), intra-abdominal infections and diarrhoeas (24%), and skin and soft tissue infections (15%). Inconsistencies were observed between the types of infection and associated bacteria and between bacteria and associated resistance. These inconsistencies are likely due to initial coding errors.

Conclusion

The cartography of bacterial infections cannot be developed using the data of the current PMSI coding. These results underline the need to improve the coding of PMSI data for its use as a complementary tool of epidemiological surveillance of bacterial infections.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Résumé

Objectif

Analyse de la cohérence des données du Programme de médicalisation des systèmes d’information (PMSI) concernant les différents types de résistances bactériennes en fonction de la localisation des infections et des agents bactériens en cause.

Matériel et méthodes

Les séjours hospitaliers associés à une infection bactérienne ont été extraits de la base nationale du PMSI 2014. Les agents bactériens en cause et les résistances bactériennes correspondant à ces séjours ont également été identifiés.

Résultats

1617893 séjours correspondant à un total de 1258462 patients ont été extraits de la base PMSI 2014. Parmi ces séjours, 46 % comportaient un code de bactérie et 7 % un code de résistance microbiologique. Les infections respiratoires basses étaient les infections les plus nombreuses (32 % des séjours; pneumonie présente dans 95 % des cas), suivies par les infections génito-urinaires (26 %), les infections intra-abdominales et diarrhées (24 %) et les infections de la peau et des tissus mous (15 %). L’analyse a mis en évidence des incohérences entre types d’infections et agents bactériens associés ainsi qu’entre agents bactériens et résistances associées. Ces incohérences sont liées à de probables défauts de codage à la source.

Conclusion

Dans l’état actuel du codage du PMSI, une cartographie nationale de l’écologie bactérienne par type d’infection ne pourra pas être développée via cette base de données. Ces résultats soulignent la nécessité d’améliorer le codage des données du PMSI pour en faire un outil additionnel de surveillance épidémiologique des infections bactériennes.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Infectious diseases, PMSI, Bacterial resistance

Mots clés : Maladies infectieuses, PMSI, Résistance bactérienne


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