Le suivi de l’épidémiologie hospitalière des infections bactériennes permet d’observer l’émergence de souches résistantes, devenues un enjeu de santé publique critique. La qualité et l’exhaustivité de description de ces situations est cruciale et conditionne directement la pertinence des usages des données ainsi recueillies, en particulier pour le suivi de l’écologie bactérienne hospitalière. C’est dans cet objectif que notre étude propose d’examiner le contenu des bases de données hospitalières issues du Programme de médicalisation des systèmes d’information (PMSI), afin d’analyser leur cohérence concernant les différents types de résistances aux antibiotiques en fonction de la localisation des infections, des agents bactériens en cause.

Les codes utilisés pour identifier les types d’infections bactériennes, les agents bactériens incriminés et les éventuelles résistances associées ont été définis à partir de la CIM-10 (Classification internationale des maladies–10^e édition). Les séjours hospitaliers comportant au moins l’un de ces codes ont été extraits de la base nationale du PMSI 2014.

Au total, 1 617 893 séjours correspondant à un total de 1 258 462 patients ont été extraits de la base PMSI 2014. Parmi ces séjours, 46 % comportaient un code de bactérie et 7 % de résistance. Les infections respiratoires basses étaient 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.

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