PMSI MCO

Part des séjours de niveau 4 par sous-CMD en 2025

Posted on 18 juin 202519 juin 2025 by DG

L’ATIH a publié la version 2025 des tables OVALIDE (CCAMInfo, DiagInfo, DMInfo, MEDInfo, GHMInfo exDGF, GHMInfo exOQN, RacineInfo exDGF, RacineInfo exOQN).

Les données de ces tables sont issues de la base nationale du PMSI MCO de l’année 2024.

Pour chacun des 2 secteurs exDGF et exOQN, nous nous sommes intéressés à la variable « pctcma4 » des tables GHMInfo qui correspond à la part de séjours de la sous-CMD du GHM classés en niveau 4.

Pour chaque secteur, nous avons donc isolé les sous-CMD (exemple 01C « Affections du système nerveux – C » pour tous les GHM en 01C) et dédoublonné la table en ne gardant que les codes de sous-CMD et la variable « pctcma4 » commune, par définition, à la sous-CMD et ce pour les versions 2025 et 2024.

Nous avons ensuite rapproché, pour chaque sous-CMD, les valeurs 2024 et 2025 de leur pctcma4 respectif et calculé l’écart en valeur absolue et en pourcentage entre 2024 et 2025.

Nous avons enrichi l’analyse avec le libellé des sous-CMD et le dénombrement 2023 des sous-CMD issu lui aussi de la base nationale du PMSI MCO (via un regroupement par sous-CMD à partir de la base de dénombrement en GHM).

L’analyse est téléchargeable ici pour le secteur ex DGF et ici pour le secteur ex OQN (format Excel)

DMS des GHM 2025

Posted on 16 juin 202519 juin 2025 by DG

L’ATIH a publié la version 2025 des tables OVALIDE (CCAMInfo, DiagInfo, DMInfo, MEDInfo, GHMInfo exDGF, GHMInfo exOQN, RacineInfo exDGF, RacineInfo exOQN).

Ce sont ces tables qui sont utilisées dans les calculs des tableaux OVALIDE. Les données sont issues de la base nationale du PMSI MCO de l’année 2024.

Pour chacun des 2 secteurs exDGF et exOQN, nous nous sommes intéressés à la comparaison des DMS des GHM entre 2024 et 2025 au sens année OVALIDE.

Pour cela et pour chaque secteur, nous avons considéré les GHM de la table GHMInfo 2025 du secteur avec les DMS associées à chaque GHM (c’est-à-dire les DMS des séjours classés dans le GHM), puis nous avons rapatrié la DMS OVALIDE 2024 de ces GHM, puis nous avons calculé pour chaque GHM l’écart en valeur absolue et en pourcentage entre les DMS 2024 et 2025. Nous avons enrichi l’analyse avec le libellé des GHM et le dénombrement 2023 des GHM issu lui aussi de la base nationale du PMSI MCO.

Nous avons ainsi pu constater logiquement que plus le GHM était peu représenté dans la base nationale, plus l’évolution de sa DMS associée pouvait être importante. C’est pourquoi nous avons pensé intéressant de produire 2 filtrages, l’un avec un seuil minimal de séjours annuels à 1 000 et un second avec un seuil minimal de séjours annuels à 10 000 que vous retrouvez dans l’analyse produite à télécharger.

L’analyse est téléchargeable ici pour le secteur ex DGF et ici pour le secteur ex OQN (format Excel)

Si on regarde les GHM représentés par plus de 10 000 séjours annuellement, citons quelques GHM concernés par une forte évolution de leur DMS en secteur exDGF :

# 08C521 « Autres interventions majeures sur le rachis, niveau 1 » avec une DMS qui passe, entre 2024 et 2025, de 3,42 J à 3,06 J, soit une baisse de 10,57%

# 08C271 « Autres interventions sur le rachis, niveau 1 » avec une DMS qui passe, entre 2024 et 2025, de 2,38 J à 2,13 J, soit une baisse de 10,55%

# 08C241 « Prothèses de genou, niveau 1 » avec une DMS qui, entre 2024 et 2025, casse la barre des 4 J passant de 4,05 J à 3,80 J, soit une baisse de 6,34%

Rappel : pas d’évolution des GHM entre 2024 et 2025, donc pas de GHM 2025 orphelins pour la comparaison 2024 versus 2025

Dénombrement des actes CCAM de la base nationale MCO 2024

Posted on 15 juin 202519 juin 2025 by DG

L’ATIH a publié la version 2024 de la base OpenCCAM constituée à partir de la base nationale PMSI MCO et mise à jour chaque année.

Cette base des actes CCAM codés nationalement se décline en 3 versions : une version par FINESS, une version par région et une version consolidée nationalement. C’est cette dernière version que nous avons analysée et retravaillée.

Quelques définitions et précisions méthodologiques au préalable :

# un acte CCAM est défini dans OpenCCAM par son code de base sur 7 positions et sa phase

# les codages CCAM des séjours groupés en CM 90 sont exclus

# les séances sont identifiées via la CM 28 des séjours concernés. Pour ces séjours de séances, le nombre de réalisations correspond au nombre de séances.

# on appelle DMS (Durée Moyenne de Séjour) associée à un acte CCAM la DMS des séjours avec au moins une fois l’acte CCAM codé dans le séjour.

La DMS associée aux actes CCAM est la DMS PMSI des séjours (= nombre de nuitées). La DMS est égale à 0 pour les séjours de séances

Remarque : selon la nature de l’acte CCAM (acte classant définissant la classification du séjour ou acte CCAM générique), la DMS est plus ou moins signifiante.

# pour des raisons de confidentialité, « lorsque le nombre de séjours/séances est inférieur à 11, l’information ne figure pas dans OpenCCAM »

# plus d’information dans la documentation

# Une version du référentiel OpenCCAM pour les années 2023 et 2024 est disponible dans le package R PMSI refpmsi.

Nous avons pensé intéressant de produire les 2 analyses suivantes : « la comparaison des DMS associées aux actes CCAM entre 2023 et 2024 » et « la moyenne de réalisations CCAM par séjour lié à un acte CCAM »

Comparaison des DMS associées aux actes CCAM entre 2023 et 2024

Pour chacun des 2 383 couples (code CCAM, phase) de la base OpenCCAM 2024, nous avons rapatrié la valeur de la DMS 2023, puis calculé l’écart de DMS en valeur absolue et en pourcentage entre 2023 et 2024. Enfin nous avons rapatrié le libellé CCAM Ameli des actes CCAM pour en faciliter l’exploitation.

L’analyse est téléchargeable ici (format Excel)

A notre sens, la comparaison entre 2023 et 2024 n’est vraiment instructive qu’avec un nombre de séjours annuel suffisant et pour des DMS >> 1

Pour les actes CCAM les plus codés nationalement sous ces 2 conditions, on constate des évolutions le plus souvent comprises entre de < 1% à quelques %.

Un usage possible de ce référentiel consiste à le « matcher » avec le casemix CCAM des DMS de votre établissement.

Moyenne de réalisations CCAM par séjour lié à un acte CCAM

Pour chacun des 2 383 couples (code CCAM, phase) de la base OpenCCAM 2024, nous avons calculé la moyenne du nombre de réalisations de l’acte par séjour. Nous avons rapatrié le libellé CCAM Ameli des actes CCAM pour en faciliter l’exploitation.

L’analyse est téléchargeable ici (format Excel)

Webinaire ACE MCO – Repérer les sous-facturations et les rejets

Posted on 5 mai 20256 mai 2025 by DG

Le codage et la facturation des ACE MCO sont complexes :
# Volumétrie importante de saisie
# Référentiels en perpétuelle évolution (CCAM, NABM, NGAP, LPP, …)
# Très nombreuses règles (plusieurs centaines)
# Evolutions réglementaires permanentes (réforme des Urgences, codages nouveaux ou supprimés, circulaire « frontière », …)
# Facturation en FIDES (qui oblige les établissements à facturer en flux chaque semaine ou quinzaine)
# Flux informatiques complexes (nombreux logiciels impliqués, flux décalés).

En conséquence et en pratique, des pertes de recettes au fil de l’eau pour l’établissement et des factures rejetées occasionnant une surcharge de travail pour les équipes du bureau des entrées et du DIM.

Pour répondre à ce besoin d’identifier, de manière automatique et simple, les ACE sous-facturés ou susceptibles de générer un rejet, nous avons développé, à dire d’expert, de nombreux algorithmes sur la base du fichier des RSF-ACE et des référentiels utilisés en ACE.

Cet algorithmique se traduit par 30 requêtes dites de « Simulation valorisation » permettant de repérer des ACE sous-facturés en minimisant ou en excluant les faux positifs,10 requêtes de Contrôles Qualité ainsi que des analyses sur les bases des différentes lignes du fichier RSF ACE (lignes en a,b,c,m,l,p,h) et en casemix : voir post PMSISoft ACE MCO Requête

Webinaire ACE MCO

Pour découvrir le module ACE MCO de PMSISoft, nous proposons à tout établissement de santé intéressé par cette problématique un webinaire gratuit et personnalisé.

Au cours de ce webinaire, via Zoom :

# Connexion à PMSISoft MCO en HDS et assistance au dépôt d’un fichier RSF ACE MCO

# Présentation des écrans, algorithmes et fonctionnalités du module ACE MCO, en particulier la liste des requêtes Simulation valorisation calculées sur les données ACE de l’établissement.
# Présentation du dispositif pratique pour repérer et corriger au fil de l’eau chaque semaine ou quinzaine la production des ACE dans l’établissement avant envoi des lots de facturation. Retour sur les bonnes pratiques.

# Séance questions/réponses sur le codage et la facturation des ACE MCO en 2025

A l’issue du webinaire, l’établissement peut garder un accès Standard gratuit et illimité au module ACE MCO ou supprimer son accès.

Public : DIM, bureau des entrées, DAF, responsables des ACE

Durée estimée : entre 1 heure et 1 heure 30 min

Formulaire d’inscription au Webinaire « ACE MCO : repérer automatique sous-facturations et rejets »

Pertinence de l’identification des candidémies hospitalières via le PMSI

Posted on 5 mai 20256 mai 2025 by DG

Le cabinet CEMKA a présenté lors des journées EMOIS 2025 le résultat d’une étude, menée sur les données de l’EDS (Entrepôt de Données de Santé) du CHU de Nantes, à propos de la pertinence du PMSI pour identifier les candidémies à l’hôpital et ce, sur la période 2018/2019.

Les patients adultes souffrant d’une candidémie ont été identifiées en PMSI via le codage CIM-10 B37.7 « Sepsis à Candida » en position DP, DR ou DAS

En parallèle, sur la base des dossiers médicaux, 3 situations ont été identifiées par rapport à la candidémie : cliniquement confirmée, possible et non confirmée

Résultat : « La performance diagnostique du PMSI pour détecter les candidémies était de 91.2% (vrais positifs), de 8.8% (faux positifs) et de 21.6% (faux négatifs) »

Cela signifie donc que dans 8,8% des situations un B37.7 était codé sans que que la candidémie soit cliniquement confirmée et qu’à l’inverse dans 21,6% des situations, on avait une candidémie cliniquement pertinente mais pas de B37.7 codé.

Les auteurs conclut logiquement ainsi : « Le PMSI doit être utilisé avec précaution pour identifier les candidémies en milieu hospitalier. Le recours à un EDS hospitalier comme celui du NUH en complément du PMSI suggère l’intérêt de ce type de mise en perspective pour les études basées sur l’utilisation secondaire des données de santé en France. »

Source : Performance diagnostique du PMSI pour identifier les candidémies à l’hôpital : une analyse des données de l’entrepôt de données de santé (EDS) du CHU de Nantes (Etude)