Surveillance des données pour les données cliniques sous-tendant le financement du système de santé en Ontario - ARCHIVÉ

Articles et rapports : 11-522-X201700014758

Description : Plusieurs secteurs de compétence au Canada, y compris l’Ontario, utilisent dans leurs modèles de financement des données sur les soins de santé axées sur les patients. Ces initiatives peuvent influencer la qualité de ces données, tant de façon positive que négative, les personnes ayant tendance à accorder davantage d’attention aux données et à leur qualité lorsqu’elles servent à prendre des décisions financières. La formule de financement de l’Ontario utilise des données de plusieurs bases de données nationales hébergées par l’Institut canadien d’information sur la santé (ICIS). Ces bases de données fournissent des renseignements sur les activités et le statut clinique des patients pour un continuum de soins. Comme les modèles de financement peuvent influencer le comportement du codage, l’ICIS collabore avec le Ministère ontarien de la santé et des soins de longue durée, afin d’évaluer et de contrôler la qualité de ces données. L’ICIS utilise un logiciel de forage des données et des techniques de modélisation (qui sont souvent associées aux « mégadonnées »), afin de déceler les anomalies dans les données pour plusieurs facteurs. Les modèles déterminent les tendances de codage clinique « typiques » pour des groupes clés de patients (p. ex. les patients vus dans des unités de soins spéciaux ou renvoyés chez eux pour des soins à domicile), afin que des valeurs aberrantes puissent être déterminées, lorsque les patients ne s’inscrivent pas dans la tendance attendue. Une composante clé de la modélisation est la segmentation des données selon les caractéristiques du patient, du fournisseur et de l’hôpital, afin de tenir compte des différences principales dans la prestation des soins de santé et les populations de patients dans la province. L’analyse de l’ICIS a permis d’identifier plusieurs hôpitaux dont les pratiques de codage semblent changer ou être significativement différentes par rapport à celles de leur groupe de pairs. Des examens plus poussés sont requis pour comprendre pourquoi ces différences existent et pour élaborer des stratégies appropriées pour atténuer les variations.
Numéro d'exemplaire : 2017000
Auteur(s) : Kelly, Maureen; Kirby, Lori
FormatDate de sortieInformations supplémentaires
PDF24 mars 2016

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Date de modification :