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ARH Aquitaine : 25 novembre 2008

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Bien gérer ses référentiels de données : un enjeu pour mieux piloter la performance de son établissement. ARH Aquitaine : 25 novembre 2008. Les référentiels de données dans un établissement de santé. Définition et enjeux Les principales difficultés rencontrées dans leur gestion

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Bien gérer ses référentiels de données : un enjeu pour mieux piloter la performance de son établissement

ARH Aquitaine : 25 novembre 2008

les r f rentiels de donn es dans un tablissement de sant
Les référentiels de données dans un établissement de santé
  • Définition et enjeux
  • Les principales difficultés rencontrées dans leur gestion
  • Comment mener un projet « référentiels » ?
  • Conclusion

P132-argumentaire_V1.0

les r f rentiels de donn es dans un tablissement de sant1
Les référentiels de données dans un établissement de santé
  • Définition et enjeux
  • Les principales difficultés rencontrées dans leur gestion
  • Comment mener un projet « référentiels » ?
  • Conclusion

P132-argumentaire_V1.0

la mise en uvre des r f rentiels passe principalement par le si
La mise en œuvre des référentiels passe principalement par le SI

Parmi les données opérationnelles, on retient certaines données dites de référence…

…elles sont regroupées dans des référentiels qui peuvent prendre différents formats techniques

Les référentiels sont utilisables par l’ensemble du SIH à travers des services offerts par un serveur de référentiel

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les principaux r f rentiels n cessaires un es
Les principaux référentiels nécessaires à un ES

Structurant le SIH, les référentiels sont essentiels au bon fonctionnement du SIO et du SID.

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le r f rentiel de structures ficom
Le référentiel de Structures (FICOM)

Enjeux opérationnels

  • Exigences réglementaires
  • Production de soins au
  • quotidien
  • Mise en œuvre des pôles

Enjeux de pilotage (SID)

  • Tableaux de bord
  • Vision transversale
  • Analyses multidimensionnelles
  • Comptabilité analytique
  • EPRD
  • Compte Administratif Retraité

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le r f rentiel des patients et des venues
Le référentiel des Patients et des Venues

Enjeux opérationnels

  • Améliorer la prise en charge
  • Fiabiliser le parcours de soins
  • Contraintes réglementaires
  • Facturation

Enjeux de pilotage (SID)

  • Connaître son attractivité
  • La quasi-totalité des indicateurs d\'activité et du PMSI sont liés à l\'identité et au séjour
  • Calculer les coûts par séjour
  • Suivi santé publique

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le r f rentiel des ressources humaines
Le référentiel des Ressources Humaines

Enjeux opérationnels

  • Les contrats et les carrières
  • La paie
  • Les formations
  • La responsabilité médicale
  • La sécurité du SI

Enjeux de pilotage (SID)

  • L’identification des affectations
  • La mesure de l\'absentéisme
  • Le pilotage de la masse
  • salariale (EPRD)
  • La production de la CAH
  • La production d’indicateurs

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le r f rentiel de nomenclatures
Le référentiel de Nomenclatures

Enjeux opérationnels

  • La cohérence et la qualité des données
  • La facturation et les échanges avec les tutelles

Enjeux de pilotage (SID)

  • Calcul d\'indicateurs
  • Utilisation de nomenclature comme axe d\'analyse (exemple : GHM, Actes CCAM)

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Le référentiel des méta donnéesLes méta données constituent l’ensemble des informations permettant de décrire une ou des données.
  • "dans quels tableaux de bord mon indicateur apparaît-il ?
  • "comment sont définismes indicateurs ?"
  • "comment est-il calculé ?"
  • "quel est l’impact d’une évolution dans le système source sur le SID ?
  • "quel est l’impact de cette évolution de format dans les données sources ?"

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en synth se les enjeux des r f rentiels s organisent autour de 3 notions
En synthèse les enjeux des référentiels s’organisent autour de 3 notions

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les r f rentiels de donn es dans un tablissement de sant2
Les référentiels de données dans un établissement de santé
  • Définition et enjeux
  • Les principales difficultés rencontrées dans leur gestion
  • Comment mener un projet « référentiels » ?
  • Conclusion

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quelques exemples de difficult s rencontr es en cas de mauvaise gestion des r f rentiels
Quelques exemples de difficultés rencontrées en cas de mauvaise gestion des référentiels

Qualité des données : des problèmes métier

Qualité des données : des problèmes pour l’analyse

Absence d\'historisation

Non satisfaction des exigences réglementaires

Manque de vision et d’analyses transversales

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contexte
Contexte

Des problèmes de qualité des données de manière générale

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les principales probl matiques rencontr es par les es
Les principales problématiques rencontrées par les ES
  • Une administration des structures perfectible
  • Une gestion du référentiel RH perfectible
  • Des données de référence distribuées entraînant incohérences et désynchronisations
  • Des données de référence non historisées
  • Une mauvaise qualité des données de manière générale

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une administration incompl te du r f rentiel de structures
Une administration incomplète du référentiel de structures

Impacts

  • Gestion des pôles difficile
  • Activité mesurée ≠ facturation
  • Echanges sans fin entre acteurs (DIM, CdG, RH, cadre administratif de pôle)
  • Nombreux retraitements manuels
  • Analyses multidimensionnelles compromises
  • Fiabilité des données : risque d\'abandon du SID

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difficult s li es au r f rentiel des ressources humaines
Difficultés liées au référentiel des ressources humaines

Impacts

  • Rapprochement de l\'activité par rapport aux effectifs présents difficile
  • Informations du SID incomplètes et contestées
  • Simulations de masse salariale sommaires
  • Réalisation de l\'EPRD en partie manuellement
  • Nombreux retraitements manuels

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des r f rentiels distribu s entra nant d synchronisations et incoh rences
Des référentiels distribués entraînant désynchronisations et incohérences
  • Exemple de distribution des données de référence

Impacts

  • Activité mesurée ≠ facturation
  • De l\'activité et des recettes rejetées dans le SID
  • Analyses multidimensionnelles compromises
  • Diagnostics difficiles à poser
  • Nombreux retraitements manuels

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un manque de tra abilit et d historisation
Un manque de traçabilité et d’historisation

Exemples :

Impacts

  • Indicateurs faussés (activité, RH…)
  • Difficultés à établir des tendances ou des simulations
  • Nombreux retraitements manuels
  • Saisie rétroactive complexe
  • Difficultés à récupérer un existant
  • Traçabilité difficile

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la qualit des donn es en question
La qualité des données en question

Impacts

  • Prise en charge du patient de moins bonne qualité
  • Non respect du cadre législatif
  • Moindre efficience du pilotage
  • Non-utilisation du SID
  • Manque de fiabilité des données
  • Nombreux retraitements manuels

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les r f rentiels de donn es dans un tablissement de sant3
Les référentiels de données dans un établissement de santé
  • Définition et enjeux
  • Les principales difficultés rencontrées dans leur gestion
  • Comment mener un projet « référentiels » ?
  • Conclusion

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des scenarii compl mentaires et progressifs sont envisageables
Des scenarii complémentaires et progressifs sont envisageables

Sans oublier un travail de fond : la qualité des données

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un premier socle de base les solutions organisationnelles
Un premier socle de base : les solutions organisationnelles

Un comité "référentiels" pourquoi faire ?

  • Recensement et mise en cohérence transversale des référentiels
  • Identification des référents métiers
  • Définition de plans d\'actions et de règles de gestion
  • Support à l\'équipe SID
  • Une phase de vie courante du SID facilitée

Une large représentation des professionnels de l\'ES

  • DIM, CdG, DSIO : les acteurs clés du point de vue du SID
  • Directions fonctionnelles,
  • Représentants médicaux, médico-techniques et soignants

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un travail de fond sur la qualit des donn es 1 2
Un travail de fond sur la qualité des données (1/2)

Des procédures d’organisation et des activités spécifiques pour consolider un référentiel unique et transverse :

  • Audit qualité sur le terrain
  • Mise en place d\'une cellule centralisée de contrôle de la qualité des données
  • Sensibilisation du personnel à la qualité des données
  • Formation du personnel à la saisie des données
  • Mise en place d\'une CIV
  • Mise en place de procédures de contrôle des données

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un travail de fond sur la qualit des donn es 2 2
Un travail de fond sur la qualité des données (2/2)

Des solutions cibles :

  • Interfaces de saisie guidées
  • Mise en place de logiciels d\'aide à la saisie
  • Définition de règles de contrôle et de transformation
  • Mise en place de référentiels des données maîtres ou de solutions MDM

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la situation actuelle en r gle g n rale
La situation actuelle en règle générale

Pour tous les référentiels concernés :

  • Un SIH fortement segmenté, encore peu urbanisé
  • Données de référence distribuées
  • Silos = absence de référentiel transverse
  • Des incohérences et des désynchronisations qui convergent dans le SID

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une cible d urbanisation un r f rentiel unique et transverse
Une cible d’urbanisation : un référentiel unique et transverse

Pour tous les référentiels concernés

  • SID et SIO : connexion au référentiel identique
  • Données de référence :

- unicité dedéclaration,

- unicité d’administration

-exhaustivité des attributs

-partage et diffusions généralisés

  • Qualité des données assurée de bout en bout
  • Vision transversale assurée

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les r f rentiels de donn es dans un tablissement de sant4
Les référentiels de données dans un établissement de santé
  • Définition et enjeux
  • Les principales difficultés rencontrées dans leur gestion
  • Comment mener un projet « référentiels » ?
  • Conclusion

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retour sur investissement d un tel projet quelques exemples de leviers
Retour sur investissement d’un tel projet : quelques exemples de leviers

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ad