Quand l'ordinateur remplace Madame Soleil
Ce n'est pas un gadget. Pouvoir prédire le risque de réhospitalisation pour décompensation aiguë d'une insuffisance cardiaque permet de tirer des avantages pour le patient, pour l'hôpital et pour la société.
Une des craintes majeures du médecin qui laisse sortir de l'hôpital un patient qu'il avait admis pour décompensation aiguë d'une insuffisance cardiaque, est de le voir revenir dare-dare après peu de temps. Serait-il possible de déceler les patients les plus à risque de suivre ce chemin ? Il semble que des algorithmes d'ordinateur puissent y aider. C'est en tout cas ce que suggère une expérience menée au Texas.
Trois questions
Des chercheurs de l'Université du Texas à Dallas ont développé un modèle analytique susceptible de répondre à ce besoin. Le programme qu'ils ont mis au point répond à trois questions: une réadmission risque-t-elle de se produire ? Combien de réhospitalisations risquent-elles de survenir ? Quand cela pourrait-il arriver ? Le programme a été testé dans 67 institutions hospitalières du Nord Texas, pendant une durée de 4 ans. Il se base non seulement sur des critères médicaux mais aussi sur les paramètres démographiques et même administratifs.
Des amendes évitées
Un tel programme ne sert pas seulement à prédire les événements à craindre, estiment ses auteurs. Si une réadmission est faite dans un délai très court, soit en moins de 30 jours après la première sortie, il doit inciter à réfléchir aux critères qui avaient conduit à la libération du patient: peut-être n'ont-ils pas été correctement évalués. Or, près de 30% des patients traités pour insuffisance cardiaque avaient dû être repris dans les 30 jours entre 2006 et 2010, rien que dans la région de Dallas-Fort Worth. Et le système d'assurance santé impose des amendes aux hôpitaux pour les réhospitalisations évitables. On voit donc la portée aux multiples facettes que peut avoir un tel programme.