Etude de pertinence de l’utilisation de la variable CCMU Données OSCOUR® grippe/syndrome grippaux

1. Etude de pertinence de l’utilisation de la variable CCMU Données OSCOUR® grippe/syndrome grippaux Fédération des ORU Réunion du 07 octobre 2013

2. Hi Contexte - Objectif • Utilisation des données OSCOUR® dans la surveillance de la grippe par le DMI (passages/hospitalisations) • Surveillance des cas graves: Cas de grippe admis en réanimation et signalés à l’InVS • Objectif : évaluer la pertinence de l’utilisation de la variable CCMU pour estimer la gravité de l’atteinte

3. Matériel et méthode • Population d’étude : • patients avec au moins un passage aux urgences pour les codes J09 (H1N1), J10 (virus identifié) et J11 (virus non identifié) en diagnostic principal ou associé du 01/09/12 au 17/03/13 => 27 861 passages • Méthode : recherche d’un lien entre score CCMU et hospitalisation • Variable gravité et mode de sortie • Analyse univariée et multivariée avec ajustement sur le sexe et l’âge

4. Matériel et méthode (2) • Variable gravité • 1 - état lésionnel ou pronostic fonctionnel jugé stable après le premier examen clinique • P - idem CCMU 1 avec problème dominant psychiatrique ou psychologique • 2 - état lésionnel ou pronostic jugé stable • 3 - état lésionnel ou pronostic fonctionnel jugé susceptible de s’aggraver aux urgences sans mettre en jeu le pronostic vital • 4 - situation pathologique engageant le pronostic vital aux urgences sans manœuvre de réanimation • 5 - situation pathologique engageant le pronostic vital aux urgences avec initiation ou poursuite de manœuvres de réanimation dès l’entrée aux urgences • D - patient décédé à l’entrée aux urgences sans avoir pu bénéficier d’initiation ou poursuite de manœuvres de réanimation aux urgences => Variable binaire grave : 1/P/2/3 versus 4/5/D • Variable mode de sortie • 6 – mutation • 7 – transfert => Variable binaire hosp : domicile (8) versus hospitalisation (6/7/9) • 8 – domicile • 9 – décès

5. Résultats: analyse descriptive • Gravité • 0 décès dans gravité • 2 décès dans mode de sortie (1 avec gravité=3 et 1 avec gravité manquant) • Examen des données manquantes • Gravité : 9% dm - Mode de sortie : 8% dm • Données manquantes communes aux 2 variables : 1% • Description de la population • 51% hommes, 49% femmes • âge 0-5 ans 30,7% 5-14 ans 20,4% 15-64 ans 44,7% 65 ans et plus 4,2% Cas graves en réa Cas graves CCMU

6. Résultats Score de gravité Mode de sortie Grave Hospitalisation

7. Résultats Selon le sexe : pas de différence significative Selon l’âge: différence significative pour grave et hosp

8. Croisement grave/hosp global Pearson chi2(1) = 1.0951 Pr = 0.295 femmes hommes

9. Selon la classe d’âge 46-75 ans 16-25 ans p=0,03 moins de cas graves parmi les hosp p=0,011 moins de cas graves parmi les hosp 75 ans et plus p=0,39 plus de cas graves parmi les hosp

10. Analyse multivariée (1) Grave selon sexe et âge Hosp selon sexe et âge

11. Analyse multivariée (2) Grave selon hosp, sexe et âge Grave selon hosp et sexe, par classe d’âge Chez les moins de 75 ans, Relation négative entre grave et hosp

12. Modèles prédictifs Grave selon hosp, sexe et âge (10 catégories) Grave selon sexe et âge (10 catégories) xi: logit grave hosp sexe i.agecl1 xi: logit grave sexe i.agecl1 Spécificité Spécificité Sensibilité = 1-SP Sensibilité = 1-SP Aire sous la courbe ROC = 0,7106 Aire sous la courbe ROC = 0,7086 Âge = prédicteur essentiel du caractère de gravité

13. Discussion • Réserves sur la qualité de codage de la variable CCMU !! • Résultats • Pas de lien significatif entre gravité et hospitalisation, après ajustement sur sexe et âge • Relation négative entre gravité et hospitalisation chez les moins de 75 ans, puis relation positive non significative • Utilisation de la variable CCMU pas pertinente pour la surveillance des cas grave pour la grippe • Perspectives: • Refaire l’analyse sur plusieurs saisons grippales => gain de puissance • Tenir compte des variations régionales, des logiciels métiers ?!