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Introduction Le controle qualite des donnees PMSI repose sur plusieurs tests adosses a de nombreux outils. Ce systeme pose la question de l’unicite des outils, approche particulierement utile pour assurer la tracabilite des controles, exigence de la demarche de certification des comptes. Nous nous proposions de developper un outil unique de controle qualite PMSI conjointement entre les DIM de Valenciennes et Dunkerque. Methodes Le developpement de l’outil devait s’echelonner en plusieurs etapes : repertoire des regles de controle existantes et conception de nouvelles regles ; recensement des bases de donnees du systeme d’information ; reproductibilite des regles par les outils de « data-mining » a disposition ; elaboration d’une interface utilisateur intuitive avec parametrage des profils repondant aux exigences de confidentialite ; deploiement de l’outil sur l’ensemble des sites ; evaluation post-production et mise a jour de l’outil. La priorite a ete donnee a l’ergonomie du suivi des controles, avec pour objectif la tracabilite exhaustive des actions realisees. Resultats Le developpement de l’outil a abouti en septembre 2017. Son architecture repose sur l’integrateur de donnees Talend® et comprend un jeu de 470 regles de controle, s’executant en environnement SQL (PostgreSQL®) sur les bases de donnees PMSI, Dossier patient informatise et Laboratoire. L’eventail des regles comprend des tests sur les donnees de prescription, de biologie, des tests Datim ainsi que des regles specifiques au PMSI. L’interface utilisateur developpee en HTML5/CSS3 et Javascript autorise un suivi exhaustif des controles : ensemble des alertes, alertes controlees, alertes non controlees, modifications operees. Discussion/Conclusion Nous sommes parvenus a developper un outil unique de controle qualite PMSI operationnel, repondant a la demarche de suivi des controles requise par la certification des comptes dans l’esprit de securisation des recettes ; l’evolution de l’outil reposera sur l’integration de nouvelles bases de donnees a l’environnement, permettant la construction de nouvelles regles, et surtout sur l’evaluation des regles actuelles en matiere de valeur predictive, afin d’epurer les controles et de prioriser les regles les plus optimales. |
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