Ce rapport, publié par l’Irdes, documente la méthodologie élaborée pour créer un indicateur qui a pour but d’identifier les personnes à risque de handicap à partir de leurs consommations de soins : Faisabilité d’identification des personnes à risque de handicap (Fish). Puis il compare les résultats de cet indicateur à d’autres indicateurs sur les limitations fonctionnelles disponibles dans les enquêtes. Les avantages des données du Système national des données de santé (SNDS) qu’utilise l’algorithme reposent sur leur exhaustivité, les informations qu’elles fournissent au niveau départemental, leur mise à jour régulière et le fait qu’un suivi dans le temps des individus est possible.
Ainsi, cet indicateur offre la possibilité d’étudier, à partir de données non directement en lien avec une reconnaissance de handicap ou de dépendance, les différences locales de risque de limitations fonctionnelles sévères.
Un intérêt supplémentaire de cet indicateur réside dans la possibilité d’apparier les données du SNDS à de nombreuses enquêtes et de le diffuser lors de ces appariements. Lorsque les données des Maisons départementales des personnes handicapées (MDPH) seront intégrées au SNDS, il pourra être affiné. Très riches en informations sur la consommation de soins, les données du SNDS contiennent en effet peu de données de contexte ou concernant la consommation médico-sociale des personnes.
Après avoir expliqué le principe de construction des algorithmes et les nomenclatures utilisées, les résultats issus de l’algorithme identifiant les personnes avec des limitations motrices ou organiques sont exposés et discutés.
Le travail présenté ici sera poursuivi dans le cadre du projet Rish (Réalisation d’identification des personnes en situation de handicap), avec l’appui du Health Data Hub (HDH) dans le cadre du programme Boas (Bibliothèque ouverte d’algorithmes en santé ). L’objectif est de valider les algorithmes et, in fine, de mettre à disposition les programmes.
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