Rao A, Suliman A, Vuik S, Darzi A et Aylin P
Introduction : Le déclin fonctionnel est généralement évalué par des enquêtes par questionnaire. Cependant, les données administratives peuvent fournir une alternative pour évaluer le déclin fonctionnel. L'objectif de cette étude était de déterminer si les données administratives peuvent être utilisées pour prédire le déclin fonctionnel en effectuant une revue systématique de la littérature.
Méthodes : La méthodologie de la revue systématique s'est basée sur les lignes directrices PRISMA et le processus PICOS. Les études incluses ont été analysées pour identifier différentes méthodes basées sur des données administratives permettant de prédire un déclin fonctionnel.
Résultats : Trois modèles prédictifs ont été développés à partir de mesures de résultats basées sur des données administratives. Tout d'abord, un modèle basé sur les réadmissions à l'hôpital a été utilisé pour prédire un déclin fonctionnel. Les résultats du modèle et de l'enquête ont été comparés pour prédire les jours d'activité restreinte sur une durée de 4 ans. Le modèle basé sur la réadmission à l'hôpital avait une précision prédictive (AUC 0,69) comme les enquêtes autodéclarées (AUC 0,71 p 0,14). Deuxièmement, des codes basés sur les réclamations procédurales ont été utilisés pour construire un modèle qui identifiait les procédures et services hospitaliers associés au déclin fonctionnel. Le modèle a été comparé aux informations autodéclarées sur les activités de la vie quotidienne. Il a montré une sensibilité de 0,79 et une spécificité de 0,92. Troisièmement, les codes d'imagerie postopératoire et de réopération ont été examinés comme indicateurs prédictifs, mais il a été constaté qu'ils n'avaient aucune association significative avec le déclin fonctionnel.
Conclusion : Les modèles basés sur les réadmissions à l’hôpital ont le potentiel d’être largement utilisés car ils présentent une corrélation significative avec la santé fonctionnelle et constituent une mesure de résultat couramment enregistrée dans les données administratives hospitalières. Leur précision prédictive est comparable à celle de la santé fonctionnelle autodéclarée.