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CMD

Intitulé du référentiel : cmd

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel des libellés des CMD (Catégories Majeures de Diagnostics)

Référentiel non annualisé.

Variables

#> Rows: 28
#> Columns: 2
#> $ cmd         <chr> "01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10"…
#> $ cmd_libelle <chr> "Affections du système nerveux", "Affections de l'oeil", "…

Sous-CMD

Intitulé du référentiel : sous_cmd

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel des libellés des sous-CMD

Référentiel non annualisé.

Variables

#> Rows: 72
#> Columns: 4
#> $ cmd              <chr> "01", "01", "01", "02", "02", "03", "03", "03", "04",…
#> $ sous_cmd         <chr> "01C", "01K", "01M", "02C", "02M", "03C", "03K", "03M…
#> $ cmkz             <chr> "C", "K", "M", "C", "M", "C", "K", "M", "C", "K", "M"…
#> $ sous_cmd_libelle <chr> "Affections du système nerveux - C", "Affections du s…

GHS Public

Intitulé du référentiel : ghs_public

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel des GHS et GHM du secteur public (ex-DGF).

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019 à 2025).

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables

ghs = code GHS
ghm = code GHM
ghm_libelle = libellé du GHM
ghm_bb = borne basse du GHM
ghm_bh = borne haute du GHM
ghs_tarif = tarif du GHS
ghs_exb = tarif journalier EXB (EXtrême Bas)
ghs_exh = tarif journalier EXH (EXtrême Haut)
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 33,930
#> Columns: 9
#> $ ghs         <chr> "22", "23", "24", "25", "65", "26", "66", "27", "28", "67"…
#> $ ghm         <chr> "01C031", "01C032", "01C033", "01C034", "01C041", "01C041"…
#> $ ghm_libelle <chr> "Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans, ni…
#> $ ghm_bb      <int> 0, 0, 0, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 12, 12, 0, 0, 0, 14, 0, 0, …
#> $ ghm_bh      <int> 11, 19, 64, 124, 12, 12, 20, 20, 43, 43, 105, 105, 10, 17,…
#> $ ghs_tarif   <dbl> 4202.10, 7461.38, 13463.87, 18245.40, 14561.12, 6589.19, 1…
#> $ ghs_exb     <dbl> 0.00, 0.00, 0.00, 455.38, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.…
#> $ ghs_exh     <dbl> 124.29, 102.70, 79.68, 338.01, 152.55, 152.55, 115.14, 115…
#> $ annee_pmsi  <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2…

GHS Privé

Intitulé du référentiel : ghs_prive

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel des GHS et GHM du secteur privé (ex-OQN).

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019 à 2025).

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables

ghs = code GHS
ghm = code GHM
ghm_libelle = libellé du GHM
ghm_bb = borne basse du GHM
ghm_bh = borne haute du GHM
ghs_tarif = tarif du GHS
ghs_exb = tarif journalier EXB (EXtrême Bas)
ghs_exh = tarif journalier EXH (EXtrême Haut)
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 33,317
#> Columns: 9
#> $ ghs         <chr> "22", "23", "24", "25", "26", "65", "27", "66", "28", "67"…
#> $ ghm         <chr> "01C031", "01C032", "01C033", "01C034", "01C041", "01C041"…
#> $ ghm_libelle <chr> "Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans, ni…
#> $ ghm_bb      <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 18, 18, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0,…
#> $ ghm_bh      <int> 0, 24, 0, 0, 13, 13, 31, 31, 47, 47, 110, 110, 8, 12, 35, …
#> $ ghs_tarif   <dbl> 1800.57, 3428.01, 8496.66, 12214.89, 2896.81, 10655.95, 52…
#> $ ghs_exb     <dbl> 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00…
#> $ ghs_exh     <dbl> 0.00, 270.35, 0.00, 0.00, 94.54, 94.54, 86.23, 86.23, 73.8…
#> $ annee_pmsi  <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2…

GHM intermédiaire

Intitulé du référentiel : ghm_intermediaire

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel des GHM avec GHS intermédiaire

Référentiel annualisé au sens PMSI MCO (2020-2025)

Variables

#> Rows: 1,842
#> Columns: 4
#> $ ghm_intermediaire <chr> "01M04T", "01M05T", "01M07T", "01M08T", "01M09T", "0…
#> $ ghs_plein         <chr> "333", "212", "217", "222", "227", "232", "237", "24…
#> $ ghs_intermediaire <chr> "348", "5006", "5007", "5008", "5009", "5010", "5011…
#> $ annee_pmsi        <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "202…

GHS Mono UHCD

Intitulé du référentiel : ghs_monouhcd

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel annualisé au sens PMSI MCO (2021-2025)

Pour chaque GHS UHCD et par année PMSI MCO, la liste des GHM associés

Variables

#> Rows: 13,000
#> Columns: 3
#> $ ghs        <chr> "5071", "5071", "5071", "5071", "5072", "5072", "5072", "50…
#> $ ghm        <chr> "01C031", "01C032", "01C033", "01C034", "01C041", "01C042",…
#> $ annee_pmsi <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "20…

Regroupement GHM

Intitulé du référentiel : ghm_regroupement

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel des regroupements des GHM en DA (Domaine d’Activité), GA (Groupe d’Activité) et GP (Groupe de Planification).

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019-2025).

Pour l’année PMSI MCO 2025, dans l’attente de la publication de la version 2025 du référentiel par l’ATIH, on a projeté l’année 2024.

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables

ghm = code GHM
ghm_libelle = libellé du GHM
aso = code ASO du GHM (Activité de SOins)
da = code DA du GHM
da_libelle = libellé du DA
gp = code GP du GHM
gp_libelle = libellé du GP
ga = code GA du GHM
ga_libelle = libellé du GA
da_gp = concaténation des codes DA et GP du GHM
da_gp_ga = concaténation des codes DA, GP et GA du GHM
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 18,335
#> Columns: 12
#> $ ghm         <chr> "01C031", "01C032", "01C033", "01C034", "01C041", "01C042"…
#> $ ghm_libelle <chr> "Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans, ni…
#> $ aso         <chr> "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C"…
#> $ da          <chr> "D05", "D05", "D05", "D05", "D05", "D05", "D05", "D05", "D…
#> $ da_libelle  <chr> "Système nerveux (hors cathétérismes vasculaires diagnosti…
#> $ gp          <chr> "C02", "C02", "C02", "C02", "C02", "C02", "C02", "C02", "C…
#> $ gp_libelle  <chr> "Chirurgie du rachis, Neuro-chirurgie", "Chirurgie du rach…
#> $ ga          <chr> "G043", "G043", "G043", "G043", "G044", "G044", "G044", "G…
#> $ ga_libelle  <chr> "Chirurgies SNC trauma", "Chirurgies SNC trauma", "Chirurg…
#> $ da_gp       <chr> "D05C02", "D05C02", "D05C02", "D05C02", "D05C02", "D05C02"…
#> $ da_gp_ga    <chr> "D05C02G043", "D05C02G043", "D05C02G043", "D05C02G043", "D…
#> $ annee_pmsi  <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2…

Regroupement des racines de GHM

Intitulé du référentiel : rghm_regroupement

Mise à jour : 18 avril 2025

Référentiel des regroupements des racines de GHM en DA (Domaine d’Activité), GA (Groupe d’Activité) et GP (Groupe de Planification).

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019-2025)

Pour l’année PMSI MCO 2025, dans l’attente de la publication de la version 2025 du référentiel par l’ATIH, on a projeté l’année 2024.

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables

rghm = code racine GHM
rghm_libelle = libellé racine GHM
aso = code ASO racine GHM (Activité de Soins)
da = code DA racine GHM
da_libelle = libellé du DA
gp = code GP racine GHM
gp_libelle = libellé du GP
ga = code GA racine GHM
ga_libelle = libellé du GA
da_gp = concaténation des codes DA et GP de la racine GHM
da_gp_ga = concaténation des codes DA, GP et GA de la racine GHM
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 4,720
#> Columns: 12
#> $ rghm         <chr> "01C03", "01C04", "01C05", "01C06", "01C08", "01C09", "01…
#> $ rghm_libelle <chr> "Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans", …
#> $ aso          <chr> "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "M…
#> $ da           <chr> "D05", "D05", "D05", "D07", "D26", "D05", "D05", "D05", "…
#> $ da_libelle   <chr> "Système nerveux (hors cathétérismes vasculaires diagnost…
#> $ gp           <chr> "C02", "C02", "C02", "C14", "C25", "C03", "C03", "C02", "…
#> $ gp_libelle   <chr> "Chirurgie du rachis, Neuro-chirurgie", "Chirurgie du rac…
#> $ ga           <chr> "G043", "G044", "G041", "G074", "G179", "G045", "G045", "…
#> $ ga_libelle   <chr> "Chirurgies SNC trauma", "Chirurgies SNC hors trauma (rac…
#> $ da_gp        <chr> "D05C02", "D05C02", "D05C02", "D07C14", "D26C25", "D05C03…
#> $ da_gp_ga     <chr> "D05C02G043", "D05C02G044", "D05C02G041", "D07C14G074", "…
#> $ annee_pmsi   <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "…

OVALIDE - Table GHMINFO_exDGF

Intitulé du référentiel : ovalide_ghminfo_dgf

Mise à jour : 18 avril 2025

Informations issues de la table OVALIDE GHMINFO_exDGF.

Les informations redondantes avec d’autres référentiels de refpmsi:: (ex : cma, bb, bh, …) ne sont pas reprises.

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019-2025).

Pour l’année PMSI MCO 2025, dans l’attente de la publication de la version 2025 du référentiel par l’ATIH, on a projeté l’année 2024.

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables

ghm = code GHM
tghm = type du GHM (C : chirurgical; M : médical; X : autre)
dms = durée moyenne de séjour nationale
pctdc = taux de décès national
mage = age moyen
pctcourt = pourcentage de séjours courts (parmi les séjours de durée > 1 jour) où durée d’un séjour court = borne basse ou borne basse +1
pvalo = code GHS du GHS le plus valorisé dans les GHM multi-GHS
pctpvalo = taux de séjours aux GHS plus élevés
pctcma4 = pourcentage de séjours de niveau 4 par sous-cmd (sous-cmd = 3 premières positions des GHM)
pctautres = pourcentage de séjours avec un DA autres (.8)
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 18,380
#> Columns: 11
#> $ ghm        <chr> "01C031", "01C032", "01C033", "01C034", "01C041", "01C042",…
#> $ tghm       <chr> "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",…
#> $ dms        <dbl> 3.3482, 6.8008, 14.9201, 35.2220, 4.0760, 7.2027, 13.8418, …
#> $ pctdc      <dbl> 0.0909, 0.0450, 0.0881, 0.2342, 0.0237, 0.0148, 0.0448, 0.1…
#> $ mage       <dbl> 59.1792, 67.8276, 69.4017, 55.9123, 58.6143, 59.1821, 61.91…
#> $ pctcourt   <dbl> 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0432, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0…
#> $ pvalo      <chr> "22", "23", "24", "25", "65", "66", "67", "68", "30", "31",…
#> $ pctpvalo   <dbl> 0.9974, 1.0000, 1.0000, 1.0000, 0.0008, 0.0179, 0.0030, 0.0…
#> $ pctcma4    <dbl> 0.1196, 0.1196, 0.1196, 0.1196, 0.1196, 0.1196, 0.1196, 0.1…
#> $ pctautres  <dbl> 0.205, 0.205, 0.205, 0.205, 0.205, 0.205, 0.205, 0.205, 0.2…
#> $ annee_pmsi <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "20…

OVALIDE - Table GHMINFO_exOQN

Intitulé du référentiel : ovalide_ghminfo_oqn

Mise à jour : 18 avril 2025

Informations issues de la table OVALIDE GHMINFO_exOQN.

Les informations redondantes avec d’autres référentiels de refpmsi:: (ex : cma, bb, bh, …) ne sont pas reprises.

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019-2025).

Pour l’année PMSI MCO 2025, dans l’attente de la publication de la version 2025 du référentiel par l’ATIH, on a projeté l’année 2024.

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables

ghm = code GHM
tghm = type du GHM (C : chirurgical; M : médical; X : autre)
dms = durée moyenne de séjour nationale
pctdc = taux de décès national
mage = age moyen
pctcourt = pourcentage de séjours courts (parmi les séjours de durée > 1 jour). Durée d’un séjour court = borne basse ou borne basse +1
pvalo = code GHS du GHS le plus valorisé dans les GHM multi-GHS
pctpvalo = taux de séjours aux GHS plus élevés
pctcma4 = pourcentage de séjours de niveau 4 par sous-cmd (sous-cmd = 3 premières positions des GHM)
pctautres = pourcentage de séjours avec un DA autres (.8)
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 18,380
#> Columns: 11
#> $ ghm        <chr> "01C031", "01C032", "01C033", "01C034", "01C041", "01C042",…
#> $ tghm       <chr> "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C",…
#> $ dms        <dbl> 4.2353, 8.0893, 16.5333, 39.4000, 4.8394, 7.8592, 15.1250, …
#> $ pctdc      <dbl> 0.0588, 0.0702, 0.0889, 0.4333, 0.0032, 0.0000, 0.0622, 0.1…
#> $ mage       <dbl> 64.5000, 71.9474, 72.0000, 69.0333, 62.7778, 64.6497, 66.39…
#> $ pctcourt   <dbl> 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0877, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0…
#> $ pvalo      <chr> "22", "23", "24", "25", "65", "66", "67", "68", "30", "31",…
#> $ pctpvalo   <dbl> 1.0000, 1.0000, 1.0000, 1.0000, NA, NA, NA, NA, 1.0000, 1.0…
#> $ pctcma4    <dbl> 0.0224, 0.0224, 0.0224, 0.0224, 0.0224, 0.0224, 0.0224, 0.0…
#> $ pctautres  <dbl> 0.2587, 0.2587, 0.2587, 0.2587, 0.2587, 0.2587, 0.2587, 0.2…
#> $ annee_pmsi <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "20…

OVALIDE - Table RacineINFO_exDGF

Intitulé du référentiel : ovalide_racineinfo_dgf

Mise à jour : 18 avril 2025

Informations issues de la table OVALIDE RacineINFO_exDGF.

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019-2025).

Pour l’année PMSI MCO 2025, dans l’attente de la publication de la version 2025 du référentiel par l’ATIH, on a projeté l’année 2024.

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables

racine = code racine GHM
pctdc = taux de décès national
conf = confirmation de codage nécessaire pour la racine GHM (1 : OUI ; 0 : NON)
age2 = effet de l’âge pour les moins de 2 ans (1 : OUI ; 0 : NON)
age69 = effet de l’âge pour les plus de 69 / 79 ans (1-3 : OUI pour les plus de 69 ans ; 2-4-6 : OUI pour les plus de 79 ans ; 0 : NON)
pctcma2 = pourcentage de séjours de niveau 2 dans la racine GHM
pctcma3 = pourcentage de séjours de niveau 2 dans la racine GHM
pctexb = pourcentage de séjours en dessous de la borne basse
pctssacte = taux de séjours de 0 jours sans acte
app = racine apparentée à la racine GHM
pctapp = pourcentage de séjours dans la racine apparentée
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 4,714
#> Columns: 12
#> $ rghm       <chr> "01C03", "01C04", "01C05", "01C06", "01C08", "01C09", "01C1…
#> $ pctdc      <dbl> 0.1060, 0.0484, 0.0118, 0.0055, 0.0107, 0.0041, NA, 0.0207,…
#> $ conf       <int> 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 3, 3, 0,…
#> $ age2       <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
#> $ age69      <int> 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 3, 0,…
#> $ pctcma2    <dbl> 0.6526, 0.5631, 0.4431, 0.3953, 0.2450, 0.1724, 0.0834, 0.6…
#> $ pctcma3    <dbl> 0.3573, 0.2589, 0.2026, 0.0914, 0.0810, 0.0573, 0.0077, 0.3…
#> $ pctexb     <dbl> 0.0209, 0.0187, 0.0147, 0.0004, 0.0047, 0.0000, 0.0000, 0.0…
#> $ pctssacte  <dbl> 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0…
#> $ annee_pmsi <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "20…
#> $ app        <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "XXXXX", "01C11", NA, NA, "01K0…
#> $ pctapp     <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.2958, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…

OVALIDE - Table RacineINFO_exOQN

Intitulé du référentiel : ovalide_racineinfo_oqn

Mise à jour : 18 avril 2025

Informations issues de la table OVALIDE RacineINFO_exOQN.

Référentiel annualisé au sens du PMSI MCO (2019-2025).

Pour l’année PMSI MCO 2025, dans l’attente de la publication de la version 2025 du référentiel par l’ATIH, on a projeté l’année 2024.

Il est recommandé de ne charger que la ou les année(s) PMSI utile(s).

Variables du référentiel

racine = code racine GHM
pctdc = taux de décès national
conf = confirmation de codage nécessaire pour la racine GHM (1 : OUI ; 0 : NON)
age2 = effet de l’âge pour les moins de 2 ans (1 : OUI ; 0 : NON)
age69 = effet de l’âge pour les plus de 69 / 79 ans (1-3 : OUI pour les plus de 69 ans ; 2-4-6 : OUI pour les plus de 79 ans ; 0 : NON)
pctcma2 = pourcentage de séjours de niveau 2 dans la racine GHM
pctcma3 = pourcentage de séjours de niveau 2 dans la racine GHM
pctexb = pourcentage de séjours en dessous de la borne basse
pctssacte = taux de séjours de 0 jours sans acte
app = racine apparentée à la racine GHM
pctapp = pourcentage de séjours dans la racine apparentée
annee_pmsi = année PMSI

#> Rows: 4,528
#> Columns: 12
#> $ rghm       <chr> "01C03", "01C04", "01C05", "01C06", "01C08", "01C09", "01C1…
#> $ pctdc      <dbl> 0.1384, 0.0229, 0.0042, 0.0032, 0.0019, NA, NA, NA, NA, NA,…
#> $ conf       <int> 1, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 3, 3, 0, 0,…
#> $ age2       <int> 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,…
#> $ age69      <int> 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0, 0, 0, 0, 2, 3, 3, 0, 0,…
#> $ pctcma2    <dbl> 0.6349, 0.4184, 0.2590, 0.2878, 0.1314, 0.5000, 0.0204, 1.0…
#> $ pctcma3    <dbl> 0.3368, 0.1593, 0.1026, 0.0363, 0.0413, 0.0000, 0.0047, 0.0…
#> $ pctexb     <dbl> 0.0000, 0.0059, 0.0006, 0.0010, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0…
#> $ pctssacte  <dbl> 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0…
#> $ annee_pmsi <chr> "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "2025", "20…
#> $ app        <chr> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, "01K07", NA, NA, NA…
#> $ pctapp     <dbl> NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,…

Liste des actes CCAM de classification en CMD

Intitulé du référentiel : liste_A_mco

Mise à jour : 10 septembre 2024

Version 2024

Source

Variables

#> Rows: 22,014
#> Columns: 7
#> $ mco_liste_A_ccam_pmsi_code      <chr> "AAFA001", "AAFA002", "AAFA003", "AAFA…
#> $ mco_liste_A_ccam_pmsi_extension <chr> "00", "00", "00", "00", "00", "00", "0…
#> $ mco_liste_A_ccam_pmsi_phase     <chr> "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0", "0"…
#> $ mco_liste_A_cmd                 <chr> "01", "01", "01", "01", "01", "01", "0…
#> $ mco_liste_A_code                <chr> "A-002", "A-002", "A-002", "A-002", "A…
#> $ mco_liste_A_libelle             <chr> "Craniotomies", "Craniotomies", "Crani…
#> $ annee_pmsi                      <chr> "2024", "2024", "2024", "2024", "2024"…

Liste des diagnostics CIM de classification en CMD

Intitulé du référentiel : liste_D_mco

Mise à jour : 10 septembre 2024

Version 2024

Source

Variables

#> Rows: 33,891
#> Columns: 5
#> $ mco_liste_D_cim_code <chr> "F072", "G430", "G431", "G432", "G433", "G438", "…
#> $ mco_liste_D_cmd      <chr> "01", "01", "01", "01", "01", "01", "01", "01", "…
#> $ mco_liste_D_code     <chr> "D-0101", "D-0101", "D-0101", "D-0101", "D-0101",…
#> $ mco_liste_D_libelle  <chr> "Migraines et céphalées", "Migraines et céphalées…
#> $ annee_pmsi           <chr> "2024", "2024", "2024", "2024", "2024", "2024", "…

Dénombrement Base nationale MCO des GHM

Intitulé du référentiel : denombrement_mco_ghm

Mise à jour : 10 septembre 2024

Version 2023

Source

Variables

#> Rows: 2,611
#> Columns: 2
#> $ ghm              <chr> "01C031", "01C032", "01C033", "01C034", "01C041", "01…
#> $ denombrement_ghm <int> 804, 1501, 1327, 1204, 7221, 8258, 5168, 3804, 6411, …

Dénombrement Base nationale MCO des GHS

Intitulé du référentiel : denombrement_mco_ghs

Mise à jour : 10 septembre 2024

Version 2023

Source

Variables

#> Rows: 3,533
#> Columns: 2
#> $ ghs              <chr> "22", "23", "24", "25", "26", "27", "28", "29", "30",…
#> $ denombrement_ghs <int> 802, 1501, 1327, 1204, 7205, 8118, 5152, 3800, 6410, …

Exemples

Chargement du référentiel des GHS Public des années 2024 et 2025

# Chargement du référentiel des GHS-GHM Public des années 2024 et 2025
ghs_2024_2025 <- refpmsi::refpmsi(ghs_public,2024:2025)
ghs_2024_2025
#> # A tibble: 11,342 × 9
#>    ghs   ghm    ghm_libelle   ghm_bb ghm_bh ghs_tarif ghs_exb ghs_exh annee_pmsi
#>    <chr> <chr>  <chr>          <int>  <int>     <dbl>   <dbl>   <dbl> <chr>     
#>  1 22    01C031 Craniotomies…      0     11     4202.      0    124.  2025      
#>  2 23    01C032 Craniotomies…      0     19     7461.      0    103.  2025      
#>  3 24    01C033 Craniotomies…      0     64    13464.      0     79.7 2025      
#>  4 25    01C034 Craniotomies…     12    124    18245.    455.   338.  2025      
#>  5 65    01C041 Craniotomies…      0     12    14561.      0    153.  2025      
#>  6 26    01C041 Craniotomies…      0     12     6589.      0    153.  2025      
#>  7 66    01C042 Craniotomies…      0     20    18960.      0    115.  2025      
#>  8 27    01C042 Craniotomies…      0     20    10988.      0    115.  2025      
#>  9 28    01C043 Craniotomies…      0     43    15865.      0     79.2 2025      
#> 10 67    01C043 Craniotomies…      0     43    23837.      0     79.2 2025      
#> # ℹ 11,332 more rows

Référentiel des libellés des GA

On retient, pour chaque GA (Groupe d’Activité), le libellé correspondant à l’année PMSI MCO la plus récente

# library(dplyr)

ghm_regroupement <- refpmsi::refpmsi(ghm_regroupement)

ga_libelle <- ghm_regroupement %>% 
    dplyr::distinct(ga,ga_libelle,annee_pmsi) %>% 
    dplyr::summarise(.by = ga, 
                     ga_libelle = ga_libelle[annee_pmsi == max(annee_pmsi)])
head(ga_libelle)
#> # A tibble: 6 × 2
#>   ga    ga_libelle                                            
#>   <chr> <chr>                                                 
#> 1 G043  Chirurgies SNC trauma                                 
#> 2 G044  Chirurgies SNC hors trauma (rachis et moelle exceptés)
#> 3 G041  Chirurgies rachis/moelle                              
#> 4 G074  Autres chirurgies vasculaires                         
#> 5 G179  Chirurgie inter spécialités                           
#> 6 G045  Pose stimulateur cérébral / médullaire

Rattachement du libellé GHM aux GHM des RUM

Soit un jeu de données jeu_ghm composé de 17 simili-RUM correspondant à 14 séjours.

#> # A tibble: 17 × 7
#>    no_rum no_rss ghm    dp_rum    jp ghs   annee_rss
#>     <dbl>  <dbl> <chr>  <chr>  <int> <chr> <chr>    
#>  1      1      1 06K02Z D122       0 2119  2024     
#>  2      1      2 08C321 S8220      3 2808  2023     
#>  3      1      3 04M053 J181      10 1144  2023     
#>  4      1      4 05M092 I5001      7 1754  2024     
#>  5      1      5 06M12T R104       0 2200  2024     
#>  6      1      6 04M053 J181       0 1144  2023     
#>  7      1      7 20Z041 F102      29 7267  2023     
#>  8      1      8 08K041 S730       2 3033  2024     
#>  9      1      9 01M201 S0600      3 268   2023     
#> 10      1     10 06M12T R104       0 2206  2024     
#> 11      1     11 05M092 I5009      2 1754  2023     
#> 12      2     11 05M092 I472       1 1754  2023     
#> 13      1     12 04M053 J189       2 1144  2024     
#> 14      2     12 04M053 J960      11 1144  2024     
#> 15      3     12 04M053 J189      11 1144  2024     
#> 16      1     13 16M11T D508       0 6186  2024     
#> 17      1     14 16M11T D509       0 6118  2024
# library(dplyr)

# chargement des GHM Public 2023 et 2024
ghm_2023_2024 <- refpmsi::refpmsi(ghs_public, 2023:2024)

jeu_ghm_libelle <- jeu_ghm %>%
    # rattachement des libellés aux GHM via la jointure (ghs, annee_pmsi)
    dplyr::left_join(ghm_2023_2024 %>% dplyr::select(ghs,ghm_libelle,annee_pmsi),
                     join_by(ghs == ghs, annee_rss == annee_pmsi))
jeu_ghm_libelle
#> # A tibble: 17 × 8
#>    no_rum no_rss ghm    dp_rum    jp ghs   annee_rss ghm_libelle                
#>     <dbl>  <dbl> <chr>  <chr>  <int> <chr> <chr>     <chr>                      
#>  1      1      1 06K02Z D122       0 2119  2024      Endoscopies digestives thé…
#>  2      1      2 08C321 S8220      3 2808  2023      Interventions sur la jambe…
#>  3      1      3 04M053 J181      10 1144  2023      Pneumonies et pleurésies b…
#>  4      1      4 05M092 I5001      7 1754  2024      Insuffisances cardiaques e…
#>  5      1      5 06M12T R104       0 2200  2024      Douleurs abdominales, très…
#>  6      1      6 04M053 J181       0 1144  2023      Pneumonies et pleurésies b…
#>  7      1      7 20Z041 F102      29 7267  2023      Ethylisme avec dépendance,…
#>  8      1      8 08K041 S730       2 3033  2024      Tractions continues et réd…
#>  9      1      9 01M201 S0600      3 268   2023      Commotions cérébrales, niv…
#> 10      1     10 06M12T R104       0 2206  2024      Douleurs abdominales, très…
#> 11      1     11 05M092 I5009      2 1754  2023      Insuffisances cardiaques e…
#> 12      2     11 05M092 I472       1 1754  2023      Insuffisances cardiaques e…
#> 13      1     12 04M053 J189       2 1144  2024      Pneumonies et pleurésies b…
#> 14      2     12 04M053 J960      11 1144  2024      Pneumonies et pleurésies b…
#> 15      3     12 04M053 J189      11 1144  2024      Pneumonies et pleurésies b…
#> 16      1     13 16M11T D508       0 6186  2024      Autres troubles de la lign…
#> 17      1     14 16M11T D509       0 6118  2024      Autres troubles de la lign…

Rattachement DMS nationale aux séjours

Dans un premier temps, on rattache les DMS nationales issues d’OVALIDE MCO à chaque séjour.

Puis on compare la DS des séjours avec ces DMS nationales pour les séjours pour lesquels cela a un sens (séjours avec une DS > 0).

# library(dplyr)

# Chargement des DMS OVALIDE des années PMSI 2023 et 2024
dms_ovalide <- refpmsi::refpmsi(ovalide_ghminfo_dgf, 2023:2024) %>% dplyr::select(ghm,dms,annee_pmsi)
dms_ovalide
#> # A tibble: 5,276 × 3
#>    ghm      dms annee_pmsi
#>    <chr>  <dbl> <chr>     
#>  1 01C031  3.35 2024      
#>  2 01C032  6.80 2024      
#>  3 01C033 14.9  2024      
#>  4 01C034 35.2  2024      
#>  5 01C041  4.08 2024      
#>  6 01C042  7.20 2024      
#>  7 01C043 13.8  2024      
#>  8 01C044 32.3  2024      
#>  9 01C051  3.42 2024      
#> 10 01C052  6.94 2024      
#> # ℹ 5,266 more rows

jeu_ghm_dms <- jeu_ghm %>%
    # rattachement des DMS OVALIDE
    dplyr::left_join(dms_ovalide, join_by(ghm == ghm, annee_rss == annee_pmsi)) %>% 
    # nouvelle variable ecart_dms
    # nouvelle variable ratio_ecart_dms. = NA pour les cas jp = 0
    dplyr::mutate(ecart_dms = jp - dms,
                  ratio_ecart_dms = ifelse(jp != 0L, round(jp/dms,2), NA_real_))
jeu_ghm_dms %>% print(n = 15, width = Inf)
#> # A tibble: 17 × 10
#>    no_rum no_rss ghm    dp_rum    jp ghs   annee_rss    dms ecart_dms
#>     <dbl>  <dbl> <chr>  <chr>  <int> <chr> <chr>      <dbl>     <dbl>
#>  1      1      1 06K02Z D122       0 2119  2024       0.110    -0.110
#>  2      1      2 08C321 S8220      3 2808  2023       2.85      0.148
#>  3      1      3 04M053 J181      10 1144  2023      11.6      -1.59 
#>  4      1      4 05M092 I5001      7 1754  2024       7.98     -0.981
#>  5      1      5 06M12T R104       0 2200  2024       0.491    -0.491
#>  6      1      6 04M053 J181       0 1144  2023      11.6     -11.6  
#>  7      1      7 20Z041 F102      29 7267  2023       9.29     19.7  
#>  8      1      8 08K041 S730       2 3033  2024       3.35     -1.35 
#>  9      1      9 01M201 S0600      3 268   2023       0.640     2.36 
#> 10      1     10 06M12T R104       0 2206  2024       0.491    -0.491
#> 11      1     11 05M092 I5009      2 1754  2023       8.07     -6.07 
#> 12      2     11 05M092 I472       1 1754  2023       8.07     -7.07 
#> 13      1     12 04M053 J189       2 1144  2024      11.5      -9.52 
#> 14      2     12 04M053 J960      11 1144  2024      11.5      -0.516
#> 15      3     12 04M053 J189      11 1144  2024      11.5      -0.516
#>    ratio_ecart_dms
#>              <dbl>
#>  1           NA   
#>  2            1.05
#>  3            0.86
#>  4            0.88
#>  5           NA   
#>  6           NA   
#>  7            3.12
#>  8            0.6 
#>  9            4.69
#> 10           NA   
#> 11            0.25
#> 12            0.12
#> 13            0.17
#> 14            0.96
#> 15            0.96
#> # ℹ 2 more rows

Un cas d’usage : filtrer les séjours qui ont une DS >= 2,5 x la DMS nationale de leur GHM pour repérer des séjours, à priori, particulièrement longs.

sejour_more_2.5_dms <- jeu_ghm_dms %>% dplyr::filter(ratio_ecart_dms >= 2.5)
sejour_more_2.5_dms %>% print(width = Inf)
#> # A tibble: 2 × 10
#>   no_rum no_rss ghm    dp_rum    jp ghs   annee_rss   dms ecart_dms
#>    <dbl>  <dbl> <chr>  <chr>  <int> <chr> <chr>     <dbl>     <dbl>
#> 1      1      7 20Z041 F102      29 7267  2023      9.29      19.7 
#> 2      1      9 01M201 S0600      3 268   2023      0.640      2.36
#>   ratio_ecart_dms
#>             <dbl>
#> 1            3.12
#> 2            4.69

Case mix en DA (Domaine d’Activité) des séjours

# library(dplyr)

ghm_regroupement_2023_2024 <- refpmsi::refpmsi("ghm_regroupement",2023:2024)

case_mix_da <- jeu_ghm %>%
    # rattachement des codes DA aux séjourss
    dplyr::left_join(ghm_regroupement_2023_2024 %>% dplyr::select(ghm,da,da_libelle,annee_pmsi),
                     join_by(ghm == ghm, annee_rss == annee_pmsi)) %>%
    # par DA, calcul du nombre de RUM et du nombre de séjours
    dplyr::summarise(.by = c(da,da_libelle),
                     nb_rum = dplyr::n(),
                     nb_sejour = dplyr::n_distinct(no_rss)
                     )
case_mix_da
#> # A tibble: 7 × 4
#>   da    da_libelle                                              nb_rum nb_sejour
#>   <chr> <chr>                                                    <int>     <int>
#> 1 D01   Digestif                                                     3         3
#> 2 D02   Orthopédie traumatologie                                     2         2
#> 3 D09   Pneumologie                                                  5         3
#> 4 D07   Cardio-vasculaire (hors cathétérismes vasculaires diag…      3         2
#> 5 D23   Toxicologie, Intoxications, Alcool                           1         1
#> 6 D05   Système nerveux (hors cathétérismes vasculaires diagno…      1         1
#> 7 D16   Hématologie                                                  2         2

Séjours et gradation des prises en charge ambulatoires

On repère les séjours concernés par la gradation des prises en charge ambulatoires et groupés avec le GHS intermédiaire.

# library(dplyr)

ghm_intermediaire <- refpmsi::refpmsi(ghm_intermediaire)

sejour_ghs_intermediaire <- jeu_ghm %>%
    # rattachement GHS plein et GHM intermédiaire pour les GHM concernés©s
    dplyr::left_join(ghm_intermediaire,
                     join_by(ghm == ghm_intermediaire, annee_rss == annee_pmsi)) %>%
    # filtre sur les séjours dont le GHS == le GHS intermédiaire associé au GHMGHM
    dplyr::filter(ghs == ghs_intermediaire)
sejour_ghs_intermediaire
#> # A tibble: 2 × 9
#>   no_rum no_rss ghm    dp_rum    jp ghs   annee_rss ghs_plein ghs_intermediaire
#>    <dbl>  <dbl> <chr>  <chr>  <int> <chr> <chr>     <chr>     <chr>            
#> 1      1     10 06M12T R104       0 2206  2024      2200      2206             
#> 2      1     14 16M11T D509       0 6118  2024      6186      6118

Référentiel des libellés GHM

On fait le choix de retenir le libellé le plus récent pour un GHM

On part de tous les ghm depuis 2019, donc y compris ceux supprimés avant 2025

Exemples :
le GHM 09C042 Mastectomies totales pour tumeur maligne, niveau 2 supprimé en 2022
le GHM 01M213 a le libellé “Douleurs chroniques rebelles, niveau 3” en 2019 et “Douleurs chroniques irréductibles, niveau 3” depuis 2020 : le libellé retenu sera donc “Douleurs chroniques irréductibles, niveau 3”
le GHM 18M074 a le libellé “Sepsis, âge supérieur à 17 ans, niveau 4” depuis 2022 et “Septicémies, âge supérieur à 17 ans, niveau 4” avant

# library(dplyr)

ghs_public <- refpmsi::refpmsi(ghs_public)

ghm_libelle <- ghs_public %>% 
    dplyr::group_by(ghm) %>% 
    ## tri descendant par annee_pmsi par ghm
    dplyr::arrange(desc(annee_pmsi), .by_group = TRUE) %>% 
    ## filtre sur la ligne la plus récente pour chaque ghm
    dplyr::slice_head(n = 1) %>% 
    dplyr::ungroup() %>% 
    dplyr::distinct(ghm,ghm_libelle)
ghm_libelle
#> # A tibble: 2,678 × 2
#>    ghm    ghm_libelle                                                           
#>    <chr>  <chr>                                                                 
#>  1 01C031 Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans, niveau 1       
#>  2 01C032 Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans, niveau 2       
#>  3 01C033 Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans, niveau 3       
#>  4 01C034 Craniotomies pour traumatisme, âge supérieur à 17 ans, niveau 4       
#>  5 01C041 Craniotomies en dehors de tout traumatisme, âge supérieur à 17 ans, n…
#>  6 01C042 Craniotomies en dehors de tout traumatisme, âge supérieur à 17 ans, n…
#>  7 01C043 Craniotomies en dehors de tout traumatisme, âge supérieur à 17 ans, n…
#>  8 01C044 Craniotomies en dehors de tout traumatisme, âge supérieur à 17 ans, n…
#>  9 01C051 Interventions sur le rachis et la moelle pour des affections neurolog…
#> 10 01C052 Interventions sur le rachis et la moelle pour des affections neurolog…
#> # ℹ 2,668 more rows