CMD
Intitulé du référentiel : cmd
Mise à jour : 18 avril 2025
Référentiel des libellés des CMD (Catégories Majeures de Diagnostics)
Référentiel non annualisé.
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
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
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
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
Dénombrement Base nationale MCO des GHS
Intitulé du référentiel : denombrement_mco_ghs
Mise à jour : 10 septembre 2024
Version 2023
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
Sources
Manuel
de groupage GHM 2025 (ATIH)
Tarifs MCO
2019-2025 (ATIH)
Regroupements
des GHM et RGHM 2024 (ATIH)
OVALIDE
MCO - Tables de référence 2024 (ATIH)