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 rowsRéférentiel 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 / médullaireRattachement 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 rowsUn 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 4.69Case 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 2Séjours 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 6118Référentiel 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 rowsSources
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)