Allongement de la durée moyenne de séjour en médecine interne universitaire entre 2018 et 2024 : rôle des trajectoires de soins et de la complexité des prises en charge
IF 1
4区 医学
Q3 MEDICINE, GENERAL & INTERNAL
Revue De Medecine Interne
Pub Date : 2026-06-01
Epub Date: 2026-06-03
DOI:10.1016/j.revmed.2026.03.427
引用次数: 0
Abstract
Introduction
La Durée Moyenne de Séjour (DMS) est l’un des indicateurs clé de l’efficience hospitalière. Dans un contexte de tension sur l’offre de soins, une augmentation de la DMS a été observée dans notre département de médecine interne (DMI). L’objectif de cette étude est d’analyser l’évolution de la DMS de 2018 à 2024 (hors 2020) et d’identifier les facteurs populationnels et organisationnels liés à cet allongement.
La Durée Moyenne de Séjour (DMS) est l’un des indicateurs clé de l’efficience hospitalière. Dans un contexte de tension sur l’offre de soins, une augmentation de la DMS a été observée dans notre département de médecine interne (DMI). L’objectif de cette étude est d’analyser l’évolution de la DMS de 2018 à 2024 (hors 2020) et d’identifier les facteurs populationnels et organisationnels liés à cet allongement.
Patients et méthodes
Étude rétrospective unicentrique des données PMSI du DMI d’un hôpital universitaire parisien (2018–2024 hors 2020, n = 9383 séjours).
Les indicateurs analysés incluaient la DMS Service, la DMS Hôpital (la durée totale du séjour) et la DMS nationale théorique issue des groupes homogène de malades (GHM). Les variables étudiées étaient l’âge, le sexe, le score de Charlson, la sévérité (1 à 4) et le mode de sortie.
L’analyse statistique incluait des tests paramétriques et non paramétriques, ainsi que des tests de corrélations.
Étude rétrospective unicentrique des données PMSI du DMI d’un hôpital universitaire parisien (2018–2024 hors 2020, n = 9383 séjours).
Les indicateurs analysés incluaient la DMS Service, la DMS Hôpital (la durée totale du séjour) et la DMS nationale théorique issue des groupes homogène de malades (GHM). Les variables étudiées étaient l’âge, le sexe, le score de Charlson, la sévérité (1 à 4) et le mode de sortie.
L’analyse statistique incluait des tests paramétriques et non paramétriques, ainsi que des tests de corrélations.
Résultats
Entre 2018 et 2024, la DMS Hôpital a augmenté de 31 % (12,1 vs. 15,9 j ; p < 0,001), une progression deux fois supérieure (p < 0,001) à l’évolution de la DMS nationale théorique pour les mêmes GHM (+14 % ; 9,9 vs. 11,3 j ; p < 0,001). La DMS Service progressait parallèlement de 27,7 % (8,3 à 10,6 j ; p < 0,001). Ces progressions suivent une trajectoire linéaire ascendante et continue sur l’ensemble de la période (p < 0,001). Ces allongements des DMS Hôpital et Service ne sont donc pas expliqués par le type de maladie traitée. Cette augmentation s’accompagnait d’une hausse significative des variances des DMS Hôpital (149 vs. 317 j2 ; p < 0,001) et DMS Service (67,7 vs. 140,3 j2, p < 0,001), traduisant une hétérogénéité croissante des parcours. Pour les séjours prolongés (> 45 j, n = 368), leur médiane reste stable mais leur moyenne augmentait de 11 jours (61,7 vs. 72,9 j ; p < 0,001), avec une variance quadruplée (127 vs. 589 j2 ; p < 0,001).
La DMS Hôpital était significativement plus élevée chez les hommes que chez les femmes (14,0 vs. 12,9 j ; p = 0,012). Toutefois, la répartition par sexe restait stable sur l’ensemble de la période étudiée (p = 0,51).
Un vieillissement de la population est constaté avec une augmentation de l’âge médian de 62 à 66 ans (p < 0,001). Néanmoins, la corrélation entre l’âge et la DMS demeurait faible (p = 0,07), suggérant que l’allongement de la DMS ne peut être expliqué par la seule transition démographique.
Le score de Charlson, bien que statistiquement variable, restait cliniquement stable (médiane 1 [0–2]), indiquant que l’allongement de la DMS n’est pas lié à une élévation marquée de la charge comorbide.
Concernant la sévérité des séjours, la proportion globale des séjours lourds (sévérités 3 et 4) restait stable (∼60 %, p = 0,15). mais une diminution significative des prises en charge simples (sévérité 1 passant de 15,6 vs. 9,7 % ; p < 0,01) au profit des séjours de sévérité maximale (sévérité 4 passant de 15,5 vs. 21,5 % ; p < 0,001), traduisait un alourdissement des prises en charge.
Enfin, l’analyse des modes de sortie révélait une augmentation de 66 % du délai médian de mutation (3 vs. 5 j ; p < 0,001), témoignant d’une complexification des parcours intra-hospitaliers. Parallèlement, les délais moyens de transfert vers les filières d’aval restaient globalement stables (13,9 vs. 16,4 j ; p = 0,051). L’analyse détaillée montrait toutefois un allongement significatif des délais avant transfert vers les structures médico-sociales (EHPAD/USLD), avec un doublement de la DMS Service (16,3 vs. 32,1 j ; p = 0,045), ainsi qu’un allongement moyen de 4 jours pour les transferts vers les services de soins médicaux et de réadaptation (SMR) (13,7 vs. 17,0 j ; p = 0,044).
Entre 2018 et 2024, la DMS Hôpital a augmenté de 31 % (12,1 vs. 15,9 j ; p < 0,001), une progression deux fois supérieure (p < 0,001) à l’évolution de la DMS nationale théorique pour les mêmes GHM (+14 % ; 9,9 vs. 11,3 j ; p < 0,001). La DMS Service progressait parallèlement de 27,7 % (8,3 à 10,6 j ; p < 0,001). Ces progressions suivent une trajectoire linéaire ascendante et continue sur l’ensemble de la période (p < 0,001). Ces allongements des DMS Hôpital et Service ne sont donc pas expliqués par le type de maladie traitée. Cette augmentation s’accompagnait d’une hausse significative des variances des DMS Hôpital (149 vs. 317 j2 ; p < 0,001) et DMS Service (67,7 vs. 140,3 j2, p < 0,001), traduisant une hétérogénéité croissante des parcours. Pour les séjours prolongés (> 45 j, n = 368), leur médiane reste stable mais leur moyenne augmentait de 11 jours (61,7 vs. 72,9 j ; p < 0,001), avec une variance quadruplée (127 vs. 589 j2 ; p < 0,001).
La DMS Hôpital était significativement plus élevée chez les hommes que chez les femmes (14,0 vs. 12,9 j ; p = 0,012). Toutefois, la répartition par sexe restait stable sur l’ensemble de la période étudiée (p = 0,51).
Un vieillissement de la population est constaté avec une augmentation de l’âge médian de 62 à 66 ans (p < 0,001). Néanmoins, la corrélation entre l’âge et la DMS demeurait faible (p = 0,07), suggérant que l’allongement de la DMS ne peut être expliqué par la seule transition démographique.
Le score de Charlson, bien que statistiquement variable, restait cliniquement stable (médiane 1 [0–2]), indiquant que l’allongement de la DMS n’est pas lié à une élévation marquée de la charge comorbide.
Concernant la sévérité des séjours, la proportion globale des séjours lourds (sévérités 3 et 4) restait stable (∼60 %, p = 0,15). mais une diminution significative des prises en charge simples (sévérité 1 passant de 15,6 vs. 9,7 % ; p < 0,01) au profit des séjours de sévérité maximale (sévérité 4 passant de 15,5 vs. 21,5 % ; p < 0,001), traduisait un alourdissement des prises en charge.
Enfin, l’analyse des modes de sortie révélait une augmentation de 66 % du délai médian de mutation (3 vs. 5 j ; p < 0,001), témoignant d’une complexification des parcours intra-hospitaliers. Parallèlement, les délais moyens de transfert vers les filières d’aval restaient globalement stables (13,9 vs. 16,4 j ; p = 0,051). L’analyse détaillée montrait toutefois un allongement significatif des délais avant transfert vers les structures médico-sociales (EHPAD/USLD), avec un doublement de la DMS Service (16,3 vs. 32,1 j ; p = 0,045), ainsi qu’un allongement moyen de 4 jours pour les transferts vers les services de soins médicaux et de réadaptation (SMR) (13,7 vs. 17,0 j ; p = 0,044).
Conclusion
L’allongement de la DMS en médecine interne observé sur la période étudiée semble principalement lié à la complexité croissante des parcours de soins, à la fragilité des patients âgés et aux tensions sur les filières d’aval. L’optimisation des flux hospitaliers apparaît comme un enjeu majeur pour préserver l’efficience des services de médecine interne.
L’allongement de la DMS en médecine interne observé sur la période étudiée semble principalement lié à la complexité croissante des parcours de soins, à la fragilité des patients âgés et aux tensions sur les filières d’aval. L’optimisation des flux hospitaliers apparaît comme un enjeu majeur pour préserver l’efficience des services de médecine interne.
从2018年到2024年，内科大学的平均住院时间增加：治疗路径的作用和护理的复杂性
平均住院时间（DMS）是医院效率的关键指标之一。在医疗供应紧张的背景下，我们的内科（DMI）观察到DMS的增加。本研究的目的是分析从2018年到2024年（不包括2020年）DMS的演变，并确定与这种扩展相关的人口和组织因素。平均住院时间（DMS）是医院效率的关键指标之一。在医疗供应紧张的背景下，我们的内科（DMI）观察到DMS的增加。本研究的目的是分析从2018年到2024年（不包括2020年）DMS的演变，并确定与这种扩展相关的人口和组织因素。患者与方法巴黎大学医院DMI PMSI数据的单中心回顾性研究（2018 - 2024年，2020年除外，n = 9383次就诊）。分析的指标包括DMS服务、医院DMS（总住院时间）和来自同质组（GHM）的理论国家DMS。研究的变量是年龄、性别、查尔森评分、严重程度（1 - 4）和退出模式。统计分析包括参数检验、非参数检验和相关性检验。巴黎大学医院DMI PMSI数据的单中心回顾性研究（2018 - 2024年，2020年除外，n = 9383次就诊）。分析的指标包括DMS服务、医院DMS（总住院时间）和来自同质组（GHM）的理论国家DMS。研究的变量是年龄、性别、查尔森评分、严重程度（1 - 4）和退出模式。统计分析包括参数检验、非参数检验和相关性检验。RésultatsEntre 2018年和2024年,DMS医院增加了31% (12.1%)vs 15.9%; p < j (p 0.001),增长了两倍;< 0.001%)的进化理论同样GHM全国DMS (j + 14%; vs 11.3 9.9%; p < 0.001)。与此同时，DMS服务增长27.7%（8.3 - 10.6天，0.001天）。这些进展在整个时期内呈线性上升趋势（p &l; 0.001）。因此，医院和服务处的这些延长不能用所治疗的疾病类型来解释。这种增长伴随着DMS(149医院vs方差的大幅上涨3.17 j2处;p < 0.001)和DMS (67.7 vs 1.403 j2 < p 0.001),体现了日益多样化的路径。对于长时间呆在(> n = 45, j 368人),他们仍然稳定,但中线平均上升了11天(61.7 vs 72.9 j; p < 0.001),同方差的四倍(127名vs第589 j2; p < 0.001)。男性的医院DMS明显高于女性（14.0 vs 12.9 j; p = 0.012）。然而，性别分布在整个研究期间保持稳定（p = 0.51）。人口老龄化，中位年龄从62岁增加到66岁（p . 0.001）。然而，年龄与MS之间的相关性仍然很低（p = 0.07），这表明MS的延长不能仅用人口变化来解释。Charlson的得分虽然在统计上是可变的，但在临床上保持稳定（中位数1[0 - 2]），表明MS的延长与共共体电荷的显著增加无关。在严重程度方面，严重程度（严重程度3和4）的总体比例保持稳定（~ 60%,p = 0.15）。然而，简单治疗的显著下降（严重1从15.6比9.7%下降0.01），而最高严重治疗的显著下降（严重4从15.5比21.5%下降0.001），反映了治疗的增加。最后，对出院模式的分析显示，中位突变时间增加了66%(3天vs. 5天；0.001)，表明医院内途径更加复杂。与此同时，向下游渠道转移的平均时间大致保持稳定（13.9天vs. 16.4天；p = 0.051）。详细分析显示但是转移之前相当长的时间(EHPAD USLD /医务社会结构与翻DMS(处)、16.3% vs 32.1 j; p = 0.045),以及一个加长,平均4天为转移,医疗护理和康复服务(SMR) (13.7 vs 17.0 j; p = 0.044)。从2018年到2024年，医院DMS增加了31% （12.1 vs. 15.9天，0.001个百分点），是同一GHM的理论国家DMS增加的两倍（+ 14%,9.9 vs. 11.3天，0.001个百分点）。 与此同时，DMS服务增长27.7%（8.3 - 10.6天，0.001天）。这些进展在整个时期内呈线性上升趋势（p &l; 0.001）。因此，医院和服务处的这些延长不能用所治疗的疾病类型来解释。与此同时，医院DMS （149 vs. 317 j2, 0.001）和服务DMS （67.7 vs. 140.3 j2, 0.001）的差异显著增加，反映出路径的异质性日益增加。对于长期停留（45天，n = 368），中值保持稳定，但平均增加了11天（61.7天vs. 72.9天，p . 0.001），变化幅度为4倍（127天vs. 589天，p . 0.001）。男性的医院DMS明显高于女性（14.0 vs 12.9 j; p = 0.012）。然而，性别分布在整个研究期间保持稳定（p = 0.51）。人口老龄化，中位年龄从62岁增加到66岁（p . 0.001）。然而，年龄与MS之间的相关性仍然很低（p = 0.07），这表明MS的延长不能仅用人口变化来解释。Charlson的得分虽然在统计上是可变的，但在临床上保持稳定（中位数1[0 - 2]），表明MS的延长与共共体电荷的显著增加无关。在严重程度方面，严重程度（严重程度3和4）的总体比例保持稳定（~ 60%,p = 0.15）。然而，简单治疗的显著下降（严重1从15.6比9.7%下降0.01），而最高严重治疗的显著下降（严重4从15.5比21.5%下降0.001），反映了治疗的增加。最后，对出院模式的分析显示，中位突变时间增加了66%(3天vs. 5天；0.001)，表明医院内途径更加复杂。与此同时，向下游渠道转移的平均时间大致保持稳定（13.9天vs. 16.4天；p = 0.051）。详细分析显示但是转移之前相当长的时间(EHPAD USLD /医务社会结构与翻DMS(处)、16.3% vs 32.1 j; p = 0.045),以及一个加长,平均4天为转移,医疗护理和康复服务(SMR) (13.7 vs 17.0 j; p = 0.044)。结论：在本研究期间观察到的内科EMD的增加似乎主要与护理过程的日益复杂、老年患者的脆弱性和下游渠道的紧张有关。流量的优化医院服务似乎是一个重大问题,以维护效率的内科。在本研究期间观察到的内科MS的延长似乎主要与护理过程的日益复杂、老年患者的脆弱性和下游渠道的紧张有关。流量的优化医院服务似乎是一个重大问题,以维护效率的内科。
本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。
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Revue De Medecine Interne
医学-医学：内科
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