INTRODUCTION

Qu’est-ce que la performance ?

« Performance » vient de l’ancien français « parformance » qui signifie accomplissement achèvement. On peut donc considérer que la performance est la mesure d’un résultat.

Quels sont les résultats espérés d’une unité de réanimation, en fonction de ses objectifs ? Il convient de les exprimer selon différents points de vue : celui du patient traité, celui de la famille, celui de l’équipe médicale et soignante et celui du gestionnaire. (Nous n’envisageons pas dans cet article ce dernier point de vue). Plusieurs études ont montré une corrélation entre la qualité de l’organisation et la qualité de la performance sous tous ses aspects.

Les premières études de la performance

Deux études ont été publiées, l’une en 1976, par un groupe de français proposant une méthode pour prédire le pronostic des patients de réanimation [1], la seconde en 1982, établissant pour la première fois une comparaison internationale entre la mortalité hospitalière dans les unités des Etats-Unis et de la France [2] .

En 1976, Rapin, Domez-Duque, Le Gall et al [1] publièrent un article intitulé « Les chances de survie des patients hospitalisés dans un service de réanimation ». Dans le but de définir des critères de pronostic pour les patients hospitalisés en réanimation, 2 105 patients traités pour une maladie aiguë menaçant la vie furent étudiés pendant quatre ans. Selon la maladie initiale trois groupes furent isolés : le premier, de patients atteints d’une maladie sévère présumée réversible (55,3 % ; le second groupe de patients, ayant plusieurs maladies sévères présumées réversibles (27,7 %) ;

le troisième groupe de patients atteints d’une ou plusieurs maladies sévères dont l’une au moins présumée irréversible (17 %). La mortalité globale en réanimation
était de 31, 3 %, significativement moindre chez les femmes. Pour chacun des groupes la mortalité était de 8,7 % dans le premier, 42 ,7 % dans le second (p<0,0001) et 83 % dans le troisième (p<0,0001). Dans chaque groupe le pronostic était influencé par le type de défaillance initiale (respiratoire, circulatoire, rénale ou métabolique, infectieuse, neurologique, et hépato-digestive). Dans le premier et le deuxième groupe la mortalité augmentait avec l’existence de maladies chroniques antérieures et avec l’âge, sans dépasser 50 %. Dans le troisième groupe, la mortalité était identique quelque soient les antécédents, l’âge, et toujours proche de 90 %.

Pendant les quatres années de l’étude la mortalité avait diminué dans le second groupe de 57 % à 29 %. Les conclusions furent que des résultats du traitement d’une défaillance aiguë menaçant la vie étaient médiocres lorsque cette défaillance était liée à une maladie chronique ou probablement non réversible. Dans les autres cas les facteurs de risque associés, en particulier l’âge avancé, n’étaient pas une contreindication à l’admission en réanimation.

En 1982, Knaus, Le Gall et al [2] publièrent la première comparaison internationale de la mortalité hospitalière des patients de réanimation aux Etats-Unis et en France.

Pour la première fois un indice de gravité fut utilisé pour décrire les patients. Les résultats montrèrent une mortalité hospitalière variant de 5 à 75 % en fonction de la gravité initiale. D’autre part il n’y avait pas de différence significative pour des patients de même gravité traités aux Etats-Unis ou en France.

Le taux de mortalité standardisé (TMS)

Ce terme est une traduction du terme anglais, Standard Mortality Ratio (SMR) qui est beaucoup utilisé pour mesurer l’efficacité d’un service de réanimation. La probabilité de mortalité est estimé par un modèle mathématique utilisant un indice de gravité (3,4). L’efficacité du service est jugée sur la relation entre la mortalité hospitalière observée (O) et celle prédite par le modèle statistique (P). Cette approche n’est valide qu’un utilisant des modèles caractérisés par une excellente calibration et une excellente descrimination [5]. Les modèles les plus récents sont des modèles objectifs, construits par la technique de régression logistique.

La mesure classique de la performance par le TMS (ou le SMR) consiste à calculer sur au moins 100 malades consécutifs la mortalité hospitalière prédite (P).Elle est ensuite comparée à la mortalité hospitalière observée (O). Lorsque la mortalité observée est inférieure à la mortalité prédite le rapport est inférieur à un et la performance est considérée comme satisfaisante. Dans le cas inverse le SMR est supérieur à un et la performance est considérée insuffisante.

Plusieurs systèmes ont été publiés, soit à partir des données américaines soit franco-nord-américaines, soit mondiales. Nous en donnons ici la liste dans l’ordre de publication :

— APACHE II (Acute Physiology and chronic Health Evaluation, ou évaluation de la physiologie aigüe et de l’état de santé chronique), [6], système exclusivement construit à partir de patients des États-Unis.

— SAPS II (Simplified Acute Physiology Score, ou indice de gravité simplifié ou IGS II), système européano-nord-américain [7]. Le recueil de l’IGS II est actuellement obligatoire dans tous les services de réanimation français. Il est largement utilisé en Europe et aux États-Unis.

— L’expanded SAPS II (ou IGS II enrichi) est un système uniquement français, le plus récent 2005, [8].

— Le MPM II (Multiple Probability Model) [9] est un système proposé aux États-Unis mais moins utilisé.

— Le SAPS III (ou IGS III) est également un modèle récent, créé à partir de données mondiales sous l’égide de la Société Européenne de Soins Intensifs [10].

L’indice de gravité simplifié (IGS II)

Le Gall et al publient en 1993 le « New Simplified Acute Physiology Score (SAPS II ou IGSII en français), fondé sur une étude européano-nord-américaine. [7] Ils comparent le « SMR » des pays participants. Chaque pays a un SMR proche de 1 ce qui est attendu puisque les données de chaque pays ont été utilisées pour construire le modèle. Le plus frappant est la différence entre les taux de mortalité selon les pays.

Deux groupes de pays étaient observés. Dans le premier groupe (France, Italie, Espagne et Grande Bretagne), la mortalité hospitalière était autour de 30 %. Dans le second groupe (Autriche, Belgique, Finlande, Allemagne, Pays Bas, USA et Canada) la mortalité hospitalière était de l’ordre de 20 %. Cela signifiait-il que le premier groupe de pays était moins « performant » que le second ? Pas du tout, puisque le SMR était proche de un pour tous les pays. En réalité les patients du second groupe étaient moins sévères. Les unités de réanimation, dans ces pays, admettent probablement des patients qui dans les autres pays sont traités en salle de réveil.

L’obsolescence des modèles de probabilité

Pendant les années qui suivirent la publication des modèles, ces derniers furent appliqués à différentes populations, et la calibration observée était mauvaise. Autrement dit la mortalité observée était toujours inférieure, et souvent très inférieure, à celle prédite par le modèle original. En étudiant par exemple le SMR selon l’IGS II dans 24 hôpitaux américains Glance et al [11] ont montré que le SMR était toujours inférieur à un (de 0,406 à 0,733). Quelles pourraient en être les explications ? Nous en sommes réduits aux simples hypothèses : obsolescence des modèles, modification des patients admis (diagnostics différents), biais de sélection (non admission de patients trop graves), ou, hypothèse la plus optimiste, amélioration de l’efficacité des traitements. Cependant il était essentiel de reconsidérer les qualités statistiques des modèles, de les modifier ou d’en créer des nouveaux.

Amélioration des modèles de probabilité

Différentes méthodes ont été proposées pour améliorer la qualité des modèles de probabilité.

— « Customisation » (Adaptation)

La « customisation » (en français « adaptation ») est un terme anglais. L’équation de probabilité du modèle est modifiée sans changer l’indice de sévérité utilisé. Cette méthode est simple et a été proposée soit pour des applications spécifiques à une population donnée ou à un pays. Le Gall et Lemeshow [12]) ont proposé d’adapter l’IGS II pour des patients infectés en phase précoce. Moreno [13] et Metnitz [14] ont adapté l’IGS II au Portugal ou à l’Autriche. De même en Finlande et en Suisse existent des modèles nationaux spécifiques pour chaque pays.

— « Expansion » (Enrichissement) Knaus et al [15] ont proposé un modèle enrichi pour des patients infectés hospitalisés en réanimation, en ajoutant à leur indice de gravité des éléments comme la cirrhose, l’acidose et d’autres variables comme l’origine urinaire ou non de l ‘infection.

Le Gall et al [10] ont proposé un IGS II enrichi pour la population française. Les variables ajoutées sont collectées le premier jour. Il s’agit de l’âge, du sexe, du nombre de jours d’hospitalisation avant l’admission en réanimation, de la localisation du patient avant l’admission, de la catégorie clinique (médicale ou chirurgicale). Aucun diagnostic n’est entré à l’exception des intoxications médicamenteuses. Ceci pour trois raisons : le SMR des patients intoxiqués en utilisant l’IGS II original était de 0,2 ; le pourcentage de ce type de patients variait entre 0 % et 40 % dans les unités de réanimation françaises. Donc la performance peut être artificiellement meilleure dans des services recevant beaucoup d’intoxications. Ce diagnostic est simple, évident, et facile à identifier dès l’admission du patient.

— Répétition des mesures Les chercheurs ont souligné le fait que les trois premiers jours étaient déterminants dans le pronostic.

Larche et al [16] ont observé l’évolution d’un indice de défaillance viscérale [17] pendant les trois premiers jours après l’admission de patients cancéreux en réanimation. Ils ont démontré que l’évolution du nombre de défaillances viscé- rales entre le 1er et le 3e jour était déterminante pour le pronostic.

— Le SAPS III (ou IGS III) Le SAPS III a été publié à partir d’une base de données mondiale de 19577 patients [10]. L’indice lui-même comprend trois parties : les variables chroniques, les variables aigües incluant l’existence ou non d’une infection sévère le premier jour, et les variables physiologiques. L’évaluation de la performance est adaptée pour chaque unité selon le « case-mix » c’est-à-dire la variété de diagnostics.

Les autres aspects de la performance

Le point de vue du patient

Certes le patient souhaite survivre à la réanimation mais il souhaite aussi une bonne qualité de vie. Parmi les nombreuses publications consacrées à ce sujet celle de Herridge et al est particulièrement bien conçue [18]. Examinant un an après leur sortie l’état de santé des patients admis pour Syndrome de Détresse Respiratoire Aigüe (SDRA) ils observent que 40 % des 82 survivants [49] travaillent à nouveau.

Parmi ces 40 patients, 31 (78 %) sont retournés à leur travail d’origine. Considérant, d’autre part, la mobilité de ces survivants et la qualité de leur vie dépendant de leur état de santé, 89 % des survivants ont une mobilité normale et 88 % une vie sociale normale.

Pour les patients qui décèdent en réanimation, leur accompagnement est un point essentiel. Un article édité par Curtis et Rubenfeld [18] est récemment paru sur le sujet.

Le point de vue des familles

Beaucoup d’études, également, ont été publiées à propos du point de vue des familles, en particulier par Azoulay et al [20] qui ont créé une association de recherche en France intitulée « FAMI-REA ». L’une des études porte sur le déni des membres de la famille de partager les décisions médicales pour leurs patients. Il est apparu que la compréhension par la famille des problèmes médicaux était très insuffisante dans 35 % des cas. Parmi les membres des équipes de réanimation 91 % des médecins et 83 % des non médecins pensent qu’il faudrait offrir aux familles le choix de participer aux décisions thérapeutiques, y compris à la décision du traitement de confort. Cependant, en réalité seulement 39 % des personnes interrogées ont effectivement impliqué les familles dans de telles décisions. Quand aux familles elles-mêmes, le désir de participer aux décisions est exprimé par 47 % des personnes interrogées. Mais seulement 15 % des familles ont en réalité participé à de telles décisions.

Le Syndrome d’Epuisement Professionnel (« Burn out syndrome »)

Les médecins et les non médecins peuvent souffrir du syndrome d’épuisement professionnel (SEP). C’est une fatigue extrême, accompagné de symptômes d’anxiété et de dépression. Le SEP est du à la fatigue physique et surtout à la pression psychologique. Une étude française [21] montre que 46,5 % de 959 membres d’équipes de réanimation interrogés à un jour donné ont un haut degré d’épuisement professionnel. Les facteurs de risque d’un tel syndrome sont : le sexe féminin, l’excès de gardes de nuit, l’insuffisance de vacances et surtout les conflits entre médecins ou entre médecins et infirmières.

Relation entre organisation et performance

Une bonne organisation améliore la bonne performance, dans tous ses aspects. La première étude sur le sujet est celle de Shortell et al [22]. Les données furent collectées sur 17 440 patients répartis dans 42 unités de réanimation nord américaines. Les différents aspects de la performance étaient la mortalité hospitalière ajustée à la sévérité, la durée du séjour du patient, le « turn over » (rapidité de changement) des infirmières, la qualité du matériel et des relations avec les familles. Les résultats étaient les suivants :

— La disponibilité technique est associée à une diminution de la mortalité ajustée (bêta = 0,42) — La diversité diagnostique est associée à une plus grande mortalité ajustée (bêta = 0,43) — L’organisation générale comportant la culture, le « leadership », la coordination, la communication, la résolution des conflits est associée à :

— une diminution de la durée du séjour (béta = 0,34) — une diminution du « turn over » du personnel (béta = 0,36) — une meilleure qualité des soins (béta = 0,81) — une plus grande satisfaction des familles (bêta = 0,74) De plus les unités possédant un meilleur équipement sont aussi celles appartenant à des hôpitaux universitaires, et dirigées par des chefs de service participant activement à l’amélioration de la qualité des soins dans leur hôpital.

Une étude française par Azoulay et al [23] sur 920 familles a montré les facteurs augmentant la satisfaction des familles. Ce sont :

— le fait que les familles parlent un bon français — un rapport nombre de patients/nombre d’infirmière I 3 — le fait que les informations soient données par un médecin junior — l’aide aux familles de leur médecin traitant CONCLUSION

Pour évaluer la performance d’une unité de réanimation le « SMR » ou « TMS » est indispensable mais non suffisant. Le « SMR » doit être calculé en utilisant des indices ajustés. Les trois premiers jours sont essentiels pour le pronostic.

Mais la performance doit tenir compte aussi du point de vue des patients, des familles et de l’équipe médicale et non médicale.

Une bonne organisation et une bonne entente dans l’équipe entraîne une bonne performance.

REMERCIEMENTS

Nous remercions Madame Viviane Teboul pour la supervision et la correction des textes français et anglais.

BIBLIOGRAPHIE [1] RAPIN M., GOMEZ DUQUE A., LE GALL JR. et al. — Les chances de survie des malades hospitalisés dans un service de réanimation.

Nouv. Presse Med., 2002, 6, 1245-1248.

[2] KNAUS WA., LE GALL JR., WAGNER DP et al. — A comparison of Intensive Care in the USA and France . The Lancet September, 1982, 18, 642-646.

[3] LE GALL JR., LOIRAT P. — Can we evaluate the performance of an Intensive Care Unit ?

Current Opinion in Critical Care , 1995, 1 , 219-220.

[4] RIDLEY S. — Severity of illness scoring systems and performance appraisal.

Anesthesia, 1998, 12 , 1185-1194.

[5] LEMESHOW S., LE GALL JR — Modeling the severity of illness of ICU patients. A system update.

JAMA , 1994, 272 , 1049-1055.

[6] KNAUS WA., DRAPE EA.., WAGNER DP et al. — APACHE II : a severity of disease classification system.

Crit Care Med, 1985, 13, 642-646.

[7] LE GALL JR, LEMERSHOW S., SAULNIER F. — A new simplified Acute Physiologic Score (SAPS II) based on an European/North American multicenter study. JAMA , 1993, 270, 2957-2963.

Correction :

JAMA , 1994, 271, 1321.

[8] LE GALL JR. et al . — Mortality prediction using SAPS II : an update for French Intensive Care

Units. Crit Care, 2005, 9 , 636-637.

[9] LEMESHOW S., TERES D., KLAR J. et al. — Mortality Probability Models (MPM II) based on an international cohort of Intensive Care Unit patients.

JAMA , 1993, 270, 2 478-2486.

[10] MORENO R. — SAPS III — From evaluation of the patient to evaluation of the Intensive Care Unit. Part 2 : Development of a prognostic model for hospital mortality at ICU admission.

Intensive Care Med , 2005, 31 , 1345-55.

[11] GLANCE LG., OSLER TM., DICK A. — Rating the quality of Intensive Care Units : Is it a function of the ICU scoring system ? Crit Care Med , 2002, 30, 1976.

[12] LE GALL JR, LEMESHOW S., LELEU G. et al. — Customized probability models for early severe sepsis in adult intensive care patients.

JAMA , 1995, 273 , 644-650.

[13] MORENO R., APOLONE G . — Impact of different customization strategies in the performance of a general severity score.

Crit Care Med, 1997, 25 , 2001-2008.

[14] METNITZ P., LANG T., VESELY H. ET al. — Ratios of observed to expected mortality are affected by difference in case mix and quality of care.

Int Care Med, 2000, 26 , 1466-1472.

[15] KNAUS WA, HARREL FE., FISCHER CJ H JR. et al — The clinical evolution of new drugs for sepsis : a prospective study design based on survival analysis. JAMA, 1993, 270 : 1233- 1240.

[16] LARCHE J., AZOULAY E., FIEUX F. et al . — Improved survival of critically ill cancer patients with septic shock.

Int Care Med, 2000, 29 , 1688-1697.

[17] LE GALL JR et al. — The logistic Organ Dysfunction System : a new way to assess organ dysfunction in the Intensive Care Unit.

JAMA , 1996, 276, 802-810.

[18] HERRIDGE M., CHEUNG AM., TANSEY CM. et al. — One-year outcomes in survivors of the acute respiratory distress syndrome.

The New England Journal of Med 2003, 348, 8.

[19] CURTIS JR., RUBENFELD GD. — Improving care for patients dying in the Intensive care Unit.

Clin Chest Med , 2003, 24, 763-773.

[20] AZOULAY E., POCHARD F., CHEVRET S. et al. — Half the family members of Intensive Care Unit patients do not want to share in the decision making process : A study in 78 French Intensive Care Units. Crit Care Med, 2004, 32, 1832-1838.

[21] EMBRIACO N., BARRAU K., AZOULAY E. et al. — Prévalence et facteurs de risqué du ‘‘ burn out ’’ chez les réanimateurs français.

Réanimation, 2005, 14, supplt 1, SOE 27.

[22] SHORTELL SR., ZIMMERMAN JE., GILLIES RR. et al . — The performance of Intensive Care Unit :

does good management make a difference ?

Med Care, 1994, 32,508 -525.

[23] AZOULAY E., POCHARD F., CHEVRET S. et al. — Meeting the needs of Intensive Care Unit patient families : A multicenter.

Am J Resp Crit Care Med, 2001, 163, 135-139.

DISCUSSION

M. Patrice QUENEAU

La réduction du temps de travail des personnels soignants d’une part et la nouvelle gouvernance vous paraissent ou pourraient-elles vous faire craindre une regression face aux progrès que vous avez souligné au fil des trente dernières années ?

Il sera très intéressant de voir objectivement l’évolution des performances des services de réanimation au cours des années à venir. Nous étudions actuellement la performance de l’ensemble des unités françaises à partir des données du PMSI national. Non seulement nous étudions année après année la mortalité ajustée, mais également, grâce aux données de la T2A, le coût des unités et donc le rapport coût-efficacité.

Bull. Acad. Natle Méd., 2007, 191, nos 4-5, 869-878, séance du 15 mai 2007