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Délivré par :
Université de Montpellier, France Préparée au sein de l’école doctorale :
Information Structures Systèmes Et de l’unité de recherche :
Unité pour la Recherche de l'Enseignement Supérieur, Équipe d'Accueil 2415, Institut Universitaire de Recherche Clinique,
Montpellier (France) Spécialité : Biostatistique Présentée par : Pierre-Géraud Claret
Patient's pathway and emergency department overcrowding
Soutenue le 29 novembre 2016 devant le jury composé de :
Bruno Riou
Professeur des universités, Université Pierre et Marie Curie
Président
Sandrine Charpentier
Professeur des universités, Université de Toulouse
Rapporteur
Philippe Aegerter
Professeur des universités, Université de Versailles St-Quentin
Rapporteur
Jean-Yves Lefrant
Professeur des universités, Université de Montpellier
Examinateur
Paul Landais
Professeur des universités, Université de Montpellier
Directeur
Jean Emmanuel de La Coussaye
Professeur des universités, Université de Montpellier
Co-directeur
Le circuit patient en structure des urgences :
II. Partie 1 - Le circuit patient et la surcharge en structures des urgences 5
1. Le circuit patient 6
1.1. Le triage et la sectorisation . . . 7
1.2. La prise en charge médicale . . . 8
1.3. La décision médicale . . . 8
2. Les causes et conséquences de la surcharge en structures des urgences 10
3. Triage 22
3.1. Validation . . . 22
3.1.1. Échelle canadienne de triage et de gravité . . . 23
3.1.2. Classification infirmière des malades aux urgences . . . 24
3.1.3. Emergency severity index . . . 24
3.1.4. Australasian triage scale . . . 25
3.1.5. Manchester triage system . . . 25
3.2. Niveau de preuve . . . 26
3.2.1. Un niveau de preuve faible à modéré . . . 26
3.2.2. Une absence d’étude d’impact . . . 27
3.3. Scores de triage . . . 28
3.3.1. Développés pour les structures des urgences adultes . . . 28
3.3.2. Échelle canadienne de triage et de gravité . . . 28
3.3.3. Classification infirmière des malades aux urgences . . . 29
3.3.4. Emergency severity index . . . 30
3.3.5. Australasian triage scale . . . 31
3.3.6. Manchester triage system . . . 32
3.4. Echelles développées pour les structures des urgences pédiatriques . . . . 32
3.4.1. Échelle canadienne de triage et de gravité . . . 33
3.4.2. Emergency severity index . . . 34
3.4.3. Manchester triage system . . . 34
4.2. Article 1 : BMC health services research, 2016 [1] . . . 41
IV. Partie 3 - La prise en charge médicale 49
5. Délai de premier contact médical après mise en place d’un dossier patient
informatisé 50
5.1. Présentation . . . 50 5.2. Article 2 : American journal of emergency medicine, 2012 [2] . . . 52
6. Impact de la prescription d’imagerie informatisée sur les demandes d’examens
radiologiques 59
6.1. Présentation . . . 59 6.2. Article 3 : Computer methods and programs in biomedicine, 2016 [3] . . . 61
7. Association entre durée de séjour en structure des urgences et erreurs de
prescription 69
7.1. Présentation . . . 69 7.2. Article 4 : Thérapie, 2015 [4] . . . 71
V. Partie 4 - La décision médicale 78
8. Épidémiologie et facteurs prédictifs des rechutes chez les patients insuffisants
cardiaques sortant de la structure des urgences 79
8.1. Présentation . . . 79 8.2. Article 5 : Canadian journal of emergency medicine, en seconde relecture
tients hospitalisés 110
9.1. Présentation . . . 110
9.2. Article 6 : Australian health review, 2015 [5] . . . 113
10.Impact des hébergements sur la prise en charge des patients hospitalisés 121 10.1. Présentation . . . 121
10.2. Article 7 : Scandinavian journal of trauma, resuscitation and emergency medicine, 2013 [6] . . . 123
VI. Partie 5 - Solutions et projets 131 11.Solutions envisagées face à la surcharge en structures des urgences 132 11.1. Nombre d’entrées trop important . . . 132
11.1.1. Impliquer la régulation médicale du centre 15 . . . 132
11.1.2. Renforcer la permanence des soins . . . 134
11.1.3. Faciliter l’accès externe aux spécialistes et au plateau technique . . 134
11.1.4. Augmenter les hospitalisations directes . . . 134
11.1.5. Réinsérer les patients précarisés . . . 135
11.1.6. Aider le maintien à domicile des patients fragiles . . . 135
11.1.7. Éduquer la population . . . 136
11.1.8. Réorienter les patients vers d’autres structures des urgences . . . . 136
11.1.9. Trier les patients à l’arrivée . . . 136
11.2. Insuffisance des ressources . . . 137
11.2.1. Sectoriser la structure des urgences . . . 137
11.2.2. Développer les zones de surveillance de très courte durée . . . 138
11.2.3. Augmenter le personnel médical . . . 138
11.2.4. Augmenter le personnel paramédical . . . 138
11.2.5. Renforcer les collaborations avec les spécialistes . . . 139
11.2.6. Créer un circuit court . . . 139
11.2.10.Discuter l’utilisation de la biologie délocalisée . . . 141
11.2.11.Suivre un tableau de bord d’indicateurs . . . 141
11.3. Nombre de sorties trop faible . . . 141
11.3.1. Augmenter les capacités hospitalières . . . 141
11.3.2. Avoir une politique claire d’attribution des lits . . . 142
11.3.3. Favoriser une régulation médico-administrative . . . 142
11.3.4. Accélérer les sorties d’hospitalisation . . . 143
11.3.5. Raccourcir les DMS des patients hospitalisés . . . 143
11.3.6. Favoriser les patients urgents par rapport aux programmés . . . . 144
11.3.7. Disposer de lits pour les explorations rapides . . . 144
11.3.8. Refuser les exigences inutiles des services . . . 144
11.3.9. Contraindre des services d’hospitalisation . . . 144
11.3.10.Héberger les patients médicaux en chirurgie . . . 145
11.3.11.Hospitaliser en zones non conventionnelles . . . 145
11.3.12.Imposer les délais de séjour courts aux structure des urgences . . . 145
12.Projets 146 12.1. Méta-analyse . . . 146
12.1.1. Objectif de la recherche . . . 146
12.1.2. Type d’essai et caractéristiques . . . 146
12.2. Étude qualitative sur la perception de l’attente de place d’hospitalisation en structure des urgences par les patients et le personnel soignant . . . 147
12.2.1. Objectif de la recherche . . . 147
12.2.2. État actuel des connaissances . . . 147
12.3. Étude prospective interventionnelle sur les sorties anticipées d’hospitali-sation . . . 148
VII.Conclusion 149
A. Recommandations formalisées d’experts : le triage en structure des urgences151 B. Prise en charge des maladies chroniques pour éviter les consultations en
struc-ture des urgences 157
C. Réponses aux rapporteurs 162
C.1. Article 1 : Impact de la sectorisation de la structure des urgences et d’une augmentation du personnel infirmier sur la mortalité hospitalière et les durées de séjour . . . 162 C.2. Article 2 : Délai de premier contact médical après mise en place d’un
dossier patient informatisé . . . 164 C.3. Article 3 : Impact de la prescription d’imagerie informatisée sur les
de-mandes d’examens radiologiques . . . 165 C.4. Article 4 : Association entre durée de séjour en structure des urgences et
erreurs de prescription . . . 166 C.5. Article 5 : Épidémiologie et facteurs prédictifs des rechutes chez les
pa-tients insuffisants cardiaques sortant de la structure des urgences . . . 168 C.6. Article 6 : Impact d’une modification de la politique d’attribution des lits
pour les patients hospitalisés . . . 170 C.7. Article 7 : Impact des hébergements sur la prise en charge des patients
hospitalisés . . . 172
VIII.Résumé 192
• Pr Jean Emmanuel de La Coussaye pour tant de choses ! Ces quelques lignes de remer-ciements ne peuvent exprimer tout ce que je vous dois. Votre confiance, votre soutien et, au-delà, l’affection que vous portez au service sont inestimables. Les urgentistes nîmois ont beaucoup de chance ;
• Pr Paul Landais pour m’avoir accompagné et guidé dans l’élaboration et la rédaction de ce travail ;
• Jean-Yves pour la persévérance et la constance dont tu fais preuve tous les jours quand il s’agit de défendre, animer et développer la recherche en soins critiques ;
• Pr Sandrine Charpentier et Pr Philippe Aegerter, pour avoir accepté de participer à mon jury de thèse et avoir pris le temps d’en être les rapporteurs.
• Xavier et James pour m’avoir fait confiance, un midi, chez Pascaline. Cette confiance, votre amitié et votre implication dans la vie de notre spécialité sont un de mes moteurs quotidiens ;
• Patrick pour nous avoir appris tant de choses qui ne sont pas dans les livres ;
• Guy et Emmanuel pour m’avoir fait découvrir la recherche expérimentale et m’avoir donné le goût de la curiosité scientifique ;
• Joëlle, Hélène et Gaëlle pour votre relecture, mais surtout pour votre aide de tous les jours dans le fonctionnement de notre pôle ;
• Les amis dont beaucoup prennent en charge les patients pendant que j’écris cette thèse. Ce travail de recherche, c’est aussi le vôtre ;
rez toujours présents, inconditionnellement. La pudeur m’interdit de trop m’épancher, mais sachez combien mes sentiments sont intenses. Enfin, ces dernières lignes sont pour toi, l’un des chefs de cette famille. Bien que tu ne sois plus là pour voir la fin de ce travail, j’espère que tu en es fier.
chant un plateau-repas au cadre supérieur se plaignant d’une rage de dents, la structure des urgences (SU) reste un des derniers phares de la ville, ouvert jour et nuit. Les SU deviennent une porte d’entrée importante de l’hôpital, fortes d’un personnel dont les capacités progressent et aidées par un plateau technique hospitalier de qualité [7]. Dès son arrivée en SU, la prise en charge du patient s’inscrit dans un circuit qui a pour objectif l’optimisation des soins. Ce circuit patient peut être ralenti ou altéré lorsqu’il y a une surcharge de la SU, c’est-à-dire lorsque les capacités de celle-ci sont dépassées par le nombre de patients en attente d’être vu, d’évaluation, de traitement et de place d’hos-pitalisation. La surcharge des SU est associée à de nombreux effets indésirables, dont une augmentation des complications et de la mortalité. Cette surcharge, décrite tant en France que dans d’autres pays, est à l’origine d’une littérature grandissante depuis une dizaine d’années. Il est bien démontré que l’origine de cette surcharge est multifacto-rielle. Pour y trouver des solutions, il convient d’examiner la surcharge dans la globalité de l’institution hospitalière et du système de soins.
L’objectif de ce travail sera d’étudier, dans les SU, le circuit patient en situation de surcharge. Nous présenterons, premièrement, une revue de la littérature afin de dégager les causes et les conséquences de la surcharge en SU. Nous observerons ensuite le parcours du patient, de son arrivée en SU jusqu’à sa sortie, et parfois sa reconsultation [1, 2, 3, 4, 5, 6]. Nous terminerons ce travail en présentant les possibles solutions à la surcharge des SU et nos perspectives d’études sur le sujet.
Le circuit patient en SU correspond aux différentes étapes de sa prise en charge. Ce parcours patient peut dysfonctionner lorsqu’il est en situation de surcharge. En effet, les patients font confiance aux urgences, les collègues généralistes et spécialistes aussi, mais bien que conséquentes, les ressources sont limitées, plus encore en période de rationalisa-tion des dépenses de santé. Ainsi, les médecins urgentistes sont de plus en plus amenés à gérer la surcharge de la SU et par voie de conséquence celle de l’hôpital. La France n’est pas un cas isolé, la surcharge est qualifiée par certains auteurs de crise internationale [8, 9]. Les causes de cette surcharge sont multiples : pour simplifier la SU à un modèle à trois composants [10, 11], il y a trop d’entrées, pas assez de sorties et une insuffisance des ressources nécessaires au bon fonctionnement de la SU. Cette similarité avec un modèle physique entrée-débit-sortie a été décrite par Pan et al. dans un article intitulé « Ce que la Médecine d’Urgence apprend de la cinétique et de la dynamique des systèmes » [12]. Les auteurs y décrivent la SU comme une réaction enzymatique et présentent des analogies entre entrée/substrat, personnel/enzyme ou sortie/produit (Figure 1.1). La surcharge du système intervient alors lorsque les capacités du modèle sont dépassées. Les conséquences en sont une mauvaise prise en charge du patient avec une augmenta-tion de la morbi-mortalité. La suite de ce travail visant à décrire et expliquer le parcours patient de SU en situation de surcharge sera composée de trois parties reprenant le mo-dèle entrée-débit-sortie (Figure 1.2). Premièrement, le triage et la sectorisation (partie 2). Deuxièmement, la prise en charge médicale (partie 3). Troisièmement, la décision médicale (partie 4).
Figure1.1. – Comparaison entre réaction enzymatique et circuit patient en SU (selon Pan [12]). E : enzyme ; EDPMU : personnel des SU ; P : produit ; S* : état transitoire du substrat ; SU ou ED : structure des urgences ; t : temps.
1.1. Le triage et la sectorisation
1.2. La prise en charge médicale
La prise en charge du patient par le médecin urgentiste est réalisée en fonction du niveau de triage qui préconise un temps de premier contact médical. Le deuxième ar-ticle de cette thèse abordera cette notion de premier contact médical dans le premier paragraphe de la troisième partie [2]. Il développera en particulier l’influence de la mise en place d’un dossier patient informatisé sur ce paramètre. Après le contact médical et l’examen clinique, la prise en charge se poursuit, si besoin, par la prescription du traitement et des examens complémentaires. Le temps d’attente de ces examens com-plémentaires peut également contribuer à une surcharge de la SU. L’impact de la mise en place d’une prescription informatisée sur les demandes d’examens radiologiques sera donc étudié dans le deuxième paragraphe de la troisième partie et constituera le troi-sième article [3]. À l’issue de cette prise en charge, une décision médicale est prise. Mais avant qu’elle ne soit effective, le patient aura passé un certain temps en SU. Cette durée de séjour en SU, variable selon la surcharge de la structure, peut être associée à la sur-venue d’événements indésirables et à une morbi-mortalité. Le troisième paragraphe de la troisième partie, quatrième article de ce travail, décrira cette association entre durée de séjour en SU et erreurs de prescriptions [4].
1.3. La décision médicale
La décision médicale, prise par le médecin urgentiste, consiste à faire sortir le patient de la SU, à domicile ou en hospitalisation. La surcharge en SU est associée à une aug-mentation du taux de reconsultations. Cette problématique du retour des patients en SU, après une première décision médicale, sera abordée dans le premier paragraphe de la quatrième partie. Sera ainsi présenté le cinquième travail de cette thèse et concernant les facteurs prédictifs de reconsultations chez les patients insuffisants cardiaques sortants de SU au Canada. De même, lorsque les patients sont hospitalisés, la surcharge de la
Figure1.2. – Circuit patient en SU et articles présentés (les chiffres correspondent aux numéros des articles). SU : structure des urgences.
surcharge en structures des urgences
2.1. Les causes de la surcharge du circuit patient en structure
des urgences
Les causes de surcharge des SU sont multiples et souvent intriquées. La physiopatho-logie de cette surcharge est complexe et nous la simplifierons ci-dessous en trois grandes « étiologies » illustrées d’exemples : le nombre d’entrées vers la SU est trop important, l’insuffisance des ressources extérieures nécessaires au fonctionnement de la SU (examen complémentaire, avis spécialisé), le nombre de sorties de la SU est trop faible.
2.1.1. Nombre d’entrées trop important
La littérature décrit plusieurs causes aboutissant à une augmentation du nombre d’en-trées se révélant trop importantes par rapport au personnel, médical et paramédical, pré-sent pour les accueillir. Nous citerons à titre d’exemple les consultations non-urgentes, les « habitués » des SU ainsi que les pics d’activité et les variations saisonnières.
Les consultations non-urgentes
Il est habituel d’affirmer que les consultations pour des motifs futiles sont une des principales causes de surcharge en SU. La responsabilité de la surcharge incombe alors au patient qualifié d’indiscipliné et non plus à la collectivité médicale qui devient donc victime. Cependant, Durant et al. [13] dans une étude rétrospective réalisée à Marseille
une réponse rapide au motif de consultation mais aussi la difficulté d’obtenir cette ré-ponse ailleurs qu’en SU. La communauté médicale doit donc répondre à cette attente et la permanence d’accès aux soins, parfois carencée, doit remplir son rôle [14, 15]. Diriger les patients vers la SU n’est pas la meilleure solution et contribue à augmenter l’activité. Cependant, ces patients consomment peu de ressources et sont souvent pris en charge plus rapidement. C’est aussi pour une certaine patientèle le seul moyen d’accès aux soins [16].
Les « habitués » des SU
Conséquences d’épidémies virales et de fréquentations touristiques, ces variations sont souvent prévisibles. Dans une étude rétrospective [19] faite au Canada, les auteurs concluent que les détournements d’ambulances pour cause de SU surchargées sont ef-fectivement plus importantes en période d’épidémie grippale. Cependant, les auteurs nuancent l’importance des épidémies sur la surcharge en expliquant que ces périodes sont de faible durée. En plus d’être prévisibles et de courte durée, ces pics d’affluence lorsqu’ils entrainent des hospitalisations, aboutissent le plus souvent à des hospitalisa-tions dont la durée de séjour est courte.
2.1.2. Insuffisance des ressources
La surcharge en SU résulte souvent d’une durée de séjour en SU trop importante. Cette durée de séjour est la somme d’une multitude de délais correspondant chacun à différents processus faisant souvent appel à des ressources extérieures à la SU [20] (Figure 2.1). Nous citerons à titre d’exemple, l’attente des résultats d’examens complémentaires ou des consultations spécialisées.
Délai d’attente pour les résultats d’examens complémentaires
Les examens complémentaires, processus indispensable de beaucoup de prises en charge en SU, contribuent grandement à augmenter la durée de séjour en SU. Dans une étude [21] rétrospective portant sur plus de 300 millions de consultations aux États-Unis, Ko-cher et al. ont retrouvé une augmentation de la durée de séjour en SU de 72 min (IC 95 % : [66 à 78]) pour un bilan sanguin et de 59 min (IC 95 % : [54 à 65]) pour la réalisation d’une tomodensitométrie.
Délai d’attente pour les consultations spécialisées
De la même manière, la demande d’une consultation spécialisée augmente la durée de séjour en SU. Dans une étude [22] prospective monocentrique canadienne, les auteurs
Ar ri vée d u pa ti ent Id enti fica ti o n Début d u tri ag e Fi n d u tri ag e M is e en sa lle d ’exa men P remi er co nta ct méd ica l Dema nd e pa ra cl ini ques Fi n rés ul ta ts pa ra cl ini ques Synthès e méd ica le Dema nd e ho spi ta lis ati o n Di spo ni bi lité d e pl ace Dépa rt d e SU en ser vi ce Déci si o n méd ica le
Installation du patient Obtention examens Réflexion Attente hospitalisation ou « boarding »
Intervalle de temps les plus variables en fonction de l’organisation institutionnelle
▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲ ▲
Figure2.1. – Délais de prise en charge des patients hospitalisés à partir du service des
urgences (adaptée selon Welch [20]). DMS : durée moyenne de séjour. SU : structure des urgences.
retrouvent un délai de 221 min entre la demande par un médecin urgentiste de consul-tation en médecine interne et sa réalisation. Certaines spécialités sont plus promptes à venir en SU et ces délais sont très hôpital-dépendant. Cependant, ces délais constituent une importante cause d’attente en SU et donc de surcharge.
2.1.3. Nombre de sorties trop faible
Entre 2000 et 2009, le nombre de lits d’hospitalisation complète en France, toutes dis-ciplines et tous secteurs confondus, est passé de plus de 480 000 à moins de 430 000. La fermeture de ces lits s’est effectuée à un rythme régulier et a concerné la quasi-totalité des disciplines. Cette baisse a été particulièrement importante en 2009. Seules les capa-cités en moyen séjour (soins de suite et de réadaptation) ont continué d’augmenter, le nombre de lits étant passé de 91 000 en 1998 à 99 000 en 2009. Cependant, une trans-formation des modes de prise en charge est intervenue à la faveur de l’hospitalisation à temps partiel. Un nombre croissant de procédures a pu être effectué en dehors du cadre traditionnel de l’hospitalisation complète. Entre 2001 et 2009, il s’est ainsi créé près de 13 000 places d’hospitalisation à temps partiel, dont plus de 8 000 dans les secteurs de la médecine, chirurgie et obstétrique, venant compléter les 16 000 places déjà existantes. Cependant, un défaut de l’aval fait que certains patients restent trop longtemps en MCO (« bed bloqueurs »), réduisant ainsi les capacités d’accueil de l’établissement. Le pro-blème d’un faible nombre de lits disponibles est acutisé en période hivernale, ajoutant un effet de saisonnalité à cette carence. Cependant et bien que les capacités hospitalières soient très hétérogènes en Europe, la France bénéficie d’un nombre de lits pour 100 000 habitants relativement important en Europe (748 lits), juste derrière l’Allemagne (845) et l’Autriche (771).
Organisation de l’hospitalisation programmée
La surcharge des SU peut être la conséquence d’une surcharge en aval des services, elle-même conséquence d’une occupation des lits par une activité programmée trop im-portante au regard des capacités de l’établissement. Pour envisager des solutions, il ne s’agit pas d’opposer l’activité programmée à l’activité non programmée, mais de définir de façon concertée et prévisionnelle la place de chacune.
lades des urgences qui sont en attente d’hospitalisation sont souvent des sujets âgés, dépendants et polypathologiques, « ceux dont personne ne veut » parce qu’à durée de séjour prolongée, moins rentable en termes de tarification, consommateurs de temps et d’énergie et sources de difficultés pour les équipes. Ye et al. [24] dans une étude rétros-pective chinoise ont recherché les facteurs associés à une durée de séjour prolongée en salle d’accueil des urgences vitales. Les facteurs retrouvés sont l’âge, l’arrivée durant la nuit, l’absence de visite en salle d’accueil des urgences vitales par la famille et les motifs d’hospitalisation multiples relevant de la médecine interne. De même, Hodgins et al. [25] ont montré que les caractéristiques prédictives d’un séjour long en situation d’attente de place d’hospitalisation étaient une hospitalisation pour un motif médical, une admission durant la nuit, un patient de plus de 65 ans. Cette absence d’élan de la part des services d’hospitalisation entraîne une importante surcharge pour les SU qui sont inadaptées à héberger sur de longues durées ces patients souvent dépendants.
2.2. Les conséquences de la surcharge du circuit patient en
structure des urgences
Les conséquences des surcharges de la SU et de l’hôpital dans son ensemble sont une augmentation de la morbi-mortalité pour le patient. La surcharge de l’un est en partie responsable de la surcharge de l’autre, et réciproquement. L’ensemble constitue donc un cercle vicieux de dysfonctionnements aboutissant à une mauvaise prise en charge du malade (Figure 2.2).
2.2.1. Surcharge de la structure des urgences
Surcharge hôpital Surcharge SU Boarding Mortalité Miro 1999 Richardson 2006 Sprivulis 2006 Guttmann 2011 Erreur de prescription (Kulstad 2010)
Personnes âgées (Ackroyd-Stolarz 2011)
Guttmann 2011 Forster 2003 Felton 2011 White 2012 Bair 2009 Singer 2011 Singer 2011 Complications (Zhou 2012) ▲ ▼
Figure2.2. – Cercle vicieux de la surcharge du service des urgences et à l’hôpital. SU :
service d’urgence.
ont montré, par exemple, qu’en situation de surcharge de la SU, le personnel de la SU respectait moins les consignes d’hygiène et de lavage des mains (OR = 0,39 ; IC 95 % : [0,28—0,55]) qu’en situation normale [26, 27]. Kulstad et al. [28] ont observé une aug-mentation significative des erreurs de prescription lors des périodes de surcharge en SU. La surcharge retentit également sur l’ensemble du parcours patient, du triage jusqu’après la sortie du patient [29]. Depinet et al. ont montré qu’une surcharge en SU pédiatrique diminuait la surveillance des patients ayant des paramètres vitaux anormaux à l’arrivée [30]. La surchage de la SU est également associée à une augmentation des sorties contre avis médical et des fugues [31]. Dans une étude [32] rétrospective monocentrique, les auteurs ont observé une augmentation du taux de sorties sans avis médical (20 vs. 10 %) lorsque la SU est en situation de surcharge. Cependant, ce critère ne paraît pas être un facteur de morbi-mortalité accrue. Enfin, la surcharge des SU aboutit à une augmenta-tion de la mortalité [33, 34, 35]. Dans une étude [36] rétrospective réalisée en Espagne, les auteurs ont observé une corrélation positive entre la mortalité et le taux de surcharge en SU. Akhtar et al. [37] ont montré qu’une attente inférieure à 8 h en SU était
Figure2.3. – Relation entre le score de surcharge en SU et la mortalité à sept jours chez les patients admis en SU (adaptée selon Sprivulis [39]). SU : service des urgences.
Les surcharges des SU et de l’hôpital conduisent toutes deux à un « blocage » des patients qui doivent être hospitalisés (le terme anglosaxon est « access block »). La surcharge de la SU est associée à ce phénomène de blocage. En étudiant les patients se présentant pour douleur abdominale, Blom et al. [40] ont montré que la probabilité d’être hospitalisé diminuait en situation de surcharge de la SU (39 % entre 0–95 % de taux d’occupation de la SU, 37 % entre 95 et 100 %, 35 % lorsque la taux est supérieur à 100 % ; p < 0,001). Ces patients ne sont plus tout à fait aux urgences, puisque leur prise en charge est terminée, mais ils ne sont pas encore en chambre dans un service adéquat. Le terme « boarder », d’origine anglo-saxonne, désigne ces patients admis aux urgences, dont la prise en charge en SU est terminée mais qui restent dans les locaux, sous la responsabilité des médecins urgentistes en attente d’un lit d’hospitalisation. La présence de famille et d’accompagnant pour ces patients contribue également à la surcharge de la SU [41].
Les SU en situation de surcharge sont plus nombreuses à souffrir d’une longue attente dans les couloirs (boarding) [42]. Plus cette attente est longue, plus les durées de séjour (SU et hospitalière) et la mortalité hospitalière augmentent [43]. Dans une étude [44] rétrospective conduite au Canada (Figure 2.4), les auteurs ont observé une augmenta-tion du risque de mortalité et d’hospitalisaaugmenta-tion lorsque la DMS en SU augmente. Ainsi, comparé à une DMS de 1 heure et pour les patients de niveau 1 à 3 selon l’échelle de tri canadienne, le risque relatif de mortalité est de 1,79 (IC 95 % : [1,24 à 2,59]) et celui d’hospitalisation de 1,95 (IC 95 % : [1,79 à 2,13]) pour ceux qui attendent plus de 6 heures. De même, une étude conduite par Singer et al. [45] en 2011 dans un hôpital uni-versitaire de Washington DC, retrouve une DMS moyenne de 6 jours pour les patients qui attendent un lit moins de 2 h, contre 9 jours (p < 0,001) pour ceux qui attendent plus de 24 h. Dans cette même étude, la mortalité des patients qui attendent moins de 2 h est de 2 %, contre 4 % (p < 0,001) pour ceux qui attendent plus de 12h. Dans une étude [46] rétrospective portant sur plus de 180 000 retours à domicile après une consul-tation en SU, White et al. ont démontré que la DMS en SU de ces patients augmente
Figure2.4. – Odds ratio ajustés (IC 95 %) pour les décès et les réhospitalisations dans les sept jours après une première consultation chez les patients CTAS 1 à 3 initialement sortants (adaptée selon Guttmann [44]). CTAS : canadian triage and acuity scale.
lorsque le taux d’attente d’hospitalisation (boarding) augmente. Cette étude nous fait prendre conscience qu’il n’y a pas de cloison entre les patients des SU. Lorsque la sur-charge des SU et de l’hôpital entraine des taux importants d’attente d’hospitalisation, même les patients qui ne sont à priori pas concernés par l’hospitalisation sont atteints. La surcharge des SU favorise une importante attente d’hospitalisation mais l’inverse est également vrai. Bair et al. [47] dans une étude par simulation des événements discrets ont évalué les effets d’une attente d’hospitalisation sur la surcharge de la SU et sur les sorties sans avis médical. Les auteurs observent que lorsque le ratio [patients en attente d’hospitalisation]/[patients à hospitaliser] passe de 100 à 0 %, la surcharge de la SU diminue (de 88 % à 50 %) et le taux de sorties sans avis médical également (de 11 % à 8 %).
SU. Ces patients ayant présenté un évènement indésirable en SU voient leur DMS lors de l’hospitalisation en service doublée (20 vs 10 jours, p < 0,001). Ainsi, les malades de forte complexité (souvent âgés, polypathologiques, forts consommateurs de ressources) sont des composantes importantes de la surcharge des SU.
2.2.3. Surcharge de l’hôpital
Le cercle vicieux de la surcharge est bouclé lorsque l’on constate que la surcharge de l’hôpital conduit également à celle de la SU. Forster et al. [49] ont observé une augmenta-tion de la DMS en SU lorsque le taux d’occupaaugmenta-tion de l’hôpital augmente. Zhou et al. [50] ont retrouvé, lorsque l’hôpital est en situation de surcharge, une augmentation des taux de complication chez les patients en attente d’hospitalisation (boarding) pris en charge par les médecins urgentistes. Ceci illustre l’influence péjorative des dysfonctionnements de l’hôpital sur les SU (Figure 2.2).
Le triage est nécessaire lorsque les soignants ne peuvent répondre immédiatement aux besoins des patients. Il est défini comme la hiérarchisation des prises en charge des patients en fonction de leur gravité. Cette définition implique des conséquences individuelle et collective au triage. En effet, les objectifs du triage sont multiples. Ils sont de prendre en charge au mieux chaque patient, mais aussi d’organiser efficacement le système de soins. Un sous-triage entraine une perte de chance et peut aggraver le pronostic du patient. Un sur-triage consomme des ressources souvent limitées, qui ne pourront être disponibles pour les autres patients.
Le triage doit donc être réalisé à l’aide d’échelles spécifiques, par des professionnels expérimentés mais aussi formés. Les principes de triage peuvent s’appliquer en médecine préhospitalière comme en structure des urgences (SU), pour les patients adultes comme pour les enfants. Le triage en SU à fait l’objet de recommandations formalisées d’experts (RFE) en 2012 sous l’égide de la Société Française de Médecine d’Urgence (SFMU) [51]. Bien que des échelles de triage à trois niveaux soient encore utilisées [52], les échelles à cinq niveaux semblent supérieures en terme de reproductibilité et d’exactitude [53, 54, 55]. Pour le triage des patients adultes, nous avons choisi de présenter cinq échelles de triage à cinq niveaux, deux francophones (française et canadienne) et trois anglophones (américaine, australienne et anglaise).
3.1. Validation
La validation d’une échelle de triage se fait après avoir évalué sa reproductibilité et son exactitude (ou validité). Ces deux notions sont illustrées par la figure 3.1 qui représente
Peu reproductible Peu exact
Peu reproductible Exact
Reproductible
Peu exact Reproductible Exact
Figure3.1. – Reproductibilité et exactitude d’un score
une cible et les différents tirs d’un arc. La reproductibilité est une mesure des erreurs aléatoires entre l’objectif défini (représenté par le centre de la cible) et le niveau de triage (représenté par les différents tirs). La reproductibilité peut être mesurée [56] grâce aux pourcentages de concordance, au coefficient kappa (κ) ou idéalement au coefficient kappa pondéré (κw). Elle peut être étudiée en situation réelle ou en présentant des scenarii aux
soignants. L’exactitude est une mesure des erreurs systématiques entre l’objectif défini et le niveau de triage. L’exactitude peut être mesurée grâce aux coefficients de corrélation ou aux courbes ROC. La validation d’une échelle de triage nécessite que la reproductibilité et l’exactitude soient toutes deux satisfaisantes (Figure 3.1.D). Évaluer une échelle de triage implique également de se référer à un gold standard représentant l’objectif du triage. Un des problèmes de l’étude des échelles de triage est la définition de ce gold standard censé représenter l’état de santé exact du patient. Ce gold standard n’existant pas, il faut utiliser un critère de substitution. Peuvent être choisis comme critère de substitution le taux d’hospitalisation, la consommation de ressources, le taux d’admission en réanimation et soins intensifs, ou encore la durée de séjour en SU. L’évaluation d’une échelle de triage est donc complexe, la reproductibilité et l’exactitude dépendant de l’objectif de l’échelle mais aussi du personnel qui l’utilise.
3.1.1. Échelle canadienne de triage et de gravité
L’échelle canadienne de triage et de gravité (ÉTG) utilisée chez l’adulte a une
re-productibilité modérée à forte, évaluée avec un κ de 0,46 [57] à 0,91 (κw) [58] pour les
pa-et comparé au niveau 3 : OR = 4,4 pour le 1, OR = 2,2 pour le 2, OR = 0,4 pour le 4 pa-et OR = 0,2 pour le 5 (p < 0,001). L’ÉTG permet également la prédiction de la mortalité [60], de la durée de séjour en SU et de la consommation de ressources [61].
L’ÉTG [62] utilisée chez l’enfant a une reproductibilité modérée, évaluée avec un κ de 0,55 pour les scenarii, de 0,51 pour les cas réels. Dans l’étude de Gravel et al. [63] (n = 550 940 patients), l’exactitude de l’ÉTG à prédire le taux d’hospitalisation retrouve en fonction du niveau : 61 % pour le 1, 30 % pour le 2, 10 % pour le 3, 2 % pour le 4 et 1 % pour le 5 (p < 0,001). L’ÉTG permet également la prédiction de la durée de séjour en SU, de l’admission en réanimation et de la probabilité de sortie sans avis médical [63].
3.1.2. Classification infirmière des malades aux urgences
La classification infirmière des malades aux urgences (CIMU) [64] version 2 utilisée
chez l’adulte a une reproductibilité forte, évaluée avec un κw de 0,77 (CIs 95 % [0,71
-0,82]) pour les scenarii. Dans l’étude de Taboulet et al. [64] (n = 941 patients), l’exac-titude de la CIMU version 2 à prédire le taux d’hospitalisation retrouve en fonction du niveau : 83 % pour le 1 et le 2, 44 % pour le 3, 5 % pour le 4 et 1 % pour le 5 (p < 0,001). LA CIMU permet également la prédiction de la durée de séjour en SU et de la consommation de ressources [64]. Nous n’avons pas retrouvé d’étude évaluant la reproductibilité ou l’exactitude de la CIMU chez l’enfant.
3.1.3. Emergency severity index
L’emergency severity index (ESI) version 3 utilisée chez l’adulte a une reproductibilité
forte, évaluée avec un κw de 0,89 [58, 65] pour les scenarii et de 0,73 [66] pour les cas
réels. Dans une étude visant à comparer l’ÉTG et l’ESI, Worster et al. [58] retrouvent des reproductibilités fortes, que ce soit pour l’ÉTG (κ = 0,91 ; ICs 95 % [0,90 - 0,99]) comme pour l’ESI version 3 (κ = 0,89 ; ICs 95 % [0,88 - 0,99]), sans différence significative entre les deux échelles. Dans l’étude de Tanabe et al. (n = 403 patients) [65], l’exactitude de l’ESI à prédire le taux d’hospitalisation retrouve en fonction du niveau : 80 % pour le
L’ESI utilisée chez l’enfant a une reproductibilité modérée à forte, évaluée avec un κw
de 0,77 [68] et 0,84 [69] pour les scenarii, de 0,57 [68] et 0,59 [69] pour les cas réels. Dans l’étude de Travers et al. [68] (n = 1 175 patients), l’exactitude de l’ESI à prédire le taux d’hospitalisation retrouve en fonction du niveau : 83 % pour le 1, 46 % pour le 2, 17 % pour le 3, 4 % pour le 4 et 0 % pour le 5 (p < 0,001). L’ESI permet également la prédiction de la durée de séjour en SU [68].
3.1.4. Australasian triage scale
L’australasian triage scale (ATS) utilisée chez l’adulte a une reproductibilité modérée, évaluée avec un κ de 0,56 [70] pour les scenarii. Une étude de Doherty et al. confirme l’exactitude de l’ATS à prédire la mortalité [71]. Van Gerven et al. soulignent l’exactitude de la national triage scale (NTS), ancêtre de l’ATS, à prédire le taux d’hospitalisation [72]. Cependant, la généralisation des résultats de la NTS vers l’ATS est critiquable, bien que les échelles soient proches. Nous n’avons pas retrouvé d’évaluation de l’exactitude de l’ATS à prédire l’hospitalisation ou la consommation de ressource.
L’ATS utilisée chez l’enfant a une reproductibilité faible à modérée, évaluée avec un κ de 0,21 [73] à 0,58 [70] pour les scenarii. L’étude de Crellin et al. [73], qui retrouve une faible reproductibilité (κ = 0,21), présente cependant d’importantes critiques méthodologiques. Nous n’avons pas retrouvé d’étude évaluant l’exactitude de l’ATS chez l’enfant.
3.1.5. Manchester triage system
La Manchester triage system (MTS) utilisée chez l’adulte a une reproductibilité forte, évaluée avec un κ de 0,49 [74] à 0,82 (κw) [75] pour les scenarii. Dans l’étude de Van der
chez l’enfant a une reproductibilité forte, évaluée avec un κw de 0,62 [74] et 0,83 [78]
pour les scenarii, de 0,65 [78] pour les cas réels. Dans l’étude de Roukema et al. [79] (n = 1 065 patients), l’exactitude de la MTS à prédire le taux d’hospitalisation retrouve en fonction du niveau : 53 % pour le 1, 29 % pour le 2, 16 % pour le 3, 6 % pour le 4 et 1 % pour le 5 (p < 0,001). La MTS permet également la prédiction de la consommation de ressources [79].
3.2. Niveau de preuve
3.2.1. Un niveau de preuve faible à modéré
Les niveaux de preuve que nous présentons ci-dessous sont ceux de la classification GRADE [80] (insuffisant, faible, modéré, important). Selon cette classification, seules les études randomisées peuvent avoir un niveau de preuve important. Or, aucune étude randomisée n’a été réalisée sur le triage du fait de difficultés méthodologiques. Selon la classification GRADE [80], les études observationnelles ont, par définition, un ni-veau de preuve faible ou insuffisant. Sous certaines conditions, ces études peuvent être relevées à un niveau de preuve modéré, en particulier si les résultats observés sont sta-tistiquement très forts. Les niveaux de preuve que nous présentons ont été attribués en fonction de l’analyse des études et des résultats déjà publiés dans les revues systéma-tiques [81, 53, 82, 83, 84].
L’évaluation de l’exactitude de l’ÉTG a été réalisée par Doug et al. avec une étude observationnelle multicentrique [60]. Dans cette étude, les risques relatifs des différents niveaux entre eux (OR = 4,4 pour le 1 vs. 3 , OR = 2,2 pour le 2 vs. 3, OR = 0,4 pour le 4 vs. 3 et OR = 0,2 pour le 5 vs. 3) et l’effectif important (29 524 patients) renforcent le niveau de preuve à modéré.
L’évaluation de la CIMU version 2 a été réalisée auprès de six infirmier(e)s par une seule étude [64] observationnelle basée sur des scenarii. Dans cette étude, l’exactitude de la CIMU version 2 a ensuite été évaluée avec 941 patients (niveau de preuve insuffisant).
l’inclusion consécutive des 8 251 patients et l’étude de Eitel et al. [85] grâce à la partici-pation de sept SU différentes.
L’évaluation de l’ATS repose essentiellement sur l’étude de Considine et al. [70] et celle de Doherty et al., non disponible en ligne [71] (niveau de preuve insuffisant). L’étude de Considine et al. [70] a utilisé 28 scenarii triés par 167 participants représentant 26 SU. Les autres études évaluant l’exactitude de l’ATS analysent en fait l’exactitude de la NTS.
L’évaluation de la MTS repose sur plusieurs études observationnelles dont la généralisa-tion semble difficile du fait de données insuffisantes concernant la sélecgénéralisa-tion des scenarii ou celle des participants (niveau de preuve insuffisant).
Dans une méta-analyse réalisée par Farrohknia et al. [82] ayant pour objectif l’analyse de l’exactitude et de la reproductibilité des échelles de triage, les auteurs ont étudié 168 ar-ticles, en ont retenu 20 et concluent que 11 sont de faible qualité et 9 de qualité modérée. Les principales critiques concernent la généralisation des résultats ainsi que l’insuffisance des données concernant la sélection des patients ou du personnel qui réalise le triage. Selon les auteurs de cette méta-analyse, aucune étude ne possède un niveau de preuve important concernant la reproductibilité. Il en est de même concernant l’exactitude à prédire l’hospitalisation, aucune étude n’étant ajustée sur l’âge ou le genre des patients. Par ailleurs, nous avons vu que toutes les échelles de triage utilisaient pour évaluer la gravité des patients des critères de substitution. L’analyse des études doit donc être faite en gardant à l’esprit cet élément critiquable, en particulier concernant la validation de ces critères et la complexité de la relation entre critère de substitution et critère clinique.
3.2.2. Une absence d’étude d’impact
pas de triage. Le mode de constitution de ces deux groupes est variable, au mieux par tirage au sort ou randomisation. Cette randomisation permet d’objectiver une relation de causalité entre le triage et l’absence de triage. Un critère de jugement principal, déterminé à priori, permet la comparaison des groupes selon la méthodologie statistique du test d’hypothèse. Nous n’avons pas retrouvé dans la littérature d’étude d’impact concernant les échelles de triage. La méthodologie à mettre en oeuvre pour une telle étude semble très complexe, voire infaisable et éthiquement discutable. Il est donc peu probable que des études d’impact spécifiques au triage puissent être menées.
3.3. Scores de triage
3.3.1. Développés pour les structures des urgences adultes
Développer en quelques lignes le fonctionnement d’une échelle de triage est impossible. La plupart de ces échelles possède un site internet complet (Figure 3.2) et un guide d’utilisation exhaustif composé de plusieurs dizaines, voire centaines, de pages. L’objectif de cette partie se limite à présenter chaque échelle et à en résumer le fonctionnement tout en y soulignant les avantages et inconvénients.
3.3.2. Échelle canadienne de triage et de gravité
L’ÉTG est une échelle de triage numérique à cinq niveaux de priorité décroissants (le niveau 1 est le niveau le plus urgent). Elle a été créée par un groupe de travail com-posé de professionnels en 1998, au Canada, puis révisée pour l’adulte en 2004 [86], 2008 [87] et 2012 [88]. Le groupe de travail national sur l’ÉTG est composé d’associations de médecins urgentistes, d’infirmer(ère)s, de pédiatres et de médecins ruraux. Ce groupe se rencontre annuellement et répond aux commentaires des membres des organisations d’utilisateurs, d’hôpitaux ainsi que d’organismes provinciaux et nationaux. Les auteurs de l’ÉTG insistent sur la nécessité d’une évolution continue de l’échelle, car la prestation des soins de santé et les attentes des patients évoluent constamment. Ainsi, l’ÉTG suit
Le fonctionnement de l’ÉTG est basé sur la détermination par l’IAO du motif de consul-tation, ce qui génère automatiquement un niveau de triage minimal. Selon ce motif de consultation, des modificateurs de premier ordre, appliqués en fonction des paramètres vitaux, peuvent faire évoluer le niveau de triage initial. Enfin, ce niveau peut encore être modifié en fonction de l’intensité de la douleur, du mécanisme d’un éventuel traumatisme et de modificateurs de second ordre. La réponse fractile décrit dans quelle proportion l’ÉTG répond à ses objectifs. Elle est définie par niveau comme la proportion de patients évaluée dans le délai recommandé. Tous les patients doivent être réévalués par un(e) in-firmier(e) lorsque les délais recommandés sont atteints.
Les principales qualités de l’ÉTG sont d’être le support d’une réflexion importante, globale et continue sur le triage au niveau national. De plus, l’ÉTG est une échelle fran-cophone, ce qui facilite la formation et limite les erreurs de traduction. Les principales critiques envers l’ÉTG portent sur le temps nécessaire au triage et sur l’importante for-mation nécessaire pour maîtriser l’échelle. Par ailleurs, les échelles anglo-saxonnes sont parfois jugées trop rigides pour l’état d’esprit latin et ne prennent pas en considération la médecine préhospitalière, entraînant des difficultés quant à leur applicabilité en France.
3.3.3. Classification infirmière des malades aux urgences
l’absence ou l’imprécision de certains déterminants du tri et de prioriser les patients instables, mais aussi les patients stables avec des symptômes intenses. Selon une méthode consensuelle, l’équipe de l’hôpital Saint-Louis a créé des niveaux dont la complexité et la sévérité sont croissantes, de 5 à 1. La complexité est évaluée par la consommation de ressources et la sévérité par le taux d’admissions. Pour réaliser le triage selon la CIMU v2, l’IOA doit choisir un motif de consultation puis un déterminant de tri pour affiner le niveau. Enfin, l’IAO peut ajouter un modulateur de tri, reflet le plus souvent de l’intensité du symptôme, pour accélérer la prise en charge.
La principale qualité de la CIMU est d’être bien adaptée aux pratiques de la médecine d’urgence française et à l’organisation du système de soins, puisque développée à l’hôpital Saint-Louis (AP-HP, Paris, France). La principale critique de la CIMU est un corollaire de sa qualité. Développée par une seule SU qui admettait à l’époque moins de 100 patients par jour, la généralisation de son utilisation aux autres SU doit être discutée.
3.3.4. Emergency severity index
L’ESI est une échelle de triage numérique à cinq niveaux de priorité décroissants (le niveau 1 est le niveau le plus urgent). Elle a été créée par Wuerz et Eitel en 1998, aux États-Unis, puis révisée en 1999, 2003 et 2005 (version 4). Elle est depuis largement utilisée aux États-Unis puisque McHugh et al., dans une étude rétrospective de 2012 portant sur 4 897 hôpitaux américains, montrent que 72 % des patients admis en SU, aux États-Unis, sont triés avec l’ESI [52].
Le fonctionnement de l’ESI est basé sur la prédiction de la consommation de ressources pour le patient. À la différence de la ÉTG, de la MTS ou de l’ATS, l’ESI ne définit pas un délai maximal de premier contact médical. L’IAO commence par rechercher des signes d’instabilité. L’ESI version 4 précise les limites des paramètres physiologiques qui, lorsqu’elles sont dépassées, doivent faire passer d’un niveau 3 à un niveau 2. Pour la fréquence cardiaque, > 100 /min ; pour la fréquence respiratoire, > 20 /min ; pour la saturation en oxygène, < 92 %. En l’absence de ces signes de gravité, l’IAO doit ensuite
échelles du fait d’une plus grande simplicité d’utilisation. Les algorithmes sont simples, clairs et concis. Les principales critiques envers l’ESI portent sur la difficulté à maîtriser l’ESI car bien que l’échelle soit simple, le manuel de référence est volumineux et la diffé-renciation entre les niveaux 2 et 3 peut parfois poser problème. Par ailleurs, les échelles anglo-saxonnes sont parfois jugées trop rigides pour l’état d’esprit latin et ne prennent pas en considération la médecine préhospitalière, entraînant des difficultés quant à leur applicabilité en France.
3.3.5. Australasian triage scale
L’ATS est une échelle de triage numérique à cinq niveaux de priorité décroissants (le niveau 1 est le niveau le plus urgent). L’équipe de la SU d’Ipswich, en Australie, est à l’origine d’une des premières échelles de triage dans les années 1970. De plus en plus utilisée, une modification aboutira en 1993 à l’échelle de triage nationale (NTS) puis suite à une révision à l’échelle de triage australienne (ATS). Depuis, l’ATS a été rendue obligatoire pour toutes les SU australiennes. Pour les niveaux 1, 2, 3, 4 et 5, les délais recommandés sont respectivement : immédiat, 10 minutes, 30 minutes, 60 minutes et 120 minutes.
Le fonctionnement de l’ATS est basé sur l’évaluation en premier lieu de la stabilité du patient. Ensuite, l’évaluation du patient porte sur le délai d’intervention critique et sur l’acuité de l’affection. L’acuité de l’affection se distingue de la gravité du patient. En effet, un patient présentant une maladie chronique grave sera hospitalisé, mais sera peut-être vu après un patient présentant une symptomatologie plus importante. L’ATS prend en compte dans le triage l’évaluation de la douleur ainsi que les symptômes psychiatriques et gynécologiques.
la multiplicité des algorithmes. Par ailleurs, les échelles anglo-saxonnes sont parfois jugées trop rigides pour l’état d’esprit latin et ne prennent pas en considération la médecine préhospitalière, entraînant des difficultés quant à leur applicabilité en France.
3.3.6. Manchester triage system
La MTS est une échelle de triage numérique à cinq niveaux de priorité décroissants (le niveau 1 est le niveau le plus urgent). Elle a été développée en 1994 par le Manchester triage group et utilisée pour la première fois en 1996 à Manchester. Elle est depuis lar-gement utilisée en Europe. Une seconde version de la MTS a été publiée en 2006. Pour les niveaux 1, 2, 3, 4 et 5, les délais recommandés sont respectivement : immédiat, 10 minutes, 60 minutes, 120 minutes et 240 minutes.
Le fonctionnement de la MTS est basé sur l’utilisation de diagramme pour chaque mo-tif de consultation. Ainsi la MTS est composée de 52 diagrammes décisionnels pouvant chacun aboutir à plusieurs niveaux de triage. Les diagrammes sont très détaillés ce qui permet une discrimination fine.
La principale qualité de la MTS est d’être très complète, ainsi que d’intégrer pour plu-sieurs motifs de consultations des composantes psychologiques et liées à la douleur. Ce-pendant, cette exhaustivité rend également plus complexe la MTS que d’autres échelles de triage. La découverte puis la maitrise de tous les diagrammes sont longues, ce qui rend l’apprentissage de cette échelle plus difficile.
3.4. Echelles développées pour les structures des urgences
pédiatriques
Courtois et al. ont réalisé en 2009 un état des lieux des pratiques de triages pédiatriques en France [89]. Cette étude, faite par questionnaire auprès des 112 SU pédiatriques françaises (taux de réponses de 83 %), montre que 61 (66 %) réalisaient un triage. Les auteurs retrouvent une grande hétérogénéité dans les méthodes de triage : seules
recommandations de la SFMU [51] proposent l’utilisation d’une échelle de triage prenant en compte les spécificités de l’enfant (Annexe A). Pour le triage pédiatrique, trois échelles ont été évaluées et validées à la fois chez l’adulte et l’enfant : l’ÉTG [63], l’ESI [68] et la MTS [79]. L’ATS propose également un triage pédiatrique, mais nous n’avons pas retrouvé d’étude évaluant son exactitude.
3.4.1. Échelle canadienne de triage et de gravité
L’ESI version 1 [55] ne permettait le triage que des patients de plus de 14 ans et ce n’est que la version 2 [66] qui permet le triage des enfants de tout âge. Certaines ca-ractéristiques de l’échelle adulte sont applicables à l’échelle pédiatrique (cinq niveaux, rechercher des signes d’instabilités puis prédiction du nombre d’examens complémen-taires). Par rapport à l’échelle adulte, l’ESI préconise une évaluation de l’enfant par étapes successives : apparence générale, évaluation des fonctions respiratoires et circula-toires, mécanisme des lésions, histoire de la maladie, température et enfin douleur. Les auteurs précisent également que l’évaluation des éruptions cutanées doit être un signal d’alerte, car d’interprétation difficile et souvent source de mauvais triage. Les auteurs insistent sur l’évaluation des enfants de moins d’un an dont le triage est également rendu difficile du fait de l’absence d’expression verbale. Pour ces enfants, les auteurs rappellent que l’inquiétude des parents est un signal d’alerte fort dont il faut tenir compte. L’ESI version 4 précise, en fonction de l’âge, les limites des paramètres physiologiques qui, lorsqu’elles sont dépassées, doivent faire passer d’un niveau 3 à un niveau 2. Pour la fré-quence cardiaque : > 180 /min, > 160 /min, > 140 /min et > 100 /min respectivement pour les enfants de moins de 3 mois, entre 3 mois et 3 ans, entre 3 ans et 8 ans, et âgés de plus de 8 ans ; pour la fréquence respiratoire : > 50 /min, > 40 /min, > 30 /min et > 20 /min respectivement pour les enfants de moins de 3 mois, entre 3 mois et 3 ans, entre 3 ans et 8 ans, et âgés de plus de 8 ans ; pour la saturation en oxygène, < 92 % quelque soit l’âge.
3.4.3. Manchester triage system
La MTS permet dans sa version initiale le triage des enfants grâce à l’utilisation, comme dans l’échelle adulte, de 52 algorithmes représentant les motifs de consultation. Certains algorithmes sont spécifiquement destinés au triage des enfants, par exemple « Inquiétude des parents », « Pleurs de l’enfant », « Irritabilité de l’enfant » ou « Boiterie de l’enfant ». En fonction des algorithmes, des discriminants sont proposés pour définir le niveau de triage. Pour les pathologies médicales de l’enfant de plus d’un an,
Figure 3.2. – Principales caractéristiques des échelles de triages
la littérature retrouve pour la MTS une tendance au sur-triage [91]. Une modification de la MTS par une équipe hollandaise [92] a permis une diminution de ce sur-triage, sans majorer le sous-triage. Cette amélioration de la MTS a porté sur la modification de certains discriminants.
3.5. Pratique clinique
3.5.1. RéflexionLa réflexion qui précède l’implémentation ou la modification d’une échelle de triage doit porter sur la population qui consulte dans la SU et l’organisation interne de la SU. En effet, certaines échelles de triage n’ont pas été validées pour les structures accueillant des enfants ou des patientes avec des motifs de consultation ayant trait à la gynécologie ou à l’obstétrique. De plus, l’organisation de la SU, l’existence par exemple d’un circuit court pour les pathologies de faibles gravités, l’architecture du service ou la mutualisation des équipes avec le SMUR, peuvent faire préférer une échelle à une autre.
3.5.2. Formation
qu’elles reçoivent une formation au triage délivrée par des professionnels de la médecine d’urgence. Cet enseignement doit être centré sur l’échelle et le processus de triage, mais aussi sur les connaissances qui sous-tendent la bonne utilisation de cette échelle (examen clinique infirmier, soins infirmiers en situation d’urgence, aspects médico-sociaux). Cette formation peut-être réalisée par l’intermédiaire du centre d’enseignement des soins d’ur-gences (CESU) ou de diplômes universitaires. Par ailleurs, le triage est souvent réalisé par un binôme IDE/aide-soignant et ces derniers ne doivent pas être oubliés dans le processus de formation du personnel.
3.5.3. Mise en place
La mise en place ou le changement d’échelle de triage est une modification importante des pratiques, ce qui nécessite une communication et une écoute importante de la part des décideurs.
3.5.4. Utilisation
L’utilisation d’une échelle de triage est recommandée [51] pour tous les patients se présentant en SU. Toutes les échelles décrites ont le même fonctionnement de base qui est de dépister en premier lieu le patient instable. Si les différentes échelles de triage ont en commun certaines caractéristiques, elles ont également en commun certains défauts. Ainsi, on observe fréquemment une tendance à trier trop facilement les patients en niveau trois. C’est en particulier le cas lorsqu’un doute existe ou en cas de forte affluence au triage. De même, certaines catégories de patients sont moins bien triées que d’autres ou bien leur niveau de triage est moins respecté. C’est souvent le cas des personnes en situation de fragilité, de précarité ou les personnes âgées. Dans une étude portant sur plus de 300 000 patients, Freund et al. [93] ont objectivé un dépassement plus fréquent du délai préconisé par le niveau de triage (risque relatif de 1,2) pour les patients de plus de 75 ans par rapport aux moins de 75 ans. Les recommandations de la SFMU rappellent que le triage doit être effectué en toute neutralité, sans discrimination vis-à-vis du malade
L’évaluation de l’échelle de triage, après sa mise en place, peut-être réalisée selon différents procédés. D’un simple questionnaire s’inscrivant dans une évaluation des pra-tiques jusqu’à des études plus ambitieuses, l’évaluation est indispensable pour révéler de manière objective les qualités et les défauts de l’échelle et du triage.
3.5.6. Adaptation
des urgences et d’une augmentation du
personnel infirmier sur la mortalité
hospitalière et les durées de séjour
4.1. Présentation
Initialement, la SU du CHU de Nîmes fonctionnait en journée avec trois médecins (deux seniors et un interne). A l’origine, le flux des patients permettait d’organiser la SU en un seul grand secteur, le personnel passant d’un secteur à l’autre. Aujourd’hui, du fait de l’augmentation du nombre de patients, les effectifs médicaux sont en journée de onze médecins (sept seniors et quatre internes). Notre SU a profité du déménagement dans de nouveaux locaux pour revoir son fonctionnement. Depuis le 10 mai 2012, cette réorganisation applique le concept de sectorisation. La sectorisation d’une SU consiste à diviser le service en secteurs géographiques et fonctionnels. La SU est alors divisée en plusieurs unités : un secteur de traumatologie, deux secteurs de médico-chirurgie, un secteur de déchoquage, un secteur de pédiatrie et un secteur d’attente d’hospitalisation. Chaque secteur est doté d’un médecin, d’un IDE et d’un aide-soignant (AS). La mise en place de cette organisation doit permettre une meilleure prise en charge des patients. L’objectif principal de cette étude était d’observer l’impact de cette nouvelle organisation de notre SU sur la mortalité des patients. Les objectifs secondaires étaient de comparer les différentes durées de prise en charge après cette nouvelle organisation.
période « avant », 22 204 dans la période « après ». La mortalité hospitalière était de 1,5 % pendant la période d’été 2011 (période « avant ») et de 1,8 % pendant la période d’hiver 2012 (période « avant »). Cette mortalité hospitalière était de 1,3 % durant la période « après » d’été 2012 (été 2012 vs. hiver 2012, OR = 0,72 ; IC 95 % : [0,61—0,85]. Pour la période été 2012 vs. été 2011, OR = 0,85 ; IC 95 % : [0,72—0,99]). La moyenne (écart-type) du temps de premier contact médical était de 129 min (+/- 133) durant la période hiver 2012 et de 104 min (+/- 95) durant la période été 2012 (p < 0,05).
Attente hospitalisation Médico-chirurgie 1 Médico-chirurgie 2 Décochage Traumatologie Pédiatrie
Figure4.1. – Sectorisation de la SU du CHU de Nîmes. CHU : centre hospitalier
uni-versitaire. SU : service d’urgence.
R E S E A R C H A R T I C L E Open Access
The impact of emergency department
segmentation and nursing staffing increase
on inpatient mortality and management
times
Pierre-Géraud Claret1,2*†, Xavier Bobbia1†, Sylvia Olive1, Christophe Demattei3, Justin Yan4, Robert Cohendy1,5,
Paul Landais2,3,5and Jean Emmanuel de la Coussaye1,5
Abstract
Background:The aim of our study was to investigate the impact of a new organization of our emergency department (ED) on patients’ mortality and management delays.
Methods:The ED segmentation consisted of the development of a new patient care geographical layout on a pre-existing site and changing the organization of patient flow. It took place on May 10, 2012. We did a before-after study in the ED of a university hospital, “before” (winter 2012) and “after” (summer 2012) reorganization by segmentation into sectors. All ED patients were included.
Results:Eighty-three thousand three hundred twenty-two patient visits were analyzed, 61,118 in phase “before”, 22,204 during the phase “after”. The overall inpatient mortality was 1.5 % during summer 2011 (“before” period), 1.8 % during winter 2012 (“before” period), 1.3 % during summer 2012 (“after” period) period (summer 2012 vs. winter 2012, OR = 0.72; 95 % CIs [0.61, 0.85], and summer 2012 vs. summer 2011, OR = 0.85; 95 % CIs [0.72, 0.99]). The mean (SD) time to first medical contact was 129 min (±133) during winter 2012 and 104 min (± 95) during summer 2012 (p < .05). Conclusions:Our study showed a decrease in mortality and improvement in time to first medical contact after the segmentation of our ED and nursing staffing increase, without an increase in medical personnel. Improving patient care through optimizing ED segmentation may be an effective strategy.
Keywords:Emergency service, Hospital, Organizations, Nursing staff Background
Overcrowding in emergency departments (EDs) has adverse consequences for patients such as delayed care [1], decreased patient safety [2], and increased morbidity and mortality [3]. The causes of overcrowding are mul-tiple and intertwined, but increased delays in care seem to have a major impact on ED flow [3, 4]. To analyze this
issue, important variables to consider include the delay to first medical contact (FMC) [5] and the length of stay (LOS) in the ED [3]. These times are recognized as indica-tors of overcrowding and can be considered targets on which to act to improve outcomes for ED patients [6].
Previous studies have reported on specific solutions regarding the internal organization of EDs and the impact on reducing delays to FMC and LOS, and thus overcrowd-ing [6, 7]. However, the effect of ED organization with oper-ational teams working in separate architectural entities on patient mortality has not been described.
Our ED was reorganized and segmented into sectors. Before segmentation, there was no allocation of patients to a specific physician or nurse. The segmentation was defined as a new organization of the caregivers into
* Correspondence:pierre.geraud.claret@gmail.com
This work has been presented at “Congrès Urgences 2014”, June 2014, Paris, France.
Pierre-Géraud Claret and Xavier Bobbia are both first authors. †
Equal contributors
1Department of Anesthesia Resuscitation Pain Emergency Medicine, Nîmes University Hospital, 4 Rue du Professeur Robert Debré, 30029 Nîmes, France 2EA 2415, Clinical Research University Institute, Montpellier University, 641 Avenue du Doyen Gaston Giraud, 34093 Montpellier, France
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© 2016 The Author(s). Open Access This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons license, and indicate if changes were made. The Creative Commons Public Domain Dedication waiver (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) applies to the data made available in this article, unless otherwise stated.
Claret et al. BMC Health Services Research (2016) 16:279 DOI 10.1186/s12913-016-1544-x
several sectors corresponding to the functional and archi-tectural entities. Our objective was to investigate the im-pact of this new organization. Our primary outcome was the inpatient all-cause mortality rate of all patients admit-ted from the ED. Our hypothesis was that organization by sectors decreases inpatient mortality and ED delays. Methods
Study setting and population
This study was conducted in the ED of a university hospital, in Nîmes, France, with an average annual census of 75,000 visits per year. The ED welcomes all medical and surgical emergencies for adults and children, except ophthalmo-logical and gynecoophthalmo-logical emergencies. Our hospital con-sists of an 870-bed (medicine, surgery, and obstetrics), university-affiliated tertiary care hospital with 76,000 in-patient admissions and 317,000 ambulatory visits per year. We included all ED patient visits in our study.
Study design
We conducted a “before-after” study of segmentation of the ED including all patient visits to the ED from January 1, 2011 to September 30, 2011 and from January 1, 2012 to September 30, 2012. The ED segmentation consisted of the development of a new patient care geographical layout on a pre-existing site and changing the organization of patient flow. It took place on May 10, 2012. All patient visits to the ED between January 1, 2011 and the imple-mentation of the organizational change were considered as belonging to the “before” period, the others to the “after” period. Winter was defined as the period from January 1 to May 10. Summer was defined as the period from May 10 to September 30. Therefore, the “before” pe-riods included winter 2011, summer 2011, and winter 2012. The “after” period was defined as summer 2012 (Fig. 1). This study was approved by the Institutional
Review Board of Nîmes University Hospital and was de-clared to the National Commission for Data Processing and Civil Liberties.
Emergency department segmentation
Entities “before” segmentation included the triage unit (one physician, one nurse) using the Canadian Triage and Acuity Scale (CTAS), pediatric emergencies (one physician, one resident, one nurse), and a medico-surgical unit for adults (three physicians, four residents, three nurses) where most of the patients were admitted. The medico-surgical unit included a resuscitation room for life-threatening emergencies (CTAS 1 and 2). Before segmentation, there was no allocation of patients to a specific physician or nurse. Patients who would have been admitted to a ward if a bed was available, waited most of the time in the ED hall-ways (Fig. 2–a). The segmentation was defined as a new organization of the caregivers into seven sectors corre-sponding to seven architectural entities: the medico-surgical units I and II (one physician, one resident, one nurse), the traumatic emergencies (one physician, one resident, one nurse), the pediatric emergencies (one physician, one resident, one nurse), the inpatient wait-ing area (one physician, one nurse), the patients’ triage sector (one nurse in the morning, two in the afternoon) and the resuscitation room (one resident, one nurse). The physician responsible for traumatic emergencies also supported the triage nurse if needed, while one of the physicians from the medico-surgical units sup-ported the resuscitation room if needed. The referral to each sector was made by the triage nurse (Fig. 2–b). Segmentation therefore did not require an increase in physician staffing, but required an increase in nurse staffing. Patients who would have been admitted to a ward if a bed was available waited in the inpatient waiting area.
