Études de cohorte hospitalière : SNDS ou PMSI, comment choisir sa base de données ?

Comprendre les fondations : SNDS et PMSI, deux piliers du système de données de santé français

La France se distingue par la richesse et la structuration de ses bases de données en santé. Deux d’entre elles sont incontournables pour la recherche épidémiologique hospitalière : le Système National des Données de Santé (SNDS) et le Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI). Chacune propose une vision particulière, tant sur la trajectoire des patients que sur le fonctionnement des établissements. Comprendre ces nuances permet d’aiguiller toute réflexion sur le choix de la meilleure source de données pour une étude de cohorte hospitalière.

Définitions et périmètre : que couvrent réellement SNDS et PMSI ?

L’enjeu est donc autant une question d’échelle (séjour vs parcours de vie) que de profondeur documentaire.

Quête de données exhaustives : points forts et spécificités du SNDS

• Vision longitudinale : Le SNDS permet de suivre des patients tout au long de leur trajectoire médicale, quels que soient les lieux de soins (hôpital, médecine de ville, etc.). Il s’agit d’un niveau d’exhaustivité unique en Europe, avec environ 67 millions de personnes couvertes (1).
• Liens entre événements : On peut reconstituer des chaînes d’événements (hospitalisations, prescriptions, arrêts de travail, décès), utile pour étudier des parcours complexes ou des issues rares.
• Richesse des variables : Le SNDS centralise diagnostics, actes, médicaments délivrés, remboursements, ALD, causes de décès, et plus.
• Potentiel pour le linkage : Il offre la possibilité de croiser avec d’autres bases nationales, de données sociales (INSEE) ou environnementales, ouvrant la voie à des études multidisciplinaires.
• Grande utilité pour l’épidémiologie populationnelle : Par exemple, des travaux sur la multi-morbidité (3), le suivi national des cancers ou la pharmacovigilance à grande échelle sont construits sur le SNDS (4).

PMSI : la granularité du séjour hospitalier, une force pour l’analyse clinique

• Données de séjour d’une précision inégalée : Diagnostic principal, diagnostics associés, actes, durée du séjour, mode d’entrée/sortie, tout est codé systématiquement et exhaustivement (2).
• Codification DRG/Groupes homogènes de malades (GHM) : Utile pour l’analyse médico-économique et la tarification hospitalière.
• Accès plus direct et aisé : De nombreux établissements disposent d’extractions PMSI propres, ce qui facilite l’accès à des données locales (ex : étude intra-hospitalière ou régionale).
• Pertinent pour analyses de parcours courts ou événements aigus : Pour une cohorte de patients hospitalisés pour un événement spécifique (ex : infarctus), le PMSI donne une vision immédiate et circonscrite à l’hôpital.
• Données fiables sur gravité et comorbidités pendant le séjour : Les codifications spécifiques (CCAM, CIM-10) offrent des analyses approfondies sur la gravité et la complexité des cas traités.

Quand privilégier le SNDS ? Exemples concrets d’usages

Le SNDS permet d’étayer des recherches là où le suivi longitudinal est central. Quelques situations courantes :

• Cohorte nationale avec suivi long-terme : Par exemple, observer des issues cardiovasculaires à distance après une hospitalisation pour AVC ou infarctus. Grâce au SNDS, on suit les ré-hospitalisations, décès, prescriptions post-hospitalisation, etc.
• Études d’efficacité ou de sécurité médicamenteuse : Pour apprécier l’impact réel d’un traitement sur la survenue d’événements rares, le volume du SNDS facilite la détection de signaux faibles (ex : effets indésirables post-vaccinaux, cf. étude Epi-Phare sur la Covid-19 (5)).
• Ancrage populationnel fort : Pour toute étude nécessitant une représentativité nationale ou touchant à des groupes vulnérables (parcours personnes âgées, poly-médication, etc.).
• Mise en relation avec la mortalité : Accès à la date et cause médico-légale du décès, rarement accessible ailleurs.

Quand choisir le PMSI ? Cas typiques et avantages

Le PMSI excelle dans la description et l’analyse des hospitalisations :

• Études sur la prise en charge aiguë : Pour comprendre l’organisation ou l’efficacité de la réponse hospitalière lors d’une pandémie ou d’une crise sanitaire (ex : travail sur la prise en charge des patients Covid-19 en réanimation).
• Analyses médico-économiques centrées sur le séjour : Évaluation du coût, de la codification des actes, du passage entre services, ou audit de qualité.
• Evaluations locales ou régionales : Pour une étude portant sur un établissement ou un territoire, l’extraction PMSI locale est souvent plus rapide et plus fine.
• Analyse des comorbidités hospitalières : L’identification précise des comorbidités et diagnostics liés à un épisode de soins, systématiquement codés.

Limites à connaître : des choix de design et des compromis méthodologiques

• SNDS :
  • Accès soumis à procédure stricte (autorisation CNIL, délais parfois longs, coût élevé pour certaines études).
  • Qualité variable de certains codages (ex : diagnostics secondaires hospitaliers sont moins fiables que les diagnostics principaux du PMSI).
  • Données sur actes médicaux hors hospitalisation parfois moins détaillées.
• PMSI :
  • Limité au séjour hospitalier : Impossibilité de suivre les patients hors de l’hôpital (pas de données ambulatoires, pas de cause de décès).
  • Les chaînes de soins inter-hospitalières sont plus difficiles à reconstituer.
  • Pour des événements rares ou des années anciennes, l’exhaustivité peut être lacunaire selon les années et les versions de PMSI utilisées.

Critères de choix : questions à se poser avant de démarrer

1. Quelle est l’échelle géographique et temporelle de la cohorte ? (locale/régionale vs nationale ; temps court vs suivi de plusieurs années)
2. Quels sont les événements d’intérêt ? (hospitalisations, prescriptions post-sortie, mortalité)
3. Quel besoin de linkage avec d'autres sources ? (données sociales, environnementales, etc.)
4. Quels sont les délais, les moyens financiers et humains à disposition ?
5. Quel niveau de précision sur la codification médicale souhaitez-vous ?

Ce questionnement, loin d’être théorique, conditionnera la robustesse, la faisabilité et la pertinence de votre projet.

L’articulation des bases : combiner pour enrichir l’analyse

Nombre d’équipes choisissent de combiner PMSI et SNDS pour allier leur puissance respective. Un exemple récurrent : recruter une cohorte de patients hospitalisés (PMSI) puis suivre leur parcours post-hospitalisation dans le SNDS, permettant ainsi d’intégrer les ré-hospitalisations, la prise en charge de ville, ou la mortalité (6). Ce type d’approche, favorisé par la dé-identification unique des patients dans le SNDS, ouvre la voie à des analyses multi-sources de plus en plus fines et pertinentes.

Le développement des infrastructures telles que les Entrepôts de Données de Santé (EDS) hospitaliers favorise aussi ces croisements — le CHU de Rennes ou l’AP-HP se démarquent en la matière, développant des outils qui ‘tirent le meilleur des deux mondes’.

Vers une épidémiologie hospitalière plus intégrative

La diversité et la complémentarité du SNDS et du PMSI font la richesse unique du ‘modèle français des données de santé’. Maîtriser les spécificités de chacun est un passage obligé pour tout chercheur ou acteur de la santé désireux de produire du savoir utile, fiable, et pertinent.

Le choix de la base idéale dépendra finalement de la question posée, du public concerné et des moyens disponibles ; il nécessite toujours d’examiner plus que la seule dimension technique ou réglementaire. Enfin, garder à l’esprit la nécessité de l’ouverture des données, de leur qualité, et du respect du secret médical, c’est poser les fondations d’une épidémiologie hospitalière plus solide, éthique et innovante.

Sources :

• 1. Caisse Nationale de l’Assurance Maladie (CNAM) – Documentation SNDS : Guide d’utilisation SNDS 2023
• 2. Agence technique de l’information sur l’hospitalisation (ATIH) – www.atih.sante.fr
• 3. Tuppin P, De Roquefeuil L, Weill A, Ricordeau P, Allemand H. Les grandes lignes du SNDS. Revue d'épidémiologie et de santé publique. 2017
• 4. Institut national du cancer (INCa) – Suivi des cancers en France
• 5. Epi-Phare – www.epi-phare.fr
• 6. DataSanté – Rapport “Croiser PMSI et SNDS pour la recherche” (2022)