Comment exploiter et croiser ces données ?
1. Utiliser les systèmes d’information hospitaliers et libéraux
Les hôpitaux alimentent chaque année le PMSI (Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information). C’est la base la plus exhaustive sur les motifs d’hospitalisation. Elle permet de comparer, par ville ou par région, les taux d’hospitalisation pour pathologies respiratoires et d’identifier des “pics” anormaux (par exemple en période de pollution ou d’épidémie grippale).
Les médecins généralistes transmettent par ailleurs des données à des réseaux comme Sentinelles ou Réseau des GROG, permettant de surveiller plus en amont l’évolution de l’incidence de certaines pathologies respiratoires et de capter des signaux faibles.
2. Prendre en compte les indicateurs “en ville”
Les bases de la Caisse Nationale d’Assurance Maladie (SNDS) sont précieuses : elles documentent les diagnostics posés en médecine de ville, les ordonnances d’antibiotiques ou d’aérosols, etc. Agréger ces informations donne une vision territorialisée du recours aux soins pour les maladies respiratoires.
3. Corréler avec la pollution de l’air
Impossible de dissocier morbidité respiratoire et exposition à la pollution, surtout dans les centres urbains. Les données d’Airparif ou du réseau ATMO mesurent la qualité de l’air au quotidien.
De nombreuses études montrent par exemple une hausse de près de 10% des hospitalisations pour asthme chaque fois que les seuils de PM10 sont dépassés à Paris (source : Santé publique France, 2020).
Croiser les données d’exposition aux pics de pollution avec les admissions hospitalières ou les consultations permet de comprendre la dynamique “en temps réel” et d’anticiper les surcharges dans les hôpitaux pendant les épisodes critiques.