Atelier R pour le PMSI

class: center, middle, inverse, title-slide

.title[
# Atelier R pour le PMSI
]
.subtitle[
## EMOIS 2024 – Lille
]
.author[
### Guillaume Pressiat - CHU de Brest
]
.date[
### 05/04/2024
]

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## Programme

#### Reproduire des tableaux ***e***-PMSI avec R

- Contexte, objectifs
  - Introduction à pmeasyr et dplyr / tidyr
  - **Tableau [1.D.2.RTP] - RSA transmis sur la période**
  - Tableau [1.D.2.ME/S] - Répartition des modes d'entrée / sortie
  - **Tableau [1.D.2.CMGS] - Case-mix GHM**
  - Tableau [1.D.2.SUM] - Nombre et type de suppléments par unité médicale
  - Tableau [1.Q.1.EG] - Synthèse des erreurs de groupage
  - **Tableau [1.V.1.SV] - Séjours valorisés**
  - **Tableau [1.V.1.RAV] - Récapitulation activité - valorisation**
  - Tableau [1.D.2.IPA] - Suivi des indicateurs de pilotage des activités de soins autorisées (IPA)
  - Tableau [1.V.2.VMED] - Valorisation des molécules onéreuses

#### Requêter les données sur la base du module requêteur de pmeasyr

- Contexte, objectifs
  - CCAM, CIM-10, GHM : référentiels et libellés
  - Recours exceptionnel
  - Chirurgie bariatrique
  - Liste définie par l'utilisateur

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## Initialiser le R projet de l'atelier

#### Dans RStudio > File > New project... (1)

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## Initialiser le R projet de l'atelier

#### Dans RStudio > File > New project... (2)

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## Initialiser le R projet de l'atelier

#### Dans RStudio > File > New project... (3)

<hr>

<a target="_blank" href="https://github.com/guillaumePressiat/emois-2024-atelier">https://github.com/guillaumePressiat/emois-2024-atelier</a>

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## Copier les données

#### Télécharger les données ici <a target="_blank" href="https://tinyurl.com/emois-r-2024">https://tinyurl.com/emois-r-2024</a>

#### Placer le fichier `290000017.2023.12.****.out.zip` dans le répertoire `emois-2024-atelier/data` du projet

#### ou, si vous les avez, les données de votre établissement

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## Ouvrir un nouveau script

####  File > New File > R Script

####  Enregistrer le script

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## Installation des bibliothèques

Si vous ne l'avez pas déjà fait en amont :

```r
###### Dépendances
install.packages('tidyverse')
install.packages('sjlabelled')
install.packages('sqldf')

###### pmeasyr / nomensland
install.packages('pmeasyr', repos = 'https://guillaumepressiat.r-universe.dev')
install.packages('nomensland', repos = 'https://guillaumepressiat.r-universe.dev')

######  ou 
# install.packages('remotes')
# remotes::install_github('guillaumepressiat/pmeasyr')
# remotes::install_github('guillaumepressiat/nomensland')
```

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class: inverse, center, middle

# Reproduire des tableaux<br>*e*-PMSI avec R

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## Contexte, objectifs

### Quelques mots

#### > pouvoir reproduire les chiffres e-PMSI

- donne de la confiance dans les résultats
  - permet de mieux comprendre les données et les problèmes
  - fait vivre la notion de République numérique, pour ouvrir les savoirs numériques (de haut en bas, de bas en haut)
  - permet de rassembler des acteurs de l'hôpital autour de la donnée PMSI (soignants, facturation, pharmacie, etc.)

#### > des chiffres homogènes au niveau EJ permettent 
      
  - de ventiler les indicateurs (drill-down)
  - d'harmoniser les données au sein de l'hôpital (cohérence entre systèmes, DIM, décisionnel, recherche)
  - ces données sont figées et décorrélées de la production
  - partager des méthodes entre établissements et avec les agences

#### > partager des erreurs pour les corriger

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## pmeasyr, dplyr / tidyr

#### Charger les packages, définir un noyau de paramètres, dézipper et lire les RSA

```r
library(pmeasyr)
library(tidyverse)

# noyau_skeleton()
noyau_pmeasyr(
  finess = '290000017',
  annee  = 2023L,
  mois   = 12L,
  path   = 'data',
  tolower_names = TRUE
) -> p

adezip(p, type = "out")

rsa <- irsa(p, typi = 1)
rsa
View(rsa$rsa)
```

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## pmeasyr, dplyr / tidyr

#### Accéder à l'aide

```r
?irsa
```

#### Changer le type d'import (`typi`)

```r
rsa <- irsa(p, typi = 1)
rsa <- irsa(p, typi = 4)
rsa <- irsa(p, typi = 6)
```

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## Tableau [1.D.2.RTP]

### RSA transmis sur la période

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2rtp.html">Lien vers le tableau [1.D.2.RTP]</a>

#### Compter le nombre de lignes

```r
rsa$rsa %>% count()
```

```r
# Par mois de sortie des RSA
rsa$rsa %>% count(moissor)
# équivalent à 
rsa$rsa %>% 
  group_by(moissor) %>% 
  summarize(n = n())
```

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## Tableau [1.D.2.RTP]

#### RSA transmis sur la période

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2rtp.html">Lien vers le tableau [1.D.2.RTP]</a>

```r
rsa$rsa %>% 
  # group_by(moissor) %>%
  summarise(`Nb de RSA transmis` = n(),
            `Nb de CM90` = n_distinct(cle_rsa[rsacmd == "90"]),
            `Nb de PIE` = n_distinct(cle_rsa[typesej == "B"]),
            `Nb de GHS 9999` = n_distinct(cle_rsa[noghs == "9999" & rsacmd != "90"]),
            `Nb de séances` = n_distinct(cle_rsa[rsacmd == "28"])
            ) %>% 
  tidyr::pivot_longer(everything(), #!moissor,
                      names_to = c("Rubrique"), 
                      values_to = "Année n")
```

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## Tableau [1.D.2.RTP]

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2rtp.html">Lien vers le tableau [1.D.2.RTP]</a>

#### RSA transmis sur la période - Complet

```r
rsa$rsa %>% 
  group_by(moissor) %>%
  summarise(`Nb de RSA transmis` = n(),
            `Nb de RSA en CMD 90 (*)` = n_distinct(cle_rsa[rsacmd == "90"]),
            `Nb de RSA prestation inter-établissement` = n_distinct(cle_rsa[typesej == "B"]),
            `Nb de RSA en GHS 9999` = n_distinct(cle_rsa[noghs == "9999" & rsacmd != "90"]),
            `Nb de RSA séances` = n_distinct(cle_rsa[rsacmd == "28"]),
            `Nb de séances` = sum(nbseance[rsacmd == "28"]),
            `Nb de RSA DS=0` = n_distinct(cle_rsa[duree == 0 & rsacmd != "28" & rsacmd != "90"]),
            ` dont Nb de J ou T0` = n_distinct(cle_rsa[duree == 0 & rsacmd != "28" & rsacmd != "90" & rsacompx %in% c('J', 'T')]), # wrong
            `Nb de RSA hors séjour sans nuitée` = n_distinct(cle_rsa[duree > 0& rsacmd != "90"]), 
            `Nb de journées hors séjour sans nuitée` = sum(duree[rsacmd != "90"]),
            `Nb de RSA en UHCD réaffecté` = sum(uhcd == 1)
            ) %>% 
  tidyr::pivot_longer(!moissor,
                      names_to = c("Rubrique"), 
                      values_to = "Année n")
```

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## Tableau [1.D.2.ME/S]

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2me.html">Lien vers le tableau [1.D.2.ME]</a>

### Répartition des modes d'entrée / sortie

```r
rsa$rsa %>% 
  filter(rsacmd != "90") %>% 
  mutate(mep = paste0(echpmsi, prov)) %>% 
  count(mep) # Mode entrée provenance

rsa$rsa %>% 
  filter(rsacmd != "90") %>% 
  mutate(msd = paste0(schpmsi, dest)) %>% 
  count(msd) # Mode sortie destination

rsa$rsa %>% 
  filter(rsacmd != "90") %>% 
  mutate(mep = paste0(echpmsi, prov)) %>% 
  count(mep, cdpu) %>% 
  mutate(p = n / sum(n)) # MEP + passage par les urgences
```

<a class = "fixed2" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2ms.html">Lien vers le tableau [1.D.2.MS]</a>

---

## Tableau [1.D.2.CMGS]

### Case-mix GHM

```r
rsa$rsa %>% 
  group_by(anseqta, ghm) %>% 
  summarize(n = n(),
            dms = mean(duree[duree > 0]),
            n0 = sum(duree == 0L))
```

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2cmgs.html">Lien vers le tableau [1.D.2.CMGS]</a>
<a class = "fixed2" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2cmghs.html">Lien vers le tableau [1.D.2.CMGHS]</a>

---

## Tableau [1.D.2.SUM]

### Nombre et type de suppléments par unité médicale

```r
rsa$rsa_um %>% 
  filter(substr(typaut1,1,2) %in% c('01', '02', '03', 
                                    '04', '06', '13', '14', 
                                    '16', '18')) %>% 
  count(typaut = substr(typaut1,1,2), natsupp1, wt = nbsupp1)
```

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2sum.html">Lien vers le tableau [1.D.2.SUM]</a>

---

## Tableau [1.Q.1.EG]

### Synthèse des erreurs de groupage

```r
eg <- ileg_mco(p, reshape = TRUE)

group_by(eg, eg) %>% 
  summarise(`Nb erreurs` = n(),
            `Nb séjours` = n_distinct(cle_rsa))
```

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1q1eg.html">Lien vers le tableau [1.D.2.EG]</a>

---

## Tableau [1.V.1.SV]

### Séjours valorisés

```r
library(nomensland)

tarifs_ghs <- dplyr::distinct(get_table('tarifs_mco_ghs'), ghs, anseqta, .keep_all = TRUE)

tarifs_supp <- get_table('tarifs_mco_supplements') %>% mutate_if(is.numeric, tidyr::replace_na, 0) %>% 
  select(-cgeo)

vrsa <- vvr_rsa(p)
vano <- vvr_ano_mco(p)
```

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1v1sv.html">Lien vers le tableau [1.V.1.SV]</a>

---

## Tableau [1.V.1.SV]

### Séjours valorisés

```r
rsa_valo <- vvr_mco(
  vvr_ghs_supp(rsa = vrsa, 
               tarifs = tarifs_ghs, 
               supplements =  tarifs_supp, 
               ano = vano, 
               full = FALSE,
               cgeo = 1L, 
               prudent = 1,
               bee = FALSE),
  vvr_mco_sv(vrsa, vano)
)

epmsi_mco_sv(rsa_valo)
```

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1v1sv.html">Lien vers le tableau [1.V.1.SV]</a>

---

## Tableau [1.V.1.RAV]

### Récapitulation activité - valorisation

```r
epmsi_mco_rav(rsa_valo)
```

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1v1rav.html">Lien vers le tableau [1.V.1.RAV]</a>

---

## Tableau [1.D.2.IPA]

### Suivi des indicateurs de pilotage des activités de soins autorisées (IPA)

Voir programme annexe `exemple_ipa.R`

et le lien ici : [https://toudim.netlify.app/](https://toudim.netlify.app/)

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1d2ipa.html">Lien vers le tableau [1.D.2.IPA]</a>

---

## Tableau [1.V.2.VMED]

### Valorisation des molécules onéreuses et indications rejetées

```r
imed_mco(p) %>% filter(indication == 'IGLOUBI')
```

```r
imed_mco(p) %>% filter(indication == 'IBOULGA')
```

<a class = "fixed" target="_blank" href="epmsi/290000017.2023.0.ano-rsa-fichcomp.t1v2vmed.html">Lien vers le tableau [1.V.2.VMED]</a>

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class: inverse, center, middle

# Requêter les données sur la base du module requêteur de pmeasyr

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## Contexte, objectifs

### Quelques mots

#### > pouvoir partager des référentiels et des méthodes pour requêter les données

- favoriser les échanges entre établissements
  - ne pas réinventer la roue
  - gagner du temps
  - profiter d'un écosystème riche

#### > décorréler le programme qui requête les données de la requête elle-même

- faire des requêtes des objets versionnables 
  - les codes CIM, CCAM, GHM ne sont plus émiéttés dans les programmes

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## Référentiels et libellés

#### CCAM

```r
library(nomensland)
ccam_actes <- get_table('ccam_actes')
rsa$actes %>% 
  count(cdccam) %>% 
  left_join(ccam_actes, by = c('cdccam' = 'code'))
```

#### Regroupements de GHM

```r
rgp_ghm <- get_table('ghm_ghm_regroupement')
rsa$rsa %>% 
  count(ghm, anseqta) %>% 
  left_join(rgp_ghm, by = c('ghm', 'anseqta'))
```

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## Requête : Recours exceptionnel

```r
library(nomensland)

rsa <- irsa(p, typi = 6) %>% prepare_rsa()

requetes_re <- get_all_listes('Recours Exceptionnel')

lancer_requete(rsa, requetes_re)
```

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## Requête : Chirurgie bariatrique

```r
library(nomensland)

rsa <- irsa(p, typi = 6) %>% prepare_rsa()

requetes_bari <- get_all_listes("Chirurgie bariatrique")

lancer_requete(rsa, requetes_bari)
```

---

## Requête : 55 gestes marqueurs

```r
library(nomensland)

rsa <- irsa(p, typi = 6) %>% prepare_rsa()

requetes_gm <- get_all_listes("Chir ambu : 55 GM")

lancer_requete(rsa, requetes_gm)
```

---

## Requête : ad hoc

```r
library(nomensland)

rsa <- irsa(p, typi = 6) %>% prepare_rsa()

requete_complexe = list(diags = "E66", 
                        positions_diags = 5, 
                        dureemax = 0,
                        ghm = '28Z',
                        agemin = 59,
                        agemax = 89,
                        diags_exclus = "C")

requete(rsa, requete_complexe, vars = c('ghm', 'agean'))
```

---
class: inverse, center, middle

# `M'en... %>% fin`