pmeasyr

Cette vignette documente les principes generaux pour l’utilisation du package pmeasyr.

1 - Gestion des archives in / out des logiciels ATIH

Cette partie du package facilite la manipulation des archives PMSI, fichiers de type :

finess.annee.mois.date_et_heure_de_creation.in.zip
finess.annee.mois.date_et_heure_de_creation.out.zip

Les fonctions permettent de dezipper les fichiers depuis R en ligne de commande, sans intervention manuelle de l’utilisateur. L’avantage est d’obtenir un processus ne relevant pas d’interventions externes au logiciel R (pour pouvoir garder trace des etapes, et faciliter la reproduction, tout est inscrit dans un programme, dans un flux de processus). Une fois que les traitements et analyses sur les fichiers sont faits, il est possible d’effacer les archives egalement en ligne de commande.

Le nom des fonctions dont l’objectif est de manipuler les archives commence par a.

Nom	Fonction
adezip	~ *.zip - Dezippe des fichiers de larchive PMSI
adezip2	~ *.zip - Dezippe des fichiers de l’archive PMSI, avec en parametre le nom de l’archive
astat	~ *.zip - Liste et volume des fichiers d’une archive PMSI
adelete	~ *.zip - Suppression des fichiers en fin de traitement

adezip : dezipper

library(pmeasyr)
# Dezippage de tous les fichiers du in 2015 
# Ex : 750100042.2015.12.20160130.153012.in.zip
adezip(finess = 750100042, 
       annee = 2015, 
       mois = 12, 
       path = '~/Documents/data/mco', 
       liste = "", 
       type = "in")

# Dezippage uniquement des fichiers rsa, ano et tra du out 2015
# Ex: 750100042.2015.12.20160130.153012.out.zip
adezip(finess = 750100042, 
       annee = 2015, 
       mois = 12, 
       path = '~/Documents/data/mco', 
       liste = c("rsa", "ano", "tra"), 
       type = "out")

adelete : effacer

# Effacer les fichiers
adelete(finess = 750100042, 
        annee = 2015, 
        mois = 12, 
        path = '~/Documents/data/mco', 
        liste = c("rsa", "ano"), 
        type = "out")

astat : editer des statistiques

# Informations sur les fichiers : Date de creation, Taille
astat(path = '~/Documents/data/mco/', 
      file = '750100042.2015.12.29012016174032.out.zip', 
      view = F)

2 - Importer

Une fois les fichiers extraits des .zip, on peut utiliser les fonctions d’imports.

Le nom des fonctions permettant l’import des fichiers commence par i.

En MCO, SSR et HAD les fonctions permettent d’importer les fichiers aux formats de 2011 a 2016. En PSY et pour les RSF, de 2012 a 2016.

Champ MCO

Nom	Fonction
irsa	~ MCO - Import des RSA
irum	~ MCO - Import des RUM
idiap	~ MCO - Import des DIAP
idmi_mco	~ MCO - Import des DMI
iium	~ MCO - Import des donnees UM
ileg_mco	~ MCO - Import des erreurs Leg
imed_mco	~ MCO - Import des Med
ipo	~ MCO - Import des PO
iano_mco	~ MCO - Import des Anohosp

Les donnees in / out sont prises en charge.

RSA

# Import des rsa 2015
irsa(finess = 750100042, 
     annee = 2015, 
     mois = 12, 
     path = '~/Documents/data/mco')

Selon la nature des analyses a produire, plusieurs types d’imports sont possibles :

Type	Import
1	Light : Partie fixe
2	Light+ : Partie fixe + stream en ligne (+) actes et das
3	Light++ : Partie fixe + stream en ligne (++) actes, das, typaut um et dpdr des um
4	Standard : Partie fixe + creation des tables actes, das et rsa_um
5	Standard+ : Partie fixe + creation des tables actes, das et rsa_um + stream (+)
6	Standard++ : Partie fixe + creation des tables actes, das et rsa_um + stream (++)

# Import des rsa 2015 type 6
irsa(finess = 750100042, 
     annee = 2015, 
     mois = 12, 
     path = '~/Documents/data/mco', 
     typi = 6) -> rsa15
View(rsa15$rsa)
View(rsa15$rsa_um)
View(rsa15$actes)
View(rsa15$das)

RUM

# Import des rsa 2015
irum(finess = 750100042, annee = 2015, mois = 12, path = '~/Documents/data/mco')

Selon la nature des analyses a produire, plusieurs types d’imports sont possibles :

Type	Import
1	XLight : Partie fixe
2	Light : Partie fixe + stream en ligne des actes, das et dad
3	Standard : Partie fixe + table actes, das, dad
4	Standard+ : Partie fixe + stream + table actes, das, dad

Colonnes stream

Exemples sur quelques rsa :

actes : Actes CCAM du Rsa

Cle RSA	actes
0000000001	EDSF004, EDSF004, JQGA004, JQGA004
0000000002	EPLF002, DEQP003, DEQP007, DZQM006
0000000003	EBQH002, EEQH002, YYYY180

dpdrum : zones diagnostics des passages UM du Rsa

Cle RSA	dpdrum
0000000004	Z098 I671
0000000005	Z380, P741, Z380

das : zones diagnostics associes du Rsa

Cle RSA	das
0000000006	Z9580, Z9588
0000000007	P011, P032, P036, P011, P032, P700, P011, P032, P036

um : types autorisations T2A des um de passage par ordre chronologique

Cle RSA	um
0000000009	01AC, 53 C
0000000010	51 C
0000000011	71 C, 04 C, 71 C

TRA

Le fichier TRA est un fichier du out qui permet de relier les donnees anonymes du out aux donnees du in, il comprend un lien entre :

MCO : cle_rsa, numero de rss, numero de sejour (nas), date d’entree et date de sortie du sejour
SSR : numero sequentiel du sejour + noseqrhs et numero de sejour + numero de semaine
PSY RPSA : ipp, date d’entree et de fin du sejour, numero sequentiel du sejour, numero de sequence et numero de sejour, dates de debut et fin de sequence
PSY R3A : ipp, date de l’acte, numero d’ordre, forme activité, um, nature et lieu de l’acte
HAD : numero sequentiel de sejour, numero de sequence, sous-sequence et numero de sejour, dates de debut et fin des sequences et sous-sequences, dates d’entree et de sortie du sejour, modes d’entree sortie provenance destination

Type	Import
itra	~ TRA - Import du TRA
inner_tra	~ TRA - Ajout du TRA aux donnees Out

# lecture du fichier tra et jointure aux rsa
itra(750100042, 2015, 12, '~/Documents/data/mco') -> tra
# Ajout du tra aux rsa :
inner_tra(rsa15$rsa, tra) -> rsa15$rsa

Champ HAD, SSR, PSY et RSF

Pour ces quatre champs, seules les donnees du out sont prises en charge par le package pour le moment. Les fichiers tra sont egalement lus (ce qui permet de rattacher les informations du out au numeros des sejours locaux - du in).

Les fonctions d’imports pour ces trois champs reposent sur le meme principe qu’en MCO.

HAD

Nom	Fonction
iano_had	~ HAD - Import des Anohosp
imed_had	~ HAD - Import des Med
irapss	~ HAD - Import des RAPSS
ileg_had	~ HAD - Import des erreurs LEG

SSR

Nom	Fonction
iano_ssr	~ SSR - Import des Anohosp
irha	~ SSR - Import des RHA
issrha	~ SSR - Import des SSRHA
imed_ssr	~ SSR - Import des MED
iium_ssr	~ SSR - Import des UM
ileg_ssr	~ SSR - Import des erreurs LEG

PSY

Nom	Fonction
iano_psy	~ PSY - Import des Anohosp
ir3a	~ PSY - Import des R3A
irpsa	~ PSY - Import des RPSA

RSF

Nom	Fonction
irafael	~ RSF - Import des RSFA / Rafael
iano_rafael	~ RSF - Import des RSFA / ANO

Dico

# Obtenir les noms, labels et types de variables (character, numeric, integer, date, ...)
dico(rsa15$rsa)

Labels

# Obtenir le libelle d'une variable du PMSI
labeleasier(rsa15$rsa$SEXE, Sexe = T)
labeleasier(rsa15$rsa$ECHPMSI, Mode_entree = T)

Tidy diagnostics

Les analyses sur les diagnostics CIM-10 sont parfois fastidieuses du fait des multiples positions de diagnostics : DP principal du sejour, DR principal du sejour, DPUM, DRUM, DAS. La fonction tdiag permet de rassembler tous les diagnostics dans une seule table.

# Pour les objets rsa et rum du MCO
# Transbahuter tous les diagnostics dans une seule table
tdiag(rsa15) -> rsa15
View(rsa15$diags)
# Tous les diagnostics sont dans une table, avec un numero selon leur position  
# 1:DP, 2:DR, 3:DPUM, 4:DRUM, 5:DAS

Exemple :

CLE_RSA	NSEQRUM	position	diag
0000000001	01	1	Z511
0000000001	01	2	C18
0000000002	01	1	C501
0000000002	01	3	C501
0000000002	02	1	D051
0000000002	02	5	E109

3 - Exemples de requetes

Nombre de rsa avec un acte

# En utilisant le package dplyr
library(dplyr)
# acte EBLA003
rsa15$rsa %>% filter(grepl('EBLA003', actes)) %>% nrow()

# actes EBLA001 ou EBLA002 ou EBLA003
rsa15$rsa %>% filter(grepl('EBLA', actes)) %>% nrow()

# actes EBLA003 ou EPLF002
rsa15$rsa %>% filter(grepl('EBLA003|EPLF002', actes)) %>% nrow()

# directement dans la table actes 
rsa15$actes %>% filter(CDCCAM %in% c('EBLA003', 'EPLF002'))  %>% 
  .$CLE_RSA %>% unique() %>% length()

Nombre de rsa avec un diagnostic

# Diagnostic categorie cancer du colon en toutes positions
rsa15$rsa %>% filter(grepl('C18', dpdrum)|grepl('C18', das)) %>% nrow()

# Autrement apres avoir utilise tdiag() :
rsa15$diags %>% filter(grepl('C18', diag)) %>% 
  .$CLE_RSA %>% unique() %>% length()

# En restreignant au dp dr du sejour (avec la variable position)
rsa15$diags %>% filter(grepl('C18', diag), position < 3) %>% 
  .$CLE_RSA %>% unique() %>% length()

4 - Help

Toutes les fonctions du package ont une page d’aide.

library(pmeasyr)
?irsa
?irum

?itra
?inner_tra

5 - Format des donnees

Le package comprend une table des formats des fichiers PMSI. Ce sont les formats inscrits dans les manuels techniques ATIH des logiciels relatifs aux champs MCO, SSR, HAD, PSY et RSF, respectivement Genrsa, Genrha, Paprica, Pivoine et Preface. On peut obtenir ces manuels pdf dans l’espace de telechargement sur le site de l’ATIH.

C’est le seul jeu de donnees inclus dans le package.

# Charger les formats des donnees
pmeasyr::formats

Guillaume Pressiat

16/01/2017