Les utilisations des bases de données médico-administratives (BDMA) ont émergé en périnatalité, faisant suite aux travaux sur la régionalisation des soins. Elles deviennent plus nombreuses depuis la fin des années 2000. L’objectif de cet article est de présenter un état des lieux des travaux effectués sur les BDMA et leurs usages pour dénombrer les naissances.

Les BDMA étudiées sont : le Programme de médicalisation des systèmes d’information (PMSI) ; le Système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie (Sniiram). Le matériel comporte : des connaissances mises en commun par les membres du groupe à l’aide de la grille du réseau des données Sniiram (REDSIAM) ; des références scientifiques ; et de la littérature grise.

Notre étude exploratoire permet de constater que les usages des BDMA en santé périnatale sont diversifiés tant au niveau local, régional que national. Les travaux et publications, en augmentation, prennent la forme de mise à disposition publique des données traitées. Une réflexion collective permet de passer d’un usage localisé à un établissement de santé, un réseau ou plusieurs, à un usage national et une inscription dans les réponses des pouvoirs publics. Deux sites institutionnels permettent d’accéder aux données sur les naissances en 2015/2016 : Data.Drees de la Drees ; ScanSanté de l’ATIH. Les usages des BDMA sont multiples : épidémiologie (dénombrement des naissances, selon l’âge gestationnel, le poids notamment ; indicateurs périnatals), qualité des soins, planification (activités des maternités, régionalisation des soins). Les acteurs, producteurs et/ou exploitants les BDMA (décideurs, professionnels ou chercheurs) sont de plus en plus nombreux à s’y intéresser. Ces travaux sont hétérogènes et témoignent du réel potentiel de ces BDMA. Les algorithmes construits pour dénombrer les naissances nécessitent d’être recensés plus finement, validés et enrichis.

Les BDMA, dont le PMSI et le Sniiram, s’avèrent très utilisées et pertinentes en périnatalité avec l’essor des réseaux de santé, la territorialisation de la santé, dans une demande accrue de la qualité des soins. Leur utilisation va permettre un renforcement de la fiabilité des données recueillies et une inscription dans les études de validation, de plus en plus nombreuses dans le champ des BDMA.

The uses of medical administrative data (MAD/BDMA) emerged in perinatal health following the work on regionalization of very pre-term birth. They have become more numerous since the late 2000s. The objective of this article is to take stock of the existing work carried out within the REDSIAM-perinatality group, on MAD/BDMA and their uses for the period of “birth”.

The studied MADs are the Hospital Discharge Data (PMSI) and the French national health database (SNIIRAM). The material includes knowledge shared by the members of the REDSIAM-perinatality group, scientific references and gray literature.

Our exploratory study shows that the uses of MAD in perinatal health are diversified at the local, regional and national levels. The works and publications, increasing, take the form of public access of processed data. Collective thinking makes it possible to move from a localized use to an institution, a network or several, to a national use and an inscription in public authorities’ responses. In 2015/2016, two institutional sites provide access to data on maternal and child health: Data.Drees and ATIH ScanSanté. MAD/BDMA uses are multiple: epidemiological use (count of births by gestational age, weight in particular; perinatal indicators), quality of care, planning (maternity activities, regionalization of care). There is an increasing interest among stakeholders, producers and/or operators of MAD/BDMA (decision-makers, professionals or researchers).

The BDMA, including the PMSI and the SNIIRAM, are used and relevant in Perinatal health with the rise of health networks, the territorialisation of health, in an increased demand for quality of care. Their use will increase the reliability of the data collected and an inscription in the validation studies, more and more numerous in the field of BDMA. The algorithms need to be more finely compiled, validated and enhanced.