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Santé

Mass General Brigham affirme sauver davantage de vies. Certains médecins en doutent.

STAT Newsil y a 1 j
Vue du port de Boston et du quartier financier au crépuscule.
Photo: Alexa V. Mato / Pexels

Mass General Brigham (MGB), système hospitalo-universitaire basé à Boston, a affirmé que les taux de mortalité dans ses hôpitaux ont baissé de 16 % en 2025 par rapport aux années précédentes. Le système met en avant ce chiffre dans ses campagnes de collecte de fonds et sa communication institutionnelle. Une enquête de STAT News révèle que certains médecins du système contestent la méthodologie sous-jacente.

MGB, qui regroupe les principaux hôpitaux d'enseignement de la Harvard Medical School et déclare un chiffre d'affaires annuel supérieur à 22 milliards de dollars, est l'un des plus grands systèmes hospitalo-universitaires des États-Unis. L'amélioration de la mortalité revendiquée repose sur ce que l'on appelle le 'ratio mortalité observée/mortalité attendue' (O/E).

Le Dr David Bates, directeur des données et analyses de MGB, a déclaré à STAT que 'notre modèle est étalonné sur une mortalité attendue calibrée selon l'âge, la sévérité de la maladie et les comorbidités des patients, et l'amélioration est statistiquement significative.' Bates a souligné la transparence méthodologique dans les publications académiques.

Cinq médecins, dont la réanimatrice du MGB Dr Susan Choi-Kain et l'ancien directeur de la politique de santé Dr Niteesh Choudhry, ont toutefois confié à STAT les limites du cadre O/E. Choi-Kain a déclaré : 'Le modèle ne capte pas la mortalité à 30 jours après la sortie d'hospitalisation, ce qui rend invisible une part significative des résultats réels des patients.'

Selon Choudhry, 'si la modélisation de la mortalité attendue n'est pas faite avec soin, un système peut améliorer ses chiffres en orientant ses patients les plus malades vers d'autres établissements.' Choudhry a dit qu'il y avait eu des changements dans les politiques de transfert de MGB, mais que ceux-ci n'avaient pas été clairement divulgués publiquement.

Sur la méthodologie statistique, le professeur de la Harvard T H Chan School of Public Health Dr Atul Gawande s'est également exprimé. Gawande a affirmé : 'La transparence méthodologique est essentielle dans la déclaration de mortalité hospitalière ; les chiffres utilisés dans les campagnes de levée de fonds devraient être présentés selon les mêmes normes que dans les publications académiques.'

Le taux de mortalité Medicare standardisé à 30 jours, utilisé par le ministère américain de la Santé et des Services sociaux (HHS) dans le Hospital Quality Report fédéral, place MGB près de la médiane nationale dans les données de 2024. Cela suggère une performance plus modeste par rapport aux données internes de MGB.

Le président-directeur général de MGB, Dr Anne Klibanski, a répondu par écrit à STAT que 'nos métriques internes sont cohérentes avec les méthodologies considérées comme standards dans la littérature académique.' Klibanski a souligné que la déclaration de mortalité du système était 'un indicateur direct d'amélioration de la qualité des soins cliniques.'

Le débat s'inscrit dans une discussion plus large au sein des systèmes de santé américains sur l'utilisation des données cliniques dans les campagnes de financement hospitalier. Le comité d'éthique de l'American Hospital Association (AHA) avait recommandé en 2023 que 'les données de résultats ne soient pas utilisées dans la communication de levée de fonds sans citation académique.'

Dr Choudhry et d'autres critiques demandent que MGB publie la méthodologie de manière ouverte pour tous les hôpitaux du système et fasse réaliser un audit externe. MGB a annoncé qu'il publierait une note de méthodologie au cours des six prochains mois. Cet article relève de l'information générale ; les décisions individuelles de soins de santé et le choix d'hôpital doivent être discutés avec un professionnel de santé qualifié.

Cet article est un résumé éditorial assisté par IA basé sur STAT News. L'image est une photo d'archive de Alexa V. Mato sur Pexels.