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Introduction : Les hospitalisations potentiellement évitables (HPE) sont une mesure indirecte de l’accès et de l’efficacité des soins primaires. La compréhension de leurs déterminants éclaire la qualité et l’équité du système de soin. Peu de données sont disponibles sur les HPE en France, et aucune sur leur variation géographique. L’objectif était de décrire la variation géographique des taux d’HPE en France et d’analyser ses déterminants. Méthodes : Les HPE ont été définies par la méthode de Weissman. Des taux d’HPE pour 1 000 habitants et par an, standardisés sur le sexe et l’âge, ont été calculés à partir de la base nationale PMSI MCO 2012. Les déterminants des variations étaient disponibles au niveau départemental ou communal via l’INSEE ou la base EcoSanté de l’IRDES. Les taux d’HPE ont été modélisés par une méthode mixte multi-niveaux. Résultats : Le nombre d’HPE était égal à 742 474 soit 11,4 séjours pour 1 000 habitants. Au niveau du code géographique, le taux variait de 0,1 à 44 séjours pour 1 000 habitants. Après ajustement, il était associé positivement à l’état de santé et négativement avec la densité de lits de court séjour, la densité d’infirmiers libéraux, le revenu médian et le niveau éducatif. Aucune association n’a été retrouvée avec la densité de médecins généralistes ou spécialistes ambulatoires. Discussion : Ce travail met en évidence d’importantes variations géographiques du taux d’HPE en France. Les caractéristiques de l’offre de soins primaires semblent expliquer en partie ces variations, même après prise en compte des effets socio-économiques et d’état de santé de la population. Ceci plaide en faveur d’une analyse systématique des variations géographiques d’HPE en France.

Geographic variation in potentially avoidable hospitalizations in France Introduction : Potentially avoidable hospitalizations are studied as an indirect measure of access to primary care. Understanding the determinants of potentially avoidable hospitalizations is of considerable interest to improve the quality, efficiency, and equity of health care delivery. Few studies have tackled the issue of potentially avoidable hospitalizations in France and none at the national level. The aim of this study was to assess potentially avoidable hospitalizations disparities in France in 2012 and to analyze their determinants. Methods : Potentially avoidable hospitalizations were defined according to the method proposed by Weissman. Age and sex standardized potentially avoidable hospitalizations rates were estimated from the national hospital discharge database. Potential determinants were available at the ZIP-code or department level from the INSEE and IRDES databases. A mixed multilevel model was built. Results : In total, 742,474 potentially avoidable hospitalizations occurred (11.4 stays per 1,000 inhabitants). The standardized rate of potentially avoidable hospitalizations ranged from 0.1 to 44.4 cases per 1,000 inhabitants, at ZIP code level. Increased potentially avoidable hospitalizations were associated with a poorer health status, a lower density of acute care beds and ambulatory care nurses, lower median income, and lower education levels. Discussion : This study unveils considerable variation in the rate of potentially avoidable hospitalizations, partly explained by primary care. Policy makers should consider routinely measuring potentially avoidable hospitalizations in France.