Kiné en France : répartition et chiffres clés 2026
3 octobre 2024 - Actualités
9985 vues
Big Data et santé musculo-squelettique : ce que les bases de données nous apprennent sur nos pratiques
Un lundi matin, vous enchaînez trois lombalgies, une gonalgie d’arthrose et une reprise de marche post-prothèse. Rien d’exceptionnel. Et pourtant, à l’échelle de la France, ces motifs “ordinaires” forment une partie massive de l’activité, des dépenses, des arrêts de travail, des parcours de soins… et des décisions publiques. C’est précisément là que le big data en santé devient intéressant pour un kinésithérapeut libéral ou un étudiant : non pas pour “remplacer” le clinique, mais pour mettre en perspective ce que vous voyez au cabinet, objectiver des tendances (territoires, âges, comorbidités, parcours), repérer des angles morts, et mieux comprendre où se situent vos leviers (prévention, orientation, coordination, rééducation post-aigu, réathlétisation, éducation thérapeutique…). 🔎 Décryptage !
Big data en santé : les repères indispensables pour un kinésithérapeute
En France, le big data santé s’appuie largement sur des données médico-administratives (soins remboursés, séjours hospitaliers, ALD…), c’est-à-dire des traces de parcours. L’Assurance Maladie produit, à partir de ces sources, la cartographie des pathologies et des dépenses, qui couvre “une soixantaine de pathologies, traitements chroniques et épisodes de soins” repérables dans le SNDS (Système National des Données de Santé).
Deux idées à garder en tête :
- Ces données mesurent très bien des parcours et des consommations, beaucoup moins bien la douleur vécue, la fonction, la peur-évitement, l’adhésion aux exercices.
- Un chiffre “national” n’est pas un jugement sur un patient : c’est un outil de cadrage pour mieux décider, mieux coordonner, et mieux expliquer.
Le big data en santé réellement utiles en musculo-squelettique
Pour un kiné libéral, l’enjeu n’est pas d’accéder au SNDS “brut”, mais de savoir utiliser les produits et jeux de données fiables déjà publiés.
1) Cartographie des pathologies et des dépenses
C’est l’outil le plus “lecture clinique” : la page méthode explique le repérage par algorithmes (ALD, PMSI, actes, médicaments…) et la logique de répartition des dépenses par pathologies/épisodes.
2) Data pathologies
En juillet 2025, l’Assurance Maladie annonce l’enrichissement du portail avec les données 2023, et un accès à des données sur près de 60 pathologies / traitements chroniques / épisodes de soins.
3) DREES : “Les établissements de santé en 2023”
Utile pour comprendre la réorganisation du “pré-ville / post-ville” : 19,4 millions de journées d’hospitalisation partielle en 2023 (+8,6%), avec une hospitalisation complète qui progresse plus modestement.
Pour la kiné, ça se traduit souvent par : sorties plus tôt, consignes à clarifier, rééducation de ville plus structurante.
4) Open Medic
Base annuelle des remboursements de médicaments délivrés en ville, publiée/actualisée au 7 mars 2025 : utile pour observer l’environnement médicamenteux réel des patients (antalgiques, anti-inflammatoires…), sans confondre “délivrance” et “prise effective”.
5) Open LPP (Assurance Maladie)
Base annuelle sur les dépenses de dispositifs médicaux inscrits à la LPP : intéressant pour objectiver des logiques d’appareillage/aides techniques qui influencent la fonction, l’autonomie et la rééducation.
6) CNIL : cartographie des entrepôts de données de santé (EDS)
La CNIL a publié le 5 novembre 2025 une cartographie des EDS en France : signe que les analyses “vie réelle” vont de plus en plus combiner données hospitalières riches + données de parcours.
7) Health Data Hub (HDH)
Le HDH indique 2025 avoir dépassé la barre des 200 projets accompagnés. Un marqueur de l’accélération de l’usage des données de santé dans la recherche et l’évaluation.
Trois enseignements des données françaises qui parlent directement aux kinés
L’arthrose n’est pas “un motif parmi d’autres” : c’est une vague de fond
L’Inserm rappelle que l’arthrose est la première maladie rhumatismale, avec environ 10 millions de personnes concernées en France.
Conséquence : tout ce qui améliore l’adhésion à l’activité, la progressivité, le renforcement et l’autogestion a un impact énorme. Même si ce n’est pas visible directement dans les bases médico-administratives. Le big data santé vous aide ici à assumer le rôle de la kiné comme réponse de santé publique.
L’hôpital change de format : la ville récupère une partie du “travail invisible”
La DREES montre une hausse forte de l’hospitalisation partielle en 2023.
Traduction : davantage de patients arrivent avec “tout juste sorti”, parfois avec un niveau d’anxiété élevé, une douleur mal anticipée, et des consignes mal comprises. Le big data ne vous dira pas qui a peur, mais il explique pourquoi vous avez plus souvent ce profil. Le parcours global a changé.
Médicaments et dispositifs : des marqueurs de trajectoires
Open Medic et Open LPP rendent visibles des tendances de délivrance/remboursement à l’échelle nationale.
Pour un kiné, l’intérêt n’est pas de commenter la prescription, mais de repérer des situations où :
- la douleur est devenue un “sujet de parcours” (délivrances répétées, escalade),
- l’appareillage est un pivot fonctionnel (orthèses, aides techniques),
- la coordination (MG, chirurgien, orthoprothésiste) devient une variable majeure du résultat.
Du big data santé au cabinet : 5 usages immédiats
1) Mieux expliquer à vos patients.
Avoir des ordres de grandeur fiables (ex. arthrose ~10 millions) change la posture. Le patient comprend qu’il n’est pas “un cas étrange”, et que les stratégies actives ne sont pas une lubie.
2) Structurer vos prises en charge “compatibles sorties précoces”.
Quand les formats hospitaliers évoluent, la kiné de ville devient la charnière. À la première séance, privilégiez un socle standardisé : objectifs fonctionnels simples, consignes d’auto-exercices, critères de progression et d’alerte. (C’est précisément ce que les bases mesurent mal… et ce qui fait la différence.)
3) Lire vos “tendances de cabinet” avec une grille populationnelle.
Si vous avez l’impression d’une hausse d’un motif, vérifiez dans Data pathologies / cartographie si une tendance existe réellement ou si c’est un effet local.
4) Renforcer le dialogue avec les prescripteurs.
Un échange interpro est plus fluide quand vous parlez “parcours” : besoin de continuité, objectifs fonctionnels, prévention de la chronicisation en cohérence avec la logique de la cartographie (pathologies/épisodes/consommations).
5) Rendre la rééducation visible par la fonction (votre avantage compétitif)
Le big data santé est pauvre en variables fonctionnelles. Vous pouvez combler ce manque à votre échelle : 1 PROM simple, 1 test fonctionnel, à l’entrée et à 4–6 semaines. Ce n’est pas “faire de la recherche”, c’est rendre votre valeur lisible.
Lire le big data santé sans se faire piéger : 6 garde-fous
- Toujours demander “quel champ ?” (qui est inclus / exclu).
- Demander “qu’est-ce qui est mesuré ?” (délivrance ≠ prise, acte ≠ qualité).
- Ne pas confondre recours aux soins et prévalence réelle (renoncement, délais, inégalités).
- Se méfier des comparaisons territoriales brutes (âge, comorbidités, offre de soins).
- Corrélation ≠ causalité (un parcours coûteux peut simplement être plus complexe).
- Se souvenir de l’angle mort majeur : la fonction (votre terrain).
La méthode de la cartographie est une bonne boussole pour garder ces limites en tête. Elle explique comment les pathologies/épisodes sont repérés par algorithmes à partir des traces disponibles.
Pour les étudiants : devenir “data-lucide” sans perdre la clinique
Trois exercices très simples (et très formateurs) :
- Lire une page de cartographie/méthode et écrire. Ce que la donnée mesure / ce qu’elle ne mesure pas / ce que ça change dans un bilan kiné.
- Prendre un chiffre DREES (hospitalisation partielle) et en déduire 3 conséquences organisationnelles pour la ville (éducation, coordination, progression).
- Explorer Open Medic/Open LPP et formuler des questions (sans conclure) sur douleur, appareillage, territoires.
Le big data santé ne dira jamais si votre rééducation est “bonne” séance par séance. En revanche, il vous aide à comprendre comment le système fabrique des trajectoires, pourquoi certains profils arrivent plus tôt/plus tard, et où la kinésithérapie de ville devient un levier majeur surtout dans des pathologies massives comme l’arthrose. Si vous l’utilisez comme une boussole, vous gagnez en précision. Mais aussi en pédagogie, et en coordination, tout en gardant le cœur du métier : la fonction, le mouvement, et l’adhésion.
📃 Sources :
