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Enregistrement W2914224422

Apport et utilisation des bases de données médico-administratives dans l’étude des problématiques émergentes chez les patients adultes atteints de cardiopathie congénitale

2018· dissertation· fr· W2914224422 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Cohen

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2018
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesGynecologyMedicineArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les cardiopathies congenitales (CC) sont les plus frequentes des malformations congenitales et concernent pres de 1% des naissances. Grâce aux progres considerables de la cardiologie pediatrique et de la chirurgie cardiaque, 90% des enfants nes avec une CC atteignent desormais l'âge adulte. Mais ces « survivants » ne sont pas gueris. Un certain nombre de complications, cardiaques et extracardiaques, attendues ou non, et de problematiques specifiques emergent, justifiant une consommation de soins grandissante. Le besoin d’etudes en population a motive l’analyse secondaire de donnees medico-administratives dans diverses regions du globe. L’objectif de cette these etait d’etudier les conditions d’utilisation des bases de donnees medico-administratives (BDMA) et leurs applications possibles pour mieux comprendre les enjeux emergents de cette population nouvelle d’adultes avec CC (ACC). La premiere partie de ce travail a ete de decrire de maniere systematique toutes les etudes ayant utilise des BDMA pour explorer specifiquement les problematiques des patients ACC. Cette revue a montre l’interet de ces bases de donnees dans le domaine des ACC, les effectifs importants permettant d’etudier des maladies relativement rares et la disponibilite de donnees exhaustives sur de longues periodes d’observation autorisant l’etude de certaines complications cardiaques ou extracardiaques de survenue parfois differee chez ces patients. En France, les bases de donnees administratives de remboursement utilisent la Classification internationale des Maladies, dixieme revision (CIM-10) dont la fiabilite pour reperer les ACC et les pathologies qui leur sont associees est inconnue dans ce contexte. La deuxieme partie de ce travail avait donc pour objectif d’etudier la performance de la CIM-10 pour identifier et classer des patients ACC au sein de l’entrepot de donnees de l’hopital Europeen Georges Pompidou disposant d'une unite dediee aux ACC. La troisieme partie de cette these rapporte un exemple concret de l’utilisation des BDMA. A partir des donnees de la Quebec Congenital Heart Disease Database issue des BDMA du Quebec, notre objectif etait d’evaluer l’association entre l’exposition aux rayonnements ionisants provenant de procedures cardiaques et la survenue de cancer chez les ACC. En effet, l’amelioration de l’esperance de vie des patients avec CC et l’augmentation du recours aux modalites d’imagerie cardiaque irradiante, font craindre un effet carcinogene potentiel a long terme. Bien qu’elles n’aient pas ete concues a des fins de recherche, ce travail de these montre que les BDMA sont un outil particulierement pertinent pour generer de nouvelles connaissances sur les patients ACC de par l’exhaustivite des informations disponibles, la possibilite de produire de grands echantillons et de permettre un suivi longitudinal sur de longues periodes d'observation. L’exploitation des dossiers medicaux electroniques par des methodes de fouilles de texte pourrait alors permettre de developper et valider des algorithmes pour identifier les cas de CC dans les BDMA. En France, bien que des efforts aient ete deployes pour creer un programme de collaboration multicentrique efficace, il n’existe a l’heure actuelle aucune donnee epidemiologique d’envergure concernant l’ensemble des ACC. L’analyse secondaire de ressources existantes, telles que le Systeme National des Donnees de Sante, permettrait d’etablir la cohorte nationale d’ACC et d’analyser leur parcours de soins afin d’orienter au mieux l’allocation des ressources.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,202
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,182

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,202
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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