Le Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec (SISMACQ), une approche novatrice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Avec l'accroissement du fardeau des maladies chroniques, la surveillance est fondamentale pour améliorer la prévention et la prise en charge de ces dernières. L'Institut national de santé publique du Québec a donc développé un système novateur de surveillance des maladies chroniques, le Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec (SISMACQ), dont les principales caractéristiques, les forces et les limites sont présentées ici. Méthodologie Le SISMACQ est le résultat du jumelage de cinq fichiers médicoadministratifs. Mises à jour annuellement, ses données couvrent actuellement la période du 1er janvier 1996 au 31 mars 2012. Trois étapes en caractérisent le modèle opérationnel : 1) l'extraction et le jumelage des données médico-administratives grâce à divers critères de sélection; 2) les analyses (principalement la validation des définitions) et la production des mesures de surveillance et 3) l'interprétation, le dépôt et la diffusion de l'information. Le SISMACQ permet actuellement l'étude des maladies chroniques suivantes : diabète, maladies cardiovasculaires, maladies respiratoires, ostéoporose, maladies ostéoarticulaires, troubles mentaux et Alzheimer et maladies apparentées. Il permet également l'analyse de la multimorbidité et de la polypharmacie. Résultats Pour 2011-2012, le SISMACQ contenait des données sur 7 995 963 Québécois, et leur moyenne d'âge était de 40,8 ans. Parmi eux, 95,3 % répondaient à au moins un critère de sélection permettant l'application de définitions de cas pour la surveillance des maladies chroniques. Cette proportion variait avec l'âge : de 90,1 % chez les Québécois de 19 ans et moins à 99,3 % chez ceux de 65 ans et plus. Conclusion Le SISMACQ permet la production de données, à l'échelle de la population, sur le fardeau de plusieurs maladies chroniques, sur l'utilisation des services de santé et sur la consommation de médicaments. Il rend possible l'étude intégrée de la combinaison de plusieurs maladies, une approche jusqu'à présent rarement mise en oeuvre dans un contexte de surveillance populationnelle. Le SISMACQ répond aux attributs essentiels d'un système de surveillance et aide à la diffusion de l'information auprès des décideurs en vue d'actions en santé publique.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».