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Enregistrement W7134563286

Contribution and use of administrative health databases to address emerging issues in adult patients with congenital heart disease

2018· article· fr· W7134563286 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Cohen

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationHeart diseaseCongenital diseaseCongenital malformations
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les cardiopathies congénitales (CC) sont les plus fréquentes des malformations congénitales et concernent près de 1% des naissances. Grâce aux progrès considérables de la cardiologie pédiatrique et de la chirurgie cardiaque, 90% des enfants nés avec une CC atteignent désormais l'âge adulte. Mais ces « survivants » ne sont pas guéris. Un certain nombre de complications, cardiaques et extracardiaques, attendues ou non, et de problématiques spécifiques émergent, justifiant une consommation de soins grandissante. Le besoin d’études en population a motivé l’analyse secondaire de données médico-administratives dans diverses régions du globe. L’objectif de cette thèse était d’étudier les conditions d’utilisation des bases de données médico-administratives (BDMA) et leurs applications possibles pour mieux comprendre les enjeux émergents de cette population nouvelle d’adultes avec CC (ACC). La première partie de ce travail a été de décrire de manière systématique toutes les études ayant utilisé des BDMA pour explorer spécifiquement les problématiques des patients ACC. Cette revue a montré l’intérêt de ces bases de données dans le domaine des ACC, les effectifs importants permettant d’étudier des maladies relativement rares et la disponibilité de données exhaustives sur de longues périodes d’observation autorisant l’étude de certaines complications cardiaques ou extracardiaques de survenue parfois différée chez ces patients. En France, les bases de données administratives de remboursement utilisent la Classification internationale des Maladies, dixième révision (CIM-10) dont la fiabilité pour repérer les ACC et les pathologies qui leur sont associées est inconnue dans ce contexte. La deuxième partie de ce travail avait donc pour objectif d’étudier la performance de la CIM-10 pour identifier et classer des patients ACC au sein de l’entrepôt de données de l’hôpital Européen Georges Pompidou disposant d'une unité dédiée aux ACC. La troisième partie de cette thèse rapporte un exemple concret de l’utilisation des BDMA. A partir des données de la Québec Congenital Heart Disease Database issue des BDMA du Québec, notre objectif était d’évaluer l’association entre l’exposition aux rayonnements ionisants provenant de procédures cardiaques et la survenue de cancer chez les ACC. En effet, l’amélioration de l’espérance de vie des patients avec CC et l’augmentation du recours aux modalités d’imagerie cardiaque irradiante, font craindre un effet carcinogène potentiel à long terme. Bien qu’elles n’aient pas été conçues à des fins de recherche, ce travail de thèse montre que les BDMA sont un outil particulièrement pertinent pour générer de nouvelles connaissances sur les patients ACC de par l’exhaustivité des informations disponibles, la possibilité de produire de grands échantillons et de permettre un suivi longitudinal sur de longues périodes d'observation. L’exploitation des dossiers médicaux électroniques par des méthodes de fouilles de texte pourrait alors permettre de développer et valider des algorithmes pour identifier les cas de CC dans les BDMA. En France, bien que des efforts aient été déployés pour créer un programme de collaboration multicentrique efficace, il n’existe à l’heure actuelle aucune donnée épidémiologique d’envergure concernant l’ensemble des ACC. L’analyse secondaire de ressources existantes, telles que le Système National des Données de Santé, permettrait d’établir 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)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0110,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,313 · 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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