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EMOIS Nancy 2011 - Les outils de détection et visualisation des effets indésirables médicamenteux.
/ Canal-U/Sciences de la Santé et du Sport, CERIMES
/ 18-03-2011
/ Canal-U - OAI Archive
CHAZARD Emmanuel
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Titre : Les « ADE Scorecards », outil de détection et visualisation des effets indésirables médicamenteux.Résumé : Les effets indésirables lies aux médicaments (EIM) seraient responsables de 10 000 décès par an en France. La détection des EIM survenant pendant les hospitalisations repose habituellement sur des revues de dossiers menées par des experts, ou sur l’analyse des déclarations d’EIM. Or, les EIM étant rares, ces revues de cas sont très chronophages. En outre, moins de 5% des EIM sont déclarés. L’objectif est ici de détecter automatiquement les EIM par data mining (fouille statistique de données) et de les présenter aux cliniciens de manière synthétique.Méthodes : 90 000 séjours issus de 5 hôpitaux français et danois sont extraits et analysés à l’aide de techniques de data mining (arbres de décision, règles d’association). L’analyse permet de générer des règles de détection des EIM, qui sont ensuite validées et réorganisées par des experts. Chaque règle fait ensuite l’objet d’une évaluation automatique dans tous les services pour lesquels des données sont disponibles. Des statistiques contextualisées, spécifiques à chaque service, sont calculées : confiance (valeur prédictive positive de la règle), délai médian d’apparition de l’effet, risque relatif et significativité (test exact de Fisher pour l’indépendance entre les conditions et l’effet de la règle). Les résultats sont présentés à l’aide d’un outil web.Résultats : 236 règles de détection d’EIM sont ainsi générées, elles permettent de détecter 27 types d’EIM différents. Ces règles sont présentées à l’aide d’un outil web nommé « ADE Scorecards ». Cet outil permet de présenter pour chaque service les cas d’EIM détectés, les circonstances de survenue de ces EIM, et des statistiques synthétiques. L’outil permet en outre de revoir un à un les séjours impliqués à l’aide d’un explorateur de séjours.Discussion/Conclusion : L’outil est utilisé dans un hôpital général français et fait l’objet d’une évaluation ergonomique. En outre, l’impact de son utilisation sur les pratiques cliniques est évalué.Intervenant : CHAZARD Emmanuel (CHRU de Lille, service d’information et des archives médicales, EA2694, Lille, France).Conférence enregistrée lors des journées EMOIS 2011 à Nancy. Session : Surveillance et vigilance. Modérateurs : Marc BREMOND (Lyon), Jeanne FRESSON (Maternité Régionale Universitaire de Nancy).Réalisation, production : Canalu U/3S, CERIMES.SCD Médecine. Mot(s) clés libre(s) : circuit du médicament, data mining, effets indésirables liés aux médicaments, EIM, EMOIS Nancy 2011, sécurité du patient
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L'Ecole d'Été Méditerranéenne d'Information en Santé (EEMIS) : L'intégration des données (12)
/ Canal U/Tice Médecine Santé
/ 21-07-2005
/ Canal-U - OAI Archive
ELISSEEFF André
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Intervention d'André Elisseeff, du IBM Zurich Research Lab. Sont évoqués les sources de données, l'accès aux données et le data mining, c'est-à-dire les systèmes experts et les systèmes à base de règles. L'information médicale évolue depuis 10 ans : on a des images, des séries temporelles, des séquences ADN, des notes cliniques, etc. Il faut aussi que le médecin accepte l'outil d'aide à la décision. Son utilisation n'est pas courante et son implantation encore difficile.OrigineSystèmes d'information et décision en santé : Ecole d'été méditerranéenne d'information en santé (EEMIS), Corte, juillet 2005GénériqueSCD médecine Nancy Mot(s) clés libre(s) : aide à la décision, data mining, droits du patient, éthique, évaluation, extraction de données, fouille de données, ingénierie de la santé, intégration de données, norme, pratique médicale, qualité des données, rationalité, santé, SI, système d'informatio
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