| Titre : | Analyse de trajectoires de soins à partir de bases de données médico-administratives : apport d'un enrichissement par des connaissances biomédicales issues du Web des données |
| Auteurs : | Yann Rivault ; Nolwenn Le Meur, dir. ; Olivier Dameron, dir. ; Réseau doctoral en santé publique - EHESP |
| Type de document : | Thèse |
| Année de publication : | 2019 |
| Langues: | Français |
| Mots-clés : | Santé publique [spécialité] ; Epidémiologie ; Banque donnée ; Pharmacoépidémiologie |
| Résumé : | Pour la recherche en santé publique, réutiliser les bases médicoadministratives est pertinent et ouvre de nouvelles perspectives. En pharmacoépidémiologie, ces données permettent d’étudier à grande échelle l’état de santé, les maladies ainsi que la consommation et le recours aux soins d’une population. Le traitement de ces données est cependant limité par des complexités inhérentes à la nature comptable des données. Cette thèse porte sur l’utilisation conjointe de bases de données médicoadministratives et de connaissances biomédicales pour l’étude des trajectoires de soin. Cela recouvre à la fois (1) l’exploration et l’identification des trajectoires de soins pertinentes dans des flux volumineux au moyen de requêtes et (2) l’analyse des trajectoires retenues. Les technologies du Web Sémantique et les ontologies du Web des données ont permis d’explorer efficacement les données médicoadministratives, en identifiant dans des trajectoires de soins des interactions, ou encore des contre-indications. Nous avons également développé le package R queryMed afin de rendre plus accessible les ontologies médicales aux chercheurs en santé publique. Après avoir permis d’identifier les trajectoires intéressantes, les connaissances relatives aux nomenclatures médicales de ces bases de données ont permis d’enrichir des méthodes d’analyse de trajectoires de soins pour mieux prendre en compte leurs complexités. Cela s’est notamment traduit par l’intégration de similarités sémantiques entre concepts médicaux. Les technologies du Web Sémantique ont également été utilisées pour explorer les résultats obtenus. (R. A.) |
| Diplôme : | Thèse du réseau doctoral en santé publique animé par l'EHESP |
| Spécialité de la thèse : | Biostatistiques et Sciences de l'Information |
| Plan de classement simplifié : | Thèses du réseau doctoral en santé publique animé par l'EHESP |
| En ligne : | http://www.theses.fr/2019REN1B003 |
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