| Titre : | Prédire la suite d’un parcours de soins dans le système national des données de santé (2026) |
| Auteurs : | Tristan Haugomat ; Aurélia Manns ; Gladys Baudet ; et al. |
| Type de document : | Article |
| Dans : | DREES Méthodes (n° 25, avril 2026) |
| Pagination : | 1-65 |
| Langues: | Français |
| Mots-clés : | Système national des données de santé (SNDS) ; Donnée de santé ; Parcours de soins ; Valeur prédictive ; Etude prospective ; Modèle |
| Résumé : | La Direction de la recherche, des études, de l’évaluation et des statistiques (Drees) publie un dossier sur l’apport des modèles de prédiction du parcours de soins appliqués aux données issues du système national des données de santé (SNDS). Cette base de données médico-administratives permet de reconstituer les parcours de soins de l’ensemble de la population française. Ce travail méthodologique cherche à évaluer la capacité de ces modèles à prédire la survenue de pathologies tout en soulignant leurs limites et leurs biais. (R.A) |
| En ligne : | https://drees.solidarites-sante.gouv.fr/publications-communique-de-presse/drees-methodes/260409_predire-la-suite-dun-parcours-de-soins |
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