Résumé :
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[BDSP. Notice produite par INIST zI8XR0xh. Diffusion soumise à autorisation]. Position du problème : Il existe de nombreux scores d'évaluation de la maladie asthmatique. Pourtant, la plupart ne prennent pas en compte l'aspect évolutif de cette pathologie. Nous proposons ici une modélisation de l'évolution de l'asthme par un processus de Markov homogène d'après les données de l'A.R.I.A. (Association de Recherche en Intelligence Artificielle dans le cadre de l'asthme et des maladies respiratoires). Méthodes : Le critère utilisé est l'activité de la maladie asthmatique au cours du dernier mois avant la consultation. L'activité est divisée en trois niveaux : légère (état 1), moyenne (état 2) et importante (état 3). La modélisation permet d'évaluer les forces de passage instantanées d'un état vers l'autre. Résultats : On constate des forces importantes vers l'état 2 (lambda12 et lambda32), moindres vers l'état 1 (lambda21 et lambda31), minimes vers l'état 3 (lambda23). Ceci aboutit à une distribution à l'équilibre essentiellement répartie entre les états 1 et 2 (44,6% et 51,0% respectivement) avec une faible proportion en état 3 (4,4%). Conclusions : A l'avenir, l'accroissement du nombre de données disponibles devrait permettre l'introduction de covariables, la distinction de sous-groupes et la réalisation d'études cliniques. L'utilisation de ce modèle présente un intérêt tant au niveau de la quantification de la pathologie que de la représentation qu'il permet d'en donner, offrant un cadre formel à la notion clinique de temps et d'évolution.
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