Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?: apport de l’analyse des données de la base nationale du PMSI. Mellot, E. Ph.D. Thesis, Université du droit et de la santé, Lille ; 1969-2017, France, 2017. abstract bibtex Contexte : Les maladies chroniques sont le principal défi de santé publique de ce siècle. Pour l’OMS, les maladies chroniques sont des affections qui durent longtemps. D’autres définitions sont plus spécifiques mais soit classent les maladies selon une durée seuil variable et non expliquée, soit fournissent une liste restreinte de maladies. La Sécurité Sociale se base essentiellement sur la liste des 29 ALD. Le PMSI collecte les données hospitalières publiques et privés depuis 20 ans. On pourrait utiliser ces données pour estimer la durée de vie des codes CIM-10 et donc leurs chronicités relatives. Matériel et Méthodes : A partir des 162 millions de séjours PMSI de 2008 à 2014, nous déterminons la durée de vie des codes CIM-10 pour chaque patient, identifié par une empreinte unique. Nous considérons qu’un code disparait s’il n’est pas suivi dans les 720 jours par lui-même ou le code à 3 caractères apparenté. Ces durées permettent de tracer des courbes de survie. Nous calculons 200 indicateurs pour des durées et survies différentes et sélectionnons celui qui maximise l’aire sous la courbe ROC établie par rapport aux listes de références : CCI, ALD, codes CIM-10 ayant le mot clé aigu/chronique et une liste établie à la main. Résultats : Pour le CCI, le meilleur indicateur est le temps pour une survie de 4,5% ; l’AUC est de 0,789 avec une sensibilité de 72,7% et une spécificité de 72,4% au seuil de 182 jours. Pour les ALD, ce même indicateur donne une AUC de 0,903 avec une sensibilité et une spécificité de 82,2% au seuil de 322 jours. Le mot clé aigu/chronique ne permet pas un classement efficace. Pour notre liste établie à la main, cet indicateur donne une AUC de 0,915 mais la liste est biaisée car ne contient que des codes de caractère aigu ou chronique évident. Nous proposons un classement pour 23 349 codes CIM-10. Conclusion : Le réemploi des données du PMSI permet de calculer un indicateur de chronicité quantitatif pour les codes CIM-10 dans les limites liées à la nature hospitalière des données.
@phdthesis{mellot_quest-ce_2017,
address = {Lille ; 1969-2017, France},
type = {Thèse d'exercice},
title = {Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?: apport de l’analyse des données de la base nationale du {PMSI}},
shorttitle = {Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?},
abstract = {Contexte : Les maladies chroniques sont le principal défi de santé publique de ce siècle. Pour l’OMS, les maladies chroniques sont des affections qui durent longtemps. D’autres définitions sont plus spécifiques mais soit classent les maladies selon une durée seuil variable et non expliquée, soit fournissent une liste restreinte de maladies. La Sécurité Sociale se base essentiellement sur la liste des 29 ALD. Le PMSI collecte les données hospitalières publiques et privés depuis 20 ans. On pourrait utiliser ces données pour estimer la durée de vie des codes CIM-10 et donc leurs chronicités relatives. Matériel et Méthodes : A partir des 162 millions de séjours PMSI de 2008 à 2014, nous déterminons la durée de vie des codes CIM-10 pour chaque patient, identifié par une empreinte unique. Nous considérons qu’un code disparait s’il n’est pas suivi dans les 720 jours par lui-même ou le code à 3 caractères apparenté. Ces durées permettent de tracer des courbes de survie. Nous calculons 200 indicateurs pour des durées et survies différentes et sélectionnons celui qui maximise l’aire sous la courbe ROC établie par rapport aux listes de références : CCI, ALD, codes CIM-10 ayant le mot clé aigu/chronique et une liste établie à la main. Résultats : Pour le CCI, le meilleur indicateur est le temps pour une survie de 4,5\% ; l’AUC est de 0,789 avec une sensibilité de 72,7\% et une spécificité de 72,4\% au seuil de 182 jours. Pour les ALD, ce même indicateur donne une AUC de 0,903 avec une sensibilité et une spécificité de 82,2\% au seuil de 322 jours. Le mot clé aigu/chronique ne permet pas un classement efficace. Pour notre liste établie à la main, cet indicateur donne une AUC de 0,915 mais la liste est biaisée car ne contient que des codes de caractère aigu ou chronique évident. Nous proposons un classement pour 23 349 codes CIM-10. Conclusion : Le réemploi des données du PMSI permet de calculer un indicateur de chronicité quantitatif pour les codes CIM-10 dans les limites liées à la nature hospitalière des données.},
language = {français},
school = {Université du droit et de la santé},
author = {Mellot, Emeric},
collaborator = {Chazard, Emmanuel},
year = {2017},
keywords = {ALD, Analyse des données -- Thèses et écrits académiques, Base de données -- France -- Dissertation universitaire, CCI, CIM, Interprétation statistique de données -- Dissertation universitaire, MNT, Maladie chronique -- Dissertation universitaire, Maladies chroniques -- Thèses et écrits académiques, PMSI, Programme de médicalisation des systèmes d'information -- Thèses et écrits académiques, big data, data reuse, maladie chronique, maladie non transmissible},
}
Downloads: 0
{"_id":"Xv8QEnFBBfFND9Ezu","bibbaseid":"mellot-questcequunemaladiechroniqueapportdelanalysedesdonnesdelabasenationaledupmsi-2017","downloads":0,"creationDate":"2017-05-03T10:12:20.270Z","title":"Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?: apport de l’analyse des données de la base nationale du PMSI","author_short":["Mellot, E."],"year":2017,"bibtype":"phdthesis","biburl":"https://api.zotero.org/users/1597782/collections/38U22IIM/items?key=gxIPM4PJtMVcB8OpssCWodtP&format=bibtex&limit=100&start=0&sort=date","bibdata":{"bibtype":"phdthesis","type":"Thèse d'exercice","address":"Lille ; 1969-2017, France","title":"Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?: apport de l’analyse des données de la base nationale du PMSI","shorttitle":"Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?","abstract":"Contexte : Les maladies chroniques sont le principal défi de santé publique de ce siècle. Pour l’OMS, les maladies chroniques sont des affections qui durent longtemps. D’autres définitions sont plus spécifiques mais soit classent les maladies selon une durée seuil variable et non expliquée, soit fournissent une liste restreinte de maladies. La Sécurité Sociale se base essentiellement sur la liste des 29 ALD. Le PMSI collecte les données hospitalières publiques et privés depuis 20 ans. On pourrait utiliser ces données pour estimer la durée de vie des codes CIM-10 et donc leurs chronicités relatives. Matériel et Méthodes : A partir des 162 millions de séjours PMSI de 2008 à 2014, nous déterminons la durée de vie des codes CIM-10 pour chaque patient, identifié par une empreinte unique. Nous considérons qu’un code disparait s’il n’est pas suivi dans les 720 jours par lui-même ou le code à 3 caractères apparenté. Ces durées permettent de tracer des courbes de survie. Nous calculons 200 indicateurs pour des durées et survies différentes et sélectionnons celui qui maximise l’aire sous la courbe ROC établie par rapport aux listes de références : CCI, ALD, codes CIM-10 ayant le mot clé aigu/chronique et une liste établie à la main. Résultats : Pour le CCI, le meilleur indicateur est le temps pour une survie de 4,5% ; l’AUC est de 0,789 avec une sensibilité de 72,7% et une spécificité de 72,4% au seuil de 182 jours. Pour les ALD, ce même indicateur donne une AUC de 0,903 avec une sensibilité et une spécificité de 82,2% au seuil de 322 jours. Le mot clé aigu/chronique ne permet pas un classement efficace. Pour notre liste établie à la main, cet indicateur donne une AUC de 0,915 mais la liste est biaisée car ne contient que des codes de caractère aigu ou chronique évident. Nous proposons un classement pour 23 349 codes CIM-10. Conclusion : Le réemploi des données du PMSI permet de calculer un indicateur de chronicité quantitatif pour les codes CIM-10 dans les limites liées à la nature hospitalière des données.","language":"français","school":"Université du droit et de la santé","author":[{"propositions":[],"lastnames":["Mellot"],"firstnames":["Emeric"],"suffixes":[]}],"collaborator":"Chazard, Emmanuel","year":"2017","keywords":"ALD, Analyse des données – Thèses et écrits académiques, Base de données – France – Dissertation universitaire, CCI, CIM, Interprétation statistique de données – Dissertation universitaire, MNT, Maladie chronique – Dissertation universitaire, Maladies chroniques – Thèses et écrits académiques, PMSI, Programme de médicalisation des systèmes d'information – Thèses et écrits académiques, big data, data reuse, maladie chronique, maladie non transmissible","bibtex":"@phdthesis{mellot_quest-ce_2017,\n\taddress = {Lille ; 1969-2017, France},\n\ttype = {Thèse d'exercice},\n\ttitle = {Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?: apport de l’analyse des données de la base nationale du {PMSI}},\n\tshorttitle = {Qu’est-ce qu’une maladie chronique ?},\n\tabstract = {Contexte : Les maladies chroniques sont le principal défi de santé publique de ce siècle. Pour l’OMS, les maladies chroniques sont des affections qui durent longtemps. D’autres définitions sont plus spécifiques mais soit classent les maladies selon une durée seuil variable et non expliquée, soit fournissent une liste restreinte de maladies. La Sécurité Sociale se base essentiellement sur la liste des 29 ALD. Le PMSI collecte les données hospitalières publiques et privés depuis 20 ans. On pourrait utiliser ces données pour estimer la durée de vie des codes CIM-10 et donc leurs chronicités relatives. Matériel et Méthodes : A partir des 162 millions de séjours PMSI de 2008 à 2014, nous déterminons la durée de vie des codes CIM-10 pour chaque patient, identifié par une empreinte unique. Nous considérons qu’un code disparait s’il n’est pas suivi dans les 720 jours par lui-même ou le code à 3 caractères apparenté. Ces durées permettent de tracer des courbes de survie. Nous calculons 200 indicateurs pour des durées et survies différentes et sélectionnons celui qui maximise l’aire sous la courbe ROC établie par rapport aux listes de références : CCI, ALD, codes CIM-10 ayant le mot clé aigu/chronique et une liste établie à la main. Résultats : Pour le CCI, le meilleur indicateur est le temps pour une survie de 4,5\\% ; l’AUC est de 0,789 avec une sensibilité de 72,7\\% et une spécificité de 72,4\\% au seuil de 182 jours. Pour les ALD, ce même indicateur donne une AUC de 0,903 avec une sensibilité et une spécificité de 82,2\\% au seuil de 322 jours. Le mot clé aigu/chronique ne permet pas un classement efficace. Pour notre liste établie à la main, cet indicateur donne une AUC de 0,915 mais la liste est biaisée car ne contient que des codes de caractère aigu ou chronique évident. Nous proposons un classement pour 23 349 codes CIM-10. Conclusion : Le réemploi des données du PMSI permet de calculer un indicateur de chronicité quantitatif pour les codes CIM-10 dans les limites liées à la nature hospitalière des données.},\n\tlanguage = {français},\n\tschool = {Université du droit et de la santé},\n\tauthor = {Mellot, Emeric},\n\tcollaborator = {Chazard, Emmanuel},\n\tyear = {2017},\n\tkeywords = {ALD, Analyse des données -- Thèses et écrits académiques, Base de données -- France -- Dissertation universitaire, CCI, CIM, Interprétation statistique de données -- Dissertation universitaire, MNT, Maladie chronique -- Dissertation universitaire, Maladies chroniques -- Thèses et écrits académiques, PMSI, Programme de médicalisation des systèmes d'information -- Thèses et écrits académiques, big data, data reuse, maladie chronique, maladie non transmissible},\n}\n\n","author_short":["Mellot, E."],"key":"mellot_quest-ce_2017","id":"mellot_quest-ce_2017","bibbaseid":"mellot-questcequunemaladiechroniqueapportdelanalysedesdonnesdelabasenationaledupmsi-2017","role":"author","urls":{},"keyword":["ALD","Analyse des données – Thèses et écrits académiques","Base de données – France – Dissertation universitaire","CCI","CIM","Interprétation statistique de données – Dissertation universitaire","MNT","Maladie chronique – Dissertation universitaire","Maladies chroniques – Thèses et écrits académiques","PMSI","Programme de médicalisation des systèmes d'information – Thèses et écrits académiques","big data","data reuse","maladie chronique","maladie non transmissible"],"metadata":{"authorlinks":{}},"downloads":0},"search_terms":["est","une","maladie","chronique","apport","analyse","des","donn","base","nationale","pmsi","mellot"],"keywords":["ald","analyse des données – thèses et écrits académiques","base de données – france – dissertation universitaire","cci","cim","interprétation statistique de données – dissertation universitaire","mnt","maladie chronique – dissertation universitaire","maladies chroniques – thèses et écrits académiques","pmsi","programme de médicalisation des systèmes d'information – thèses et écrits académiques","big data","data reuse","maladie chronique","maladie non transmissible"],"authorIDs":[],"dataSources":["XoYwcbxuppMEAuC8b","7BjWiasc5PX5QeAjg"]}