@phdthesis{gerard_hyperkaliemies_2022,
	address = {2022-...., France},
	type = {Thèse d'exercice},
	title = {Hyperkaliémies au cours d’un séjour à l’hôpital: travaux exploratoires préalables à leur prévention par intelligence artificielle},
	shorttitle = {Hyperkaliémies au cours d’un séjour à l’hôpital},
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	abstract = {L'hyperkaliémie est associée à une augmentation importante du taux de mortalité. Les données collectées au cours des séjours hospitaliers constituent une base de données de santé et peuvent être utilisées pour analyser les évènements indésirables médicamenteux de façon rétrospective par des méthodes de data-mining dans le but de définir des règles d’alerte pour prévenir ces évènements. Les données de 15042 séjours hospitaliers ont été simulées. Des caractéristiques potentiellement associées avec une hyperkaliémie ont été recherchées et identifiées dans les séjours à partir des résultats de biologie, des codes ATC des médicaments, de la classification CIM-10 des diagnostics et des codes actes de la CCAM. Les caractéristiques ont été regroupées dans une seule table de données où chaque séjour correspond à une ligne, et chaque colonne correspond à une variable. Ces travaux exploratoires ont permis de mettre en évidence des caractéristiques potentiellement associées à l’hyperkaliémie. L’utilisation d’un arbre de décision a également permis de calculer la probabilité d’apparition des évènements. Ces règles issues de réutilisation des données de santé et des pratiques médicales permettraient d’augmenter la pertinence des alertes générées par les CDSS. Cependant, ces travaux doivent être confirmés sur des données réelles.},
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	author = {Gérard, Erwin},
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	keywords = {Gestion du risque, Hospitalisés, Hyperkaliémie, Hyperkaliémie -- prévention et contrôle -- Dissertation universitaire, Intelligence artificielle en médecine, Prise de décision, Troubles du métabolisme du potassium, intelligence artificielle, évènements indésirables médicamenteux},
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