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Qualit? des donn?es. Utilit? : caract?re indispensableObjectivit? : repr?sentation fid?le, exempte de pr?jug?forte (r?alit? ind?pendante de celui qui interpr?te : illusoire ?)faible (reproductibilit?)en m?decine signes subjectifs (interrogatoire -cliniques)signes objectifs (laboratoires - num?
E N D
1. Informations, Données, Connaissances Informations
Renseignement, fait qui apporte des renseignements nouveaux
Données
Information présentée sous forme conventionnelle, en vue d'être traitée
Connaissances
Règles utilisant les données pour en déduire d'autres
Informatique
Science du traitement rationnel, notamment par machine automatique, de l'information considérée comme le support des connaissances et des communications dans les domaines techniques, économiques et sociaux (Académie Française, 1967
2. Qualité des données Utilité : caractère indispensable
Objectivité : représentation fidèle, exempte de préjugé
forte (réalité indépendante de celui qui interprète : illusoire ?)
faible (reproductibilité)
en médecine
signes subjectifs (interrogatoire -cliniques)
signes objectifs (laboratoires - numériques)
Validité
Exactitude (Exactness) : reflet de la réalité (moy. observée mesures = valeur vraie)
Précision (Accuracy) : liée au niveau d'approximation, à l'unité de mesure (dépend surtout de la sensibilité : aptitude à déceler une faible différence)
Fiabilité (Reliability) : confiance inspirée (en rapport avec la spécificité : mesure-t-on ce qu'on est censé mesurer ?)
Permanente / Temporaire
Données permanentes : Sexe, date de naissance...
Données temporaires : examen clinique, diagnostic, traitement
3. Exemple Exactitude et précision
4. Variabilité Des sujets : variabilité biologique
Des observateurs :
inter-observateurs
intra-observateurs
Des données et mesures :
Instrumentale Observateurs Intra-Sujet Inter-Sujets
5. Quelques types de données Qualitatives :
littérales (nom, adresse ...) alphanumérique
ou texte
binaires (sexe) booléen
Nominales (couleur) code énuméré
Ordinales
(dépendance) numérique
Quantitatives :
continues (taille ) numérique
discontinues (nbre d'enfants) entier
Dates et Heures
date et heure date
6. Description clinique Interprétation des nombres et des mots
Fréquent, souvent,….=> quelle valeur
Interprétation des associations
Typique, rare,…. => association fortuite ou réelle ?
De la description littérale à la sémiologie quantitative
7. Un compte rendu d’hospitalisation Madame X a été hospitalisée en urgence pour des douleurs thoraciques rétrosternales caractéristiques irradiant dans le bras gauche dont les premiers épisodes remontent à 2 ans avec survenue à l'effort ou au froid. Il n'y avait pas d'OAP.
Les enzymes cardiaques étaient élevées avec un tracé ECG permettant d'affirmer le diagnostic d'infarctus postérieur du myocarde.
Cette patiente, obèse (120KG), est porteuse d'un diabète équilibré dont nous n'avons pas modifié le traitement insulinique. Elle présente également une hypercholestérolémie à 3,2 g/l. Malgré nos recommandations, elle continue à fumer environ 2 paquets de cigarettes par jour. Au niveau gynécologique, elle a un syndrome préménopausique assez bien toléré pour lequel aucun traitement n'a été envisagé. Dans les antécédents, on ne note pas d'IVG, mais une HTA en 86.
Le bilan habituel et le traitement par angioplastie endoluminale de cet infarctus ont permis de laisser sortir la patiente au bout de 15 jours.
8. Première étape : extraction En gras concepts sans ambiguité
En italique rouge données à interpréter en fonction du contexte et des connaissances médicales
En bleu abréviations et données ininterprétables
9. Extraction Madame X a été hospitalisée en urgence pour des douleurs thoraciques rétrosternales caractéristiques irradiant dans le bras gauche dont les premiers épisodes remontent à 2 ans avec survenue à l'effort ou au froid. Il n'y avait pas d'OAP. Les enzymes cardiaques étaient élevées avec un tracé ECG permettant d'affirmer le diagnostic d'infarctus postérieur du myocarde.
Cette patiente, obèse (120KG), est porteuse d'un diabète équilibré dont nous n'avons pas modifié le traitement insulinique. Elle présente également une hypercholestérolémie à 3,2 g/l.Malgré nos recommandations, elle continue à fumer environ 2 paquets de cigarettes par jour.
Au niveau gynécologique, elle a un syndrome préménopausique assez bien toléré pour lequel aucun traitement n'a été envisagé. Dans les antécédents, on ne note pas d'IVG, mais une HTA en 86.
Le bilan habituel et le traitement par angioplastie endoluminale de cet infarctus ont permis de laisser sortir la patiente au bout de 15 jours.
10. Interprétation Fonction des connaissances médicales
11. Décodage des abréviations Parfois impossible
12. Structuration par problème médical Rattacher les différents éléments à un problème médical précis (quand cela est possible)
13. Codage des informations Utilisation d’un langage formel : C'est la seule manière d'éviter la polysémie et de pouvoir envisager des traitements automatiques sur les données.
Nomenclatures ou catalogues :
Collection méthodique, liste systématique des termes ou mots en usage, des informations concernant un champ sémantique défini (art, technique, science, médecine...)
Un libellé (libre, ± long) <==> Un code
Si possible exhaustive
Objectif : décrire
Exemple : la nomenclature générale des actes professionnels (NGAP) utilisée pour la tarification des actes en médecine libérale
Dictionnaires :
Recueil de mots, d'expressions d'un langage, présentés dans un ordre convenu et destiné à apporter des informations sur des termes, des signes ...
Objectif : définir
14. Codage des informations Thésaurus :
Répertoire (alphabétique) de Nomenclatures
Relations :
d'appartenance
de proximité sémantique (analogie)
de synonymie
d'exclusion
Exemple : MESH
Objectif : analyser et chercher
Classifications
Action de distribuer par classe, par catégorie définie a priori en fonction des connaissances du moment
Consiste à ranger dans un même groupe et à désigner du même nom des faits, objets ou êtres qui possèdent en commun certaines caractéristiques
Thésaurus structuré - hiérarchisé
Exemple : CIM 10
Objectif : classer pour pouvoir rassembler de manière hiérarchique le plus souvent
15. Codage des informations Utilisation de classifications partagées par les pairs en vue d’obtenir un traitement automatique de l’information par un ordinateur
Hypertension artérielle essentielle : I10 en CIM 10
Pour
Dénombrer et réaliser des statistiques (épidémiologie)
« Connecter » l’observation à des systèmes d’aide comme les guides de bonnes pratique cliniques
16. Notion de diagnostic et autres motifs de recours Diagnostics :
Maladies identifiées
Complications
Signes symptômes
Facteurs de risque
Autres motifs de recours
Circoncision rituelle
….
Quelle définition pour quel usage
Exemple :
certificat de mortalité
PMSI
Maladies à déclaration obligatoire
17. Sémiologie quantitative Prévalence / Incidence
Prévalence : Fréquence de la maladie dans la population
Incidence fréquence des nouveaux cas dans une population par unité de temps
Sensibilité / spécificité
Sensibilité : fréquence de la présence d’un signe chez les malades
Spécificité : fréquence de l’absence d’un signe chez les non malades
Problème de la valeur seuil
Valeur prédictive
VPP : fréquence de la maladie quand le signe est présent
VPN : fréquence de l’absence de la maladie quand le signe est absent
18. Le tableau à 4 cases dans un échantillon représentatif La notion de signe présent
Soit un signe qualitatif binaire : éruption…
Soit une valeur quantitative supérieure (inférieure) à un seuil : glycémie > 1,2 g/L
19. Valeur seuil Influence sur la sensibilité et la spécificité
Spécificité = 1 – Faux positif
Sensibilité = 1 – Faux négatif
Si seuil se déplace vers la droite :
Augmentation de la spécificité
Diminution de la sensibilité
Courbe de ROC
20. Probabilité de trouver au moins un résultats anormal chez une personne en bonne santé Calculable à partir des sensibilités, spécificité et prévalence
21. Discussion Les indicateurs de la valeurs informationnelle sont utiles pour la stratégie diagnostique.
Ils peuvent être utilisés dans des systèmes informatiques d’aide à la décision
Mais :
La description de la population étudiée correspond-elle à ma pratique ?
Les sujets examinés dans l’étude sont-ils comparables à mes patients ?
Quelle est la valeur du test choisi comme test de référence (gold standard) ? Permet-il d’établir le statut du patient avec certitude ?
L’interprétation du test s’est-elle faire en aveugle ?
Les effets de la prévalence sont-ils examinés soigneusement ?