ADELF-EMOIS 2012 – Apports des méthodes de fouille de données pour l’étude des trajectoires de prise en charge du cancer du poumon en région Bourgogne.

Titre : ADELF-EMOIS 2012 – Apports des méthodes de fouille de données pour l’étude des trajectoires de prise en charge du cancer du poumon en région Bourgogne.Auteurs : Nicolas Jay (Laboratoire SPIEAO, Nancy Université, France)Elias Egho (Equipe Orpailleur, LORIA, Nancy, France)Gilles Nuemi (Service de Biostatistique et d'Information Médicale, CHU de Dijon, Dijon, France)François Kohler (Laboratoire SPIEAO, Nancy Université, Nancy, France)Amedeo Napoli (Equipe Orpailleur, LORIA, Nancy, France)Catherine Quantin (Service de Biostatistique et d'Information Médicale, CHU de Dijon, Dijon, France)Résumé : IntroductionDepuis 2005, les plans cancer successifs ont défini de nouvelles modalités d'organisation et de coopération entre établissements à l'échelle régionale. De plus en plus utilisé pour l'évaluation de ces politiques de santé, le Programmede Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI) représente une source de connaissance potentiellement très riche pour mieux comprendre les interactions entre établissements et soutenir les processus de réorganisation des soins.Dans ce contexte, un état des lieux des filières de soins par type de cancer paraît indispensable. L'objectif de ce travail était de développer des outils capables, à partir des données du PMSI, de modéliser et traiter la complexité des trajectoires de soins, afin d'en établir une typologie.MéthodesNous avons élaboré une méthode de fouille de données basée sur la recherche de motifs séquentiels fréquents et sur la classification par treillis de Galois. Cette approche a été mis en œuvre dans le cadre du projet TRAJCAN, afin d'extraireles trajectoires de soins les plus intéressantes dans l'étude de la prise en charge du cancer du poumon en région Bourgogne.RésultatsPlusieurs modélisations des trajectoires de prise en charge du cancer du poumon sont proposées pour refléter leur aspect multidimensionnel : géographique, diagnostique, thérapeutique. Notre approche permet de tenir compte également de l'aspect séquentiel des trajectoires de soins, tout en limitant la complexité liée à leur grande variabilité et la richesse des données du PMSI.MéthodesL'étude des trajectoires de soins à partir du PMSI s'avère complexe, mais peut s'appuyer des méthodes issues du datamining pour faciliter leur modélisation et en établir une typologie.L’auteur n’a pas transmis de conflit d’intérêt concernant les données diffusées dans cette vidéo ou publiées dans la référence citée.Conférence enregistrée lors du IIIème Congrès National conjoint ADELF/EMOIS à Dijon les 12 et 13 mars 2012. Session D-2 : PMSI et épidémiologie III (Salle Morey Saint-Denis). Modérateurs : V GILLERON, A LEVEQUE. Réalisation, production : Canal U/3S - CERIMESMots clés : ADELF, EMOIS, 2012, Dijon, épidémiologie, langue française, évaluation, management, organisation, information, santé, PMSI, datamining