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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
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
Exemple
Exactitude et précision
ExactPeu Précis
V
ExactPrécis
V
Non ExactPrécis
V V'
Variabilité
Des sujets : variabilité biologique Des observateurs :
inter-observateurs intra-observateurs
Des données et mesures :
Instrumentale Observateurs Intra-Sujet Inter-Sujets
V. Analytique (de mesure)
V. TOTALE
V. Biologique
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
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
Un compte rendu d’hospitalisationMadame 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.
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
ExtractionMadame 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.
Interprétation
Fonction des connaissances médicales
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.
Angor
Décodage des abréviations
Parfois impossible
OAP. Oedème aigu du poumon
ECG
IVG.
HTA
Électrocardiogramme
Insuffisance ventriculaire gauche /
Interruption volontaire de grossesse
Hypertension artérielle /
Hystérectomie totale par voie abdominale
Structuration par problème médical Rattacher les différents éléments à un problème
médical précis (quand cela est possible)
Madame XInfarctus postérieur aigu du myocarde
avecAngor ancien, tracé ECG caractéristiqueEnzymes cardiaques élevées
sans Oedème aigu du poumonAutres problèmes actuels
Diabète insulinodépendantHypercholestérolémieTabagisme - ObésitéSyndrome préménopausique ?
Problème passé pouvant avoir des conséquencesHystérectomie totale par voie abdominale en 1986
Actes diagnostiques : Bilan habituelTraitement : Angioplastie endoluminale
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
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
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
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
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
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
Malade Non Malade
Test + A B A+B
Test - C D C+D
Total A+C B+D A+B+C+D
= N
Prévalence = (A+C)/NSensibilité = A/(A+C)Spécificité = D/B+D
VPP = A/(A+B)VPN = D/(C+D)
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
Probabilité de trouver au moins un résultats anormal chez une personne en bonne santé
Calculable à partir des sensibilités, spécificité et prévalence
Nombre de test pratiqués
Probabilité pour qu’un test soit anormal (%)
1 5
6 26
12 46
20 64
100 99,4
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 ?