Étude de faisabilité d'un système de détection automatique des patients à risque épidémique à partir des données du dossier médical informatisé des urgences

par Solweig Gerbier-Colomban (Gerbier)

Thèse de doctorat en Santé publique. Épidémiologie

Sous la direction de Marie-Hélène Metzger.

Soutenue le 21-12-2012

à Lyon 1 , dans le cadre de École Doctorale Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation , en partenariat avec Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive (laboratoire) .

Le président du jury était Jean-Pierre Flandrois.

Le jury était composé de Muriel Rabilloud.

Les rapporteurs étaient Isabelle Baldi, Philippe Berthelot, Stéfan Jacques Darmoni.


  • Résumé

    Introduction. La détection précoce des infections par un système de surveillance efficace permet de mettre en œuvre des mesures de prévention et de contrôle adaptées. L’objectif de cette thèse était d’évaluer les performances d’un système de détection automatique, type syndromique, des patients à risque épidémique à partir des données du dossier médical informatisé des urgences. Population d’étude. 101001 patients ayant consulté aux urgences du groupement Nord des Hospices Civils de Lyon, entre le 01/06/2007 et le 31/03/2011, dont 10895 patients hospitalisés dans l’établissement à l’issue de la consultation. Méthode. Trois étapes ont été nécessaires. 1) Évaluation de la faisabilité d’utiliser les données structurées et textuelles, à l’aide d’une application de traitement automatisé des données textuelles. 2) Construction et évaluation d’algorithmes de repérage, pour les syndromes respiratoire, cutané et gastro-intestinal, de patients avec une infection à risque épidémique à partir des données du dossier médical informatisé des urgences. 3) Évaluation des données du dossier médical des urgences pour la détection d’épidémies communautaires de grippe, comparées aux données régionales de surveillance de la grippe. Résultats et Discussion. Cette thèse a montré que qu’il est possible de repérer des patients à risque épidémique avec une balance raisonnable entre la sensibilité et la spécificité pour des syndromes respiratoires et cutanés. Les algorithmes pour des syndromes gastro-intestinaux n'étaient pas assez spécifiques pour une utilisation de routine. Les données d’urgences ont permis aussi de détecter les épidémies communautaires dès le début de l’épidémie locale

  • Titre traduit

    Evaluation of an automatic detection system of patients with potentially transmissible infectious disease from emergency department computerized record


  • Résumé

    Introduction. The early detection of the infections by an effective surveillance system allows implementing adapted measures of prevention and control. The objective of this thesis was to estimate the performances of an automatic system syndromic-like to detect the patients with potentially transmissible infectious diseases from the emergency department computerized medical record data. Study population. 101,001 adults, who were admitted to the emergency department and hospitalised of the North Hospital In University Hospital of Lyon, between 01/06/2007 and 30/03/2011. Method. Three steps were necessary. 1) Evaluation of the feasibility to use the structured and textual data with an application which automatically extracts and encodes information found in narrative reports. 2) Different algorithms were built for the detection of patients with infectious respiratory, cutaneous or gastrointestinal syndromes, and assessed. 3) Evaluation of the data of the electronic medical record of emergency department for the detection of flu community epidemics, compared with regional surveillance networks for flu. Results and discussion. This thesis showed that it is possible to detect patients with potentially transmissible infectious diseases with reasonable balance between sensitivity and specificity for respiratory and cutaneous syndromes. The algorithms for gastrointestinal syndromes were not specific enough for their routine use. Emergency department data enabled the detection of community outbreaks for flu

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