NantilusDiabète et insuffisance cardiaque : approche épidémiologique par l'analyse croisée de différentes sources de données de santé
Les données de santé peuvent être catégorisées en données de recherche et en données de vie réelle , parmi lesquelles les données médico-administratives et celles issues du soin. Avec pour fil rouge le lien entre deux maladies fréquentes, le diabète et l insuffisance cardiaque (IC), nous proposons t...
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| Auteurs principaux : | , , , , , , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Diabète et insuffisance cardiaque : approche épidémiologique par l'analyse croisée de différentes sources de données de santé / Matthieu Wargny; sous la direction de Samy Hadjadj |
| Publié : |
2022 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Biologie, médecine et santé : Nantes Université : 2022 |
| Sujets : |
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| 214 | 1 | |d 2022 | |
| 230 | |a Données textuelles | ||
| 304 | |a Titre provenant de l'écran-titre | ||
| 314 | |a Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé (Nantes) | ||
| 314 | |a Partenaire(s) de recherche : L'Unité de Recherche de l'Institut du Thorax (Nantes) (Laboratoire) | ||
| 314 | |a Autre(s) contribution(s) : Bénédicte Gaborit (Président du jury) ; Marc Cuggia, Pierre-Antoine Gourraud (Membre(s) du jury) ; Claire Bouleti, Karen Leffondré (Rapporteur(s)) | ||
| 328 | 0 | |b Thèse de doctorat |c Biologie, médecine et santé |e Nantes Université |d 2022 | |
| 330 | |a Les données de santé peuvent être catégorisées en données de recherche et en données de vie réelle , parmi lesquelles les données médico-administratives et celles issues du soin. Avec pour fil rouge le lien entre deux maladies fréquentes, le diabète et l insuffisance cardiaque (IC), nous proposons trois analyses épidémiologiques fondées sur ces sources. L étude SURDIAGENE d abord, une cohorte prospective classique de 1349 personnes diabétiques suivies au CHU de Poitiers, chez qui nous analysons le lien entre des biomarqueurs nutritionnels et le risque d hospitalisation ou de décès pour IC. L étude DMC ensuite, sur les données médico-administratives de l Assurance Maladie de plus de 3 millions de personnes identifiées comme diabétiques entre 2012 et 2018, chez qui nous étudions le risque d IC après un événement rétinien grave. Enfin, le projet GAVROCHE, une analyse des entrepôts de données de santé hospitaliers à l échelle inter-régionale, sur le lien entre la variabilité glycémique à l admission et le pronostic des personnes hospitalisées pour IC aiguë. Cela nécessitera en particulier l extraction d informations issues de comptes rendus par traitement automatisé du langage naturel. Ces trois projets nous permettent d illustrer la gestion des données selon leur source et les enjeux liés à l information et au consentement des patients, avant de conclure sur des propositions de bonnes pratiques épidémiologiques dans le traitement des données de vie réelle. | ||
| 330 | |a Health data can be categorized into research data and "real-life" data, the latter including medico-administrative and health care setting. Using the link between diabetes and heart failure (HF) as a common theme, we propose three epidemiological analyses based on these sources. First, the SURDIAGENE study, a "classic" prospective cohort of 1349 diabetics patients followed at the University Hospital of Poitiers. We analyzed the link between nutritional biomarkers and the risk of HF requiring hospitalization. Second, the DMC study, based on medico-administrative data from the French National Health System, for more than 3 million people with diabetes between 2012 and 2018, in whom we studied the risk of HF after a serious retinal event. Finally, the GAVROCHE project, an inter-regional analysis of hospital health data warehouses, on the link between glycemic variability on admission and the prognosis of individuals hospitalized for acute HF. This will involve natural language processing methods to extract data from hospital reports. These three projects are an opportunity to illustrate the data management according to data source, the issues related to the information and the consent of patients, and to conclude with proposals for a code of good epidemiological practices in real-life data processing. | ||
| 337 | |a Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF | ||
| 541 | | | |a Diabetes mellitus and Heart Failure |e epidemiological study by cross-analysis of different sources of health data |z eng | |
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| 606 | |3 PPN167193686 |a Données massives |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN228062381 |a Bases de données médico-administratives |2 rameau | ||
| 608 | |3 PPN027253139 |a Thèses et écrits académiques |2 rameau | ||
| 610 | 0 | |a Données de santé | |
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| 610 | 0 | |a Entrepôt de données | |
| 686 | |a 610 |2 TEF | ||
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