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EMOIS, 18 mars 2011 Les « ADE Scorecards », outil de détection et visualisation des effets indésirables médicamenteux Emmanuel Chazard 1, Grégoire Ficheur.

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1 EMOIS, 18 mars 2011 Les « ADE Scorecards », outil de détection et visualisation des effets indésirables médicamenteux Emmanuel Chazard 1, Grégoire Ficheur 1, Adrian Baceanu 2, Romaric Marcilly 3, Régis Beuscart 1 1 CHRU de Lille, service dinformation et des archives médicales, EA2694, Lille, France 2 IDEEA Advertising, Bucarest, Roumanie 3 CI-CIT Biocapteurs et Technologies pour la santé, EVALAB, Lille, France Patient Safety Through Intelligent Procedures in medication

2 EMOIS, 18 mars Comment les EIM sont-ils habituellement détectés ? EIM=effets indésirables liés aux médicaments Systèmes déclaratifs [1, 2] Biais : déclaration < 5% ! Revues de cas [3] Très chronophage Natural Language Processing [4] … sous réserve que les ADE soient décrits dans le texte Data Mining [5] Mise en évidence de motifs depuis de grandes bases de données, en combinant statistiques et intelligence artificielle Souvent utilisé pour analyser les déclarations volontaires… supposant que les EIM sont déclarés => aucun système de visualisation [1]Morimoto T et all. Adverse drug events and medication errors: detection and classification methods. Qual Saf Health Care Aug;13(4): [2]Murff HJ et all. Detecting adverse events for patient safety research: a review of current methodologies. J Biomed Inform Feb-Apr;36(1-2): [3] Kilbridge PM, Campbell UC, Cozart HB, Mojarrad MG. Automated surveillance for adverse drug events at a community hospital and an academic medical center. J Am Med Inform Assoc 2006 Jul;13(4): [4]Aramaki E et all. Extraction of adverse drug effects from clinical records. Stud Health Technol Inform. 2010;160(Pt 1): [5]Almenoff JS et all. Perspectives on the use of data mining in pharmaco-vigilance. Drug Saf. 2005;28(11):

3 EMOIS, 18 mars 2011 Matériel et méthodes

4 EMOIS, 18 mars Processus général de la génération de connaissance Base de séjours Découverte de règles de détection des EIM Identification des cas dEIM Calcul de statistiques Outil de visualisation synthétique Data Mining & élicitation de connaissances

5 EMOIS, 18 mars Data Repository Un modèle de données pour détecter les EIM Patient XXX Age80 Homme ?0 Décédé ?0 Durée séjour9 (…) Diagnostics E119Diabète I251Athérosclérose I10HTA N300Cystite NPU03230 Potassium Médicaments administrés Courriers et compte-rendus Administered drugs

6 EMOIS, 18 mars Data Mining > Induction supervisée de règles Exemple: arbre de décision INR 5 NonOui NonOuiNonOui Risque hémorragique (INR 5) Feuille1: p=0.2%Feuille 2: p=14% Feuille3: p=7%Feuille4: p=30% INR trop bas récemment ? Arrêt dune butyrophénone récemment ? Hypocalcémie ? Anti-Vitamine K ?

7 EMOIS, 18 mars 2011 Résultats

8 EMOIS, 18 mars Résultats Données intégrées dans la base de séjours : plus de séjours complets : PMSI+médicaments+biologie+courriers Règles de détection des EIM 236 règles validées, dont 171 (72%) apportent de nouvelles connaissances Statistiques contextualisées sur les EIM (propres à chaque service) Outil de visualisation des statistiques, règles et cas Outil web multilingue (Fr, En, Da, Bu) Utilisé dans 5 hôpitaux Evaluation prospective dans un hôpital français

9 EMOIS, 18 mars

10 9

11 10

12 EMOIS, 18 mars Number of cases per month Histogram of appearance delay

13 EMOIS, 18 mars

14 EMOIS, 18 mars

15 EMOIS, 18 mars

16 EMOIS, 18 mars

17 EMOIS, 18 mars

18 EMOIS, 18 mars

19 EMOIS, 18 mars

20 EMOIS, 18 mars Biologie : (…) Hypokaliémie à 2.6 à ladmission aux Urgences (…) Evolution : (…) Sur le plan biologique, après supplémentation potassique, les résultats biologiques sont satisfaisants.

21 EMOIS, 18 mars 2011 Merci de votre attention Projet financé par lEuropean Research Council Agreement N er , 7th framework program


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