Informations, Données, Connaissances

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1 Informations, Données, Connaissances
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

2 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

3 Exemple Exactitude et précision V V Exact Exact Peu Précis Précis V V'
Non Exact Précis

4 V. Analytique (de mesure)
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

5 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

6 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

7 Un compte rendu d’hospitalisation
Madame 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.

8 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

9 Extraction Madame 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.

10 Interprétation Angor 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

11 Décodage des abréviations
Parfois impossible OAP. Oedème aigu du poumon ECG Électrocardiogramme IVG. Insuffisance ventriculaire gauche / Interruption volontaire de grossesse HTA Hypertension artérielle / Hystérectomie totale par voie abdominale

12 Structuration par problème médical
Rattacher les différents éléments à un problème médical précis (quand cela est possible) Madame X Infarctus postérieur aigu du myocarde avec Angor ancien, tracé ECG caractéristique Enzymes cardiaques élevées sans Oedème aigu du poumon Autres problèmes actuels Diabète insulinodépendant Hypercholestérolémie Tabagisme - Obésité Syndrome préménopausique ? Problème passé pouvant avoir des conséquences Hystérectomie totale par voie abdominale en Actes diagnostiques : Bilan habituel Traitement : Angioplastie endoluminale

13 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

14 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

15 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

16 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

17 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

18 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)/N Sensibilité = A/(A+C) Spécificité = D/B+D VPP = A/(A+B) VPN = D/(C+D)

19 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

20 Calculable à partir des sensibilités, spécificité et prévalence
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

21 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 ?