Tableau d’honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2016-2017. / La Classification internationale des maladies (CIM) est le principal système de classification utilisé pour les activités de surveillance des blessures, mais ne contient pas d’information directe sur la gravité des blessures. Des mesures de gravité des blessures basées sur la CIM peuvent être dérivées empiriquement ou appariées, mais aucune approche n’a été formellement recommandée, notamment pour les traumatismes craniocérébraux (TCC). Deux études ont été menées afin de combler cette lacune. L’objectif de la première étude consistait à examiner de manière systématique les résultats des études qui ont évalué les performances des mesures de gravité des blessures basées sur la CIM pour prédire la mortalité intra-hospitalière chez les blessés hospitalisés. Cet examen systématique suggère que les mesures de gravité des blessures dérivées empiriquement des codes CIM procurent des capacités de discrimination supérieures à celle des autres candidats examinés. L’ICISS-Multiplicative et le TMPM-ICD offrent une capacité de discrimination plus élevée que les autres mesures considérées. L’objectif de la seconde étude était de comparer la validité prédictive des mesures de gravité des blessures basées sur la CIM pour prédire la mortalité intra-hospitalière et l’admission en unité de soins intensifs chez les patients hospitalisés à la suite d’un TCC au Québec. Nos résultats indiquent que les mesures de gravité des blessures basées sur la CIM affichent une validité acceptable pour prédire la mortalité intra-hospitalière et l’admission en unité de soins intensifs chez les patients hospitalisés à la suite d’un TCC. De manière générale, l’ICISS-Multiplicative a surclassé les autres candidats pour prédire la mortalité à l’hôpital et les admissions en unité de soins intensifs. Sur la base des résultats de ces deux études, nous recommandons que l’ICISS-Multiplicative soit utilisé pour calculer la gravité des TCC dans les bases de données médico-administratives dans lesquelles les diagnostics sont codifiés à l’aide de la CIM. / The International Classification of Diseases (ICD) is the main classification system used for the injury surveillance activities, but contains no direct information on the severity of injuries. ICD-based injury severity measures can be derived empirically or mapped to the Abbreviated Injury Scale, but no approach has been formally recommended, in particular for traumatic brain injury (TBI). Two studies were conducted to fill this gap. The objective of the first study was to systematically review the results of studies that have evaluated the performance of the ICD-based injury severity measures to predict in-hospital mortality among injury-related patients. The results of this systematic review suggest that injury severity measures empirically derived from ICD codes provided superior discriminative performance than other mapped candidates. ICISS-Multiplicative and TMPM-ICD predict mortality more accurately than other ICD-based measures. The objective of the second study was to compare the accuracy of ICD-based injury severity measures for predicting in-hospital mortality and intensive care unit (ICU) admission in TBI patients. Our results indicate that all ICD-based injury severity measures showed acceptable discrimination for predicting in-hospital mortality and ICU admission in TBI patients. ICISS-Multiplicative had generally higher predictive accuracy than alternative ICD-based injury severity measures for predicting in-hospital mortality and ICU admission. Based on the results of these two studies, we recommend that the ICISS-Multiplicative should be used for TBI severity adjustment in large routinely collected administrative data where TBI are coded with ICD.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/28113 |
| Date | 24 April 2018 |
| Creators | Gagné, Mathieu |
| Contributors | Moore, Lynne, Sirois, Marie-Josée |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | mémoire de maîtrise, COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (xii, 108 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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