Enjeu majeur de santé publique, les maladies chroniques nécessitent souvent une approche multidisciplinaire et des contacts multiples entre le patient et le système de soins. La maîtrise de ce parcours, la trajectoire de soins, est un gage de qualité des soins, qualité de vie et d'efficience médico-économique. Pour maîtriser les trajectoires de soins, il faut les connaître. Or, à ce jour en France, aucun système d'information en santé à grande échelle n'est conçu pour décrire les trajectoires de soins, encore moins d'en établir une typologie. Malgré tout, d'énormes quantités de données sont produites chaque année par le système de soins. Dans ce travail, nous proposons un système d'analyse et de représentation des trajectoires de soins à partir de données récoltées à l'origine pour d'autres utilisations. Ce système est fondé sur l'Analyse Formelle de Concepts (AFC), une méthode de classification conceptuelle capable de découvrir des liens naturels dans les données d'un tableau binaire et de les représenter sous forme de treillis de concepts. Nous montrons les apports de l'AFC dans la compréhension du fonctionnement du système de soins et les perspectives en termes d'exploration des réseaux sociaux en général. Par ailleurs, nous étudions, combinons et comparons deux mesures d'intérêt pour réduire la complexité des grands treillis et sélectionner les connaissances les plus pertinentes : la stabilité et le support d'un concept. Dans un parallèle avec la recherche de motifs fréquents simple et séquentiels, nous proposons une méthode de classification non supervisée des trajectoires de soins qui présente d'intéressantes capacités de visualisation et d'interprétabilité.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00585411 |
| Date | 07 October 2008 |
| Creators | Jay, Nicolas |
| Publisher | Université Henri Poincaré - Nancy I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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