Quels évènements après un infarctus du myocarde ?

Autor: Jessica Pinaire, Jérôme Azé, Sandra Bringay, Pascal Poncelet, Christophe Genolini, Paul Landais
Přispěvatelé: Aide à la Décision pour une Médecine Personnalisé - Laboratoire de Biostatistique, Epidémiologie et Recherche Clinique - EA 2415 (AIDMP), Université Montpellier 1 (UM1)-Université de Montpellier (UM), ADVanced Analytics for data SciencE (ADVANSE), Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM), Département de Mathématiques et Informatique Appliquées (MIAP), Université Paul-Valéry - Montpellier 3 (UPVM), Centre de Recherche sur le Sport et le Mouvement (CeRSM), Université Paris Nanterre (UPN), Zebrys, Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: 4e édition du Symposium sur l'Ingénierie de l'Information Médicale
SIIM: Symposium Ingénierie de l’Information Médicale
SIIM: Symposium Ingénierie de l’Information Médicale, Nov 2017, Toulouse, France
HAL
Popis: National audience; A better knowledge of patient flows can be decisive for health planning. In this article, we propose a method to characterise patients flow but also to highlight profiles of care pathways times and costs. From the medical-administrative data we extracted spatio-temporal patterns and integrated them into a visualization tool. Then, we clustered time between hospitalisation and cost trajectories in order to identify profiles profiles of change over time. This approach may support renewed management strategies.; Connaître les flux de patients peut être décisif pour la planification sa-nitaire. Dans cet article, nous proposons une méthode pour caractériser les flux de patients mais aussi pour mettre en évidence des profils de délais et de tarifs des parcours de soins. À partir des données du PMSI (Programme Médicalisé des Systèmes d'Information), nous avons extrait des motifs spatio-temporels puis les avons intégrés dans un outil de visualisation. Ensuite, nous avons classé les tra-jectoires de délais et de tarifs afin d'identifier des profils en termes d'occurrence et d'évolution de tarifs des parcours de soins. Cette approche pourrait permettre d'aider à l'élaboration de stratégies de prises en charge des patients.
Databáze: OpenAIRE
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