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Informations, Données, Connaissances

Informations, Données, Connaissances. Informations 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

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Informations, Données, Connaissances

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Presentation Transcript


  1. Informations, Données, Connaissances • Informations • 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. V V Exact Peu Précis Exact Précis Exemple • Exactitude et précision V V' Non Exact Précis

  4. V. Analytique (de mesure) V. Biologique V. TOTALE Variabilité • Des sujets : variabilité biologique • Des observateurs : • inter-observateurs • intra-observateurs • Des données et mesures : Instrumentale Observateurs Intra-Sujet Inter-Sujets

  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 desdouleurs thoraciques rétrosternales caractéristiques irradiant dans le bras gauche dont les premiers épisodes remontent à 2 ansavec 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 • 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 Oedème aigu du poumon OAP. Électrocardiogramme ECG Insuffisance ventriculaire gauche / Interruption volontaire de grossesse IVG. Hypertension artérielle / Hystérectomie totale par voie abdominale HTA

  12. Structuration par problème médical • Rattacher les différents éléments à un problème médical précis (quand cela est possible) Madame XInfarctus postérieur aigu du myocarde avec Angor ancien, tracé ECG caractéristique Enzymes cardiaques élevéessans Oedème aigu du poumonAutres problèmes actuels Diabète insulinodépendant Hypercholestérolémie Tabagisme - Obésité Syndrome préménopausique ?Problème passé pouvant avoir des conséquences Hystérectomie totale par voie abdominale en 1986Actes diagnostiques : Bilan habituelTraitement : 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 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. Probabilité de trouver au moins un résultats anormal chez une personne en bonne santé • Calculable à partir des sensibilités, spécificité et prévalence

  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 ?

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