Université de Rennes 1 Contenu et qualité des données des projets de recueil automatisé des dossiers médicaux de soins primaires : revue de la littérature Content and data quality of primary care routine data collection projects: a systematic review of the literature Dossiers médicaux électroniquesSoins primairesCollection de données Electronic Health RecordsPrimary Health CareData Collection Acquisition automatique des données Thèses et écrits académiques Dossier médical personnel Soins de santé primaires Thèses et écrits académiques Bases de données Qualité Thèses et écrits académiques CONTEXTE Les données issues des dossiers médicaux de soins primaires (DMSP) présentent une synthèse de l’histoire médicale du patient et une vue globale de la santé de la population. Leur extraction au sein de projets de recueil de données internationaux et leur analyse a permis de nombreuses avancées dans plusieurs domaines comme la pharmacovigilance, l'épidémiologie. OBJECTIFS Comparer le fond, la forme et la qualité des données recueillies au sein des projets de recueil et d’analyse de données de soins primaires internationaux. Proposer un système de recueil et d'analyse interopérable avec les projets de recueil de données existants. MÉTHODE Une revue systématique de la littérature à partir de PubMed et Google Scholar en suivant les critères PRISMA et AMSTAR. Les sites internet des projets ont également été inclus dans l’analyse et leur référent internet a été contacté par mail ou visioconférence. Un formulaire standardisé préétabli a été rempli à partir de toutes ces informations en suivant trois axes : contenu des bases de données, format des données recueillies, qualité des données. RÉSULTATS 39 articles ont été sélectionnés grâce aux équations de recherche, et 5 articles supplémentaires ont été repérés sur les sites internet des projets retenus. 6 projets de recueil de données de soins primaires ont été étudiés : CPRD, CPCSSN, Intego, SIDIAP, NIVEL, Fire Project. Un tableau comparatif des contenus des données extraites a permis de distinguer les catégories communes aux bases de données, notamment les données administratives, les données de consultation, la thérapeutique, les données importées. L’architecture des bases de données a également été répertoriée. Les données extraites sont principalement codées en utilisant des codes internationaux (CISP, ATC) ou structurées (IMC). La qualité des données est évaluée en interne ou en externe avec des critères variables selon les pays. L'implication des médecins sert souvent de levier pour améliorer la qualité des données. DISCUSSION Les projets de recueil et d’analyse de DMSP se basent sur une extraction partielle des informations des dossiers, essentiellement codée. A l’ère du big data, de nouvelles perspectives du traitement de l’information s’ouvrent notamment grâce au machine learning. Ces technologies peuvent-elles venir enrichir la recherche sur les dossiers médicaux informatisés en soins primaires? Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 771 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/bda11199-9f65-4d10-8707-7f961243ab18 Hagenbourger Camille 1990-04-03 FR 23376626X camille.hagenbourger@protonmail.ch 2018REN1M120 http://www.theses.fr/2018REN1M120 2018-10-12 Médecine générale Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat (thèse d'exercice) non ouiGentilMarie-Lineintervenant_1170698262 Universite Bretagne LoirepartenaireRecherche_1 191639044 ddc:610 GentilMarie-LineUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieUniversite Bretagne Loire Communaute des etablissements d enseignement superieur et de recherche (ComuE) ASCII PDF 789239 confidentialité 2018-10-12 2019-06-30 restriction 2018-10-12 2019-06-30