Les propositions de soins dans le traumatisme crânien (TC) sont variables car dépendantes de la sévérité initiale du traumatisme, des fonctions atteintes et des séquelles. Un mauvais suivi du parcours de soins est fréquent et peut être responsable du handicap résiduel. Le projet APSoReN vise à modéliser les parcours de soins des patients TC en développant des algorithmes d'intelligence artificielle dédiés au traitement des données (y compris textuelles libres) du CHUT chaînées aux données du système national des données de santé (SNDS). Les objectifs sont (1) de caractériser la variabilité des parcours et des ruptures de soins et de déterminer des facteurs de risque de mauvaise prise en soins, dont les déterminants socio-économiques, et (2) d'analyser les conséquences économiques des parcours de soins erratiques pour le patient et la société.

Le projet est conçu en trois phases: (1) Modéliser les parcours de soins intra-hospitaliers et les facteurs de risques de mauvaise prise en soins des 42 664 patients TC admis au CHUT entre 2014 et 2018 (tout service y compris urgences) par une approche « à dire d'expert » + modélisation non supervisée exploitant l'intégralité du contenu textuel du DPI et la temporalité des évènements), (2) Apparier les données intra-hospitalières aux données du SNDS pour déterminer des parcours de soins intra et extra-hospitalier types et leurs conséquences économiques, (3) Élaborer un modèle prédictif de mauvais pronostic sur la base de l’étude des facteurs de risque de mauvaise prise en soins.

Cette communication présentera de façon détaillé le protocole conçu pour répondre à la question de recherche.

Cette méthodologie innovante pourrait permettre de déterminer les parcours de soins actuels des patients TC. APSoREN pourrait également permettre de repenser la proposition de parcours de soins personnalisés sur la base d’éléments objectifs et de facteurs de risque identifiés dans l’étude. L'intérêt du projet réside aussi dans son transfert possible aux parcours de soins d'autres pathologies chroniques.