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Traitement automatisé des textes médicaux pour le repérage des patients dans un registre - 02/08/22

Doi : 10.1016/j.respe.2022.06.036 
F. Sevin 1, , A. Naidati 2, S. Miganeh Hadi 1, C. Perez 3, M. Maugeais 4, M. Lahrach 4, F. Gilbert 4, C. Pradeau 5, E. Lesaine 1
1 CHU de Bordeaux, CIC-EC 14-01, Bordeaux Population Health, University of Bordeaux, ISPED, Centre Inserm U1219, Bordeaux, France 
2 University of Bordeaux, ISPED, Bordeaux, France 
3 CHU de Bordeaux, CIC-EC 14-01, Bordeaux, France 
4 CHU de Bordeaux, CIC-EC 14-01, Bordeaux, France 
5 CHU de Bordeaux, Pôle de médecine d'urgence, Bordeaux, France 

Auteur correspondant

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Résumé

Contexte

Depuis 2012, le registre aquitain des infarctus du myocarde propose un recueil exhaustif des données médicales nominatives des patients pris en charge sur l'ensemble des structures d'urgences préhospitalières et hospitalières. En l'absence de source fiable d'identification des cas, l'attachée de recherche clinique doit établir manuellement la liste des patients répondant aux critères d'inclusion, à partir d'une lecture des dossiers médicaux. L'objectif était de développer et valider un applicatif de détection des patients à inclure dans le registre afin de limiter la recherche manuelle, en utilisant le texte libre des observations médicales informatisées des centres de régulation des appels.

Méthode

Pour le développement de l'applicatif, des méthodes de traitement automatisé de la langue par indexation ont été utilisées sur une extraction des observations médicales informatisées du premier trimestre 2021 du centre de régulation de la Gironde. Un dictionnaire de synonymes du terme « syndrome coronarien aigu avec sus-décalage du segment ST » a été établi en tenant compte des abréviations ou fautes de frappe les plus fréquemment constatées. La même méthode a été utilisée pour les notions de négation ou d'antécédents, ainsi que les critères d'exclusion. Les données du second trimestre 2021 de Gironde ont été utilisées pour la validation, qui a consisté en l'identification des faux négatifs, en utilisant les listings manuels des attachés de recherche clinique comme référence.

Résultats

Sur les 2807 observations traitées en phase de validation, 1383 ont été exclues par l'applicatif de détection et 1424 ont été adressées pour vérification manuelle. Aucune observation n'a été exclue à tort.

Discussion/Conclusion

Cet applicatif a permis de réduire de moitié le nombre de dossiers médicaux à consulter manuellement pour l'identification des cas, sans exclusion à tort. La méthode et les outils utilisés sont adaptables à d'autres diagnostics mais nécessitent l'accès aux extractions des observations médicales.

Déclaration de liens d'intérêts

Les auteurs déclarent ne pas avoir de liens d'intérêts.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

© 2022  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 70 - N° S3

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