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Création et application d’une base de données relationnelle pour analyser les corrélations clinico-pathologiques dans les maladies neurodégénératives - 28/03/23

Doi : 10.1016/j.neurol.2023.01.421 
Isabelle Journe-Mallet 1, , Frédérique Etcharry-Bouyx 2, Valérie Chauviré 2, Virginie Guillet-Pichon 3, Christophe Verny 4, Franck Letournel 5, Philippe Codron 6
1 Service de neurologie, CHU Angers, Angers 
2 Service de neurologie, centre mémoire de ressource et de recherche, CHU Angers, Angers 
3 Centre de référence des maladies neurogénétiques, centre mémoire de ressource et de recherche, C.H.U Angers, Angers 
4 Service de neurologie, centre de référence des maladies neurogénétiques, inserm mitovasc, C.H.U Angers, Angers 
5 Laboratoire de neurobiologie et neuropathologie, CHU Angers, Angers 
6 Service de neurologie, laboratoire de neurobiologie et neuropathologie, Inserm mitovasc, CHU Angers, Angers 

Auteur correspondant.

Résumé

Introduction

L’étude des corrélations clinico-pathologiques reste centrale pour améliorer la prédiction diagnostique dans les maladies neurodégénératives. Le volume d’informations nécessaires pour cette approche rend difficile l’utilisation de tableurs usuels.

Objectifs

Utiliser un logiciel de base de données informatisé pour étudier les corrélations clinico-pathologiques chez les patients atteints de maladies neurodégénératives autopsiés au CHU d’Angers entre 2005 et 2020.

Méthodes

Un formulaire de saisie de données standardisé, anonymisé et personnalisable a été élaboré à l’aide d’un système de gestion de base de données (SGBD) open-source, avec 456 champs de saisie possibles par patient. Une base de données relationnelle a été créée à partir de ce formulaire pour recueillir et analyser les données cliniques et histologiques des 264 patients autopsiés dans le département de Neuropathologie du CHU d’Angers entre 2005 et 2020 (Fig. 1).

Résultats

Cette approche a permis d’optimiser le recueil et l’analyse des données cliniques et histologiques de notre biocollection (22 885 points de données). Nous avons pu facilement récupérer les informations en utilisant des requêtes générales et spécifiques pour étudier les données démographiques, les corrélations clinico-pathologiques et le concept de co-pathologies. Nous avons également pu redresser le diagnostic de cas suivant la parution de nouvelles classifications et entités en neuropathologie. (Fig. 2, Fig. 3, Fig. 4, Tableau 4, Tableau 5, Tableaux 1–3).

Discussion

Grâce à l’utilisation de SGBD dédiés utilisant un langage de requête structuré (SQL), nous avons pu facilement réaliser des analyses corrélatives en neuropathologie basées sur un important volume de données. Améliorer notre compréhension des corrélations clinico-pathologiques est crucial compte tenu des implications dans le diagnostic clinique, l’identification de biomarqueurs et les essais cliniques de thérapies ciblées.

Conclusion

La grande quantité de données générées inhérente aux approches corrélatives et les possibilités grandissantes d’utiliser des algorithmes d’intelligence artificielle devraient encourager l’emploi plus systématique des SGBD en neuropathologie.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Base de données, Corrélations clinico-pathologiques, Maladies neurodégénératives


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Vol 179 - N° S

P. S72-S74 - avril 2023 Retour au numéro
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