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Recherche d’algorithmes d’identification des cancers dans les bases médico-administratives : premiers résultats des travaux du groupe REDSIAM Tumeurs sur les cancers du sein, du côlon-rectum et du poumon - 15/09/17

Doi : 10.1016/j.respe.2017.04.057 
P.-J. Bousquet a, P. Caillet b, M. Coeuret-Pellicer c, H. Goulard d, e, Y.C. Kudjawu f, C. Le Bihan a, A.I. Lecuyer g, F. Séguret h,
a Département observation, veille et évaluation, Institut national du cancer, 52, avenue André-Morizet, 92513 Boulogne-Billancourt cedex, France 
b Registre du cancer de la Somme, CHU Amiens Picardie, 80000 Amiens, France 
c Inserm, UMS 011, unité cohortes épidémiologiques en population, 94807 Villejuif, France 
d Équipe associée en santé travail (Essat), direction santé travail, Santé publique France, 94415 Saint-Maurice, France 
e Équipe associée en santé travail (Essat), université de Bordeaux, Isped, centre Inserm U1219–Bordeaux Population Health Research Center, EPICEnE, 33000 Bordeaux, France 
f Santé publique France, Direction des maladies non transmissibles et traumatismes, 94415 Saint-Maurice, France 
g Unité régionale d’épidémiologie hospitalière centre-Val-de-Loire, UREH, CHRU de Tours, 37000 Tours, France 
h Unité d’évaluation et d’études épidémiologiques sur les bases nationales d’activité hospitalière, département d’information médicale, CHU de Montpellier, 34090 Montpellier, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Position du problème

Le développement et l’utilisation des bases de données en santé accentuent le besoin d’outils, notamment d’algorithmes reconnus et validés de sélection de séjours ou de patients atteints de cancer. Dans le cadre du développement du réseau REDSIAM (Réseau de données Sniiram, Système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie), le groupe « Tumeurs » avait pour objectif de dresser un état des lieux des algorithmes publiés dans les études en cancérologie, françaises ou étrangères, afin de permettre au lecteur en recherche d’algorithme de cibler ceux susceptibles de l’intéresser.

Méthode

Une recherche non systématique de la littérature a été effectuée pour diverses localisations. Les résultats sont présentés pour le poumon, sein, côlon et rectum. Les publications jusqu’en août 2016 ont été recherchées dans les bases de données Medline, Scopus, Base de donnée en santé publique, Google Scholar et dans les sommaires des principales revues françaises en cancérologie et santé publique. Une grille d’extraction adaptée à la cancérologie a été construite et utilisée lors du processus d’extraction.

Résultats

Au total, 18 publications ont été retenues pour le cancer du poumon, 18 pour le cancer du sein et 12 pour le cancer colorectal. Les performances et le choix des algorithmes utilisés s’avèrent dépendant du contexte, de l’objectif et de la localisation étudiée. La grille de description construite par le groupe « Tumeurs » est plus détaillée comparé au socle bibliographique commun aux autres groupes de REDSIAM, mais son remplissage reste simple.

Conclusions

Cette étude montre la complexité de la détection des cas de cancers à partir des bases de données en santé et l’insuffisance d’algorithmes validés. Il est nécessaire de promouvoir et de développer les travaux visant à normaliser et faciliter la validation de ces algorithmes.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Background

The development and use of healthcare databases accentuates the need for dedicated tools, including validated selection algorithms of cancer diseased patients. As part of the development of the French National Health Insurance System data network REDSIAM, the tumor taskforce established an inventory of national and internal published algorithms in the field of cancer. This work aims to facilitate the choice of a best-suited algorithm.

Method

A non-systematic literature search was conducted for various cancers. Results are presented for lung, breast, colon, and rectum. Medline, Scopus, the French Database in Public Health, Google Scholar, and the summaries of the main French journals in oncology and public health were searched for publications until August 2016. An extraction grid adapted to oncology was constructed and used for the extraction process.

Results

A total of 18 publications were selected for lung cancer, 18 for breast cancer, and 12 for colorectal cancer. Validation studies of algorithms are scarce. When information is available, the performance and choice of an algorithm are dependent on the context, purpose, and location of the planned study. Accounting for cancer disease specificity, the proposed extraction chart is more detailed than the generic chart developed for other REDSIAM taskforces, but remains easily usable in practice.

Conclusions

This study illustrates the complexity of cancer detection through sole reliance on healthcare databases and the lack of validated algorithms specifically designed for this purpose. Studies that standardize and facilitate validation of these algorithms should be developed and promoted.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Algorithme, Cancer, Base médico-administratives, Revue de la littérature

Keywords : Algorithm, Neoplasm, Medico-administrative database, Literature review


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Vol 65 - N° S4

P. S236-S242 - octobre 2017 Retour au numéro
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  • Étude des algorithmes de repérage de la schizophrénie dans le Sniiram par le réseau REDSIAM
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