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Valeur ajoutée des algorithmes de traitement automatique du langage: exemple de la prise en charge du cancer du pancréas à l'Assistance publique-Hôpitaux de Paris - 24/02/23

Doi : 10.1016/j.respe.2023.101464 
S. Priou 1, , G. Lamé 1, R. Flicoteaux 2, E. Guével 3, G. Chatellier 4, C. Tournigand 5, E. Kempf f
1 Université Paris-Saclay, CentraleSupélec, Laboratoire Génie industriel, Gif-sur-Yvette, France 
2 Assistance publique-Hôpitaux de Paris, Département d'informatique médicale, Paris, France 
3 Assistance publique-Hôpitaux de Paris, Innovation et données, DSI, Paris, France 
4 Assistance publique-Hôpitaux de Paris, Département d'informatique médicale, Centre-Université de Paris (AP-HP-CUP), Paris, France 
5 Université Paris Est Créteil, Assistance publique-Hôpitaux de Paris, Département d'oncologie médicale, CHU Henri Mondor and Albert Chenevier, Créteil, France 
f Sorbonne Université, Inserm, Université Sorbonne Paris Nord, Laboratoire d'informatique médicale et d'ingénierie des connaissances pour la e-Santé, LIMICS, Paris, France ; Université Paris Est Créteil, Assistance publique-Hôpitaux de Paris, Département d'oncologie médicale, CHU Henri Mondor and Albert Chenevier, Créteil, France 

Auteur correspondant

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Résumé

Introduction

L'impact de la pandémie de COVID-19 sur le retard de prise en charge des cancers est débattue. Nous étudions l'intérêt des algorithmes de traitement automatique du langage (TAL) en plus des données médico-administratives (PMSI) dans le cancer du pancréas (CP).

Méthodes

Nous avons identifié dans l'entrepôt de données de l'AP-HP les patients nouvellement adressés pour un CP entre 01/2019 et 12/2020. Nous avons analysé le PMSI, les données de mortalité extrahospitalières et les comptes rendus (CR) analysés par TAL. Différents jeux de données ont été annotés par un oncologue pour développer puis valider les algorithmes de TAL (sélection des CR et évaluation du contenu).

Résultats

Au total, 1442 patients (736 en 2019 et 706 en 2020) sont suivis jusqu'en 02/2022. Le nombre de nouveaux patients a baissé de 24 % entre mars-mai 2019 et 2020. Les taux de patients traités par chirurgie, chimiothérapie ou soins palliatifs exclusifs étaient comparables en 2020 et 2019 (32 % versus 30 %, p=0,46; 49% versus 52 %, p=0,24; 19 % versus 18 %, p=0,57). Parmi les 1175 patients avec traitement actif, 70 % et 21 % ont un CR de concertation pluridisciplinaire (RCP) avant puis après le premier traitement, respectivement. Un CR scanner à baseline est trouvé pour 40 %. Parmi les 344 patients opérés sans traitement néoadjuvant, 95 % ont un CR d'anatomopathologie et 82 % un score pTNM. Les taux de pTNM péjoratif, pTxN1-2, (50 % versus 51 %, p=0,95), de stade métastatique (38 % versus 34 %, p=0,32) et le délai RCP-premier traitement (21 jours EIQ [12-40]) versus 21 jours EIQ [12-42], p=0,77) sont stables. Les taux de survie à 1 an des patients en 2019 ou 2020 sont comparables chez les patients opérés (92 % versus 92 %, p=0,99) ou traités par chimiothérapie exclusive (60 % versus 52 % p=0,04).

Discussion/Conclusion

Grâce à des méthodes de TAL, nous avons pu compléter le PMSI et montrer que le taux d'adressage des nouveaux patients pour CP a diminué sans impact sur leur stade tumoral ni sur le délai de prise en charge initial.

Mots-clés

Cancer ; COVID-19 ; EDS ; TAL ; Analyse de survie

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.

© 2023  Publié par Elsevier Masson SAS.
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Vol 71 - N° S1

Article 101464- mars 2023 Retour au numéro
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  • Panorama des entrepôts de données hospitaliers dans les CHU/CHR de France
  • M. Doutreligne, A. Degremont, P-A. Jachiet, A. Lamer, X. Tannier
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  • Description standardisée du processus d'extraction de caractéristiques afin d'améliorer la réutilisation des données
  • A. Lamer, M. Fruchart, N. Paris, B. Popoff, A. Payen, T. Balcaen, W. Gacquer, M. Cuggia, M. Doutreligne, E. Chazard

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