Datathon InterHop 2024 - Qualité des données

Avec ce sujet les participant⸱es ambitionnent de créer des indicateurs de qualité robustes et réutilisables. Ils pourront être intégrés au sein d’un module LinkR dédié

Introduction

La qualité des données produites dans le cadre du soin dépend-elle du logiciel qui les a générées ? Les logiciels ont-ils des biais semblables ? Certains logiciels protègent-ils mieux certaines données ? Quelle serait l’origine des erreurs ? Quelles corrections seraient applicables ?

Nous aurons 48h pour pour construire des outils qui nous permettrait de répondre à ces questions.

Matériel et méthodes

Pour faciliter ce parcours et éliminer d’emblée l’un des biais, nous travaillerons sur des données au format OMOP de la base de données MIMIC.

Pour faciliter le partage des outils et des observations, le développement sera proposé sur la plate-forme LinkR.

Les différences de comportement des logiciels seront observées selon les valeurs aberrantes que peuvent prendre les variables telles que :

• poids, taille, age, sexe
• durée de séjour dans le service
• durée d’anesthésie (selon disponibilité des données)
• doses de drogues
• proportion d’artéfacts de la pression artérielle

Des propositions de tests et de représentation sont donnés à titre de rampe de lancement.

Cette liste pourra être étendue par d’autres données, susceptibles de défaut de qualité dépendant du logiciel et si possible ayant un impact sur la prise en charge.

Les critères de vraissemblance des données pourront être simples (bornes min-max), multivariés ou utilisant des similarités. Les critères de qualités déjà définis par OMOP CDM seront utilisables.

Sélection de variables OMOP utilisables :

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