jp legrand b-2-3

Rapprochement des bases de données du
Registre Aquitain de prise en charge initiale
des Infarctus du myocarde (REANIM) et de
celle de la régulation SAMU
J-P.Legrand, F.Sevin, Dr E.Lesaine, Dr C.Pradeau, Dr F.Saillour-Glenisson
Congrès ADELF-EMOIS
Jeudi 26 mars 2015
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 Registre de pratiques : recueil multicentrique et
exhaustif de données nominatives
SCA ST+ pris en charge dans les 19 SMUR et 32
services d’urgences d’Aquitaine
2 000 SCA ST+ attendus / an
Début du recueil: 01/01/2012
Recueil : fiches papier et/ou logiciels métier
 Autorisations CCTIRS et CNIL
 Contrôle qualité des données
SCA ST+ : syndrome coronarien aigu avec sus-décalage du segment ST
SMUR : Service mobile d'urgence et de réanimation
CCTIRS : Comité consultatif sur le traitement de l'information en matière de recherche
CNIL : Commission nationale de l'informatique et des libertés
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Bases de la régulation SAMU
Données d’horodatage




Appel
Départ de la base
Arrivée et départ du lieux d’intervention
Arrivée à destination
Données géographiques
 Lieu d’intervention
 Lieu de destination
Données sur les moyens mis en œuvre
 Type de véhicule (SMUR, HELICO…)
SAMU : Service d'aide médicale urgente
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Problématique
Assurer la qualité et l’exhaustivité des données du registre
 Bases des SAMU d’Aquitaine : données sources plus précises
Assurer la pérennité du recueil en optimisant le circuit de l’information
 Améliorer l’adhésion des urgentistes en simplifiant et en allégeant au
maximum le recueil de données
Optimiser des ressources
 Utiliser les données déjà existantes dans les bases SAMU
→ Utilisation des bases de données SAMU pour alimenter le registre
REANIM
→ Mais données de chainage entre les bases SAMU et REANIM souvent
incomplètes ou discordantes
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Méthode (1)
Un rapprochement de bases de données en trois étapes
Etape 1 : Rapprochement par l'identifiant SAMU
Base SAMU
N°AFF présent dans REANIM
Base REANIM
Non
Etape 2
Non
Etape 2
Non
Etape 2
Oui
Correspondance du N°AFF
Oui
Correspondance des noms et
prénoms
Oui
Rapprochement des données
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Méthode (2)
Etape 2 : Mesure de la similarité des données identifiantes entre les
deux bases en utilisant l'algorithme de Jaro-Winkler
Etape 3 : Recherche manuelle dans la base SAMU des patients non
retrouvés
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Algorithme de Jaro-winkler
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Résultats
Lien Base REANIM/ Base SAMU
Période : 01/01/2012 au 30/06/2013
Patients pris en charge en Gironde
Base SAMU
N=9515
94 % de
rapprochement
semiautomatique
Base REANIM
N=509
Etape 1
N=262 (52%)
Etape 2
N=214 (42%)
Automatique
N=104 (46%)
Manuel
N=110 (54%)
Etape 3
N=33 (6%)
Retrouvés
N=32 (97%)
Non retrouvés
N=1 (3%)
72 % de
rapprochement
automatique
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Discussion
Rapprochement semi-automatisé pour 94% des patients
Améliorations possibles pour optimiser l’automatisation
 Ajustement du seuil de rejet
 Gestion des noms et prénoms composés
Traitement informatique complexe
 Temps de calcul
 Complexité du programme : nécessité d’un data-manager
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Perspectives
Utilisation de l’algorithme de Jaro-winkler pour le rapprochement
avec d’autres bases nominatives sans variable de chainage
→ Registres nominatifs (ACIRA…)
 Chainage de patients intra-base
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Merci pour votre attention
 Contacts
 JP Legrand : [email protected]
 Dr E Lesaine: [email protected]
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