Résumé pour le candide Dans le cadre de la validation de mon année de licence de professionnelle à l’IUT de Vannes et de ma formation Statistique Informatique pour la Santé (SIS), j’ai eu la chance d’intégrer le CHRU de Brest durant 16 semaines. J’ai été engagé en qualité de stagiaire au sein de l’Unité de Gestion des Données (UGD) dépendant du Centre d’investigation Clinique (CIC) du CHRU. Mon tuteur de stage était Emmanuel Nowak, Biostatisticien qui est également le responsable de l’UGD. Durant ces quatre mois, j’ai été affecté à la réalisation ou la collaboration de quatre projets importants. En premier lieu, la mission principale qui a été le fil conducteur de mon stage se basait sur les données du registre des AVC réalisés en « Pays de Brest ». En effet, le CIC répertorie l’ensemble des accidents vasculaires se produisant aux alentours de Brest et note un nombre très importants d’éléments sur le patient et sur l’AVC subi. Le professeur Serge Timsit, neurologue spécialiste en accident vasculaire, en collaboration avec M. Nowak avaient réalisé il y a plus d’un an une étude étiologique à partir de l’analyse de ces données. Cette étude avait donné lieu à une tentative de publication scientifique dans une revue médicale internationale. Toutefois, l’article avait été refusé par le comité de validation de la revue demandant un complément d’informations. J’ai eu donc pour objectif de reprendre cette étude, de l’actualiser et de l’approfondir. Concrètement cette étude s’intéresse à la mortalité tardive (à plus de 28 jours après l’AVC) des patients réalisant un accident vasculaire ischémique. Une ischémie est un AVC particulier (80% des AVC), il se caractérise par la diminution de l'apport sanguin artériel à un organe. Cette étude avait donc pour objectifs d’analyser la mortalité à 5 ans de ces patients et de définir des facteurs prédictifs de la durée de survie de ceuxci. Ces facteurs prédictifs ont été analysés tant en univarié, en bivarié et enfin en multivarié afin de créer des modèles prédictifs de survie selon les différentes caractéristiques et pathologies d’un patient. Ce projet était très intéressant par la complexité des méthodes statistiques utilisées (Analyse de survie : Hazard-ratios, régression de Cox, méthode de Kaplan-Meier notamment) et la technicité informatique (la programmation SAS) nécessaire pour réaliser cette étude. En parallèle de ce projet passionnant, j’ai également réalisé une autre étude de recherche de facteurs prédictifs. Il s’agit de l’analyse d’éventuels facteurs prédictifs de réussite ou non d’un traitement pour la réduction de douleurs neuropathiques chroniques. Les douleurs neuropathiques sont des douleurs issues d’un dysfonctionnement pathologique du système nerveux qui se traduit par des sensations très désagréables de picotements, brûlures ou de chocs électriques. Il existe une méthode très souvent employée pour tenter de réduire ses douleurs. Il s’agit de la stimulation corticale. Cette méthode consiste à placer des électrodes sur la peau déchargeant un courant de haute fréquence et de basse intensité. Même si il s’agissait également de recherche de facteurs prédictifs, l’étude sur la réussite de la stimulation était bien différente dans son approche statistique que celle concernant la mortalité des ischémiques. En effet, on a cherché à quantifier le lien entre la réussite de deux critères (l’amélioration de la qualité de vie du patient et la réduction de l’intensité de sa douleur) avec une dizaine de facteurs. Il a donc été nécessaire d’utiliser des méthodes de régression logistique bivariée (risque relatif et odds-ratio). Ainsi, on a pu mettre en évidence par exemple le lien entre l’âge élevé et la présence de certaines pathologies avec l’échec de la diminution de la douleur pour les patients ayant eu recours à une stimulation corticale pour soigner leurs troubles. Si la quasi-totalité des missions était orientées sur les statistiques médicales, j’ai malgré tout eu l’opportunité de pouvoir travailler sur un projet plus informatique et orienté gestion de base de données. Effectivement, pour la réalisation de futures études, il m’a été demandé de réaliser la jointure entre deux fichiers de données importants par leur taille mais surtout par l’exhaustivité des informations qu’ils contiennent. En premier lieu, il existe les informations enregistrées et contenues par le Département d’Informations Médicales (DIM) par le biais du PMSI (Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information) qui recense de manière très précise le parcours de soin d’un patient mais peu précises dans le diagnostic d’accident vasculaire. Par ailleurs, on possède en parallèle les informations du registre des AVC qui lui est très complet dans les caractéristiques et antécédents des patients et de l’AVC réalisé. Il est donc intéressant de regrouper ces informations et d’évaluer les taux de ressemblance entre ces deux fichiers de données. Pour ce faire, des algorithmes de sélection des patients selon leur probabilité d’avoir subi réellement un AVC (fiabilité du diagnostic d’AVC) ont été mis en place. J’ai donc eu pour objectif de mettre en place ces algorithmes de sélection des patients sous SAS. Au final, avec l’algorithme de sélection le plus adapté tant en termes de patients sélectionnés qu’en termes de fiabilité d’AVC, on retrouve 47% des AVC en commun dans les deux fichiers de données joints. J’ai aussi réalisé quelques autres missions annexes en plus de ces trois principales missions, comme l’automatisation de certains programmes SAS. Et vers la fin de mon stage, j’ai aussi été affecté sur un grand projet, «ESUS». Il s’agit de la recherche des patients dit «ESUS» et l’analyse de leur mortalité. Par l’ensemble de ces missions, j’ai eu la chance de pouvoir balayer l’ensemble des compétences acquises tout au long de ma formation (la statistique, l’informatique et le médical). De plus, j’ai également dû progresser dans des domaines plus parallèles comme la maitrise de l’anglais, la qualité rédactionnelle ou le travail en commun pour répondre à l’exigence des missions qui m’ont été confiées. J’espère donc de par mon investissement personnel avoir pu répondre complétement aux attentes et à la confiance que m'accordée M. Nowak. J’ai vraiment été ravi d’intégrer pendant ces quatre mois le CIC du CHRU de Brest pour tout ce que cela m'a apporté tant sur le plan personnel que professionnel.