Informations, Données, Connaissances

Informations, Données, Connaissances

Informations, Donnes, Connaissances Informations Donnes Information prsente sous forme conventionnelle, en vue d'tre traite Connaissances Renseignement, fait qui apporte des renseignements nouveaux Rgles utilisant les donnes pour en dduire d'autres Informatique Science du traitement rationnel, notamment par machine

automatique, de l'information considre comme le support des connaissances et des communications dans les domaines techniques, conomiques et sociaux (Acadmie Franaise, 1967 Qualit des donnes Utilit : caractre indispensable Objectivit : reprsentation fidle, exempte de prjug forte (ralit indpendante de celui qui interprte : illusoire ?) faible (reproductibilit) en mdecine Validit

signes subjectifs (interrogatoire -cliniques) signes objectifs (laboratoires - numriques) Exactitude (Exactness) : reflet de la ralit (moy. observe mesures = valeur vraie) Prcision (Accuracy) : lie au niveau d'approximation, l'unit de mesure (dpend surtout de la sensibilit : aptitude dceler une faible diffrence) Fiabilit (Reliability) : confiance inspire (en rapport avec la spcificit : mesure-t-on ce qu'on est cens mesurer ?) Permanente / Temporaire Donnes permanentes : Sexe, date de naissance... Donnes temporaires : examen clinique, diagnostic, traitement Exemple Exactitude et prcision V Exact Peu Prcis V Exact

Prcis V V' Non Exact Prcis Variabilit Des sujets : variabilit biologique Des observateurs : inter-observateurs intra-observateurs Des donnes et mesures : Instrumentale Observateurs Intra-Sujet V. Analytique (de mesure) Inter-Sujets

V. Biologique V. TOTALE Quelques types de donnes Qualitatives : littrales (nom, adresse ...) binaires (sexe) Nominales (couleur) Ordinales (dpendance) numrique

Quantitatives : alphanumrique ou texte boolen code numr continues (taille ) discontinues (nbre d'enfants) numrique entier Dates et Heures date et heure date Description clinique Interprtation des nombres et des mots Frquent,

souvent,.=> quelle valeur Interprtation des associations Typique, rare,. => association fortuite ou relle ? De la description littrale la smiologie quantitative Un compte rendu dhospitalisation Madame X a t hospitalise en urgence pour des douleurs thoraciques rtrosternales caractristiques irradiant dans le bras gauche dont les premiers pisodes remontent 2 ans avec survenue l'effort ou au froid. Il n'y avait pas d'OAP. Les enzymes cardiaques taient leves avec un trac ECG permettant d'affirmer le diagnostic d'infarctus postrieur du myocarde. Cette patiente, obse (120KG), est porteuse d'un diabte quilibr dont nous n'avons pas modifi le traitement insulinique. Elle prsente galement une hypercholestrolmie 3,2 g/l. Malgr nos recommandations, elle continue fumer environ 2 paquets de cigarettes par jour. Au niveau gyncologique, elle a un syndrome prmnopausique assez bien tolr pour lequel aucun traitement n'a t envisag. Dans les antcdents, on ne note pas d'IVG, mais une

HTA en 86. Le bilan habituel et le traitement par angioplastie endoluminale de cet infarctus ont permis de laisser sortir la patiente au bout de 15 jours. Premire tape : extraction En gras concepts sans ambiguit En italique rouge donnes interprter en fonction du contexte et des connaissances mdicales En bleu abrviations et donnes ininterprtables Extraction Madame X a t hospitalise en urgence pour des douleurs thoraciques rtrosternales caractristiques irradiant dans le bras gauche dont les premiers pisodes remontent 2 ans avec survenue l'effort ou au froid. Il n'y avait pas d'OAP. Les enzymes cardiaques taient leves avec un trac ECG permettant d'affirmer le diagnostic d'infarctus postrieur du myocarde. Cette patiente, obse (120KG), est porteuse d'un diabte quilibr dont nous n'avons pas modifi le traitement insulinique. Elle prsente galement une hypercholestrolmie 3,2 g/l. Malgr nos recommandations, elle continue fumer environ 2 paquets de cigarettes par jour.

Au niveau gyncologique, elle a un syndrome prmnopausique assez bien tolr pour lequel aucun traitement n'a t envisag. Dans les antcdents, on ne note pas d'IVG, mais une HTA en 86. Le bilan habituel et le traitement par angioplastie endoluminale de cet infarctus ont permis de laisser sortir la patiente au bout de 15 jours. Interprtation Fonction des connaissances mdicales douleurs thoraciques rtrosternales caractristiques irradiant dans le bras gauche dont les premiers pisodes remontent 2 ans avec survenue l'effort ou au froid. Angor Dcodage des abrviations Parfois impossible OAP. Oedme aigu du poumon ECG

lectrocardiogramme IVG. Insuffisance ventriculaire gauche / Interruption volontaire de grossesse HTA Hypertension artrielle / Hystrectomie totale par voie abdominale Structuration par problme mdical Rattacher les diffrents lments un problme mdical prcis (quand cela est possible) Madame X Infarctus postrieur aigu du myocarde avec Angor ancien, trac ECG caractristique Enzymes cardiaques leves sans Oedme aigu du poumon Autres problmes actuels Diabte insulinodpendant Hypercholestrolmie Tabagisme - Obsit Syndrome prmnopausique ? Problme pass pouvant avoir des consquences

Hystrectomie totale par voie abdominale en 1986 Actes diagnostiques : Bilan habituel Traitement : Angioplastie endoluminale Codage des informations Utilisation dun langage formel : C'est la seule manire d'viter la polysmie et de pouvoir envisager des traitements automatiques sur les donnes. Nomenclatures ou catalogues : Collection mthodique, liste systmatique des termes ou mots en usage, des informations concernant un champ smantique dfini (art, technique, science, mdecine...) Un libell (libre, long) <==> Un code Si possible exhaustive Objectif : dcrire Exemple : la nomenclature gnrale des actes professionnels (NGAP) utilise pour la tarification des actes en mdecine

librale Dictionnaires : Recueil de mots, d'expressions d'un langage, prsents dans un ordre convenu et destin apporter des informations sur des termes, des signes ... Objectif : dfinir Codage des informations Thsaurus : Rpertoire (alphabtique) de Nomenclatures Relations :

d'appartenance de proximit smantique (analogie) de synonymie d'exclusion Exemple : MESH Objectif : analyser et chercher Classifications Action de distribuer par classe, par catgorie dfinie a priori en fonction des connaissances du moment Consiste ranger dans un mme groupe et dsigner du mme nom des faits, objets ou tres qui possdent en commun certaines caractristiques Thsaurus structur - hirarchis Exemple : CIM 10 Objectif : classer pour pouvoir rassembler de manire hirarchique le plus souvent Codage des informations

Utilisation de classifications partages par les pairs en vue dobtenir un traitement automatique de linformation par un ordinateur Hypertension artrielle essentielle : I10 en CIM 10 Pour Dnombrer et raliser des statistiques (pidmiologie) Connecter lobservation des systmes daide comme les guides de bonnes pratique cliniques Notion de diagnostic et autres motifs de recours Diagnostics :

Autres motifs de recours Maladies identifies Complications Signes symptmes Facteurs de risque Circoncision rituelle . Quelle dfinition pour quel usage Exemple : certificat de mortalit PMSI Maladies dclaration obligatoire Smiologie quantitative Prvalence / Incidence

Sensibilit / spcificit Prvalence : Frquence de la maladie dans la population Incidence frquence des nouveaux cas dans une population par unit de temps Sensibilit : frquence de la prsence dun signe chez les malades Spcificit : frquence de labsence dun signe chez les non malades Problme de la valeur seuil Valeur prdictive VPP : frquence de la maladie quand le signe est prsent VPN : frquence de labsence de la maladie quand le signe est absent

Le tableau 4 cases dans un chantillon reprsentatif La notion de signe prsent Soit un signe qualitatif binaire : ruption Soit une valeur quantitative suprieure (infrieure) un seuil : glycmie > 1,2 g/L Malade Non Malade Test + A B A+B Test - C

D C+D Total A+C B+D A+B+C+D =N Prvalence Sensibilit Spcificit = (A+C)/N = A/(A+C) = D/B+D VPP VPN = A/(A+B) = D/(C+D) Valeur seuil

Influence sur la sensibilit et la spcificit Si seuil se dplace vers la droite : Spcificit = 1 Faux positif Sensibilit = 1 Faux ngatif Augmentation de la spcificit Diminution de la sensibilit Courbe de ROC Probabilit de trouver au moins un rsultats anormal chez une personne en bonne sant Calculable partir des sensibilits, spcificit et prvalence Nombre de test pratiqus

Probabilit pour quun test soit anormal (%) 1 6 12 20 100 5 26 46 64 99,4 Discussion Les indicateurs de la valeurs informationnelle sont utiles pour la stratgie diagnostique. Ils peuvent tre utiliss dans des systmes informatiques daide la dcision Mais :

La description de la population tudie correspond-elle ma pratique ? Les sujets examins dans ltude sont-ils comparables mes patients ? Quelle est la valeur du test choisi comme test de rfrence (gold standard) ? Permet-il dtablir le statut du patient avec certitude ? Linterprtation du test sest-elle faire en aveugle ? Les effets de la prvalence sont-ils examins soigneusement ?

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