Analyse et reconstitution des décisions thérapeutiques des médecins et des patients à partir des données enregistrées dans les dossiers patient informatisés

Cette thèse a trait à l étude de la décision thérapeutique et de sa conformité aux recommandations contenues dans les guides de bonnes pratiques. Nous proposons trois méthodes pour l analyse et la reconstitution des décisions des médecins et des patients à partir des données enregistrées dans les dossiers patients. Notre première méthode porte sur l analyse de la conformité des prescriptions vis-à-vis des recommandations de bonnes pratiques. Cette analyse s appuie sur une typologie des traitements qui permet de formaliser les prescriptions et les recommandations et de les comparer à trois niveaux de détails: le type de traitement, la classe pharmaco-thérapeutique, et la dose. Notre deuxième méthode porte sur l extraction des décisions thérapeutiques des médecins à partir des dossiers patients quand les guides de bonnes pratiques ne proposent pas de recommandations. Nous présentons d abord une méthode de découverte des lacunes de connaissances d un guide de bonnes pratiques. Ensuite, nous appliquons un algorithme d apprentissage automatique (C5.0 de Quinlan) à une base de données des dossiers patients pour extraire de nouvelles règles que nous greffons à l arbre de décision original du guide. Notre troisième méthode porte sur l analyse de la conformité des décisions thérapeutiques des patients vis-à-vis des recommandations des médecins concernant l ajustement des doses d insuline. Nous présentons cinq indicateurs qui permettent de vérifier le niveau de l observance des patients:l accord absolu (AA) et l accord relatif (RA) montrent une observance acceptable, le désaccord extrême (ED) montre un comportement dangereux, le sur-traitement (OT) et le sous-traitement (UT) montrent respectivement l administration d une dose trop forte ou trop faible de médicament.This thesis deals with the study of the agreement between the therapeutic decisions and the recommendations of best practice. We propose three methods for the analysis and the reconstruction of physicians and patients therapeutic decisions through the information available in patient records. Our first method involves the analysis of the agreement between physicians prescriptions and the recommendations of best practice. We present a typology of drug therapy, applicable to chronic disease, allowing to formalize both prescriptions and recommendations and to compare them in three levels of detail: the type of treatment, pharmaco-therapeutic class, and the dose of each medication. Our second method involves the extraction of physicians therapeutic decisions through patient records when the guidelines do not offer recommendations. We first present a method for discovering knowledge gaps in clinical practice guidelines. Then we apply a machine learning algorithm (C5.0 Quinlan) to a database of patient records to extract new rules that we graft to the decision tree of the original guideline. Our third method involves the analysis of compliance of patients therapeutic decisions with regard to the physicians recommendations concerning insulin dose adjustment. We present five indicators useful for the verification of the level of patient compliance: absolute agreement (AA) and the relative agreement (RA) show an acceptable compliance, extreme disagreement (ED) shows a dangerous behavior, over-treatment (OT) and under-treatment (UT) show that the administered dose was respectively too high or too low.PARIS13-BU Sciences (930792102) / SudocSudocFranceF