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dc.rights.licenseopenen_US
hal.structure.identifierBordeaux population health [BPH]
dc.contributor.authorLESAINE, Emilie
hal.structure.identifierBordeaux population health [BPH]
dc.contributor.authorBELHAMRI, N. M.
hal.structure.identifierBordeaux population health [BPH]
dc.contributor.authorLEGRAND, J. P.
hal.structure.identifierBordeaux population health [BPH]
dc.contributor.authorDOMECQ, Sandrine
dc.contributor.authorCOSTE, P.
dc.contributor.authorLACROIX, A.
hal.structure.identifierBordeaux population health [BPH]
dc.contributor.authorSAILLOUR-GLENISSON, Florence
dc.contributor.authorINVESTIGATORS, Acira
dc.date.accessioned2021-06-29T10:10:12Z
dc.date.available2021-06-29T10:10:12Z
dc.date.issued2021-04
dc.identifier.issn0398-7620 (Print) 0398-7620 (Linking)en_US
dc.identifier.urihttps://oskar-bordeaux.fr/handle/20.500.12278/79323
dc.description.abstractPROBLÉMATIQUE: Afin de reconstruire le parcours de soins hospitalier des patients ayant bénéficié d’un acte de coronarographie ou d’angioplastie coronaire, un appariement entre le registre de pratiques aquitain de cardiologie interventionnelle ACIRA et la base pseudonymisée du Programme de médicalisation du système d’information (PMSI) de la région ex-Aquitaine a été réalisé. L’objectif de cette étude était de développer et valider un algorithme d’appariement déterministe entre ces bases de données exhaustives et complémentaires. MÉTHODES: Après une phase de prétraitement des bases pour standardiser les 11 variables d’appariement identifiées, un algorithme d’appariement déterministe a été développé sur les séjours ACIRA des patients hospitalisés entre décembre 2011 et décembre 2014 dans neuf centres de cardiologie interventionnelle et les données des bases PMSI consolidées de la région ex-Aquitaine des années 2011 à 2014. L’appariement a été effectué en 12 étapes successives, la première consistant en un appariement strict sur les 11 variables. Les performances de l’algorithme ont été analysées en termes de sensibilité, spécificité, valeur prédictive positive (VPP) et valeur prédictive négative (VPN) et testées en faisant varier l’algorithme initial selon des stratégies complémentaires (modification de l’ordre des variables et du prétraitement des bases). L’analyse comparative des patients appariés/non appariés a permis d’explorer les potentielles causes de non-appariement. RÉSULTATS: L’algorithme a permis de retrouver au final 97,2 % des 31 621 séjours ACIRA avec une sensibilité de 99,9 % (IC 95 % [99,9 ; 99,9]), une spécificité de 97,9 % (IC 95 % [97,7 ; 98,1]), une VPP de 99,9 % (IC 95 % [99,9 ; 99,9]) et une VPN de 96,9 % (IC 95 % [96,7 ; 97,1]). Les stratégies complémentaires n’ont pas permis d’obtenir de meilleurs résultats. Les patients non appariés étaient plus âgés, avaient majoritairement été hospitalisés en 2012 et dans deux centres de cardiologie interventionnelle. CONCLUSION: Cette étude a montré la faisabilité et la validité d’un appariement indirect déterministe pour faire le lien en routine entre un registre de pratiques utilisant des données hospitalières et les bases médico-administratives pseudonymisées. Cette méthode, extrapolable à d’autres événements de santé donnant lieu à une hospitalisation, permet de façon efficace de reconstruire le parcours de soins hospitalier des patients.
dc.description.abstractEnBACKGROUND: To recreate the in-hospital healthcare pathway for patients treated with coronary angiography or percutaneous coronary intervention, we linked the interventional cardiology registry (ACIRA) and the pseudonymized French hospital medical information system database (PMSI) in the Aquitaine region. The objective of this study was to develop and validate a deterministic merging algorithm between these exhaustive and complementary databases. METHODS: After a pre-treatment phase of the databases to standardize the 11 identified linking variables, a deterministic linking algorithm was developed on ACIRA hospital stays between December 2011 and December 2014 in nine interventional cardiology centers as well as the data from the consolidated PMSI databases of the Aquitaine region from 2011 to 2014. Merging was carried out through 12 successive steps, the first consisting in strict linking of the 11 variables. The performance of the algorithm was analyzed in terms of sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV). Strategies complementary to the initial algorithm (change in the order of variables and base preprocessing) were tested. Comparative analysis of merged/unmerged patients explored potential causes of mismatch. RESULTS: The algorithm found 97.2% of the 31,621 ACIRA stays to have sensitivity of 99.9% (95% CI [99.9; 99.9]), specificity of 97.9% (95% CI [97.7; 98.1]), PPV of 99.9% (95% CI [99.9; 99.9]) and NPV of 96.9% (95% CI [96.7; 97.1]). Complementary strategies did not yield better results. The unmerged patients were older, and hospitalized mostly in 2012 in two interventional cardiology centers. CONCLUSION: This study underscored the feasibility and validity of an indirect deterministic pairing to routinely link a registry of practices using hospital data to pseudonymized medico-administrative databases. This method, which can be extrapolated to other health events leading to hospitalization, renders it possible to effectively reconstruct patients' hospital healthcare pathway.
dc.language.isoFRen_US
dc.subject.enRegistre
dc.subject.enPMSI
dc.subject.enCoronarographie
dc.subject.enAngioplastie coronaire
dc.subject.enAppariement déterministe
dc.subject.enValidation de la méthode d’appariement
dc.subject.enRegistry
dc.subject.enPMSI
dc.subject.enCoronary angiography
dc.subject.enPercutaneous coronary intervention
dc.subject.enDeterministic linking
dc.subject.enValidation of the linking method
dc.titleAppariement entre un registre régional de pratiques en cardiologie interventionnelle et la base médico-administrative d’hospitalisation française : développement et validation d’un algorithme d’appariement déterministe
dc.typeArticle de revueen_US
dc.identifier.doi10.1016/j.respe.2021.01.008en_US
dc.subject.halSciences du Vivant [q-bio]/Santé publique et épidémiologieen_US
dc.identifier.pubmed33707007en_US
bordeaux.journalEpidemiology and Public Health / Revue d'Epidémiologie et de Santé Publiqueen_US
bordeaux.page78-87en_US
bordeaux.volume69en_US
bordeaux.hal.laboratoriesBordeaux Population Health Research Center (BPH) - UMR 1219en_US
bordeaux.issue2en_US
bordeaux.institutionUniversité de Bordeauxen_US
bordeaux.institutionINSERMen_US
bordeaux.teamEMOSen_US
bordeaux.peerReviewedouien_US
bordeaux.inpressnonen_US
hal.identifierhal-03273571
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hal.date.transferred2021-06-29T10:10:17Z
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