| Titre | Étude des algorithmes de repérage de la dépression dans le SNIIRAM par le réseau REDSIAM | |
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| Auteur | Catherine Quantin, Adrien Roussot, Johan Besson, Jonathan Cottenet, Marie-Jeanne Bismuth, François Cousin, Agnès Soudry-Faure, Anne-Sophie Mariet, Cédric Collin | |
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Revue | Revue française des Affaires sociales |
| Numéro | no 2, avril-juin 2016 Dossier thématique : L'organisation des soins en psychiatrie | |
| Page | 201-225 | |
| Résumé |
Le Système national d'information interrégimes de l'assurance maladie (SNIIRAM) est une source de données médico-administrative de santé quasi exhaustive de la population française, réunissant les données de remboursement de soins de ville et d'hospitalisation. Compte tenu du nombre croissant d'utilisateurs des données du SNIIRAM à des fins d'études, de recherche et de surveillance épidémiologique, le réseau REDSIAM a pour objectif de favoriser l'interaction entre utilisateurs, de valider et de promouvoir les méthodes d'analyses issues des données.
Au sein de ce réseau, le groupe de travail Troubles mentaux et du comportement (GT-TMC) s'est intéressé aux algorithmes d'identification de la dépression de l'adulte à partir des données du SNIIRAM. Il apparaît en effet que les pathologies psychiatriques, et notamment la dépression, ont été peu étudiées à partir des bases de données médico-administratives.
La méthodologie s'est appuyée sur l'interview de dix experts ayant déjà travaillé sur le SNIIRAM, à partir de questionnaires validés.
La synthèse des entretiens montre que les algorithmes doivent s'adapter aux objectifs spécifiques poursuivis par les études et dépendent du type d'enquête réalisée, du type de dépression, du périmètre de données interrogées et de l'association ou non aux données de consommation médicamenteuse. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
Using algorithms to identify cases of depression in the SNIIRAM database by the REDSIAM network
The Système National d'Information Interrégimes de l'Assurance Maladie (SNIIRAM) is a database that tracks and reconciles healthcare reimbursement for both community-based care and hospital stays. It provides an almost exhaustive source of medical administrative health data on the French population. The REDSIAM network is developing interaction among the growing number of SNIIRAM data users, whether it be for studies, research or epidemiological monitoring, validating and promoting analytical methods resulting from this data. Within this network, the “mental health and behavioural disorders” working group (5GT-TMC) decided to develop algorithms that could, using SNIIRAM data, identify adults suffering from depression. It would indeed appear that some psychiatric disorders, and in particular depression, has rarely been studied using medical Institute databases (BDMA). The methodology involved the use of interviews with ten experts who had already worked on the SNIIRAM database, from validated questionnaires. Interview summaries show that the algorithms must be adapted to follow the specific objectives of the studies, and dependent on the type of survey carried out, the type of depression, the scope of data used and the association, where applicable, of medication usage data. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RFAS_162_0201 |
