Création et validation d'un modèle de prédiction du nombre quotidien d'AVC en fonction de variables météorologiques - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Access content directly
Master Thesis Year : 2020

Creation and validation of a predictive model of the daily number of strokes depending on wheather variables

Création et validation d'un modèle de prédiction du nombre quotidien d'AVC en fonction de variables météorologiques

Abstract

Background: neurovascular events are part of diagnostic and therapeutic emergencies, and require recourse to emergency services. Cardiovascular risk factors are identified and accepted by consensus. However, the factors triggering these events are still imprecise. The influence of climate is plausible, supported by extensive work in the literature. The aim of this study is to establish a model for predicting the number of daily strokes based on meteorological data, in order to identify unfavorable climatic conditions and to adapt the health response according to the days at risk. Methods: 8,910 cases of ischemic, hemorrhagic and TIA strokes hospitalized at Bordeaux University Hospital, as well as meteorological variables were extracted over six consecutive years. To identify the determining climatic variables, an univariate analysis was performed using the Mann-Whitney-Wilcoxon test. The construction of the prediction model is based on the identified climatic parameters, using a generalized additive model in multiparametric linear regression. Its effectiveness was tested over the period from January 2019 to December 2019 by calculating the Pearson correlation coefficient and comparing the predictions with the observations. Results: in univariate analysis, there is a significant difference in maximum and average ambient temperature, and maximum and average relative humidity between days with "more than two daily cases of stroke" and those with "two daily cases or less", according to immediate or delayed effect up to six days. Likewise, there is a significant difference in the conditions of occlusion of the sky by cloud masses (minimum and average daily total cloudiness) with an immediate or delayed effect up to seven days before the event of interest when the threshold is considered to be plus or minus five cases of stroke daily. The maximum daily relative humidity is significantly different between these last two groups, with an immediate or delayed effect of five days. The model established makes it possible to predict the daily number of strokes for 62.1% of the days in 2019, especially those where the observed frequency is between three and six cases. The precision is acceptable in plus or minus two cases. It is faulted for observed frequencies less than three and greater than six per day, counting for one third of the days in 2019. Conclusion: the established model could be used in practice to identify days when the expected frequency would be between three and six per day. However, there is a large margin of error in a third of cases, limiting its reliability.
Introduction : les évènements neurovasculaires font partie des urgences diagnostiques et thérapeutiques, et nécessitent un recours aux services d’urgence. Les facteurs déclenchant ces évènements sont encore imprécis. L’influence du climat est plausible, soutenue par de nombreux travaux dans la littérature. Cette étude a pour but d’établir un modèle de prédiction du nombre d’AVC quotidiens en fonction de données météorologiques, afin de pouvoir identifier les conditions climatiques défavorables et adapter la réponse sanitaire en fonction des jours à risque. Méthodes : 8910 cas d’AVC ischémiques, hémorragiques et AIT hospitalisés au CHU de Bordeaux, ainsi que les variables météorologiques ont été extraits sur six années consécutives. Pour identifier les variables climatiques déterminantes, une analyse univariée a été réalisée à l’aide du test de Mann-Whitney-Wilcoxon. La construction du modèle de prédiction se base sur les paramètres climatiques identifiés, à l’aide d’un modèle additif généralisé en régression linéaire multiparamétrique. Son efficacité a été testée sur la période de Janvier 2019 à Décembre 2019 en calculant le coefficient de corrélation de Pearson et en comparant les prédictions avec les observations. Résultats : en analyse univariée, il existe une différence significative de température ambiante maximale et moyenne, et d’humidité relative maximale et moyenne entre les jours à « plus de deux cas d’AVC quotidiens » et ceux à « deux cas quotidiens ou moins », selon un délai immédiat ou retardé jusqu’à six jours. De la même façon, il existe une différence significative de conditions d’occlusion du ciel par les masses nuageuses (nébulosité totale minimale et moyenne quotidienne) avec un effet immédiat ou retardé jusqu’à sept jours avant l’évènement d’intérêt lorsque le seuil est considéré à plus ou moins cinq cas d’AVC quotidiens. L’humidité relative maximale quotidienne est significativement différente entre ces deux derniers groupes, avec un effet immédiat ou retardé de cinq jours. Le modèle établi permet de prédire le nombre quotidien d’AVC pour 62,1% des jours de l’année 2019, notamment ceux où la fréquence observée est comprise entre trois et six cas. La précision est acceptable à plus ou moins deux cas. Il est mis en défaut pour les fréquences observées inférieures à trois et supérieure à six par jour, comptant pour un tiers des jours de l’année 2019. Conclusion : le modèle établi pourrait être utilisé en pratique afin d’identifier les jours où la fréquence attendue serait comprise entre trois et six cas par jour. Néanmoins, il existe une grande marge d’erreur dans un tiers des cas, limitant sa fiabilité.
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Dates and versions

dumas-03085855 , version 1 (22-12-2020)

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  • HAL Id : dumas-03085855 , version 1

Cite

Xavier Daligaud. Création et validation d'un modèle de prédiction du nombre quotidien d'AVC en fonction de variables météorologiques. Sciences du Vivant [q-bio]. 2020. ⟨dumas-03085855⟩
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