Algo CEPPPIA – Prédiction du risque de développement de maladies chroniques : validation d’un algorithme par corrélation avec un comité d’experts - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2021

Algo CEPPPIA – Prédiction du risque de développement de maladies chroniques : validation d’un algorithme par corrélation avec un comité d’experts

Résumé

CONTEXTE La France est reconnue pour ses soins curatifs mais présente un volet préventif à développer. Le projet CEPPPIA se base sur la médecine 4P, proposant un programme de prévention personnalisé accessible au plus grand nombre. Pour ce faire, un questionnaire de santé informatisé très complet est analysé par un algorithme prédisant une gradation du risque de développer des pathologies chroniques. OBJECTIF Valider le niveau de risque global généré par l’algorithme en le confrontant à celui émanant de médecins spécialisés dans les domaines concernés : cardiologie, cancérologie, oncogénétique, endocrinologie & nutrition, activité physique, médecine générale. MÉTHODE Un échantillon de 52 questionnaires sur les 250 automatiquement scorés de 0 à 2 par l’algorithme lors de l’étude pilote a été analysé par chacun des 6 médecins « naïfs ». La mise en relation a été réalisée via un test de concordance, sur données répétées, entre le risque global donné par les médecins et l’algorithme, avec pour objectif un coefficient de corrélation ≥ 0,7. RÉSULTATS Le coefficient de corrélation obtenu est de 0,56 < 0,7, avec un écart-type résiduel de 0,63. CONCLUSION N’atteignant pas le seuil de corrélation initialement fixé, nous ne pouvons pas conclure que l’algorithme est fidèle à l’expertise médicale selon les conditions de cette étude.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

dumas-03614895 , version 1 (21-03-2022)

Identifiants

  • HAL Id : dumas-03614895 , version 1

Citer

Romain Mortier. Algo CEPPPIA – Prédiction du risque de développement de maladies chroniques : validation d’un algorithme par corrélation avec un comité d’experts. Médecine humaine et pathologie. 2021. ⟨dumas-03614895⟩
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