healthdatahub/boas/ars/depistage-biologique-insuffisance-renale-chronique

L'algorithme DCIR vise à repérer les patients à risque vasculaire (diabète, hypertension artérielle) et à suivre le dépistage biologique de l’IRC dans cette population. Cet algorithme présente 2 limites principales : la première étant l'absene d'inclusion de patients sous traitements antilipémiants seuls (considérés comme à risque vasculaire par la CNAM(cf. Cartographie des pathologies)). La deuxième étant l'absence de distinction entre les patients en IRC et les patients à risque d'IRC (inclusion des patients déjà diagnostiqués avec une maladie rénale chronique (MRC), y compris des patients dialysés ou transplantés).

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healthdatahub/boas/bpe/dionisos

La BPE a développé une expertise reconnue dans l’analyse des données du SNDS, avec plus de 20 ans d’expérience et de nombreux projets réalisés dans différents domaines médicaux. Cette reconnaissance s’étend hors des frontières avec une activité significative à l’international, grâce notamment à sa participation à des réseaux de partenariats européens tels que Sigma consortium, VAC4EU ou EU PE & PV Research Network pour réaliser des études fédérées multi-pays, en particulier à la demande de l’EMA, voire de la FDA. L’objectif du projet Dionisos est d’évaluer et d’améliorer les performances diagnostiques d’un algorithme de détection des poussées de sclérose en plaques (SEP) développé sur la base des données médico-administratives du SNDS associé aux données cliniques de l’Observatoire Français de la Sclérose en Plaques (OFSEP).

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healthdatahub/boas/cnam/top-diabete

La cartographie des pathologies et des dépenses, produite par la Cnam (https://data.ameli.fr/pages/data-pathologies/), a pour objectif de répartir les dépenses de soins de l’assurance maladie entre une soixantaine de pathologies, traitements chroniques et épisodes de soins fréquents et/ou graves et/ou coûteux. L’outil se base notamment sur des algorithmes de repérage de ces pathologies dans le SNDS. Les données individuelles annuelles sont mises à disposition dans le SNDS afin de faciliter le travail des chercheurs pour repérer les pathologies et calculer les dépenses de soins remboursés de chaque individu avant leur répartition par pathologie. Le programme de l’algorithme Top Diabète permet de repérer les personnes prises en charge pour un diabète.

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healthdatahub/boas/hdh/snds_omop

Cet algorithme a été mis en place dans le cadre de l’appel à projet EHDEN (https://www.ehden.eu/), pour lequel le HDH a été lauréat. L’objectif du projet pour le HDH est d’aider ses partenaires à transformer leurs données au format standard OMOP (https://www.ohdsi.org/data-standardization/) dans l’intérêt de mettre en commun des données de santé inter-institution. Cette standardisation permettrait de faciliter des études de recherches à l’échelle européenne ce qui permettrait notamment de mieux comprendre le développement des maladies et ainsi d'améliorer les soins prodigués aux patients.

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healthdatahub/boas/sant-publique-france/alia-1

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healthdatahub/boas/hdh/requ-tes-la-demande/afa

Cette requête vise à construire un tableau de bord recensant différents indicateurs et caractéristiques des personnes atteintes de maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI), ainsi que leur prise en charge.

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healthdatahub/boas/sant-publique-france/sante-publique-france

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healthdatahub/boas/irdes/rish/pic

Cet algorithme permet de repérer des individus avec des limitations psychiques, intellectuelles ou cognitives à partir des données de l'Assurance maladie en France.

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healthdatahub/boas/iplesp/hepaviralgo

L’objectif de ce projet est de cibler les patients atteints de pathologies du foie telles que les hépatites et les cirrhoses dans le SNDS afin de constituer des cohortes et sous-groupes spécifiques de malades en France.

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healthdatahub/boas/sant-publique-france/requ-tes-types/programme-dcir_prestations_medicaments.sas2

La mise à disposition de la requête-type a pour objectif de faciliter le ciblage dans le SNDS de personnes à partir de la délivrance de médicaments, de dispositifs médicaux, d’actes médicaux ou biologiques remboursés par l’Assurance Maladie. La requête peut être utilisée dans le cadre du développement d’algorithmes d’identification de cas de pathologies à partir du SNDS.

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healthdatahub/boas/sant-publique-france/requ-tes-types/programme-ald_select_par_code_cim.sas

La mise à disposition de la requête-type a pour objectif de faciliter le ciblage dans le SNDS de personnes bénéficiant d’ALD exonérantes. La requête peut être utilisée dans le cadre du développement d’algorithmes d’identification de cas de pathologies à partir du SNDS.

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healthdatahub/boas/sant-publique-france/requ-tes-types/programme-dcir_prestations_medicaments.sas

Récupérer dans les référentiels bénéficiaires (IR_BEN_R et IR_BEN_R_ARC) les informations socio-démographiques les plus récentes pour la population considérée.

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healthdatahub/boas/sant-publique-france/requ-tes-types/programme-pmsi_mco_select_sejours_par_diag.sas

La mise à disposition de la requête-type a pour objectif de faciliter le ciblage dans le SNDS de personnes à partir de leurs séjours hospitaliers en MCO. La requête peut être utilisée dans le cadre du développement d’algorithmes d’identification de cas de pathologies à partir du SNDS.

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healthdatahub/boas/hdh/requ-tes-la-demande/depistage-des-cancers-feminins

Dépistage des cancers féminins chez les femmes résidant dans les Hauts-de-France sur les périodes 2018-2022 et 2018-2023, respectivement pour le cancer du sein et celui du col de l’utérus.

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healthdatahub/boas/hdh/requ-tes-la-demande/interruptions-volontaires-de-grossesse

Ce projet analyse le recours à l’IVG en établissements de santé en France métropolitaine entre 2019 et 2023, à partir des données du PMSI MCO du SNDS. Il permet d’étudier la répartition des IVG selon le lieu de résidence, le lieu de prise en charge, l’âge et la méthode utilisée.

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healthdatahub/boas/ars/magic-loop

L’outil Magic Loop - extraction simplifiée des données - permet de générer des tables de consommation de soins sur une période donnée à partir d’une requête adaptée à un besoin utilisateur.

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healthdatahub/boas/cnam/cartographie-des-pathologies

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healthdatahub/boas/hdh/extract_metadata

Extract-Metadata permet l'extraction de métadonnées à partir de bases de données tabulaires (au format .csv) et d’imagerie (au format DICOM). Les métadonnées extraites sont stockées au format JSON.

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healthdatahub/boas/hdh/requ-tes-la-demande/allergies-normandie

Cette requête mise en place en partenariat avec le Groupe Vyv (https://www.groupe-vyv.fr/) répond à un besoin lié à un projet retenu par le DATALAB Normandie, ayant pour finalité la construction d’un jumeau numérique à l’échelle territoriale afin de modéliser des données de dispersion de pollens allergènes, d’aménagement botanique du territoire et de consommation de soins relatifs aux allergies.

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healthdatahub/boas/hdh/requ-tes-la-demande/femmes-ayant-droit

Cette requête porte sur l’analyse de la discontinuité de la consommation de soin avec le passage à la retraite avec un focus sur la population de femmes de plus de 40 ans.

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healthdatahub/boas/sant-publique-france/projet-bis

Afin d’étudier les déterminants des variations géographiques de la répartition des cas d’asthme de l’enfant, une sélection des principaux facteurs de risque connus a été réalisée à partir de la littérature scientifique. Des indicateurs d’exposition à ces facteurs de risque, et notamment pour les facteurs environnementaux, ont été collectés ou construits à l’échelle des communes. L’ensemble de ces indicateurs pourra ensuite être intégré dans les analyses spatiales pour étudier leurs liens avec les indicateurs sanitaires d’asthme de l’enfant.

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healthdatahub/boas/irdes/rish/handicap-moteur-et-organique

Développement d'un algorithme de repérage des individus avec des limitations motrices ou organiques à partir des données de l'Assurance maladie en France.

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