Rapprochement des bases de donnes du Registre Aquitain

Rapprochement des bases de données du Registre Aquitain de prise en charge initiale des Infarctus du myocarde (REANIM) et de celle de la régulation SAMU J-P. Legrand, F. Sevin, Dr E. Lesaine, Dr C. Pradeau, Dr F. Saillour-Glenisson Congrès ADELF-EMOIS Jeudi 26 mars 2015 1

Registre de pratiques : recueil multicentrique et exhaustif de données nominatives SCA ST+ pris en charge dans les 19 SMUR et 32 services d’urgences d’Aquitaine 2 000 SCA ST+ attendus / an Début du recueil: 01/01/2012 Recueil : fiches papier et/ou logiciels métier Autorisations CCTIRS et CNIL Contrôle qualité des données SCA ST+ : syndrome coronarien aigu avec sus-décalage du segment ST SMUR : Service mobile d'urgence et de réanimation CCTIRS : Comité consultatif sur le traitement de l'information en matière de recherche CNIL : Commission nationale de l'informatique et des libertés 2

Bases de la régulation SAMU Données d’horodatage § § Appel Départ de la base Arrivée et départ du lieux d’intervention Arrivée à destination Données géographiques § Lieu d’intervention § Lieu de destination Données sur les moyens mis en œuvre § Type de véhicule (SMUR, HELICO…) SAMU : Service d'aide médicale urgente 3

Problématique Assurer la qualité et l’exhaustivité des données du registre § Bases des SAMU d’Aquitaine : données sources plus précises Assurer la pérennité du recueil en optimisant le circuit de l’information § Améliorer l’adhésion des urgentistes en simplifiant et en allégeant au maximum le recueil de données Optimiser des ressources § Utiliser les données déjà existantes dans les bases SAMU → Utilisation des bases de données SAMU pour alimenter le registre REANIM → Mais données de chainage entre les bases SAMU et REANIM souvent incomplètes ou discordantes 4

Méthode (1) Un rapprochement de bases de données en trois étapes Etape 1 : Rapprochement par l'identifiant SAMU Base SAMU N°AFF présent dans REANIM Base REANIM Non Etape 2 Oui Correspondance du N°AFF Oui Correspondance des noms et prénoms Oui Rapprochement des données 5

Méthode (2) Etape 2 : Mesure de la similarité des données identifiantes entre les deux bases en utilisant l'algorithme de Jaro-Winkler Etape 3 : Recherche manuelle dans la base SAMU des patients non retrouvés 6

Algorithme de Jaro-winkler 7

Résultats Lien Base REANIM/ Base SAMU Période : 01/01/2012 au 30/06/2013 Patients pris en charge en Gironde Base SAMU N=9515 94 % de rapprochement semiautomatique Base REANIM N=509 Etape 1 N=262 (52%) Etape 2 N=214 (42%) Automatique N=104 (46%) Manuel N=110 (54%) Etape 3 N=33 (6%) Retrouvés N=32 (97%) Non retrouvés N=1 (3%) 72 % de rapprochement automatique 8

Discussion Rapprochement semi-automatisé pour 94% des patients Améliorations possibles pour optimiser l’automatisation § Ajustement du seuil de rejet § Gestion des noms et prénoms composés Traitement informatique complexe § Temps de calcul § Complexité du programme : nécessité d’un data-manager 9

Perspectives Utilisation de l’algorithme de Jaro-winkler pour le rapprochement avec d’autres bases nominatives sans variable de chainage → Registres nominatifs (ACIRA…) Chainage de patients intra-base 10

Merci pour votre attention Contacts § JP Legrand : jean-pierre. legrand@ccecqa. asso. fr § Dr E Lesaine: emilie. lesaine@ccecqa. asso. fr 11