SIST-MC Système d’information spatio-temporel pour les maladies chroniques
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L’accès à un système d’information spatiale et temporelle, permettant l’étude et la surveillance des maladies chroniques, constitue un avantage significatif pour les décideurs de la santé. ...

L’accès à un système d’information spatiale et temporelle, permettant l’étude et la surveillance des maladies chroniques, constitue un avantage significatif pour les décideurs de la santé. L’objectif du projet est de rendre disponible en ligne un tel système, intégrant des données issues de sources différentes sur trois maladies chroniques (athérosclérose, diabète et ostéoporose). Les différents issues de santé (incidence de la maladie, traitements, mortalité), spécifiques pour les hommes ou les femmes de classes d’âge diverses, sont présentées pour des découpages territoriaux tels que les régions socio-sanitaires et les CLSC, ou définis en fonction du degré de ruralité ou de défavorisation ainsi que des bassins de déserte des centres de services tertiaires. Il est possible également de visualiser les informations pour des périodes temporelles particulières entre 1992 et 2004. Ces données sont structurées en un cube de données dont l’architecture est définie en fonction de la production rapide d’informations utiles aux décideurs de la santé. Ces informations ont été définies suite à une analyse de besoins effectuée auprès des utilisateurs potentiels pendant la première phase du projet. Basée sur la technologie SOLAP intégrée à JMap de Kheops technologies, SIST-MC permet à l’utilisateur d’interroger directement des données géographiques et médico-administratives et de produire instantanément les résultats sous forme de cartes et de graphiques. La démonstration présentera une simulation des différentes étapes à suivre par un utilisateur potentiel du SIST-MC, jusqu’à la présentation des résultats sous forme de cartes et de graphiques.

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    SIST-MC Système d’information spatio-temporel pour les maladies chroniques SIST-MC Système d’information spatio-temporel pour les maladies chroniques Presentation Transcript

    • Système d’Information Spatio-Temporel (SIST-MC) Groupe de recherche Primus présenté par Maria Gabriela Orzanco PhD Géomatique 2009 Montréal, le 22 octobre 2009
    • Groupe de Recherche Primus Direction scientifique et administrative Pr Alain Vanasse, MD, PhD, FCMF Équipe de recherche Josiane Courteau, PhD (mathématiques) Maria Gabriela Orzanco, PhD (géomatique) Dominick Boucher, BSc (informatique) Mireille Courteau, MSc (gestion des projets, communication) Chercheure postdoctorale Shabnam Asghari, MD, PhD (épidémiologie) Centre de recherche clinique Étienne Lebel Faculté de Médecine et de Sciences de la Santé
    • « An important goal is to minimize the disparities across population subgroups so that certain groups are not at a systematic disadvantage with regard to their access to health services and achievement of optimal health » Barbara Starfield, 1998
    • Objectifs du projet SIST-MC • Développer un système d’information spatio- temporelle accessible en ligne sur les issues et les traitements des maladies chroniques (Infarctus du myocarde, Ostéoporose et Diabète). • Fournir des informations accessibles aux décideurs en santé pour soutenir la prise de décisions éclairées.
    • Ruralité et maladies chroniques adultes: Un programme de recherche en géomatique de la santé FRSQ # 8240 / $531,000 (2005-2009) Co-chercheurs & collaborateurs Robert Pampalon, INSPQ Théophile Niyonsenga, Florida International University Jeannie Haggerty, Université de Sherbrooke Pierre Dagenais, Université de Montréal André Carpentier, Université de Sherbrooke Josée Gauthier, RRSSS du Bas St-Laurent Sylvie Bernier, RRSSS Mauricie Centre-du-Québec
    • « SIST-Chronic Diseases and Primary Care » (SIST-MC) GEOIDE/CRSNG # HSSDFM05 / $446,634 (2005-2009) Co-chercheurs & collaborateurs Charmaine Dean, Simon Fraser University Pierre Gosselin, Université Laval/INSPQ Jean-Pierre Grégoire, Université Laval Théophile Niyonsenga, Florida International University Pierre Dagenais, Université de Montréal/AETMIS Robert Pampalon, INSPQ Robyn Tamblyn, McGill University Goze Bénié, Université de Sherbrooke André Carpentier, Université de Sherbrooke Jacques Charron, Kheops Technologies
    • • Projet pilote (2001-2004 / GEOIDE II) • Initiatives stratégiques (GEOIDE SII) Statistiques spatiales Accessibilité
    • Analyse de besoins Inégalités de santé Études post mise en marché médicaments Incidence Prévalence Taux bruts Taux ajustés
    • Fonctionnalités du système • Non experts en SIG • Pas de programmation • Options de base et avancées • Intégration de données différentes • Changement d’échelle spatiale • Plusieurs couches d’information dans la même carte • Concepts précis et bien définis • Résultats documentés par rapport aux données, variables et analyses • Résultats simplifiés et interprétés
    • Les issues de santé...
    • Le modèle conceptuel
    • Dimensions des informations • Spatiale • 334 unités spatiales • Ruralité, territoires médico-adm., bassin de déserte, défavorisation • Temporelle • 4 périodes (1992 à 2004) • Genre • 3 (tous, hommes ou femmes) • Âge • 3 groupes d’âge • Médicale • 67 (IM), 114 (OS), 122 (DB)
    • 1 600 000 cell. 1 400 000 cell. 3 000 000 cell. ~ 38 000 pages ~ 33 000 pages ~ 70 000 pages
    • Les défis • Variabilité temporelle des unités territoriales • Hiérarchisation globale inexistante pour les issues de santé et pour la dimension spatiale
    • Conclusion • Planification des questions à répondre indispensable pour structurer un cube de données • Pas négliger l’analyse de la structure de données • La création du cube = démarche complexe • Surprend par le potentiel d’exploration de l’information disponible
    • Le futur • SIST - MC: • Haut risque de MCV / FMCC ? • Facteurs de risque de MCV / IRSC ? • Douleurs chroniques / QPRN • Schizophrénie / AZ • Troubles de l’humeur /AZ • Filtre minorités linguistiques /IRSC • Filtre populations immigrantes • Filtre ruralité • Changements climatiques & fractures de hanche
    • MERCI! Groupe de recherche PRIMUS http://pages.usherbrooke.ca/primus
    • Quel est le fil conducteur entre ces 3 modes de division géographique ne possédant pas de hiérarchisation commune?
    • L’ajout de données liant les 3 hiérarchies géographiques était nécessaire pour lier les données entres elles
    • • Création d’une illusion de hiérarchisation Donnée de base : Incidence