Moteur de rechercheDescripteur MeSH

Logiciel utilisé pour localiser des données ou des informations enregistrées dans une forme lisible par un ordinateur localement ou à distance, comme un site Internet. [Traduction effectuée avant 2008]
Un moteur de recherche est une application web permettant de trouver des ressources à partir d'une requête sous forme de mots. Les ressources peuvent être des pages web, des articles de forums Usenet, des images, des vidéos, des fichiers (source https://fr.wikipedia.org/wiki/Moteur_de_recherche).

N1-SUPERVISEE
Querying in health
https://www.cismef.org/cismef/cours/recherche_documentaire_English.pdf
Formulation of the query; Choice of the sources; Translation of ideas into keywords and concepts (terminologies & ontologies); Elaborating the query; Managing the citations; Obtaining the articles
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Université de Rouen, UFR Santé
France
anglais
bases de données bibliographiques
PubMed
moteur de recherche
PubMed
bases de données bibliographiques
moteur de recherche
Medical Subject Headings
MeSH
cours

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N1-SUPERVISEE
Electronic Health Record search engine
https://www.cismef.org/cismef/cours/RAVEL_Jeru_En.pdf
Context and projects; RIDOPI search engine; IR on EHR; Object oriented query language; Additional functionalities; Query sample; Visualization; Mono patient context; Stays; Biological tests; Querying in mono patient context; Free querying; Integration of NLP tools into RAVEL search engine; Extension to omics data; Expression: genes; Scalability, Discussion/Conclusion
2022
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Université de Rouen, UFR Santé
France
anglais
dossiers médicaux électroniques
dossiers médicaux électroniques
moteur de recherche
moteur de recherche
cours

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N1-VALIDE
Accès sémantique aux données massives et hétérogènes en santé
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02287217
Les données cliniques sont produites par différents professionnels de santé, dans divers lieux et sous diverses formes dans le cadre de la pratique de la médecine. Elles présentent par conséquent une hétérogénéité à la fois au niveau de leur nature et de leur structure mais également une volumétrie particulièrement importante et qualifiable de massive. Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse s’attache à proposer une méthode de recherche d’information efficace au sein de ce type de données complexes et massives. L’accès aux données cliniques se heurte en premier lieu à la nécessité de modéliser l’information clinique. Ceci peut notamment être réalisé au sein du dossier patient informatisé ou, dans une plus large mesure, au sein d’entrepôts de données. Je propose dans ce mémoire une preuve de concept d’un moteur de recherche permettant d’accéder à l’information contenue au sein de l’entrepôt de données de santé sémantique du Centre Hospitalier Universitaire de Rouen. Grâce à un modèle de données générique, cet entrepôt adopte une vision de l’information assimilable à un graphe de données rendant possible la modélisation de cette information tout en préservant sa complexité conceptuelle. Afin de fournir des fonctionnalités de recherche adaptées à cette représentation générique, un langage de requêtes permettant l’accès à l’information clinique par le biais des diverses entités qui la composent a été développé et implémenté dans le cadre de cette thèse. En second lieu, la massivité des données cliniques constitue un défi technique majeur entravant la mise en oeuvre d’une recherche d’information efficace. L’implémentation initiale de la preuve de concept sur un système de gestion de base de données relationnel a permis d’objectiver les limites de ces derniers en terme de performances. Une migration vers un système NoSQL orienté clé-valeur a été réalisée. Bien qu’offrant de bonnes performances d’accès atomique aux données, cette migration a également nécessité des développements annexes et la définition d’une architecture matérielle et applicative propice à la mise en oeuvre des fonctionnalités de recherche et d’accès aux données. Enfin, l’apport de ce travail dans le contexte plus général de l’entrepôt de données de santé sémantique du CHU de Rouen a été évalué. La preuve de concept proposée dans ce travail a ainsi été exploitée pour accéder aux descriptions sémantiques afin de répondre à des critères d’inclusion et d’exclusion de patients dans des études cliniques. Dans cette évaluation, une réponse totale ou partielle a pu être apportée à 72,97% des critères. De plus, la généricité de l’outil a également permis de l’exploiter dans d’autres contextes tels que la recherche d’information documentaire et bibliographique en santé.
2019
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TEL - Thèses en ligne
Rouen
France
français
thèse ou mémoire
Mégadonnées
systèmes informatisés de dossiers médicaux
moteur de recherche
donnée clinique

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N1-VALIDE
Doc'CISMeF
outil de recherche en médecine
http://doccismef.chu-rouen.fr/
base de données utilisant le thesaurus MeSH de la NLM (National Library of Medicine) ; accès à des ressources francophones par un formulaire de recherche simple ou avancée ; possibilité de recherche par méta-termes, mots-clés, types de ressources, qualificatifs, auteurs, pays, site éditeur, titre, url, ville ; possibilité d'interrogation en français et en anglais
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N
CHU de Rouen
Rouen
France
Seine-Maritime
français
médecine
santé
moteur de recherche
base de données

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