Affichage de donnéesDescripteur MeSH

La visualisation des données dans un système d'interfac homme-machine (IHM). Un exemple est un affichage par un tube cathodique dans lequel certaines données peuvent être appelées à partir de l'ordinateur (l'unité centrale) et être présentées sur l'écran. [Traduction effectuée avant 2008]

N2-AUTOINDEXEE
Visualisation des données sur les déclarations d'évènements indésirables graves associés aux soins (EIGS) reçues à la HAS
https://www.has-sante.fr/jcms/p_3538526/fr/visualisation-des-donnees-sur-les-declarations-d-evenements-indesirables-graves-associes-aux-soins-eigs-recues-a-la-has
La HAS reçoit les déclarations d’EIGS renseignées par les professionnels de santé sur le portail de signalement des événements sanitaires indésirables et transmises, après anonymisation, par les agences régionales de santé. Elle a pour mission de les analyser et de réaliser des retours d’expériences pour améliorer la sécurité du patient (exemples : collection Flash sécurité patient, rapports annuels, analyses de risque spécifique). La visualisation des données (ou datavisualisation) des déclarations d’EIGS reçues à la HAS est conçue pour rendre accessible des statistiques générales sur le sujet. Elle se fait en temps réel et sous un format facile à interpréter (graphiques accompagnés de bulles d’information) par le plus grand nombre. Entre autres, les données présentées permettent de suivre la dynamique de déclarations des EIGS par secteur d’activités, tant au niveau national que régional.
2024
HAS - Haute Autorité de Santé
France
information scientifique et technique
événements indésirables associés aux soins
Affichage de données
enregistrements
Visualisation de données
soins

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N3-AUTOINDEXEE
Mise au point d’une interface de visualisation unifiée de données cliniques temporelles, hétérogènes, hiérarchiques
http://www.sudoc.fr/250717956
Contexte : Le dossier patient électronique contient des données temporelles structurées (PMSI, biologie médicale, médicaments, etc.) ou non (documents, images, etc.). Leur utilisation est double : transactionnelle (un seul patient, pour le soin) ou décisionnelle (plusieurs patients, réutilisation de données). Des outils de visualisation existent mais ne couvrent pas ces deux champs, rendent mal l'aspect hiérarchique des terminologies, et décloisonnent mal les données de sources différentes. L'objectif est de concevoir un tel outil. Méthodes : Conception : nous abstrayons les types de données, puis spécifions les composants graphiques et leur mode de compactage. Développement : le prototype est développé en C , disponible en librairie R. Évaluation : deux médecins répondent à 5 questions portant sur 24 cas cliniques réels d'insuffisance rénale aiguë, en utilisant 3 interfaces dont Heimdall. Résultats : Prototype : le temps suit l'axe horizontal, les concepts suivent l'axe vertical. Les événements sont représentés sous forme de triangles, les états de rectangles, les mesures de courbes (avec interpolation LOCF, linéaire ou spline). Ces composants sont embarqués dans une arborescence qui exploite notamment celle des terminologies (CIM10, CCAM, etc.), qui permet un repliement vertical, et avec fusion des composants. Une condensation temporelle est possible. En mode décisionnel, les patients peuvent être alignés sur un événement (ex : appendicectomie). Les vues par problème (ex : fonction rénale, hématologie, etc.) déploient automatiquement des composants et en compactent d'autres. Évaluation : pour charger 3500 patients (360 000 valeurs), il faut 1 seconde et 50 Mo de mémoire. L'interface Heimdall est aussi rapide à utiliser par des médecins qu'une interface filtrée, et plus qu'une interface brute. Le taux d'erreur est identique. Conclusion : Heimdall est intuitif, entièrement automatisé et interfacé avec R. Les vues par problème font gagner du temps. Actuellement, les données non-temporelles n'y trouvent pas de place, et Heimdall n'embarque pas d'outil de requête. Heimdall est open source et peut être utilisé via un paquet R (hors CRAN).
2020
SUDOC - Catalogue du Système Universitaire de Documentation
France
thèse ou mémoire
Visualisation de données
Affichage de données

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N3-AUTOINDEXEE
Analyse et visualisation de trajectoires de soins par l’exploitation de données massives hospitalières pour la pharmacovigilance
http://www.theses.fr/2018REN1B032
Le phénomène de massification des données de santé constitue une opportunité de répondre aux questions des vigilances et de qualité des soins. Dans les travaux effectués au cours de cette thèse, nous présenterons des approches permettant d’exploiter la richesse et le volume des données intra hospitalières pour des cas d’usage de pharmacovigilance et de surveillance de bon usage du médicament. Cette approche reposera sur la modélisation de trajectoires de soins intra hospitalières adaptées aux besoins spécifiques de la pharmacovigilance. Il s’agira, à partir des données d’un entrepôt hospitalier de caractériser les événements d’intérêt et d’identifier un lien entre l’administration de ces produits de santé et l’apparition des effets indésirables, ou encore de rechercher les cas de mésusage du médicament. L’hypothèse posée dans cette thèse est qu’une approche visuelle interactive serait adaptée pour l’exploitation de ces données biomédicales hétérogènes et multi-domaines dans le champ de la pharmacovigilance. Nous avons développé deux prototypes permettant la visualisation et l’analyse des trajectoires de soins. Le premier prototype est un outil de visualisation du dossier patient sous forme de frise chronologique. La deuxième application est un outil de visualisation et fouille d’une cohorte de séquences d’événements. Ce dernier outil repose sur la mise en œuvre d’algorithme d’analyse de séquences (Smith-Waterman, Apriori, GSP) pour la recherche de similarité ou de motifs d’événements récurrents. Ces interfaces homme-machine ont fait l’objet d’études d’utilisabilité sur des cas d’usage tirées de la pratique réelle qui ont prouvé leur potentiel pour un usage en routine.
2018
theses.fr
France
thèse ou mémoire
Affichage de données
Surveillance des médicaments
Mégadonnées
Visualisation de données
Soins
pharmacovigilance
massif
Analyse de données
programme clinique
Surveillance des médicaments
soins

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