A Personalized and Learning Approach for Identifying Drugs with Adverse Events

Purpose: Adverse drug events (ADEs) are associated with high health and financial costs and have increased as more elderly patients treated with multiple medications emerge in an aging society. It has thus become challenging for physicians to identify drugs causing adverse events. This study proposes a novel approach that can improve clinical decision making with recommendations on ADE causative drugs based on patient information, drug information, and previous ADE cases. Materials and methods: We introduce a personalized and learning approach for detecting drugs with a specific adverse event, where recommendations tailored to each patient are generated using data mining techniques. Recommendations could be improved by learning the associations of patients and ADEs as more ADE cases are accumulated through iterations. After consulting the system-generated recommendations, a physician can alter prescriptions accordingly and report feedback, enabling the system to evolve with actual causal relationships. Results: A prototype system is developed using ADE cases reported over 1.5 years and recommendations obtained from decision tree analysis are validated by physicians. Two representative cases demonstrate that the personalized recommendations could contribute to more prompt and accurate responses to ADEs. Conclusion: The current system where the information of individual drugs exists but is not organized in such a way that facilitates the extraction of relevant information together can be complemented with the proposed approach to enhance the treatment of patients with ADEs. Our illustrative results show the promise of the proposed system and further studies are expected to validate its performance with quantitative measures.ope

Clinical Data Reuse or Secondary Use: Current Status and Potential Future Progress

Objective: To perform a review of recent research in clinical data reuse or secondary use, and envision future advances in this field. Methods: The review is based on a large literature search in MEDLINE (through PubMed), conference proceedings, and the ACM Digital Library, focusing only on research published between 2005 and early 2016. Each selected publication was reviewed by the authors, and a structured analysis and summarization of its content was developed. Results: The initial search produced 359 publications, reduced after a manual examination of abstracts and full publications. The following aspects of clinical data reuse are discussed: motivations and challenges, privacy and ethical concerns, data integration and interoperability, data models and terminologies, unstructured data reuse, structured data mining, clinical practice and research integration, and examples of clinical data reuse (quality measurement and learning healthcare systems). Conclusion: Reuse of clinical data is a fast-growing field recognized as essential to realize the potentials for high quality healthcare, improved healthcare management, reduced healthcare costs, population health management, and effective clinical research

Identification des complications graves associées à l'usage de substances psychoactives

Le système d'addictovigilance français recueille les cas d'abus et de pharmacodépendance graves aux substances psychoactives mais est limité du fait d'une sous-notification. Dans cette thèse, nous avons estimé la fréquence des complications associées à ces substances dans la zone géographique couverte par le Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Toulouse. D'une part, en appliquant la méthode de capture-recapture à trois sources de données, notamment la base de données hospitalière (PMSI, Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information). D'autre part, à partir des hospitalisations en lien avec la prise de cannabis enregistrées dans le PMSI. Ces derniers travaux ont mis en évidence un nombre relativement élevé de complications cardiovasculaires, que nous avons ensuite spécifiquement caractérisées en utilisant les données du système d'addictovigilance français (Notifications spontanées) dans le cadre d'une étude nationale. Au total, ce travail de thèse a permis de caractériser qualitativement et quantitativement les complications associées à l'usage de substances psychoactives, en particulier le cannabis, et d'évaluer la pertinence de l'utilisation de différentes sources de données pour l'identification de ces complicationsThe French Addictovigilance system is unique in Europe. However, it is not meant to reliably and exhaustively comprehend the dangerousness of drugs with potential of abuse. Notably, the under-reporting of serious abuse and dependence cases raises the issue of the relevance of using these data to assess the medical complication risk associated with psychoactive drug use. Another possible approach could be the use of administrative computerized hospital databases. We used data from the French hospital database PMSI (Programme de Médicalisation des Systèmes d'Information) to estimated the frequency of complications related to psychoactive substance use. First, three-source-capture-recapture analysis was applied. Then, cannabis-related hospitalizations identified from PMSI were systematically reviewed. These studies revealed a relatively high prevalence of cardiovascular complications, and these findings led us to specifically characterize cannabis-related cardiovascular complications at the national level by using the data collected by the French Addictovigilance System (i.e. Spontaneous Reports). To conclude, this thesis enabled to qualitatively and quantitatively characterize psychoactive-drug-related-complications, particularly cannabis. Doing so, we assessed the relevance of the data sources which can possibly be explored to identify serious complications related to psychoactive drug use (including PMSI), and defined methodological criteria in order to make the best use of the

Contribution à la prévention des risques liés à l’anesthésie par la valorisation des informations hospitalières au sein d’un entrepôt de données

Introduction Hospital Information Systems (HIS) manage and register every day millions of data related to patient care: biological results, vital signs, drugs administrations, care process... These data are stored by operational applications provide remote access and a comprehensive picture of Electronic Health Record. These data may also be used to answer to others purposes as clinical research or public health, particularly when integrated in a data warehouse. Some studies highlighted a statistical link between the compliance of quality indicators related to anesthesia procedure and patient outcome during the hospital stay. In the University Hospital of Lille, the quality indicators, as well as the patient comorbidities during the post-operative period could be assessed with data collected by applications of the HIS. The main objective of the work is to integrate data collected by operational applications in order to realize clinical research studies.Methods First, the data quality of information registered by the operational applications is evaluated with methods … by the literature or developed in this work. Then, data quality problems highlighted by the evaluation are managed during the integration step of the ETL process. New data are computed and aggregated in order to dispose of indicators of quality of care. Finally, two studies bring out the usability of the system.Results Pertinent data from the HIS have been integrated in an anesthesia data warehouse. This system stores data about the hospital stay and interventions (drug administrations, vital signs …) since 2010. Aggregated data have been developed and used in two clinical research studies. The first study highlighted statistical link between the induction and patient outcome. The second study evaluated the compliance of quality indicators of ventilation and the impact on comorbity.Discussion The data warehouse and the cleaning and integration methods developed as part of this work allow performing statistical analysis on more than 200 000 interventions. This system can be implemented with other applications used in the CHRU of Lille but also with Anesthesia Information Management Systems used by other hospitals.Introduction Le Système d'Information Hospitalier (SIH) exploite et enregistre chaque jours des millions d'informations liées à la prise en charge des patients : résultats d'analyses biologiques, mesures de paramètres physiologiques, administrations de médicaments, parcours dans les unités de soins, etc... Ces données sont traitées par des applications opérationnelles dont l'objectif est d'assurer un accès distant et une vision complète du dossier médical des patients au personnel médical. Ces données sont maintenant aussi utilisées pour répondre à d'autres objectifs comme la recherche clinique ou la santé publique, en particulier en les intégrant dans un entrepôt de données. La principale difficulté de ce type de projet est d'exploiter des données dans un autre but que celui pour lequel elles ont été enregistrées. Plusieurs études ont mis en évidence un lien statistique entre le respect d'indicateurs de qualité de prise en charge de l'anesthésie et le devenir du patient au cours du séjour hospitalier. Au CHRU de Lille, ces indicateurs de qualité, ainsi que les comorbidités du patient lors de la période post-opératoire pourraient être calculés grâce aux données recueillies par plusieurs applications du SIH. L'objectif de se travail est d'intégrer les données enregistrées par ces applications opérationnelles afin de pouvoir réaliser des études de recherche clinique.Méthode Dans un premier temps, la qualité des données enregistrées dans les systèmes sources est évaluée grâce aux méthodes présentées par la littérature ou développées dans le cadre ce projet. Puis, les problèmes de qualité mis en évidence sont traités lors de la phase d'intégration dans l'entrepôt de données. De nouvelles données sont calculées et agrégées afin de proposer des indicateurs de qualité de prise en charge. Enfin, deux études de cas permettent de tester l'utilisation du système développée.Résultats Les données pertinentes des applications du SIH ont été intégrées au sein d'un entrepôt de données d'anesthésie. Celui-ci répertorie les informations liées aux séjours hospitaliers et aux interventions réalisées depuis 2010 (médicaments administrées, étapes de l'intervention, mesures, parcours dans les unités de soins, ...) enregistrées par les applications sources. Des données agrégées ont été calculées et ont permis de mener deux études recherche clinique. La première étude a permis de mettre en évidence un lien statistique entre l'hypotension liée à l'induction de l'anesthésie et le devenir du patient. Des facteurs prédictifs de cette hypotension ont également étaient établis. La seconde étude a évalué le respect d'indicateurs de ventilation du patient et l'impact sur les comorbidités du système respiratoire.Discussion The data warehouse L'entrepôt de données développé dans le cadre de ce travail, et les méthodes d'intégration et de nettoyage de données mises en places permettent de conduire des analyses statistiques rétrospectives sur plus de 200 000 interventions. Le système pourra être étendu à d'autres systèmes sources au sein du CHRU de Lille mais également aux feuilles d'anesthésie utilisées par d'autres structures de soins

Anticoagulants oraux, réutilisation de données hospitalières informatisées dans une démarche de soutien à la qualité des soins

Introduction :Oral anticoagulants raise major issues in terms of bleeding risk and appropriate use. The computerization of medical records offers the ability to access large databases that can be explored automatically. The objective of this work is to show how routinely collected data can be reused to study issues related to anticoagulants in a supportive approach to quality of care.MethodsThis work was carried out on the electronic data (97,355 records) of a community hospital. For each inpatient stay we have diagnostic, biological, drug and administrative data, and the discharge letters. This work is organized around three axes:Axis I. The objective is to evaluate the accuracy of the detection of factors that may increase the anticoagulant effect of vitamin K antagonists (VKA), using rules developed in the PSIP european project (grant agreement N° 216130). A case review on one year enabled the calculation of the positive predictive value and sensitivity of the rules. Axis II. We conducted a cohort study on data from 2007 to 2012 to determine the major elements involved in raising the risk of bleeding related to VKA in clinical reality. Cases were the stays with an elevation of the INR beyond 5, the controls did not have.Axis III. We made data reuse serve a study of the quality of the prescriptions. On the one hand we assessed treatment of the thromboembolic risk recommendations in atrial fibrillation (AF) in the elderly, on the other hand we investigated the prescription of direct oral anticoagulants.Results : Axis I : The positive predictive value of the rules intended to detect the factors favoring the elevation of INR in case of treatment with VKA is 22.4%, the sensitivity is 84.6%. The main contributive rules are the ones intended to detect an infectious syndrome and amiodarone.Axis II : The major factor increasing the INR with VKA treatment highlighted by the cohort study are infectious syndrome, cancer, hepatic insufficiency and hypoprotidemia. The recommendations compliance rate in atrial fibrillation in the elderly is 47.8%. Only 45% of patients receive oral anticoagulants, 22.9% do not receive antithrombotic treatment at all and 32.1% received platelet aggregation inhibitors. Direct oral anticoagulants are prescribed at inadequate dosages in 15 to 31.4% of patients, respectively for dabigatran and rivaroxaban. These errors are mainly underdosages in the elderly with atrial fibrillation (82.6%).Discussion : The computerization of medical records has led to the creation of large medical databases, which can be used for various purposes as we show in this work. In the first work axis we have shown that rule-based decision support systems detect the contributing factors for VKA overdose with a good sensitivity but a low positive predictive value. The second line shows that we could use the data for exploratory purposes to identify factors associated with increased INR in patients receiving VKA in “real life practice”. The third line shows that the rule-based systems can also be used to identify inappropriate prescribing for the purpose of improving the quality of care. In the field of anticoagulation this work opens up innovative perspectives for improving the quality of care.Introduction :Les anticoagulants oraux soulèvent des problématiques majeures en termes de risque hémorragique et de bon usage. L’informatisation du dossier médical offre la possibilité d’accéder à de grandes bases de données que l’on peut exploiter de manière automatisée. L’objectif de ce travail est de montrer comment la réutilisation de données peut permettre d’étudier des problématiques liées aux anticoagulants et accompagner une démarche d’assurance de la qualité des soins. MéthodesCe travail a été réalisé sur les données informatisées (97 355 séjours) d’un centre hospitalier général. Pour chaque séjour nous disposons des données diagnostiques, biologiques, médicamenteuses, administratives et des courriers de sortie. Ce travail est organisé autour de 3 axes :Axe I. L’objectif est d’évaluer la qualité de la détection des facteurs pouvant majorer l’effet anticoagulant des antivitamines K (AVK), à l’aide de règles développées au cours de du projet européen PSIP (convention de subvention n° 216130). Une revue des cas sur une année a permis de calculer la valeur prédictive positive et la sensibilité des règles. Axe II. Nous avons réalisé une étude de cohorte historique sur les données de 2007 à 2012 pour déterminer les éléments majeurs impliqués dans l’élévation du risque hémorragique sous AVK dans la réalité clinique. Les cas étaient les séjours présentant une élévation de l’INR au-delà de 5, les témoins n’en présentaient pas. Axe III. Nous avons mis la réutilisation de données au service de l’étude de la qualité des prescriptions. D’une part nous avons évalué le suivi des recommandations de traitement du risque thromboembolique dans la fibrillation atriale (FA) chez la personne âgée, d’autre part nous avons étudié les modalités de prescription des anticoagulants oraux directs (AOD).Résultats : Axe I : La valeur prédictive positive des règles de détection des facteurs favorisant l’élévation de l’INR sous AVK est de 22,4%, leur sensibilité est de 84,6%. Les règles les plus contributives sont les règles de détection d’un syndrome infectieux et de l’administration d’amiodarone. Axe II : Les facteurs majeurs d’élévation du risque hémorragique sous AVK mis en évidence par l’étude de cohorte sont le syndrome infectieux, le cancer, l’hyprotidémie et l’insuffisance hépatique. Axe III : Le taux de suivi des recommandations dans la fibrillation atriale chez le sujet âgé est de 47.8%. Seuls 45% des patients reçoivent des anticoagulants oraux, 22,9% ne reçoivent aucun traitement antithrombotique et 32,1% reçoivent des antiagrégants plaquettaires. Les AOD sont quant à eux prescrits à des posologies inadaptées chez 15 à 31,4% des patients, respectivement pour le dabigatran et le rivaroxaban. Ces erreurs sont principalement des sous-dosages en AOD dans la FA de la personne âgée (82.6%). Discussion : L’informatisation des dossiers médicaux a permis la constitution de grandes bases de données médico-administratives, qui peuvent être utilisées à des fins variées comme nous le montrons dans ce travail. Dans le premier axe nous avons montré que des systèmes d’aide à la décision à base de règles permettent de caractériser les facteurs impliqués dans les surdosages en AVK avec une bonne sensibilité mais avec une faible valeur prédictive positive. Le second axe a montré que l’on pouvait utiliser ces données à des fins exploratoires pour identifier les facteurs liés à l’élévation de l’INR chez les patients recevant des AVK en pratique réelle. Le troisième axe montre que les systèmes à base de règles peuvent aussi être utilisés pour identifier des prescriptions inappropriées à des fins d’amélioration de la qualité des soins. Dans le domaine de l’anticoagulation ce travail ouvre des perspectives innovantes en vue de l’amélioration de la qualité des soins

Réutilisation de données hospitalières pour la recherche d'effets indésirables liés à la prise d'un médicament ou à la pose d'un dispositif médical implantable

Introduction:The adverse events associated with drug administration or placement of an implantable medical device should be sought systematically after the beginning of the commercialisation. Studies conducted in this phase are observational studies that can be performed from hospital databases. The objective of this work is to study the interest of the re-use of hospital data for the identification of such an adverse event.Materials and methods:Two hospital databases have been re-used between the years 2007 to 2013: the first contains 171 million inpatient stays including diagnostic codes, procedures and demographic data. This data is linked with a single patient identifier; the second database contains the same kinds of information for 80,000 stays and also the laboratory results and drug administrations for each inpatient stay. Four studies were conducted on these pieces of data to identify adverse drug events and adverse events following the placement of an implantable medical device.Results:The first study demonstrates the ability of a set of detection of rules to automatically identify adverse drug events with hyperkalaemia. The second study describes the variation of a laboratory results associated with the presence of a frequent sequential pattern composed of drug administrations and laboratory results. The third piece of work enables the user to build a web tool exploring on the fly the reasons for rehospitalisation of patients with an implantable medical device. The fourth and final study estimates the thrombotic and bleeding risks following a total hip replacement.Conclusion:The re-use of hospital data in a pharmacoepidemiological perspective allows the identification of adverse events associated with drug administration or placement of an implantable medical device. The value of this data is the amount statistical power they bring as well as the types of associations they allow to analyse.Introduction : les effets indésirables associés à un traitement médicamenteux ou à la pose d'un dispositif médical implantable doivent être recherchés systématiquement après le début de leur commercialisation. Les études réalisées pendant cette phase sont des études observationnelles qui peuvent s'envisager à partir des bases de données hospitalières. L'objectif de ce travail est d'étudier l'intérêt de la ré-utilisation de données hospitalières pour la mise en évidence de tels effets indésirables.Matériel et méthodes : deux bases de données hospitalières sont ré-utilisées pour les années 2007 à 2013 : une première contenant 171 000 000 de séjours hospitaliers incluant les codes diagnostiques, les codes d'actes et des données démographiques, ces données étant chaînées selon un identifiant unique de patient ; une seconde issue d'un centre hospitalier contenant les mêmes types d'informations pour 80 000 séjours ainsi que les résultats de biologie médicale, les administrations médicamenteuses et les courriers hospitaliers pour chacun des séjours. Quatre études sont conduites sur ces données afin d'identifier d'une part des évènements indésirables médicamenteux et d'autre part des évènements indésirables faisant suite à la pose d'un dispositif médical implantable.Résultats : la première étude démontre l'aptitude d'un jeu de règles de détection à identifier automatiquement les effets indésirables à type d'hyperkaliémie. Une deuxième étude décrit la variation d'un paramètre de biologie médicale associée à la présence d'un motif séquentiel fréquent composé d'administrations de médicaments et de résultats de biologie médicale. Un troisième travail a permis la construction d'un outil web permettant d'explorer à la volée les motifs de réhospitalisation des patients ayant eu une pose de dispositif médical implantable. Une quatrième et dernière étude a permis l'estimation du risque thrombotique et hémorragique faisant suite à la pose d'une prothèse totale de hanche.Conclusion : la ré-utilisation de données hospitalières dans une perspective pharmacoépidémiologique permet l'identification d'effets indésirables associés à une administration de médicament ou à la pose d'un dispositif médical implantable. L'intérêt de ces données réside dans la puissance statistique qu'elles apportent ainsi que dans la multiplicité des types de recherches d'association qu'elles permettent

Data Mining and Machine Learning to Predict Acute Coronary Syndrome Mortality

This thesis has investigated and demonstrated the potential for developing prediction models using Machine Learning(ML) algorithms on registry datasets. Many current Acute Coronary Syndrome (ACS) prediction models, were developed using traditional statistical methods. In an era of big-data evolution, ML offers a spectrum of algorithms that aid in generating prediction models for ACS. This study has explored 29 algorithms with which to build ACS prediction models for Asian (Malaysia) and Western (Leeds, UK) registries, covering patients with all types of ACS and those with the new standard ACS treatments. The internal and external validation of the models present satisfactory calibration measures, indicating the ability of ML algorithms to produce competitive models in comparison to traditional statistical methods. To achieve simpler, yet competitive predictive performance, comprehensive ML feature selection methods have been evaluated, and Correlation-Based-Feature-Selection(CFS) emerged as the best method. This thesis also has evaluated the potential of predictors of existing ACS models to be adapted to other registries‘ data. Despite different regions and different population characteristics, most of the existing predictors remains constant with the outcome. Thus, the findings suggest that, with some adjustments customized to the registry, the existing predictors can be adopted to develop a simple model and expedite the model development process. Furthermore, the strength of the predictors of each clinical categories has also been evaluated. The results suggest that, to construct a satisfactory ACS model, combination of predictors from various clinical events is essential. At the very least, to achieve a satisfactory model, combination of demographic, medical history, and clinical presentation information categories is required. However, predictors from medication history category has found to be worthless in terms of contributing to a better prediction model. Next, this study has investigated classifier degradation in ML model development. The findings suggest that the overlapping instances in minority class of imbalanced dataset and missing values are the main problems of classifier degradation. New methods i.e. the overlapped-undersampling method to handle imbalanced dataset and the mean-clustering-imputation method to handle missing values have been introduced. The overlapped-undersampling failed to boost the model performance of the datasets. Nevertheless, the results suggest that more training samples on imbalanced datasets are sufficient to produce satisfactory models. The mean-clustering-imputation method produced better models compare to the simple imputation method and imputation method embedded in an algorithm. However, removing instances with missing data resulted in superior models