Development and internal validation of a prediction model for long-term opioid use-an analysis of insurance claims data.

In the United States, a public-health crisis of opioid overuse has been observed, and in Europe, prescriptions of opioids are strongly increasing over time. The objective was to develop and validate a multivariable prognostic model to be used at the beginning of an opioid prescription episode, aiming to identify individual patients at high risk for long-term opioid use based on routinely collected data. Predictors including demographics, comorbid diseases, comedication, morphine dose at episode initiation, and prescription practice were collected. The primary outcome was long-term opioid use, defined as opioid use of either >90 days duration and ≥10 claims or >120 days, independent of the number of claims. Traditional generalized linear statistical regression models and machine learning approaches were applied. The area under the curve, calibration plots, and the scaled Brier score assessed model performance. More than four hundred thousand opioid episodes were included. The final risk prediction model had an area under the curve of 0.927 (95% confidence interval 0.924-0.931) in the validation set, and this model had a scaled Brier score of 48.5%. Using a threshold of 10% predicted probability to identify patients at high risk, the overall accuracy of this risk prediction model was 81.6% (95% confidence interval 81.2% to 82.0%). Our study demonstrated that long-term opioid use can be predicted at the initiation of an opioid prescription episode, with satisfactory accuracy using data routinely collected at a large health insurance company. Traditional statistical methods resulted in higher discriminative ability and similarly good calibration as compared with machine learning approaches

Piloting, testing and scaling parental training: a multi-partnership approach in Côte d’Ivoire

Background and objectivesEarly Childhood Development is high on the policy agenda in Côte d’Ivoire, where the government has identified it as part of its overall approach to improve human capital outcomes. This paper describes a multi-partner approach to piloting, monitoring, adaption, testing and scaling of parental training for ECD. It discusses the learnings from the pilots, and present early evaluation results from two RCTs, focusing on parental participation in trainings and acceptability of messages, with the objective to inform national scaling strategies. As such, this paper illustrates how “MEL systems contributed to ensuring that positive early childhood development (ECD) outcomes were improved as interventions were seeking to achieve scale,” one of the research questions outlined in the call description for the special issue. The paper further provides a real-world example of “How MEL systems can support contributions and buy-in from a variety of stakeholders as ECD interventions (seek to) achieve impacts at scale (e.g., through the public system)?MethodsFive training approaches to improve caregivers’ knowledge and practices around nutrition, preventive health, stimulation, and disciplining were piloted at small scale between 2018 and 2020. An intensive process evaluation was embedded to identify strengths and weaknesses, adapt through an iterative phase, and ultimately make recommendations for their scale up against 11 defined criteria. In early 2021, the two most promising approaches were scaled through two clustered randomized control trials to more than 150 villages each. A cost-effectiveness study was designed in consultation with government stakeholders, centered around targeting different caregivers and decision makers in the household and the extended family and on enhancing community interactions around ECD.ResultsThe evaluation of the five pilots identified one model recommended to be scaled, and one other model to scale after further adaptations. Monitoring and evaluation data from the two models at scale show high levels of participation and acceptability of core messages. Experimental variations involving community champions and fathers increase participation.ConclusionThe iterative and multi-partner process led to two models of parenting training that have wide acceptability. Future work will analyze impacts on cognitive and socio-emotional outcomes, together with cost analysis

Conception ergonomique pour des environnements multi-instrumentés :<br />Le cas des postes de conduite automobile

This thesis proposes to locate within the framework of the instrumental paradigm some studies in the field of instrument embedded design for the car industry. An instrumental model, combining subjective and objective points of view, was developped to suggest new design criteria.Cette thèse se propose de situer dans le cadre du paradigme instrumental un ensemble d'études dans le domaine de la conception des artefacts embarqués pour l'automobile. L'objectif est de retrouver, dans la diversité apparente des systèmes embarqués (dits d' «aides à la conduite», de «confort», de «communication» ...) des invariants de conception susceptibles d'orienter en amont certains choix dimensionnants. Dans la perpective de répondre à cet objectif, le modèle instrumental propose une analyse des liens entre les trois pôles Sujet-Instrument-Objet de la situation. Sur cette base nous avons développé un modèle opératif qui met en miroir une face dite «psychologique» non directement observable, mais explicitable, et une face « comportementale » plus directement observable. L'acte instrumental se comprenant comme une articulation entre ces deux faces du même modèle.La première partie porte sur des artefacts de guidage. Plusieurs modalités sont comparées: Utilisation d'une carte papier, Copilotage humain, Guidage par différentes versions d'un système computationnel.Les résultats indiquent que par rapport à l'usage de la carte papier, et contrairement aux hypothèses de départ, le guidage avec le système n'augmente pas les performances navigationelles du conducteur, mais diminue significativement le nombre de «situations accidentogènes» rencontrées .Par ailleurs les résultats montrent aussi que dans les cas où il existe une incohérence, du point de vue du conducteur, entre les prescriptions transmises par le système et ce qu'il perçoit directement de l'environnement routier, des stratégies efficaces de régulation de l'activité sont mises en place.L'application du cadre instrumental a permis d'interpréter ces résultats en termes de schèmes de gestion des compromis de l'action. Ce compromis s'est réalisé entre «prise de risque» et «performance».La deuxième partie élargit cette approche à l'analyse de cas d' artefacts diversifiés (commandes sur les ouvrants, sur les essuies vitres ...). Les situations analysées proviennent alors plus souvent d'entretiens relatifs à des situations d'usage d'équipements existant plutôt qu'à partir d'expérimentations ad hoc comme dans la première partie. L'analyse de la réussite ou non de la conception se fait en terme de concordance entre les deux faces, psychologique et comportementale, du modèle : c'est à dire entre ce qui est attendu et ce qui est obtenu par le sujet au cours de l'activité instrumentée.Une recherche d'opérationnalisation a ensuite été réalisée en montrant d'une part comment l'analyse de certaines situations d'usage pouvait être généralisée pour servir à la conception d'autres artefacts qui par certains traits caractéristiques pouvaient s'apparenter à la situation étudiée, et d'autre part, par l'établissement d'une correspondance entre des critères de conception et le modèle de l'activité proposé.De cette recherche transparaissent deux éléments :- L'analyse à partir du modèle instrumental permet bien d'identifier des invariants de conception, généralisables à une classe donnée d'artefacts.- Pour cette recherche d'invariants, il peut exister une alternative à la mise en place d'expérimentations sur des prototypes ad hoc du système en cours de conception : l'analyse à partir d'entretiens sur des situations d'usage de systèmes existants

Evaluation calculée de la clairance de la créatinine (comparaison des modèles proposés et évaluation de nouvelles formulations)

Objectif : l insuffisance rénale chronique constitue un problème majeur de santé publique. Il y aurait en France environ 3 millions de patients en insuffisance rénale chronique. Bien que recommandées pour définir les stades de la maladie rénale chronique, les équations de Cockcroft-Gault et de MDRD ne peuvent être généralisées à toutes les populations notamment les diabétiques de type 2 et les personnes en surpoids. Le but de cette étude est de comparer les limites des formules actuellement proposées (CG, MDRD, Mayo) à la clairance mesurée de la créatinine et de proposer de nouveaux modèles d estimation de la clairance à l aide de paramètres morphologiques (tour de taille, tour de hanche et masse maigre). Méthodes : la clairance de la créatinine a été mesurée sur 24 heures pour 245 patients ayant un IMC > 25 dont 86 % de diabétiques de type 2 puis a été comparée aux résultats obtenus pour 5 équations prédictives (CG, CG modifiée par l IMC, MDRD, MDRD modifiée par le BSA et Mayo) et 4 nouvelles propositions. Les comparaisons des écarts moyens et des coefficients de corrélation par rapport à la clairance mesurée ont été étudiées en fonction du diabète de type 2, de l IMC et du sexe. Résultats : les coefficients de corrélation des équations déjà utilisées ne dépassent pas 0,7 et la meilleure corrélation est obtenue pour MDRD. Les nouvelles propositions à l aide du rapport TT/TH2 n améliorent pas les écarts moyens ni les coefficients de corrélation. La nouvelle formule prenant en compte la masse maigre a un écart moyen quasi nul et des coefficients de corrélation parmi les plus élevés. Conclusion : La formule de Cockcroft-Gault et ses versions modifiées par l IMC et le rapport TT/TH2 surestiment la clairance de la créatinine pour les patients ayant un IMC > 25. MDRD et notre formule d estimation prenant en compte la masse maigre ne créent pas de biais moyen par rapport à la clairance mesurée.LILLE2-BU Santé-Recherche (593502101) / SudocSudocFranceF

Semi-automated image analysis of gel electrophoresis of cerebrospinal fluid for oligoclonal band detection

International audienceDetection of oligoclonal electrophoretic bands in cerebrospinal fluid (CSF) is an important diagnostic tool for Multiple Sclerosis (MS). Electrophoretic profiles are difficult to interpret due to low contrast and artefacts. A semi-automated method to ease analysis and to reduce subjectivity is presented. The method sequentially converts color images to grayscale, realigns bands, removes artifacts, then converts 2D images to a signal, before detecting, thresholding and editing peaks to optimize profiles. Such treated profiles (21 positive and 15 negative) are compared to ground truth analysis of an expert biologist. 16 profiles over 21 are well detected positive and 12 profiles over 15 are detected negative, results seem similar to inter-experts variability reported in literature

ELECTROPHORESE DES PROTEINES SERIQUES (UNE APPROCHE MULTIMEDIA)

LILLE2-BU Santé-Recherche (593502101) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF