Les conceptions en géométrie moléculaire d'étudiants de Sciences de la nature modes de raisonnement et diagnostic de conceptions alternatives fréquentes en chimie /

La présente recherche a été subventionnée par le ministère de l'Éducation, du Loisir et du Sport dans le cadre du Programme d'aide à la recherche sur l'enseignement et l'apprentissage (PAREA)Titre de l'écran-titre (visionné le 5 sept. 2013)Également disponible en version papier

Apports et limites du « machine learning » dans la prédiction du changement du stade de sévérité de l'asthme en France : une analyse du Système national des données de santé (SNDS)

International audienceINTRODUCTION - Prédire l’évolution de la maladie permettrait d'améliorer la prise en charge des patients et de réduire le fardeau de la maladie. La base de données médico-administratives du SNDS pourrait permettre de construire des modèles prédictifs de l’évolution de la sévérité des maladies et d'orienter des politiques de prise en charge des patients. OBJECTIF - Déterminer dans quelle mesure le SNDS pourrait identifier un modèle prédictif de l'aggravation de l'asthme. METHODES - L’étude repose sur une exploitation des données de la cohorte CONSTANCES chainées au SNDS. L'ensemble des patients asthmatiques en 2017 ont été inclus. Le stade GINA de sévérité de la maladie a été estimé chaque mois pour chaque patient par un algorithme reposant sur des consommations médicamenteuses. L'aggravation du stade GINA en 2017 a été analysée à travers différents modèles prédictifs issus du « machine learning » (régression logistique, RF, SVM, KNN, réseau de neurones) dont les performances ont été comparées via la sensibilité, la spécificité, l’« accuracy » et la matrice de confusion. Les variables prédictives ont été identifiées par des cliniciens au sein des consommations de soin ou du questionnaire CONSTANCES en 2016. RESULTATS - Au total, 5007 patients asthmatiques âgés en moyenne de 47 ans ont été inclus dans l’étude (hommes : 44,7 %). Le stage GINA était de : non traités : 37 %, stade 1 : 22 %, stade 2 : 3 %, stade 3 : 16 %, stade 4 : 20 % et stade 5 : 2 %. Au cours de l'année, 34,4 % des sujets ont eu une aggravation du stade. Les modèles de ML permettent d'obtenir une bonne prédiction de cette évolution dans 70 % des cas (« accuracy ») entre 0,65 et 0,75) quel que soit le modèle testé. Des différences notables sont observées en termes de sensibilité, entre 0,45 (KNN) et 0,82 (SVM) et de spécificité entre 0,58 (SVM) et 0,86 (RF). DISCUSSION / CONCLUSION - Tous les modèles testés sont comparables en termes de performances globale et très variables sur la sensibilité et la spécificité du modèle

Intérêt et motivation des jeunes pour les sciences : portrait des étudiants collégiaux de sciences et leur appréciation des cours du programme

La présente recherche a été subventionnée par le Ministère de l'Éducation et de l'Enseignment supérieur dans le cadre du Programme d'aide à la recherche sur l'enseignement et l'apprentissage (PAREA).Comprend des rérérences bibliographique

0053: Incidence of cardiovascular events following myocardial infarction in France: an observational analysis using a claims database

ObjectivesTo describe the characteristics and treatments of patients having a myocardial infarction (MI) and estimate the incidence of cardiovascular events following the index MI, in the French Health Insurance database.MethodA cohort of patients who had a MI in France between 2007 and 2011 was extracted from a claim database: the Echantillon Généraliste de Bénéficiaires (a 1% representative sample of subjects covered by the general health insurance (?600,000 patients). The incidence of cardiovascular events following the index MI was estimated using the Kaplan Meier method.Results1,977 subjects were identified with an index myocardial MI: 2/3 were males, mean age=67.2 y, 20.6% had diabetes, 37.6% hypercholesterolemia and 82.4% hypertension. Cumulative incidence rates for outcomes are shown in the table. All cause mortality at 3 years (including in-hospital death) was 27% (95% CI: 25.8-29.1). This incidence was high in the 3 months following the index MI stabilized thereafter.ConclusionDespite high prescription rates of post-MI treatments, rates of all-cause mortality and CV events remained high following MI. This underscores the need to improve secondary prevention.Abstratct 0053 – Table% patients treated6 months before index MI6 months after index MIStatins30.7%91.1%Ezetimibe3.6%4.9%Aspirine (Alone)59.9%11.6%Aspirine+P2Y12-I*23.9%76.0%Class III Antiarrhytmic2.4%8.4%Oral Anticoagulant5.1%10.1%Non-Thiazide Diuretics19.1%32.9%ACE Inhibitors18.6%71.0%Beta-Blockers26.5%86.0%Nitrates9.9%46.4%Other Antihypertensives**40.2%30.3%Cumulative incidence rate (95%CI)1 year2 year3 yearAll cause deaths***17.8% (16.0%;19.5%)21.6% (20.7%;23.5%)27.0% (25.8%;29.1%)Recurrent MI3.1% (2.3%;3.8%)4.1% (3.2%;5.0%)4,7% (3.7%;5.7%)Stroke orTIA1.9% (1.3%;2.5%)3.1% (2.3%;3.9%)4.1% (3.1%;5.0%)Composite of death***/ reinfarction/stroke20.7% (18.9%;22.5%)26.0% (24.0%;28.0%)32.1% (29.8%;34.3%)*mostly clopidogrel**thiazide diuretics, angiotensin II receptor blockers, CCBs***including in-hospital death

The burden of severe asthma in France: a case-control study using a medical claims database

International audienceSevere asthma (SA) is defined by treatment intensity. The availability of national databases allows accurate estimation of the prevalence, long term outcomes and costs of SA

Le fardeau des spondyloarthrites graves en France : évaluation de la prévalence, des comorbidités et des coûts à l’échelle nationale

International audienceObjectifsEstimer le nombre de patients présentant une spondyolarthrite (SpA) grave en France, décrire leurs comorbidités et consigner et valoriser leur consommation de soins.MéthodesLes données ont été extraites de l’Échantillon généraliste des bénéficiaires qui couvre 1/97e des personnes couvertes par l’assurance maladie en France. Tous les patients bénéficiant d’une prise en charge à 100 % (ALD, affection de longue durée) au titre d’une SpA grave en 2012 (y compris ceux présentant des dommages structuraux et/ou des poussées fréquentes) ont été identifiés et un groupe témoin apparié par fréquence selon l’âge et le sexe a été sélectionné. Les comorbidités sévères ont été documentées selon les catégories de l’ALD. La consommation de soins a été consignée et valorisée du point de vue de l’organisme payeur. Les taux de comorbidités et les coûts ont été comparés entre les patients atteints de SpA et les témoins par une méthode de test non paramétrique.RésultatsAu total, 827 patients admis en ALD au titre d’une SpA grave ont été identifiés (groupe témoin n = 2 481), soit un taux de prévalence de la SpA en ALD de 0,18 % [0,17–0,19] dans la population générale. Les comorbidités sévères plus fréquentes chez les patients atteints de SpA que chez les témoins comprenaient : maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (Odds Ratio 15,0 [2,2–6,6–36], hypertension (2,5 [1,6–3,9]), fibrillation auriculaire (4,3 [1,6,9]) et trouble dépressif majeur (2,1 [1,3,6]). La dépense de santé directe moyenne annuelle per capita était 3,6 [1–3,3,4] fois plus élevée chez les patients atteints de SpA (6122 € [5838–6406]) que chez les témoins (1682 € [1566–1798]). L’extrapolation de ces chiffres à l’ensemble des patients en France aboutit à un coût total de soins attribuables aux SpA graves de 391 millions € [355–426], dont 53,8 % pour les médicaments.ConclusionsLe fardeau considérable des spondyloarthrites graves en France résulte de la forte prévalence de cette maladie, des coûts directs élevés et des comorbidités associées

Additional file 3: of An attempt at modeling COPD epidemiological trends in France

Incidence rates from the literature, used to build the model. (DOCX 29 kb

Additional file 6: of An attempt at modeling COPD epidemiological trends in France

Probability of transitions between smoking status in non-COPD subjects (1A) and patients with COPD (1B) [1]. (DOCX 61 kb