Analyse statistique des bases de données administratives sur la santé : défis émergents et stratégies

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Projet de recherche en collaboration 2017-2020

Les données administratives sur la santé nous offrent une excellente occasion de faire face à des situations concrètes dont les études prévues et les expériences aléatoires sont irréalisables, immorales ou trop couteuses. Alors que les données administratives donnent beaucoup d’informations, elles comportent un grand nombre de difficultés statistiques qui doivent être suffisamment abordées pour arriver à un équilibre entre la quantité et la qualité des données. Généralement les bases de données administratives sont de grande ampleur et leurs qualités peuvent varier : seules les variables facilement accessibles sont enregistrées (ou seules les variables nécessaires à la facturation et aux finances dans le cas des données de réclamation) sans tenir compte de l’utilisation de ces données pour la recherche ou la pratique clinique.

Nos objectifs principaux sont de faire face aux défis statistiques émergents en analyse de données administratives à grande échelle sur la santé, telles que le Clinical Practice Research Datalink (CPRD) et les bases de données CAYACS, ainsi que d’élaborer une méthodologie originale et novatrice pour avancer du travail fondamental et faciliter une véritable application. Nous visons à fournir des indications précieuses d’utiliser au mieux les grandes données administratives disponibles sur la santé et à mieux comprendre la demande de soins médicaux. En capitalisant sur les informations présentes dans les grandes données administratives sur la santé, ce projet réalisera la meilleure valeur de la santé publique.

Les chefs de projet sont Grace Y. Yi de l’Université de Waterloo, Robert Platt de l’Université McGill et X. Joan Hu de l’Université Simon Fraser. Les collaborateurs sont notamment Michal Abrahamowicz de l’Université McGill, Wenqing He de l’Université de Western Ontario, Lawrence McCandless de l’Université Simon Fraser, Rhonda Rosychuk de l’Université de l’Alberta, Donna Spiegelman du Harvard School of Public Health, Samy Suissa de l’Université McGill et Mireille Schnitzer de l’Université de Montréal.

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