Quatre projets sélectionnés pour élaborer de nouveaux algorithmes de santé à l’échelle de multiples administrations
En 2020, le Réseau de recherche sur les données de santé (RRDS) du Canada a lancé un appel de propositions pancanadien pour les équipes de recherche afin de valider ou de mettre à l’essai de nouveaux algorithmes pour mesurer la santé de la population, l’utilisation des services de santé et les déterminants de la santé dans plusieurs provinces ou territoires.
Un algorithme est un ensemble de règles de mesure. Par exemple, un algorithme peut être utilisé pour déterminer si des personnes sont atteintes d’un problème de santé chronique. Un algorithme comprend souvent des codes de diagnostic enregistrés avec la Classification internationale des maladies, la période d’observation (c.-à-d. le nombre d’années) à laquelle les règles sont appliquées et d’autres critères d’inclusion et d’exclusion.
Quatre projets dirigés par des équipes de chercheurs de partout au Canada ont été sélectionnés dans le cadre des Projets visant à faire progresser l’inventaire des algorithmes (PPIA) :
- Validation externe du score de gravité de l’AVC de surveillance passive (PaSSV)
- Prédire les hospitalisations pour des conditions propices aux soins ambulatoires (CPSA) à l’aide des données des dossiers médicaux électroniques des soins de première ligne : une étude de faisabilité et de validation à l’échelle de multiples administrations
- Validation de l’algorithme de détection de l’arthrite chronique juvénile (ACJ) en Alberta, au Manitoba, en Ontario, en Nouvelle-Écosse, à l’Île-du-Prince-Édouard et au Nouveau-Brunswick
- Élaboration d’une définition validée de la douleur chronique au niveau du patient à utiliser dans les données administratives sur la santé
L’inventaire des algorithmes du RRDS du Canada a été initialement élaboré pour fournir un répertoire d’algorithmes publiés qui ont été validés ou testés dans au moins deux provinces ou territoires. En reconnaissant la nécessité d’augmenter le nombre d’algorithmes, en particulier en ce qui concerne les nouveaux problèmes de santé et les mesures hautement prioritaires, les équipes de recherche ont été invitées à soumettre des propositions pour diriger une validation ou une étude de faisabilité à l’échelle de multiples administrations.
« Les membres du Groupe de travail ont fait un excellent travail pour orienter cette initiative, a déclaré la professeure Lisa Lix, chef du Groupe de travail sur les algorithmes et les données harmonisées, RRDS Canada. Ces quatre projets ajouteront de nouvelles connaissances à l’inventaire d’algorithmes qui profiteront aux chercheurs qui mènent des études à l’échelle de multiples administrations. »
Dans le cadre des PPIA, RRDS Canada aidera les équipes de recherche à naviguer dans les processus de demandes d’accès aux données dans plusieurs administrations, à extraire des données et à effectuer des analyses. Les organisations membres de RRDS Canada ont également reçu du financement pour fournir aux équipes de recherche un soutien analytique. Les équipes de recherche fournissent une orientation scientifique ainsi qu’une supervision pour les projets.
« Nous sommes ravis de collaborer avec RRDS Canada à ce projet, a déclaré Deborah Marshall, chercheuse principale de l’étude sur l’arthrite chronique juvénile (ACJ). À l’heure actuelle, nous ne sommes pas en mesure d’obtenir des estimations comparables de la prévalence et de l’incidence de l’ACJ dans la population ou d’évaluer le fardeau de l’ACJ, appuyé par les services de santé, les résultats en matière de santé et la recherche économique sur la santé. Avec l’utilisation accrue de produits biologiques coûteux pour traiter l’ACJ et améliorer les résultats, un algorithme validé nous permettrait d’évaluer les schémas de traitement et les analyses économiques dans l’ensemble des provinces. »
Des détails supplémentaires sur les projets sélectionnés sont présentés ci-dessous.
Validation externe du score de gravité de l’AVC de surveillance passive (PaSSV)
Chercheure principale : Amy Y. X. Yu, Université de Toronto (Sunnybrook)
Résumé du projet : L’AVC est une cause importante de mortalité et de morbidité et le suivi des résultats de l’AVC est important pour assurer l’excellence des soins. La gravité de l’AVC est l’un des prédicteurs les plus importants des résultats, mais elle est souvent absente des données administratives recueillies régulièrement, ce qui limite la recherche sur les résultats de l’AVC dans la population. Notre équipe a obtenu le score de gravité de l’AVC de surveillance passive à l’aide de données administratives en Ontario. Nous visons à valider à l’externe le PaSSV en Colombie-Britannique, en Alberta et en Nouvelle-Écosse. La disponibilité d’une mesure de la gravité de l’AVC calculée à l’aide de données administratives est essentielle pour surveiller et améliorer la qualité des soins et la recherche clinique, ainsi que pour faciliter les comparaisons interprovinciales à l’échelle du Canada.
Prédire les hospitalisations pour des conditions propices aux soins ambulatoires (CPSA) à l’aide des données des dossiers médicaux électroniques des soins de première ligne : une étude de faisabilité et de validation à l’échelle de multiples administrations
Chercheur principal : Andrew Pinto, Université de Toronto
Résumé du projet : Les hospitalisations pour des conditions propices aux soins ambulatoires (CPSA) sont courantes, coûteuses, et, dans une certaine mesure, évitables grâce à des soins de première ligne de grande qualité; ces dernières sont donc utilisées comme indicateurs de rendement du système de santé au Canada. Nous visons à développer et à évaluer des algorithmes prédictifs pour les hospitalisations non urgentes d’un an dans le cadre des CPSA chez les adultes vivant dans la collectivité à l’aide des données du dossier médical électronique de soins de première ligne en Colombie-Britannique, au Manitoba et en Ontario. Notre algorithme pourrait être utilisé par les fournisseurs de soins de première ligne pour déterminer les patients à risque qui pourraient bénéficier de modèles de soins plus proactifs visant à prévenir le déclin de la santé et la détresse excessive d’une hospitalisation évitable.
Validation de l’algorithme d’identification de l’arthrite chronique juvénile (ACJ) en Alberta, au Manitoba, en Ontario, en Nouvelle-Écosse, à ’Île-du-Prince-Édouard et au Nouveau-Brunswick
Chercheure principale : Deborah Marshall, Université de Calgary
Résumé du projet : Le projet est une étude de validation à l’échelle de multiples administrations des algorithmes de détermination des cas administratifs pour l’arthrite chronique juvénile (ACJ). Des algorithmes de détermination des cas pour l’ACJ ont été développés et validés au Manitoba, mais l’exactitude diagnostique de ces algorithmes dans d’autres provinces n’est pas claire. Des cohortes cliniques d’ACJ provenant de différents endroits situés au Manitoba, en Alberta, en Ontario et en Nouvelle-Écosse (qui se charge également des patients de l’Île-du-Prince-Édouard et du Nouveau-Brunswick) seront utilisées pour valider des algorithmes de cas à l’aide de données administratives sur la santé. Des mesures de l’exactitude du diagnostic seront calculées et des améliorations seront apportées aux algorithmes afin d’assurer le meilleur équilibre possible de l’exactitude du diagnostic pour chaque province.
Élaboration d’une définition validée de la douleur chronique au niveau du patient à utiliser dans les données administratives sur la santé
Chercheur principal : Morgan Slater, Queen’s University
Résumé du projet : Environ 20 % des Canadiens vivent avec de la douleur chronique et le coût des soins aux patients souffrant de douleur chronique l’emporte sur le coût des maladies cardiovasculaires, du cancer ou du diabète. Malgré cela, nous en savons peu sur l’étendue de la douleur chronique au Canada et sur les besoins en soins de santé des personnes qui vivent avec cette douleur. Nous déterminerons la combinaison la plus appropriée de codes diagnostiques, de médicaments et de traitements représentatifs de la douleur chronique et utiliserons la douleur chronique déclarée par le patient comme norme de référence pour tester l’exactitude de l’algorithme. Cette étude sera la première à élaborer des algorithmes valides de recherche de cas pour identifier les patients souffrant de douleur chronique avec les données administratives pancanadiennes sur la santé.