Apports de l’analyse contextuelle des données non structurées des dossiers médicaux dans une étude rétrospective de parcours de soins en hémato-oncologie à Montpellier, France

International audience; L’accompagnement des parcours de soins des patients d’hématolo-oncologie, au CHU de Montpellier, est réalisé par des infirmières de coordination. Une étude en cours vise à évaluer la charge de coordination en fonction du traitement et des caractéristiques cliniques et sociales du patient. Deux informations majeures sont présentes dans les transmissions des infirmières : l’isolement social et la survenue de prise d’antibiotiques en intercure. Ces transmissions ne sont pas structurées. Nous rapportons notre utilisation d’un logiciel permettant l’analyse contextuelle des transmissions, et la génération automatique de variables binaires à partir de ces transmissions non structurées.Méthodes : tous les patients d’hématologie ayant un dossier de coordination ont été inclus. L’analyse contextuelle et la génération de deux variables binaires a été réalisé au moyen de SAS Contextual Analysis® : « isolement », « antibiotique ». Un échantillon des dossiers a ensuite été relu par les auteurs, pour évaluer la validité de la variable « isolement ».Résultats : au total, 476 dossiers de patients, contenant 34 788 transmissions d’intercure, ont été analysés. La variable « antibiotique » a été construite en utilisant la classification ATC et la procédure de repérage des fautes de frappe du logiciel ; 672 prises d’antibiotiques ont été retrouvées. La variable « isolement » a été construite en définissant les concepts de famille proche et de vie en couple. Parmi les 476 patients, 250 avaient une information sur l’isolement, dont 37 patients identifiés comme isolés (test positif). La relecture de ces dossiers confirmait l’isolement chez 28 patients (76 %). Parmi les dossiers identifiés comme non isolés, l’absence d’isolement a été confirmée dans 98 des 100 dossiers tirés au sort.Discussion/conclusion : l'analyse contextuelle permet une analyse rapide et détaillée des données non structurées des transmissions infirmières. Le logiciel utilisé nécessite un apprentissage dont le premier plateau est rapidement atteint. Ce logiciel pourrait donc permettre de faciliter le travail des chercheurs. Cependant, l’extrapolabilité des règles de génération automatique de variables n’a pas été évaluée.