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L'analyse des parcours de soins, essentielle pour comprendre la progression des maladies et l'efficacité des traitements, se heurte à des défis liés à leur nature séquentielle et à l'hétérogénéité des parcours des patients. Bien que des méthodes d'analyse existent déjà, elles ne permettent pas toujours de répondre à la complexité réelle des soins.
L'objectif de ce séminaire est de présenter à la fois les différentes approches de segmentation de patient par clustering en univariée et en multivariée et aussi l'implémentation de ces méthodes dans un package Python : Trajectory Clustering Analysis. Nous avons appliqué les méthodes d'analyse aux données d'une cohorte longitudinale de 1371 patients diagnostiqués avec un cancer colorectal, issues de l'enquête VICAN5. Les parcours de soins des patients ont été suivis mensuellement à partir du début du traitement.
Mots clefs : Parcours de soin, Clustering, Univariée, Multivariée, Python, Machine Learning
La recherche participative en santé implique l’engagement de personnes, membres d’associations ou simples citoyens, dans des activités variées, les amenant même parfois à prendre une place importante voire à assumer des responsabilités au sein du dispositif de recherche.
À travers une revue de la littérature grise, l’objectif de cette présentation est d’exposer les enjeux juridiques, éthiques et épistémologiques associés aux différentes formes de reconnaissance de leur engagement, que cette reconnaissance soit symbolique ou matérielle (indemnisation, rémunération).
