Les données de santé: analyses statistiques descriptives, développement de modèles prédictifs et comparaisons internationales sur les affaires réglementaires du médicament

Diplôme Thèse Les données de santé: analyses statistiques descriptives, développement de modèles prédictifs et comparaisons internationales sur les affaires réglementaires du médicament fre 2018-05-14 author Zeukeng Zebaze Minette Joëlle 594560 director Bonnabry Pascal 21883 director Bugnon Olivier Jean 24342 10.13097/archive-ouverte/unige:107026 urn:nbn:ch:unige-1070260 Sc. 5218 Grâce à la digitalisation des données du système de santé, de nouvelles opportunités se profilent dans le secteur ambulatoire notamment concernant l'augmentation des coûts de la santé et la mise sur le marché de nouveaux médicaments. Le premier volet de cette thèse consistait à l'analyse de données issues de Cercles de qualité (CQ) entre médecins, pharmaciens et infirmiers en institution de santé. Un CQ a pour but d'optimiser la prescription médicamenteuse. Sur la base de ces données pharmaceutiques, économiques et médicales (n=921 résidents, âge moyen 87 ans) des modèles prédictifs permettant d'identifier les résidents aux coûts médicaments élevés et ceux sujets à une hospitalisation ont pu être développés, à partir d'algorithmes de Machine Learning. Le deuxième volet s'est intéressé aux affaires réglementaires du médicament afin de statuer sur l'harmonisation internationale des indications cliniques médicamenteuses ainsi que leur accès entre l'US Food and Drug Administration, l'European Medicines Agency et Swissmedic. Cercles de qualité Collaboration interprofessionnelle Prescription Pharmacoéconomie Gériatrie Model prédictif Machine learning Outils de détection Affaires réglementaires Pharmacoépidémiologie Dewey 615 31 Section des sciences pharmaceutiques 17 false 032b4004-261a-47bc-88f5-5861f951088e Thesis Private MANUSCRIT_ZEUKENG.pdf 59126453 application/pdf ef9aa3f352965695b3008b5a54ad484dacf86b08e3ea984a22030cf07d8c9bc2 closedAccess Faculté des sciences / Section des sciences pharmaceutiques

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Les données de santé: analyses statistiques descriptives, développement de modèles prédictifs et comparaisons internationales sur les affaires réglementaires du médicament				2018	1,229	3

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