Mise en place d’une base de données pour mettre en place des outils de Machine Learning permettant d’améliorer le parcours de soins en cas de grossesse de localisation indéterminée
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Finalité de l'étude
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
Ce projet de recherche vise à collecter et analyser les données des patientes consultant le service des urgences de gynécologie obstétrique pour une grossesse à localisation indéterminée (GLI). L'objectif étant de mettre en place une base de données permettant la création d’un outil de prédiction du type de grossesse en cas de GLI par Machine Learning, sans recours au dosage de la progestéronémie et indépendant du temps entre deux consultations. L’intérêt public de cette étude est triple. Le premier intérêt concerne la satisfaction des patientes. En effet, un modèle permettant de classer une GLI à partir de deux prélèvements de béta-HCG en bas risque ou haut risque de grossesse extra-utérine (GEU) permettra d’alléger le nombre de consultations aux urgences pour la majorité des patientes. Le second intérêt concerne la qualité de vie au travail des soigts. En diminuant le nombre de consultation aux urgences cela permettra une meilleure régulation des flux de patients aux urgences avec l’organisation de filières spécifiques pour les patientes à bas risque de GEU. Cela permettra d’améliorer le temps d’attente aux urgences et la charge de travail du personnel des urgences. Enfin, le dernier intérêt est médico-économique, la majorité des patientes présentant des grossesses intra-utérines ou des grossesses arrêtées qui ne nécessitent pas de prise en charge médicale. Cependant, ces patientes font en moyenne 4 à 6 consultations aux urgences gynécologiques avec dosage des béta-HCG et réalisation d’une échographie. La mise en place en pratique clinique de ces outils de machine learning permettra de diminuer le nombre de consultation à deux consultations. La population étudiée concerne les patientes majeures consultant aux urgences gynécologiques présentant une grossesse de localisation indéterminée (GLI).
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Autre(s) catégorie(s) de donnée(s) utilisée(s)
résultats des bilans biologiques
Source de données utilisées
Autre(s) source(s) de donnée(s) mobilisée(s)
Appariement entre les sources de données mobilisées
Plateforme utilisée pour l'analyse des données
Acteurs finançant et participant à l'étude
Responsable(s) de traitement
Type de responsable de traitement 1
Responsable de traitement 1
Localisation du responsable de traitement 1
Représentant du responsable de traitement 1
Le responsable de traitement est également responsable de mise en oeuvre
Responsable(s) de mise en oeuvre non cités comme responsable de traitement
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 1
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
10
Existence d'une prise de décision automatisée
Fondement juridique
Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)
Article 9 du RGPD (Exception permettant de traiter des données de santé)
Transfert de données personnelles vers un pays hors UE
Droits des personnes
Les patientes éligibles à la présente recherche seront informées individuellement de l'objet de la recherche, de l'utilisation de leurs données recueillies pendant leur prise en charge habituelles dans le cadre de ce projet et auront un délai de réflexion pour pouvoir exprimer leur opposition si elles ne souhaitent pas que leurs données soient utilisées dans le cadre de la recherche. Une note d'information, détaillant la recherche et les droits des patientes conformément au RGPD, sera remise aux patientes et un poster d'information sera affichée dans le service. Aucun transfert des données n'est prévu dans la recherche.