CONSTRUCTION D’UN SCORE PREDICTIF DE LA NECESSITE D’UNE RE-INTERVENTION APRES UNE CHIRURGIE BARIATRIQUE A PARTIR DE l’ENTREPÔT DE DONNEES DE SANTE ELSAN ET DU SYSTEME NATIONAL DES DONNEES DE SANTE Etude PrediBar

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Justification de l'intérêt pour la santé publique - Le développement d’un score prédictif individualisé constitue une avancée majeure pour l’optimisation du parcours de soins des patients ayant recours à une chirurgie bariatrique. Il permettrait d’identifier les patients pour lesquels le risque de complications ou de réintervention est élevé. Il contribuerait ainsi à un suivi plus adapté, menant à une réduction des échecs thérapeutiques et à une allocation plus pertinente des ressources médicales. L’intérêt public de ce projet réside donc dans sa capacité à améliorer la qualité des soins, à renforcer la sécurité des patients et à optimiser l’utilisation des ressources de santé.

Le jeu de données constitué dans le cadre de cette étude sera par ailleurs proposé à l’inscription au catalogue de la Plateforme de Données de Santé (PDS).

Objectifs - Les objectifs de l'étude seront (i) de développer un score prédictif d’une réintervention après une chirurgie bariatrique, (ii) d'explorer les facteurs associés à une réintervention et aux complications post opératoires et (iii) décrire le parcours et la consommation de soins avant et après la chirurgie.

Population d'étude - Patients adultes identifiés au sein de l’EDS ELSAN ayant bénéficié d’une chirurgie bariatrique dans un établissement du groupe entre le 1er janvier 2015 et le 31 décembre 2026 (environ 25 000 patients)

Méthode - L’analyse principale visera à développer et valider un score prédictif de la réintervention post chirurgie bariatrique. Les patients seront répartis en deux groupes (80 % pour l’entraînement du modèle et 20 % pour sa validation). Plusieurs modèles adaptés aux données censurées seront testés, notamment les modèles de Cox à risque proportionnel, les forêts aléatoires de survie et les modèles de Cox pénalisés. Les performances des modèles seront évaluées à l’aide de l’aire sous la courbe ROC (AUC) et du score de Brier.