Au cœur des enjeux scientifiques et de santé publique, notre mission est de produire la statistique sur les causes médicales de décès et d'accompagner le monde de la recherche dans l'accès aux données du Système National des Données de Santé (SNDS).

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Appariement - chaînage - couplage des données en santé publique

Le couplage (dit aussi appariement ou chaînage) de bases de données est un enjeu important en santé publique, particulièrement en cette période de multiplication des initiatives  autour des bases de données administratives et de cohortes (l'exploitation de ces données, la création de nouvelles bases et la mise en place d'infrastructure).

Cette procédure consiste à retrouver des informations issues de différentes bases de données sur un individu sans nécessairement passer par des identifiants directs. Le besoin de méthodologies spécifiques provient du fait que les bases de données n’ont pas systématiquement un identifiant direct commun permettant de faire un chaînage. Par ailleurs quand cet identifiant existe les procédures permettant de l'utiliser sont souvent longues et complexes.

Dans ce cadre, l'Inserm-CépiDc propose une revue de la littérature sur les couplages indirects  pour présenter ces méthodes qui sont finalement assez peu connues et souvent mal comprises et pour mettre en regard ces méthodes vis-à-vis de la réglementation.

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Que dois-je faire pour être en conformité ?

Vous avez fait une demande d'accès au Système National des Données de Santé (SNDS), vous vous engagez donc à respecter le référentiel de sécurité du SNDS.

Par conséquent, les postes utilisés pour travailler, même à distance, sur les données brutes dans l'environnement SNDS doivent être conformes à la PSSI-MCAS.

Le CépiDC met a votre disposition des conseils et de outils pour vous accompagner dans cette démarche, en étroite collaboration avec le DSI et le RSSI de l'Inserm...

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Actualités

Le codage de la cause initiale du décès à partir des certificats de décès est un processus qui est actuellement entrepris principalement par des humains avec l'assistance potentielle de systèmes experts tels que le logiciel Iris. En conséquence, il s’agit d’un processus coûteux qui peut en outre souffrir de divergences géospatiales, nuisant ainsi gravement à la comparabilité des statistiques sur les décès au niveau international. Les récents progrès de l'intelligence artificielle, en particulier la mise au point de méthodes d'apprentissage en profondeur, ont permis aux ordinateurs de prendre

Le CépiDc a finalisé la statistique des causes médicales de décès pour l'année 2016. Retrouvez les statistiques en ligne à la page suivante.

Ce séminaire sur les systèmes d’information pour la santé publique, la surveillance et la recherche se tiendra le 12 juillet 2019 à Paris.

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