COVIPREDS

Caractérisation et prédiction de la survenue de formes graves ou létales du COVID-19 à partir des données issues de l’EDS de l’AP-HP
En cours de structuration
31/03/2020

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01/10/2022

Objectifs principaux

Ce projet vise à améliorer la connaissance des profils des patients hospitalisés à cause de la COVID-19 et de leur prise en charge, en étudiant les caractéristiques à l’entrée et la prise en charge thérapeutique associée à l’évolution clinique. L’objectif est de caractériser les prises en charge thérapeutiques susceptibles de limiter les passages en réanimation et, en réanimation, de limiter le nombre de décès et la durée de séjour.
Un objectif secondaire est d’identifier les caractéristiques à l’entrée associées à un pronostic défavorable, afin que les cliniciens susceptibles d’orienter les patients bénéficient de l’information disponible sur le bénéfice attendu de la prise en charge et les incertitudes associées.
Auteur / Crédit Photo : François Marin/AP-HP

Problème identifié

La survenue des formes graves ou létales de la Covid-19.

Méthode/Technologie utilisée

le Data Mining

Résultats attendus

Les résultats attendus sur le plan clinique et épidémiologique sont :
• Mise en évidence de thérapeutiques possiblement efficaces ou délétères pour la prise en charge des patients atteints de COVID-19 en hospitalisation conventionnelle et en réanimation
• Construction de modèles prédictifs du bénéfice attendu sur le pronostic (statut vital et durée de séjour) en cas d’admission en réanimation (potentiel outil d’aide à la décision pour les cliniciens).
Les résultats attendus en termes de méthodologie sont :
• Elaboration et mise en place de méthodes génériques pour l’analyse de parcours de soins à l’aide des données de l’EDS

Publications

Membres

AP-HP, Inria & Centrale Supélec

Nos autres projets

Chaire BOPA

Description

Chaire Innovation « Bloc Opératoire Augmenté » (BOPA)

Nom des partenaires impliqués
AP-HP, Inria, Institut Mines-Télécom, Université de Paris-Saclay, Chaire Humanité et Santé du CNAM

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