Littérature scientifique sur le sujet « Modèle de données commun OMOP »
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Articles de revues sur le sujet "Modèle de données commun OMOP"
Doutreligne, M., D. P. Nguyen, A. Parot, A. Lamer et N. Paris. « Alignement à grande échelle du Système des données de santé vers le modèle commun de données OMOP ». Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 68 (mars 2020) : S37. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2020.01.081.
Texte intégralLe Boeuf, Patrick. « Modélisation conceptuelle de l’information bibliographique et muséologique : CIDOC CRM et FRBRoo ». Documentation et bibliothèques 55, no 4 (18 mars 2015) : 209–14. http://dx.doi.org/10.7202/1029185ar.
Texte intégralDujardin, K., G. A. Robert et R. David. « L’apathie : modèle intégratif et transnosographique ». European Psychiatry 30, S2 (novembre 2015) : S17. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.055.
Texte intégralMurnaghan, D., W. Morrison, EJ Griffith, BL Bell, LA Duffley, K. McGarry et S. Manske. « Étude sur les systèmes d'échange des connaissances pour la santé des jeunes et la prévention des maladies chroniques : étude de cas menée dans trois provinces ». Maladies chroniques et blessures au Canada 33, no 4 (septembre 2013) : 290–300. http://dx.doi.org/10.24095/hpcdp.33.4.07f.
Texte intégralRadermacher., Walter J. « Statistique européenne : l’efficience exige davantage d’intégration. Entretien avec Walter Radermacher ». Statistique et société 2, no 1 (2014) : 47–53. https://doi.org/10.3406/staso.2014.894.
Texte intégralAuray, Stéphane, Aurélien Eyquem, Bertrand Garbinti et Jonathan Goupille-Lebret. « Inégalités de revenu et de patrimoine : modèles, données et perspectives croisées ». Revue française d'économie Vol. XXXIX, no 1 (22 juillet 2024) : 81–124. http://dx.doi.org/10.3917/rfe.241.0081.
Texte intégralDubé, Jean, Gabriel Aubry, Camille Beaudoin, Alexandre Carrier-Morissette, Jean Fecteau et Alexandre Herbuvaux. « Vers une utilisation accrue du transport en commun à Québec ? Analyse des impacts de scénarios pour les personnes fréquentant le campus universitaire ». Canadian Journal of Regional Science 42, no 2 (9 novembre 2021) : 140–53. http://dx.doi.org/10.7202/1083623ar.
Texte intégralLiddle, Brantley. « Introducing a large panel dataset of economy-wide real electricity prices and estimating long-run GDP and price elasticities of electricity demand for high-and middle-income panels ». Revue d'Histoire de l'Énergie N° 7, no 1 (23 juin 2022) : 1e—9e. http://dx.doi.org/10.3917/jehrhe.007.0001e.
Texte intégralGiroux, Élodie, Yannis Gansel, Lama Basbous, Julia Tinland, Pierre Sujobert, Marie Darrason et Christophe Gauld. « Oncologie et psychiatrie ». médecine/sciences 38, no 4 (avril 2022) : 381–86. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2022042.
Texte intégralDedry, Laurent, et Philippe Lejeune. « FORESTIMATOR : UN PLUGIN QGIS D’ESTIMATION DE LA HAUTEUR DOMINANTE ET DU SITE INDEX DE PEUPLEMENTS RESINEUX A PARTIR DE LIDAR AERIEN ». Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 1, no 211-212 (6 décembre 2015) : 119–27. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.550.
Texte intégralThèses sur le sujet "Modèle de données commun OMOP"
Fruchart, Mathilde. « Réutilisation des données de soins premiers : spécificités, standardisation et suivi de la prise en charge dans les Maisons de Santé Pluridisciplinaires ». Electronic Thesis or Diss., Université de Lille (2022-....), 2024. http://www.theses.fr/2024ULILS040.
Texte intégralContext : Reusing healthcare data beyond its initial use helps to improve patient care, facilitate research, and optimize the management of healthcare organizations. To achieve this, data is extracted from healthcare software, transformed and stored in a data warehouse through an extract-transform-load(ETL) process. Common data models, such as the OMOP model, exist to store data in a homogeneous,source-independent format. Data from healthcare claims centralized in the national database (SNDS), hospital, social networks and forums, and primary care are different data sources representative of the patient care pathway. The last data source has not been fully exploited. Objective : The aim of this thesis was to incorporate the specificities of primary care data reuse to implement a data warehouse while highlighting the contribution of primary care to the field of research. Methods : The first step was to extract the primary care data of a multidisciplinary health center (MHC) from the WEDA care software. A primary care data warehouse was implemented using an ETL process. Structural transformation (harmonization of the database structure) and semantic transformation (harmonization of the vocabulary used in the data) were implemented to align the data with the common OMOP data model. A process generalization tool was developed to integrate general practitioners (GP) data from multiple care structures and tested on four MHCs. Subsequently, algorithm for assessing the persistence of a prescribed treatment and dashboards were developed. Thanks to the use of the OMOP model, these tools can be shared with other MHCs. Finally, retrospective studies were conducted on the diabetic population of the four MHCs. Results : Over a period of more than 20 years, data of 117,005 patients from four MHCs wereloaded into the OMOP model using our ETL process optimization tool. These data include biological results from laboratories and GP consultation data. The vocabulary specific to primary care was aligned with the standard concepts of the model. An algorithm for assessing persistence with treatment prescribed by the GP and also a dashboard for monitoring performance indicators (ROSP) and practice activity have been developed. Based on the data warehouses of four MHCs, we described the follow-up of diabetic patients. These studies use biological results, consultation and drug prescriptions data in OMOP format. The scripts of these studies and the tools developed can be shared. Conclusion : Primary care data represent a potential for reusing data for research purposes and improving the quality of care. They complement existing databases (hospital, national and social networks) by integrating clinical data from the city. The use of a common data model facilitates the development of tools and the conduct of studies, while enabling their sharing. Studies can be replicated in different centers to compare results
Chapitres de livres sur le sujet "Modèle de données commun OMOP"
Aebi, Carol. « Recherches sur la Sustainability ». Dans Recherches sur la Sustainability, 295–309. EMS Editions, 2023. http://dx.doi.org/10.3917/ems.cheva.2023.01.0295.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Modèle de données commun OMOP"
Vilain, Vincent. Protéger la vie privée via un réseau adversarial d’attaque de réidentification. Observatoire international sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique, septembre 2024. http://dx.doi.org/10.61737/tabe1427.
Texte intégralRousseau, Henri-Paul. Gutenberg, L’université et le défi numérique. CIRANO, décembre 2022. http://dx.doi.org/10.54932/wodt6646.
Texte intégralSurficial geology, Fort McPherson - Bell River, Northwest Territories-Yukon, NTS 106-M and part of 116-P east. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2024. http://dx.doi.org/10.4095/pk5ughy6n1.
Texte intégralSurficial geology, Upper Ramparts River, Northwest Territories, NTS 106-G. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2024. https://doi.org/10.4095/pz2g29vyxs.
Texte intégralSurficial geology, King William Island and Adelaide Peninsula, Nunavut, NTS 66-O and P, 67-A and D and parts of 57-B and C. Natural Resources Canada/CMSS/Information Management, 2024. http://dx.doi.org/10.4095/p6gr1afp1s.
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