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<title><string language="fre"><![CDATA[ADELF-EMOIS 2012 – Développement de méthodes d’identification des doublons d’identité dans la base de données du centre hospitalier régional de Metz-Thionville.]]></string></title>
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<string language="fre"><![CDATA[Titre : ADELF-EMOIS 2012 – Développement de méthodes d’identification des doublons d’identité dans la base de données du centre hospitalier régional de Metz-Thionville.
Auteurs : Christophe Goetz (CHR de Metz-Thionville, Département d'Information Médicale et de Statistiques, Metz, France)
Mickaël Choplin (CHR de Metz-Thionville, Direction du Système d'Information et d'Organisation, Metz, France)
Laurence Slusalek (CHR de Metz-Thionville, Département d'Information Médicale et de Statistiques, Metz, France)
Corinne Weisslinger (CHR de Metz-Thionville, Département d'Information Médicale et de Statistiques, Metz, France)
Dominique Maurière (CHR de Metz-Thionville, Service d'Hémovigilance, Metz, France)
Martine Faulon (CHR de Metz-Thionville, Département d'Information Médicale et de Statistiques, Metz, France)
Résumé : Introduction
Afin d’améliorer l’organisation mise en œuvre pour assurer l’identification correcte du patient dans les établissements de santé, l’identitovigilance doit s’appuyer sur des indicateurs valides. L’objectif de cette étude est de développer et valider des méthodes d’identification des doublons d’identité dans la base de données du CHR de Metz-Thionville.
Méthodes
On appelle « doublon » une paire d’identifiant-patient attribuée à une même personne. Quatre méthodes d’identification des doublons potentiels ont été étudiées; la première utilise la date de naissance et les deux premières lettres du nom et du prénom, la seconde utilise le numéro de sécurité sociale, le sexe et l’année de naissance, la troisième est la conjonction des deux premières méthodes ("1 ET 2") et la quatrième en est la disjonction ("1 OU 2"). Les taux de faux positifs ont été estimés dans un échantillon de 303 doublons. Les nombres de faux négatifs ont été estimés grâce à la méthode de capture-recapture.
Résultats
Sur les 616 534 identités existantes, les 4 méthodes ont identifié respectivement 21062, 26324, 14245 et 33141 doublons potentiels. Leur valeur prédictive positive était respectivement de 89.2% (intervalle de confiance à 95% : 84,3% ; 92,7%), 92,1% (87,8% ; 94,9%), 99,3% (96,0% ; 99,9%) et 86,8% (82,5% ; 90,2%). Leur sensibilité était respectivement de 58,3% (57,0% ; 59,2%), 75,3% (72,9% ; 77,0%), 43,9% (41,5% ; 45,6%) et 89,3% (87,2% ; 91,1%). Le taux réel de doublons dans la base a été estimé à 5.2% (4,9% ; 5,6%).
Discussion/conclusion
Les méthodes étudiées montrent des qualités satisfaisantes et permettent la production d’indicateurs fiables pour l’identitovigilance au CHR. La quatrième méthode, la plus sensible, a notamment été retenue pour identifier quotidiennement les doublons potentiels créés.
L’auteur n’a pas transmis de conflit d’intérêt concernant les données diffusées dans cette vidéo ou publiées dans la référence citée.
Conférence enregistrée lors du IIIème Congrès National conjoint ADELF/EMOIS à Dijon les 12 et 13 mars 2012. Session : Systèmes d’informations (Salle Morey Saint-Denis). Modérateurs : F KOHLER, E SAULEAU. 
Réalisation, production : Canal U/3S - CERIMES
Mots clés : ADELF, EMOIS, 2012, Dijon, épidémiologie, langue française, évaluation, management, organisation, information, santé, PMSI, identitovigilance,  méthode, indicateur]]></string></description>
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