Développement d'un pipeline d'analyses spatio-temporelles pour aider au pilotage territorialisé en psychiatrie

Development of a spatiotemporal analysis pipeline to support territorial management in psychiatry

• Auteur / Autrice : Chloé Saint-dizier
• Direction : Michael Genin
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Recherche clinique, innovation technologique, santé publique - MED
• Date : Inscription en doctorat le 13/11/2023
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales

Mots clés

Mots clés libres

Psychiatrie

Analyses spatio-temporelles

Réutilisation de données

Pilotage

Psychiatry

Spatiotemporal analysis

Data reuse

Territorial management

Résumé

1) Objet, contexte, enjeux de la recherche Le concept de données spatiales fait référence aux données recueillies selon des unités spatiales (communes, territoires de santé...). Par extension, les données spatio-temporelles font référence à des données mesurées au sein d'unités spatiales de manière longitudinale. Dans le domaine de la santé, l'analyse spatiale et spatio-temporelle est un champ disciplinaire à la confluence de la statistique, la géographie de la santé et de l'épidémiologie. Les analyses spatiales et spatio-temporelles en santé répondent à trois objectifs principaux : (i) représenter la distribution spatiale d'évènements de santé au sein d'un territoire ainsi que leur cinétique temporelle, (ii) identifier des clusters spatiaux ou spatio-temporels présentant une fréquence inhabituelle d'évènements de santé, et (iii) déterminer les facteurs associés aux variations spatiales ou spatio-temporelles d'évènements de santé (exposition environnementale, contexte socio-économique, offre de soin...) Ces approches permettent l'émergence de résultats épidémiologiques à destination de la recherche académique mais également la construction d'outils à destination des pouvoirs publics pour piloter et orienter les politiques de santé de manière territorialisée. Bien que souvent utilisées dans le domaine de la santé publique, ces approches restent très peu utilisées dans le domaine de la santé mentale et de la psychiatrie, malgré une disponibilité de données médico-administratives diverses et abondantes. Ceci est expliqué par la présence de plusieurs obstacles d'ordre méthodologique : (i) la diversité des granularités spatiales et temporelles d'une source de données à l'autre, conduisant à une interopérabilité spatio-temporelle difficile et, (ii), l'absence de méthodologies standardisées pour la conduite d'analyses statistiques temporelles, spatiales et spatio-temporelles dans ce domaine. En conséquence, il existe actuellement un manque d'outils d'aide à la décision pour les responsables de la santé mentale et de la psychiatrie. Cela entraîne des difficultés à piloter et évaluer les politiques dans le domaine de la santé mentale sur un territoire et au cours du temps. 2) Objectif et problématique Dans ce travail, nous souhaitons proposer un pipeline méthodologique qui intègre plusieurs outils pour aborder de manière efficace des questions de recherche ou faciliter le processus de décision, comme prévoir à court-terme et moyen-terme les besoins de santé sur des territoires. Cette méthode abordera trois aspects clés : (i) garantir l'interopérabilité des bases de données à différentes échelles temporelles et spatiales ; (ii) orienter vers des stratégies optimales d'analyses statistique et (iii) faciliter l'accès et la compréhension des résultats obtenus par la création d'outils interactifs à destination de la communauté scientifique et des pouvoirs publics. 3) Méthodologie La première étape consistera en une scoping review sur les analyses spatiales, temporelles et spatio-temporelles en psychiatrie et santé mentale. Des entretiens avec les futurs utilisateurs de l'outil seront réalisés pour recueillir leurs besoins L'étape suivante portera sur le développement du pipeline méthodologique selon le processus suivant : • Identification des sources de données et caractérisation de leur format • Standardisation des dimensions des bases de données • Proposition de l'ensemble des méthodes statistiques et épidémiologiques utilisables. Arbre décisionnel pour sélectionner et appliquer la méthode statistique la plus adaptée. • Tests et documentation des méthodes. • Développement d'un outil ergonomique pour la présentation des résultats suivant deux modes : basique pour les médecins et décideurs, avancé pour les profils expérimentés Enfin, la dernière étape consistera en l'application à des cas d'usage en psychiatrie et santé mentale. Nous évaluerons ainsi comment le pipeline méthodologique répond aux attentes des utilisateurs.

1) Object, context, and research concerns. The concept of spatial data refers to data collected based on spatial units (municipalities, health territories, etc.). Thus, spatio-temporal data refers to data measured within spatial units over time. In the field of health, spatial and spatio-temporal analysis is a multidisciplinary area at the intersection of statistics, health geography, and epidemiology. Spatial and spatio-temporal analyses in health serve three main objectives: (i) representing the spatial distribution of health events within a territory along with their temporal dynamics, (ii) identifying spatial or spatio-temporal clusters with an unusual frequency of health events, and (iii) determining the factors associated with spatial or spatio-temporal variations in health events (environmental exposure, socio-economic context, healthcare availability, etc.). These approaches lead to the emergence of epidemiological findings for academic research and also the development of tools for public authorities to guide and shape territorially-based health policies. Although often used in the field of public health, these approaches remain largely underutilized in the field of mental health and psychiatry, despite the availability of diverse and abundant medical-administrative data. This is explained by the presence of several methodological barriers: (i) the diversity of spatial and temporal granularities from one data source to another, leading to challenging spatiotemporal interoperability, and (ii) the absence of standardized methodologies for conducting temporal, spatial, and spatiotemporal statistical analyses in this field. Consequently, there is currently a lack of decision-support tools for mental health and psychiatry stakeholders. This results in difficulties in steering and evaluating policies in the field of mental health over both specific territories and time periods. 2) Objective and problem statement. In this work, we aim to propose a methodological pipeline that integrates multiple tools to effectively address research questions or facilitate the decision-making process, such as short-term and medium-term forecasting of healthcare needs in various territories. This method will address three key aspects: (i) ensuring the interoperability of databases at different temporal and spatial scales; (ii) guiding towards optimal statistical analysis strategies, and (iii) facilitating access and understanding of the results obtained by creating interactive tools for the scientific community and public authorities. 3) Methodology The first step will involve a scoping review of spatial, temporal, and spatiotemporal analyses in psychiatry and mental health. Interviews with future users of the tool will be conducted to gather their needs. The next step will focus on developing the methodological pipeline following the following process: • Identification of data sources and characterization of their format. • Standardization of database dimensions. • Proposal of all applicable statistical and epidemiological methods. Decision tree for selecting and applying the most appropriate statistical method. • Testing and documentation of the methods. • Development of a user-friendly tool for presenting results in two modes: basic for physicians and decision-makers, advanced for experienced users. Finally, the last step will involve the application to use cases in psychiatry and mental health. This will allow us to evaluate how well the methodological pipeline meets the users' expectations.