Bases de données – Outils de gestion

Mise en place d’outils pour gérer, stocker et utiliser les informations d’une

recherche biomédicale

Document réalisé par L. QUINQUISUnité d’épidémiologie et de biostatistique (Pr Coste) - Hôpital Cochin

11/03/2010

Qu’est ce qu’une base de données?

Ensemble d’informations avec un objectif commun (descriptif, analytique…)

Ensemble structuré et organisé

Différents supports (papier, fichier informatique, e-crf)

But d’une base de donnée

Récolter des données dans un but spécifique:

Suivie médicale du patient (antécédents, traitements administrés, symptômes observés,…)Etude clinique : analyse d’une population pour améliorer le traitement ou le diagnostique d’une maladie, d’un protocole

Stocker des informations pour faciliter l’exploitation (ajout, suppression, recherche,…)

Résultat: décrire les données

Place de la base de donnée dans la recherche médicale

Schéma général d’une étude

Élaboration du projet de recherche

Recueil des données / datamanagement

Analyse descriptive / inférentielle

Interprétation / Rapport / Article

Notions fondamentales

SGBD = ensemble de programme pour gérer et accéder à une base de donnée

Fonctionnement (client/serveur)

SGBD: Système de gestion des bases de données

Client Serveur

Requête

Analyse

Résultat

Notions fondamentales

Indépendance physiqueIndépendance logiqueAccès rapide aux donnéesNon redondance des donnéesAdministration centralisée des donnéesCohérence des donnéesPartage des donnéesSécurité

Objectifs SGBD

Notions fondamentales

Postgresql: Apple, Fujitsu, Skype

MySQL: SGBD le plus utilisé dans le monde

OracleMicrosoft SQLIBM DB2Sybase

SGBD utilisés

Libre

Langage informatique de type requêteLDD: langage de définition de donnée

Ex: CREATE TABLE table1 (colonne1 INTEGER, colonne2 INTEGER,

colonne3 DATE, colonne4 DATE);

LMD: langage de manipulation de donnéeEx: SELECT name, service

FROM employeesWHERE statut='stagiaire'ORDER BY name;

LCD: langage de contrôle

SQL: Structured Query Language

Notions fondamentales

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Toute étude clinique est organisée autour d’un protocole

Définition du contexteObjectifs médicaux et scientifiquesMéthodologie (critères inclusions, données recueillies, calendrier, méthodes statistiques,…)Considérations éthiques et légalesFinancement

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

1ère étape = retranscription du protocole pour être utilisable par un SGBD

Phase 1: Conception

Modèle entité/association

Entité: objet ou élément caractérisé par son unicité

Association: Lien entre plusieurs entités

N° de dossier

Nom

Prénom

Patient Traitement

Nom traitement

N° flacon

Dose

Recevoir

Date administration

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Ce modèle entité/association doit être pensé selon les besoins de l’investigateur et les données nécessaires à l’analyse (description patient, CJP, EIG,…)

Adapté au protocole de l’étude

Premier pas vers la conception d’un masque de saisie

Phase 1: Conception

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Créer un cahier électronique pour stocker les données et en faciliter la gestion

Baser sur la formalisation du protocole

Interactif pour faciliter la saisie des informations

Indiquant tous les paramètres nécessaires pour répondre aux problématiques posées

Phase 2: Masque de saisie

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Identifiant patient

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Eléments indispensables dans un e-CRFDescription du patient (n° inclusion, bras randomisation, sexe, âge,…)Visites & résultat clinique (CJP) EIGBordereau sortie d’étude

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Mise en ligne du e-CRF final (ex: Cleanweb)Structure du e-CRF:

Module → Formulaire → Variable

Phase 3: Saisie, cohérence

Module

Formulaire

Variable

Outil pratique (e-CRF): exemple en recherche clinique

Interaction data-manager et biostatisticien Extraction finale

Nomming des variablesFormat des variables (numérique, qualitative, date,…)Codage des variables

Oui/non = coder 1/0Homme/Femme = 1/2

Phase 4: Extraction et analyse

Résumé

Pubmeb: base de données bibliographiques

PUBMED = moteur de recherche bibliographique gratuit:

BiologieMédecine scientifique

19 millions de citations depuis 1950 dans 5000 revues biomédicalesInterface donnant accès à la BDD Medline

CitationsRésumés d’articles scientifiquesTextes complets

Pubmeb: base de données bibliographiques

Lien: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/

Pubmeb: base de données bibliographiques

MeSH (Medical Subject Headings): système de nomenclature pour indexer les articles (ex: classification de Dewey)

Bibliothèque nationale de médecineDéfinir une stratégie de recherche

19 catégories (anatomie, maladie, psychiatrie,…)Sous catégorie maladie (animale, cardiovasculaire,…)Exemple: Diagnostique des différents stades de la fibrose du foie par des méthodes non invasives :

Maladie Système digestif Maladie du foie

Cirrhose du foie

Pubmeb: base de données bibliographiques

Saisie du sujet principal de la recherche

Pubmeb: base de données bibliographiques

Arborescence MeSH

(ex.: fibrose foie)

Pubmeb: base de données bibliographiques

Pubmeb: base de données bibliographiques

Pubmeb: base de données bibliographiques

Pubmeb: base de données bibliographiques

Pubmeb: base de données bibliographiques

Fin

Si vous souhaitez en savoir ++++ :

Base de donnée et langage SQL:

Livre: Bases de données de la modélisation au SQLhttp://laurent-audibert.developpez.com/Cours-BD/html/index.html

SGBD:

Postgresql: http://www.postgresql.org/Mysql: http://www.mysql.fr/Oracle: http://www.oracle.com

Pubmed: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/

Merci de votre attention

Avez vous des questions?