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Prédire la progression de patients en thérapie

Date post: 29-Jun-2015
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Présentation par Tiba Delespierre pour le meetup Paris R Addicts du 9 Juillet 2013. Utilisation d'analyses factorielles et de clustering hiérarchique pour prédire la progression de patients en thérapie
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Des analyses exploratoires multidimensionnelles pour prédire la progression des patients en thérapie Tiba Delespierre Jean-Michel Thurin Monique Thurin Bruno Falissard
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Page 1: Prédire la progression de patients en thérapie

Des analyses exploratoires multidimensionnelles pour prédire la progression des patients en thérapie

Tiba Delespierre Jean-Michel Thurin Monique Thurin Bruno Falissard

Page 2: Prédire la progression de patients en thérapie

Répondre au manque d'évaluation des pratiques psychothérapiques en France.

étude intensive de casméthode mixteapproche qualitative et quantitative

2 outils d’évaluation de l’état de santé : l’ECAR et l’EPCA ;1 outil d’analyse de la séance de thérapie: le CPQ;

Page 3: Prédire la progression de patients en thérapie

ECAR=Echelle des Comportements Autistiques Révisée.symptômes et comportementquestionnaire de 29 items cotés de 0 à 4 suivant une échelle de Likert

2 facteurs: déficience relationnelle et insuffisance modulatrice public: petite enfance - enfants indication : évalue les comportements autistiques chez l'enfant

analyse quantitative des profils symptomatiques de l'évolution d'un enfant ou d'un groupe d'enfants

http://www.ecpa.fr/psychologie-clinique/test.asp?id=1498

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EPCA=Echelle Psychodynamique des Comportements Autistiques.développement et aptitudesquestionnaire de 140 items cotés de 0 à 3 suivant une échelle de Likert

3 facteurs: pathologie, développement temporaire et développement5 niveaux de développement suivant 8 dimensions.

repérage clinique des étapes évolutives de l'autisme infantile traité

www.genevievehaagpublications.fr/clinique-psychanal...

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CPQ=Child Psychotherapy Q-set

méthodologie du Q-sortoutil d’analyse de la thérapierépartition normale par blocs des cotations des 100 items

échelle de Likert à tri forcé:5 items à -4 et +48 items à -3 et +312 items à -2 et +216 items à -1 et +118 items à 0 myweb.cwpost.liu.edu/ggoodman/

CPQMANUALFINAL.pdf

Page 6: Prédire la progression de patients en thérapie

La thérapie fonctionne pour la majorité:

1- diminution moyenne du score global de gravité ECAR;

2- augmentation moyenne du niveau de développement EPCA;

3- augmentation moyenne du nombre de compétences acquises.

Objectif: déterminer à 2 mois pour qui? et éventuellement pourquoi?

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ECAR=Echelle des Comportements Autistiques Révisée.

RD: Relational deficiency EMI: Emotional Modulation Deficiency GS: Global score

La diminution du score global de gravité après un an de thérapie est significativement différente de zéro avec une décroissance en moyenne de 15.57 points (p-value < 2.2 e-16)

Page 8: Prédire la progression de patients en thérapie

EPCA= Evaluation Psychodynamique des Changements Autistiques.

P:PathologyTDE: Temporary Development EmergenceDev: Development

L’augmentation du niveau de développement après un an de thérapie est significativement différente de zéro avec une croissance moyenne de 19.4 points(p-value = 1.657e-10)

Page 9: Prédire la progression de patients en thérapie

Nombre de compétences acquises (EPCA).

L’augmentation du nombre de compétences acquises après un an de thérapie est significativement différente de zéro avec une croissance moyenne de 5.5 points(p-value = 1e-5)

Page 10: Prédire la progression de patients en thérapie

une centaine de cas.

des groupes de pairs (3 thérapeutes pratiquant l’intervision).

notes du psychothérapeute des 3 premiers entretiens: formulation de cas

notes du psychothérapeute de 2 entretiens successifs: à 2 mois, 6 mois et 12 mois

génération des scores CPQ

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1- description du patient sur la période baseline-2moiscaractéristiques socio-démographiquesvariations scores ECAR BL-2mois = groupe 1variations scores EPCA BL-2 moisscores CPQ 2 mois = groupe 2

2- sélection des variables du groupe 1 centrées réduites fonction sphpca (psy)

Page 12: Prédire la progression de patients en thérapie

3- réduire les scores CPQ4- CAH sur les variables centrées réduites des groupes 1 et 2fonction hclust (cluster)

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1- poids des variables dans la modélisation:les 100 items du CPQ vs les 9 variables ECAR-EPCA + âge + sexe

2- validation du classement par un critère combiné ECAR – EPCA?critère de mauvais classement pour la classe 1: Dev12m < 40critère de mauvais classement pour la classe 3: Dev12m > 60

3- remédier aux erreurs de classement:compléter la CAH avec l’analyse des modérateurs à Baseline

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4- évolution des groupes obtenus à 2 mois:les patients en avance le restent

5- choix des outils:CPQ + ECAR + EPCA validéssexe + variables quantitatives

Page 17: Prédire la progression de patients en thérapie

ce qui reste à faire:

CPQ et médiateurs textmining des formulation de cas et scoring des modérateurs

Merci de votre attention…


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