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dc.contributor.advisorDatta, Geetanjali
dc.contributor.advisorStrumpf, Erin
dc.contributor.authorDiop, Mamadou
dc.date.accessioned2018-07-25T15:39:29Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2018-07-25T15:39:29Z
dc.date.issued2018-06-27
dc.date.submitted2017-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/20808
dc.subjectCancer colorectalfr
dc.subjectAlgorithmefr
dc.subjectIncidencefr
dc.subjectDonnées médico-administrativesfr
dc.subjectRegistre du cancerfr
dc.subjectColorectal cancerfr
dc.subjectAlgorithmfr
dc.subjectAdministrative health datafr
dc.subjectCancer registry datafr
dc.subject.otherHealth Sciences - Public Health / Sciences de la santé - Santé publique (UMI : 0573)fr
dc.titleDéveloppement d’un algorithme pour la surveillance de l’incidence du cancer colorectal à Montréal avec les banques données médico-administratives de la RAMQfr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertationfr
etd.degree.disciplineSanté publiquefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sfr
etd.degree.nameM. Sc.fr
dcterms.abstractContexte : Les méthodes actuelles, d’identification des cas de cancer, utilisées au Québec et ailleurs sont connues pour sous-estimer le fardeau du cancer, en particulier pour certains sous- groupes de population. Les algorithmes utilisant des données de facturation constituent des options peu coûteuses pour améliorer la qualité de la surveillance du cancer, mais n’ont pas été mis en place au niveau populationnel. Objectifs : Nos objectifs étaient de : 1) développer un algorithme permettant l’identification des cas de cancer colorectal (CCR) en utilisant, au niveau populationnel, les données des hospitalisations et de facturation ; 2) valider l’algorithme ; et 3) décrire les caractéristiques des cas nouvellement capturés. Méthodes : Nous avons jumelé les données de facturation des médecins, des hospitalisations et du fichier des tumeurs (FiTQ) pour 2 013 430 résidents montréalais âgés de 20 et plus entre le 1er avril 2000 et le 31 mars 2010. Nous avons comparé les performances de trois algorithmes basés sur des codes de diagnostics et différentes sources de données. Nous avons validé les cas de CCR identifiés en utilisant les codes d’acte de traitement, la répartition par site et les tendances temporelles. Nous avons décrit les cas identifiés selon l’âge, le sexe, le statut socioéconomique et les types de traitement. Résultats : Notre algorithme basé sur les codes de diagnostics et de traitement identifie 11 476 des 12 933 cas incidents de CCR contenus dans le FiTQ ainsi que 2 317 cas nouvellement capturés. Nos cas ont des tendances globales dans le temps et des distributions par site similaires aux données existantes, ce qui augmente notre confiance en l’algorithme. Notre algorithme a capturé, en termes de pourcentage, plus d’individus âgés de 50 ans et moins chez les cas de CCR nouvellement capturés : 8,2 % contre 5,3 %. De plus, les cas nouvellement capturés sont plus susceptibles de vivre dans des zones favorisées socioéconomiquement. Conclusions : Notre algorithme fournit un portrait plus complet de l’incidence du CCR à l’échelle de la population que les méthodes actuelles d’identification. Il pourrait être utilisé pour estimer les tendances de l’incidence à long terme, aider à la surveillance en temps opportun et supporter les interventions, au Québec et dans d’autres provinces ou pays ayant des données similaires.fr
dcterms.abstractBackground: Cancer case ascertainment methods used in Quebec and elsewhere are known to underestimate the burden of cancer, particularly for certain subgroups. Algorithms using claims data are a low-cost option to improve the quality of cancer surveillance but have not been implemented at the population-level. Objectives: Our objectives were to 1) develop a colorectal cancer (CRC) case ascertainment algorithm using population-level hospitalization and physician billing data, 2) validate the algorithm, and 3) describe the characteristics of newly-captured cases. Methods: We linked physician billing, hospitalization, and tumour registry data for 2,013,430 Montreal residents aged 20 + (2000–2010). We compared the performance of three algorithms based on diagnostic codes and different data sources. We validated cases using receipt of treatment, site distribution, and time trends. We described identified cases according to age, sex, socioeconomic status, and treatment patterns. Results: Our algorithm based on diagnosis and treatment codes identified 11,476 of the 12,933 incident CRC cases contained in the tumour registry as well as 2,317 newly-captured cases. Our cases share similar overall time trends and site distributions to existing data, which increases our confidence in the algorithm. Our algorithm captured, proportionally more individuals aged 50 and younger among newly captured CRC cases: 8.2% vs. 5.3%. Additionally, newly captured cases were more likely to live in socioeconomically advantaged areas. Conclusions: Our algorithm provides a more complete picture of population-wide CRC incidence than existing case ascertainment methods. It could be used to estimate long-term incidence trends, aid in timely surveillance, and to inform interventions, in both Quebec and other jurisdictions.fr
dcterms.languagefrafr


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