Prédiction des durées de séjour en réadaptation en fonction du statut fonctionnel. [Usefulness of functional status to predict length of stay in rehabilitation.]

Objectif : En Suisse, la réadaptation est financée en¦partie par l'assureur qui fixe préalablement à l'admission¦un nombre de jours (durée garantie) qu'il s'engage¦à rembourser. Lorsqu'une durée garantie est trop courte,¦une demande de prolongation est nécessaire, induisant¦des démarches administratives. Les objectifs de cette¦étude étaient a) d'étudier le lien entre durées garanties¦et caractéristiques du patient ; b) d'estimer les coûts¦liés aux demandes de prolongation ; c) d'évaluer¦l'impact de l'introduction d'un modèle d'attribution de¦durée garantie basé sur l'état fonctionnel du patient.¦Méthodes : Les corrélations entre état fonctionnel,¦durée effective et durée garantie ont été testées sur¦208 séjours représentatifs. Des durées garanties fictives¦ont été calculées à partir de la médiane de durée de¦séjour de 2 335 patients, groupés selon leur niveau¦fonctionnel (score des activités de base de la vie quotidienne¦(BAVQ) 0-1 vs 2-4 vs 5-6), puis comparées aux¦durées de séjour effectives et garanties.¦Résultats : L'état fonctionnel du patient n'est pas¦corrélé à la durée garantie, et 69 % des séjours nécessitent¦au moins une demande de prolongation, représentant¦2,6 équivalents temps plein en temps administratif¦projeté sur le canton. L'application du modèle proposé¦réduirait de 28 % les demandes de prolongation, et¦n'augmenterait que marginalement la proportion de¦jours garantis en surplus (11,2 % contre 6,5 % actuellement).¦Conclusion : L'utilisation systématique d'un modèle¦d'attribution de durées garanties basées sur l'état¦fonctionnel du patient permettrait de réduire sensiblement¦les coûts administratifs liés aux demandes de¦prolongation, sans entraîner de risque accru d'une augmentation¦de la durée de séjour.

Des données aux connaissances, un chemin difficile: réflexion sur la place du data mining en analyse criminelle

Le "data mining", ou "fouille de données", est un ensemble de méthodes et de techniques attractif qui a connu une popularité fulgurante ces dernières années, spécialement dans le domaine du marketing. Le développement récent de l'analyse ou du renseignement criminel soulève des problèmatiques auxqwuelles il est tentant de d'appliquer ces méthodes et techniques. Le potentiel et la place du data mining dans le contexte de l'analyse criminelle doivent être mieux définis afin de piloter son application. Cette réflexion est menée dans le cadre du renseignement produit par des systèmes de détection et de suivi systématique de la criminalité répétitive, appelés processus de veille opérationnelle. Leur fonctionnement nécessite l'existence de patterns inscrits dans les données, et justifiés par les approches situationnelles en criminologie. Muni de ce bagage théorique, l'enjeu principal revient à explorer les possibilités de détecter ces patterns au travers des méthodes et techniques de data mining. Afin de répondre à cet objectif, une recherche est actuellement menée au Suisse à travers une approche interdisciplinaire combinant des connaissances forensiques, criminologiques et computationnelles.