Thèse préparée par Radia Spiga

Titre : Prévision des hos­pi­ta­li­sa­tions en fonc­tion des épi­dé­mies de grippe et des fac­teurs météorologiques

Début de thèse : 2017 – 2018
Fin de thèse :
2022

Résumé :Une bonne prise en charge des patients hos­pi­ta­liers, néces­site une bonne ges­tion des res­sources hos­pi­ta­lière en maté­riel et en per­son­nel, ceci implique d’anticiper les admis­sions, et d’adapter les hos­pi­ta­li­sa­tions pro­gram­mées en fonc­tion de la pré­vi­sion des admis­sions non pro­gram­mées.
L’objectif de ce tra­vail est donc de pré­dire le nombre heb­do­ma­daire des admis­sions non pro­gram­mées à l’échelle d’un hôpi­tal, en tes­tant les méthodes de séries tem­po­relles adap­tées aux don­nées de comp­tage, le défi étant d’introduire des don­nées exo­gènes dans ce type de modèles.
Cette étude se déroule en trois par­ties : Premièrement, décrire et carac­té­ri­ser les lois des don­nées d’hospitalisation qui seront uti­li­sés pour la pré­dic­tion. Deuxièmement, uti­li­ser les modèles de séries tem­po­relles adap­tés à la loi de dis­tri­bu­tion des don­nées hos­pi­ta­lières uti­li­sées, en par­ti­cu­lier les modèle INAR (INteger valued AutoRegressive time series), qui uti­lise un ope­ra­teur d’amincissement et un para­mètre « α » (pro­ba­bi­li­té qu’un évè­ne­ment se pro­duise). La troi­sième étape consiste à écrire et tes­ter un modèle mul­ti­va­rié, en condi­tion­nant le para­mètre « α » du modèle INAR aux varia­tion des fac­teurs exo­gènes : tem­pé­ra­ture exté­rieure et don­nées d’activité des méde­cins généralistes.

Mots clés : Série tem­po­relles, don­nées de comp­tage, épi­dé­mies, hos­pi­ta­li­sa­tions non programmées

Date de sou­te­nance pré­vue : 2022

Encadrement :

  • Mireille Batton-Hubert : Professeur Mines Saint Etienne, Limos

  • Marianne Sarazin : Médecin spé­cia­liste de san­té publique

Partenaires ou/​et Financeurs :