Système de santé apprenant : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Learning Health System
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Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment un système de santé apprenant améliore-t-il le diagnostic ?
Il utilise des données en temps réel pour affiner les outils de diagnostic et les algorithmes.
Systèmes de santéDiagnostic médical
#2
Quels outils sont utilisés pour le diagnostic dans ces systèmes ?
Des outils d'analyse de données, des modèles prédictifs et des bases de données cliniques.
Outils d'analyseModèles prédictifs
#3
Comment les erreurs de diagnostic sont-elles réduites ?
Par l'analyse des erreurs passées et l'amélioration des protocoles de diagnostic.
Erreurs médicalesAmélioration de la qualité
#4
Quel rôle joue l'intelligence artificielle dans le diagnostic ?
Elle aide à analyser de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des anomalies.
Intelligence artificielleAnalyse de données
#5
Comment les retours d'expérience influencent-ils le diagnostic ?
Les retours permettent d'ajuster les pratiques et d'améliorer les outils de diagnostic.
Retour d'expériencePratiques cliniques
Symptômes
5
#1
Comment les symptômes sont-ils suivis dans un système apprenant ?
Ils sont collectés via des applications et des plateformes de santé pour une analyse continue.
SymptômesSuivi des patients
#2
Quel est l'impact de l'analyse des symptômes sur les traitements ?
Elle permet d'adapter les traitements en fonction des tendances symptomatiques observées.
TraitementsAnalyse des données
#3
Comment les symptômes sont-ils standardisés ?
Par l'utilisation de terminologies médicales communes et de protocoles de collecte de données.
Terminologie médicaleProtocoles de recherche
#4
Les symptômes peuvent-ils être prédits ?
Oui, grâce à des modèles prédictifs basés sur des données historiques et des facteurs de risque.
Modèles prédictifsFacteurs de risque
#5
Comment les symptômes influencent-ils la recherche clinique ?
Ils orientent les priorités de recherche et aident à identifier de nouvelles pistes thérapeutiques.
Recherche cliniquePistes thérapeutiques
Prévention
5
#1
Comment la prévention est-elle renforcée dans un système apprenant ?
Par l'analyse des données de santé pour identifier les populations à risque et cibler les interventions.
PréventionInterventions ciblées
#2
Quel rôle jouent les campagnes de sensibilisation ?
Elles informent le public sur les risques et les comportements sains pour réduire les maladies.
Campagnes de sensibilisationComportements sains
#3
Comment les données influencent-elles les stratégies de prévention ?
Elles permettent d'évaluer l'efficacité des interventions et d'ajuster les stratégies en conséquence.
Stratégies de préventionÉvaluation des interventions
#4
Les technologies numériques aident-elles à la prévention ?
Oui, elles facilitent le suivi des comportements de santé et l'accès à des ressources éducatives.
Technologies numériquesÉducation à la santé
#5
Comment les facteurs socio-économiques affectent-ils la prévention ?
Ils influencent l'accès aux soins et la capacité à adopter des comportements préventifs.
Facteurs socio-économiquesAccès aux soins
Traitements
5
#1
Comment les traitements sont-ils adaptés dans un système apprenant ?
Ils sont ajustés en fonction des résultats des patients et des nouvelles données probantes.
TraitementsRésultats cliniques
#2
Quel rôle joue la rétroaction des patients dans les traitements ?
Elle permet d'évaluer l'efficacité des traitements et d'apporter des améliorations.
Rétroaction des patientsEfficacité des traitements
#3
Comment les traitements sont-ils évalués ?
Par des études de cohorte et des essais cliniques intégrant des données en temps réel.
Études de cohorteEssais cliniques
#4
Les traitements sont-ils personnalisés ?
Oui, grâce à l'analyse des données génétiques et des caractéristiques individuelles des patients.
Médecine personnaliséeDonnées génétiques
#5
Comment les nouvelles thérapies sont-elles intégrées ?
Elles sont évaluées par des essais cliniques et intégrées si elles montrent des bénéfices clairs.
Nouvelles thérapiesEssais cliniques
Complications
5
#1
Comment les complications sont-elles surveillées ?
Elles sont suivies par des systèmes de reporting et des bases de données cliniques.
ComplicationsSystèmes de reporting
#2
Quel impact a l'analyse des complications sur les soins ?
Elle permet d'identifier les tendances et d'améliorer les protocoles de soins pour les éviter.
Analyse des complicationsProtocoles de soins
#3
Comment les complications influencent-elles la recherche ?
Elles orientent les priorités de recherche pour développer des traitements préventifs.
RechercheTraitements préventifs
#4
Les complications peuvent-elles être prédites ?
Oui, grâce à des modèles basés sur des données antérieures et des facteurs de risque.
Modèles prédictifsFacteurs de risque
#5
Comment les complications sont-elles gérées ?
Par des protocoles standardisés et des formations continues pour le personnel médical.
Gestion des complicationsFormation médicale
Facteurs de risque
5
#1
Comment les facteurs de risque sont-ils identifiés ?
Par l'analyse des données de santé et des études épidémiologiques.
Facteurs de risqueÉtudes épidémiologiques
#2
Quel rôle jouent les facteurs de risque dans la prévention ?
Ils aident à cibler les interventions préventives pour les populations à risque.
PréventionInterventions ciblées
#3
Comment les facteurs de risque sont-ils intégrés dans les traitements ?
Ils sont pris en compte pour personnaliser les traitements en fonction des besoins des patients.
Personnalisation des traitementsBesoins des patients
#4
Les facteurs de risque peuvent-ils évoluer ?
Oui, ils peuvent changer avec le temps en fonction des comportements et des environnements.
Évolution des facteurs de risqueComportements
#5
Comment les données sur les facteurs de risque sont-elles utilisées ?
Elles servent à informer les politiques de santé et à orienter les recherches futures.
Politiques de santéRecherche
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Division of Pulmonary Medicine Cincinnati Children's Hospital Medical Center Cincinnati Ohio USA.
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Cincinnati Children's Hospital, James M. Anderson Center for Health Systems Excellence, Cincinnati Children's Hospital Medical Center Cincinnati Ohio USA.
Department of Pediatrics College of Medicine, University of Cincinnati Cincinnati Ohio USA.
Cincinnati Children's Hospital, James M. Anderson Center for Health Systems Excellence, Cincinnati Children's Hospital Medical Center Cincinnati Ohio USA.
Department of Pediatrics College of Medicine, University of Cincinnati Cincinnati Ohio USA.
Centre for Healthcare Resilience and Implementation Science, Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia. klynn.smith@mq.edu.au.
NHMRC Partnership Centre for Health System Sustainability, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia. klynn.smith@mq.edu.au.
Centre for Healthcare Resilience and Implementation Science, Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
NHMRC Partnership Centre for Health System Sustainability, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
Centre for Healthcare Resilience and Implementation Science, Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
NHMRC Partnership Centre for Health System Sustainability, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
Centre for Healthcare Resilience and Implementation Science, Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
NHMRC Partnership Centre for Health System Sustainability, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
Centre for Healthcare Resilience and Implementation Science, Australian Institute of Health Innovation, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
NHMRC Partnership Centre for Health System Sustainability, Macquarie University, 75 Talavera Road, North Ryde 2113, Sydney, Australia.
H.R. Collard is professor of medicine and health policy and vice chancellor for research, University of California San Francisco, San Francisco, California; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-8384-9506.
M.L. Dear is project manager, Learning Healthcare System Platform, Vanderbilt Institute for Clinical and Translational Research, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, Tennessee.
R. Buie is health policy service analyst, Learning Healthcare System Platform, Vanderbilt Institute for Clinical and Translational Research, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, Tennessee.
T.W. Rice is associate professor of medicine, Department of Allergy, Pulmonary and Critical Care Medicine, and medical director, Vanderbilt Human Research Protection Program, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, Tennessee.
G.R. Bernard is the Melinda Owen Bass Professor of Medicine, executive vice president for research, senior associate dean for clinical sciences, and director of the Vanderbilt Institute for Clinical and Translational Research, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, Tennessee.
C.J. Lindsell is professor of biostatistics, associate director of the Center for Clinical Quality and Implementation Research, director of the Vanderbilt Institute for Clinical and Translational Research Methods Program, and director of the Center for Health Data Science, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, Tennessee.
In the context of expanding digital health tools, the health system is ready for Learning Health System (LHS) models. These models, with proper governance and stakeholder engagement, enable the integr...
Current core components of a LHS involve capturing evidence from communities and stakeholders (quadrant 1), integrating evidence from research findings (quadrant 2), leveraging evidence from data and ...
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The review aimed to identify which digital technologies are proposed or used within learning health systems (LHS) and to analyze the extent to which they support learning processes in LHS....
Multiple databases and grey literature were searched with terms related to LHS. Manual searches and backward searches of reference lists were also undertaken. The review considered publications from 2...
2046 records were screened for inclusion and 154 records were included in the analysis. Twenty categories of digital technology were identified. The two most common ones across records were data recor...
The results of the review show that a wide array of digital technologies is being leveraged to support learning cycles within LHS. Nevertheless, an over-reliance on a narrow set of technologies suppor...
Future LHS research and initiatives should aim to integrate digital technology to support practice change and impact evaluation. The use of recognized evaluation methods for health information technol...
Despite increased interest in learning health systems (LHS), a paucity of guidance and tools for evaluating LHS implementation exists. To address this, we aim to undertake a scoping review on existing...
We conducted a scoping review of peer-reviewed studies within Scopus, EMBASE, MEDLINE, and MEDLINE in-process that described (1) the evaluation of the implementation of an operating LHS or (2) the dev...
From 1300 studies initially identified, 4 were eligible, revealing three tools with nine implementation evaluation examples. The identified tools shared constructs which were evaluated, including: Sta...
The evaluation of LHS implementation remains an under explored area of investigation, as this scoping review found only three tools for LHS implementation evaluation. Our findings indicate a need for ...
The learning health system (LHS) concept is a potential solution to the challenges currently faced by primary care. There are few descriptions of the barriers and facilitators to achieving an LHS in g...
This study is a secondary data analysis from a qualitative investigation of an LHS in a university-based general practice in Sydney, Australia. A framework analysis was conducted using transcripts fro...
91% (n=32) of practice staff were interviewed, comprising general practitioners (n=15), practice nurses (n=3), administrative staff (n=13) and a psychologist. Participants reported that the practice a...
The LHS journey in general practice is influenced by several factors. Mapping the LHS domains in relation to the theoretical domains framework can be used to generate a roadmap to hasten the journey t...
Radiation Oncology Learning Health System (RO-LHS) is a promising approach to improve the quality of care by integrating clinical, dosimetry, treatment delivery, research data in real-time. This paper...
We present a knowledge graph-based approach to map radiotherapy data from clinical databases to an ontology-based data repository using FAIR concepts. This strategy ensures that the data are easily di...
The data pipeline and tool were tested with 1660 patient clinical and dosimetry records resulting in 504 180 RDF (Resource Description Framework) tuples and visualized data relationships using graph-b...
The framework and tools described support the development of a RO-LHS. By integrating diverse data sources and facilitating data discovery and analysis, they contribute to continuous learning and impr...
Postoperative opioid overprescribing leads to persistent opioid use and excess pills at risk for misuse and diversion. A learning health system paradigm using risk-stratified pancreatectomy clinical p...
To analyze the outcomes of 2 iterative RSPCP updates on inpatient and discharge opioid volumes....
This cohort study included 832 consecutive adult patients at an urban comprehensive cancer center who underwent pancreatic resection between October 2016 and April 2022, comprising 3 sequential pathwa...
After V1 of the pathway established a baseline and reduced length of stay (n = 363), V2 (n = 229) updated patient and surgeon education handouts, limited intravenous opioids, suggested a 3-drug (aceta...
Inpatient and discharge opioid volume in OME across the 3 RSPCPs were compared using nonparametric testing and trend analyses....
A total of 832 consecutive patients (median [IQR] age, 65 [56-72] years; 410 female [49.3%] and 422 male [50.7%]) underwent 541 pancreatoduodenectomies, 285 distal pancreatectomies, and 6 other pancre...
In this cohort study, the median total inpatient OME was halved and median discharge OME reduced to zero in association with a learning health system model of iterative opioid reduction that is freely...
INTRODUCTION Immunization rates against the human papillomavirus (HPV) remain suboptimal in the young adult population. Little is known about the most effective means for encouraging vaccination in th...
With the widespread implementation of electronic health records (EHRs), there has been significant progress in developing learning health systems (LHSs) aimed at improving health and health care deliv...
Sepsis survivors experience high morbidity and mortality. Though recommended best practices have been established to address the transition and early post hospital needs and promote recovery for sepsi...
We conducted semi-structured qualitative interviews (n = 16) with 8 administrative leaders and 8 clinicians. Interviews were transcribed and analyzed in ATLAS.ti using a combination deductive/inductiv...
Six facilitators and five implementation barriers were identified spanning all five CFIR domains (Intervention Characteristics, Outer Setting, Inner Setting, Characteristics of Individuals and Process...
CFIR proved to be a robust framework for examining facilitators and barriers for pre-implementation planning of post-sepsis care programs within diverse hospital and community settings in a large LHS....
Clinicaltrials.gov, NCT04495946 . Registered August 3, 2020....
Learning health systems strive to continuously integrate data and evidence into practice to improve patient outcomes and ensure value-based healthcare. While the LHS concept is gaining traction, the o...
To identify and synthesize the existing evidence on the implementation and evaluation of advancing learning health systems across international health care settings....
A mixed methods systematic review was conducted. Six databases (CINAHL, Embase, Medline, PAIS, Scopus and Nursing at Allied Health Database) were searched up to July 2022 for terms related to learning...
Thirty-five studies were included in the review. Most studies were conducted in the United States (n = 21) and published between 2019 and 2022 (n = 24). Digital data capture was the most common LHS ch...
This paper provides a comprehensive overview of the implementation of LHSs in various healthcare settings. While this review identified key implementation strategies, potential outcome measures, and c...