Exploiter le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique pour améliorer la détermination des résultats en matière de santé liés aux opioïdes dans la National Hospital Care Survey

Articles et rapports : 11-522-X202100100016
Description : Le National Center for Health Statistics a reçu un financement pour deux projets visant à accroître la capacité en données et à rendre compte de la crise de santé publique des opioïdes aux États-Unis. Ceux-ci consistent à mettre au point des algorithmes qui font appel à toutes les données disponibles, structurées ou non, de la National Hospital Care Survey (NHCS) de 2016 pour mieux connaître la dépendance aux opioïdes et la présence de troubles concomitants (coexistence de troubles liés à l’utilisation de substances et de problèmes de santé mentale). Nous décrivons la démarche d’élaboration de ces algorithmes et les leçons tirées de l’intégration de méthodes de science des données comme le traitement du langage naturel dans la production des statistiques officielles. Il sera également question des mesures visant à rendre accessibles aux chercheurs les algorithmes et les fichiers de données analytiques.

Mots clés : opioïdes; troubles concomitants; science des données; traitement du langage naturel; soins hospitaliers

Numéro d'exemplaire : 2021001
Auteur(s) : Brown, Amy M; Adams, Nikki
Produit principal : La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil
Format Date de sortie Informations supplémentaires
PDF octobre 22 2021

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