Bonjour,
J’ai eu cette idée l’année dernière sur un forum alter-psychiatrique. Peut-être pourrions-nous unir nos forces ici, car je ne peux pas le faire seul. Et peut-être que ce travail pourrait vous aider à analyser vos données d’enquête. Pour moi, l’analyse spectrale pourrait bien être “l’intuition de l’ordinateur”, ce qui pourrait nous permettre de vérifier et de prouver nos intuitions humaines. le problème principal est que pour disposer de données robustes, il faut être épidémiologique (avec une fin qui justifie les moyens: ce que l’on cherche est parrainé par le laboratoire, le moyen est l’argent), et il est nécessaire de justifier le pourquoi de ses recherches, et sans appartenir à un laboratoire de recherche, pas de subvention, c’est très compliqué d’avoir accès à la base de données de sécurité sociale …
Sinon, on fait comme vous le verrez dans 4. une liste où c’est le bazar.
voici quelques liens vers les données disponibles et les bases de données psychiatriques du monde entier, afin de faciliter les analyses spectrales possibles:
sommaire:
1. outils statistiques d’analyse spectrale
2. (co) variances à vérifier
3. données par pays
4. données par “maladies”, “médicaments”, autres variables, métadonnées
1 . outils statistiques d’analyse spectrale :
Des outils statistiques puissants existent : l’Analyse en Composante Principale ( ACP ), et Analyse Factorielle des Correspondances ( AFC ).
Ces deux liens expliquent bien la chose, c’est complexe, mais je pense que cela vaudrait le coup de s’y pencher, je vais expliquer pourquoi ensuite, dans ce genre de projet :
addon excell :
Il existe des logiciels calculant tout d’un coup, sortant des diagrammes faisant ressortir, surtout des corrélations très peu évidentes, ce qui est très intéressant ici !
ces outils ( AFP, ACP) existent sur excell.
Or, des logiciels gratuit de data mining existent :
https://fr.wikipedia.org/wiki/Logiciels_de_fouille_de_donn%C3%A9es
Ces outils statistiques permettent d’orienter des calculs et de donner des pistes grâce aux diagrammes visuels, qui projettent dans une espace abstrait qui fait s’aligner les variables corrélées, et donc d’avoir des idées de corrélations à approfondir.
Pour donner un exemple, sur une image aérienne prise par satellite ou avion, de la surface terrestre, en triant la répartition,variations locales, et proximité/éloignement, (même très légères) dans l’espace des fréquences du spectre lumineux ( à chaque pixel de n’importe quel photo, est attribué une valeur de fréquence de longueur d’onde correspondant à une couleur) et en testant, tâtonnant avec les moulinettes informatiques, on peut par exemple faire ressortir, des éléments souterrains (fondations, canalisations, etc ) invisibles à l’œil nu, et pourtant enregistrés en filigrane dans les données de l’image,
un peu comme une transformée de Fourrier ,
http://villemin.gerard.free.fr/Wwwgvmm/Analyse/Fourier.htm
mais statistique, qui décompose (en plusieurs intégrales) une seule courbe, en plusieurs sous courbes périodiques et cycliques( que l’on peut nommer harmoniques, ou polyphonie si l’on veut ) qui s’additionnent pour n’en former qu’une (qui n’a en apparence, aucun cycle, ni logique ), afin de voir quelles sous-courbes sont liées.
Un autre exemple, admis unanimement par la communauté scientifique, que je connais un petit peu : c’ est l’idée qu’a eu Milankovitch en 1941 (décédé en 1968, sa théorie a été prouvée de manière posthume en 1976, grâce à de nouvelles technologies expérimentales, comme l’analyse de l’isotope δ18O ( qui permet de déduire la température relié à des sédiments datés) qui a été finalement mise au point en 1967 par ses collègues, https://fr.wikipedia.org/wiki/%CE%9418O, et utilisé sur des forages afin d’avoir enfin la courbe globale d’évolution du climat!!
et par la suite l’observation par satellite de la répartition de l’insolation terrestre a confirmé la théorie, me semble-t-il), qui s’est aperçu que la courbe des fluctuations des températures au cours des âges géologiques était en grande partie exogène .
“Pour autant, l’idée que le climat terrestre puisse lui-même être influencé par des paramètres astronomiques, donc exogènes, et en sus cycliques, a mis longtemps à s’imposer, car cette idée n’allait pas de soi.”
( https://fr.wikipedia.org/wiki/Th%C3%A9orie_astronomique_des_pal%C3%A9oclimats ), la courbe des variations climatiques est due aux variations de la planète Terre elle-même,( ces variations étant induites par les interactions avec les autres planètes, et le soleil) , décomposable en plusieurs sous-courbes périodiques et cycliques, chacune correspondant parfaitement[/i] et exactement à un paramètre orbital de la Terre ou cycle astronomique (inclinaison axe de rotation, précession équinoxe, activité solaire, excentricité , etc…).
http://www.groupes.polymtl.ca/glq1100/milankovich/milankovich.html
https://fr.wikipedia.org/wiki/Param%C3%A8tres_de_Milankovi%C4%87
si on analysait statistiquement ces courbes, elle seraient toutes reliées entre elles forcément car elles forment en s’additionnant, une seule et même courbe, la variation de température de la Terre, courbe qui à première vue, ne présente aucun lien , aucun cycle ( mis à part celui des glaciations, inexplicable jusqu’àlors), aucune interprétation possible.
On pourrait voir que la précession des équinoxes ( cône formant l’axe terrestre dans l’espace) est forcement très corrélé à l’inclinaison de l’axe terrestre…, mais moins corrélée à l’ excentricité de l’ellipse de révolution de la Terre autour du Soleil, et que toutes les variables sont très corrélés au paramètres du Soleil .
Et pour terminer cet exemple, que les paramétres orbitaux de la Terre sont fortement corrélées avec les fluctuations du climat.
j’espère que j’arrive à bien m’exprimer et me faire comprendre.
Donc Milankovitch (pas tout seul, évidemment, mais il est décédé juste avant que ses collégues ne publient la confirmation…) a établi une expérience de pensée, une théorie, confirmée ensuite par analyse spectrale…
Transposable, en théorie, sur les présomptions concernant une certaine branche de la médecine.
Donc, transformée de Fourrier, puis AFC, ACP, C’est un peu comme des “rayons X statistiques”.
Cela peut s’appliquer sur des choses plus abstraites qu’une photo, sur n’importe quelle data par exemple.
2 . (co)variances à vérifier:
Par exemple, cela sert de base aux épidémiologistes, pour décider de la direction de leur étude, je pense, et sinon, et bien c’est très inquiétant.
On pourrait voir, dans la myriades de facteurs projetées dans la matrice statistique,
que dépression et suicide sont corrélés ,
on pourrait voir que les variables thymorégulateurs et bipolarité sont corrélées.
Cela est évident.
Comme diabète et insuline sont corrélées, par exemple.
Mais on tombe diabétique avant de prendre de l’insuline. Si on guéris spontanément d’un diabéte insulino dépendant, impossible de le savoir, car le diag est sans appel, et il y a peu de chance de le savoir, étant donné que le traitement est sans interruption, et jamais interrompu.
Moins évident, on pourrait voir que :
. suicide et AD sont corrélés (la relation de causalité est ensuite à définir, qui de la poule et de l’oeuf? ou les deux, ou associée/pondérées à d’autres facteurs, et pour quel part attribuée à chacun des facteurs, et ainsi de suite…),
. AD et Bipolarité sont corrélés , causalement dans un sens majoritairement, puis causalement de façon circulaire…
liste des variables à croiser :
- chaque “maladie”
- chaque "classe de “médicament”
- effet nocebo, effet placebo
- en psychiatrie ou non :
. catégorie socioprofessionnelle : (actif, chômeur, étudiant, sans emploi)
. en psychiatrie : ( invalidité, ald, esat, hospit, etc…)), durée de "soins"en année ( à compter du premier diagnostique), nombre de diagnostiques différents posés, nombre de classes pharmaceutiques prises en même temps, alliance thérapeutique ou non, etc…
à suivre…
3. données par pays :
- en France -
Tabeaux de synthèse (payants, donc indisponibles) :
synthèse de l’activité de psychiatrie des établissements de santé sur le modèle des tableaux produits sur la plateforme e-PMSI :
guide de lecture des tableaux :
pas besoin d’etre épidémiologiste, en théorie, pour avoir accès a leur données, mais c’est un casse tête, et c’est payant :
"Les bases PMSI (nationales, régionales ou extractions particulières) peuvent être obtenues par demande écrite. Cette voie nécessite l’obtention préalable d’un accord CNIL. "
“Les données brutes issues du PMSI sont exclusivement accessibles aux structures (établissements de santé, sociétés, associations…) disposant d’un numéro Siret.”
Mais c’est payant, hélas…500 euros minimum
mais ceci est suffisant et gratuit :
Lien vers les études statistiques françaises sur la “maladie mentale” :
http://drees.solidarites-sante.gouv.fr/spip.php?page=recherche&recherche=maladie+mentale
http://solidarites-sante.gouv.fr/IMG/pdf/Annexe_3_DREES_-_Representations_de_la_sante_mentale.pdf
Ce lien est intéressant, il résume les données épidémiologiques concernant la psychiatrie en France jusqu’en 2007 :
lien vers les consommations de médicaments de 2001 à 2018 :
https://www.ameli.fr/l-assurance-maladie/statistiques-et-publications/donnees-statistiques/medicament/medic-am/medic-am-2001-2002.php
historique du taux de remboursement des médicaments
http://www.codage.ext.cnamts.fr/codif/bdm_it/index_tele_ucd.php?p_site=AMELI
Site d’aide au codage médical croisant data CCAM (géré par l’Assurance Maladie AMELI) et CIM-10 (géré par l’OMS)
https://www.aideaucodage.fr/ccam
interactions médica-menteuses (site allemand)
http://bioinformatics.charite.de/transformer/index.php?site=cocktail_search
- au Canada -
un data-mining interactif et ergonomique du canada qui fonctionne:
ce lien fonctionne, mais plus généraliste, et assez pauvre:
statistiques canadiennes éparses:
http://www.stat.gouv.qc.ca/statistiques/sante/etat-sante/mentale/sante-mentale-action.pdf
https://www.canada.ca/fr/sante-publique/services/publications/maladies-et-affections/rapport-systeme-canadien-surveillance-maladies-chroniques-maladies-mentales-canada-2015.html
des données brutes sont ici :
Soins aux enfants et aux jeunes atteints de troubles mentaux — tableaux
de données 2006-2017 :
https://www.cihi.ca/sites/default/files/document/cymh-data-table-update-2018-fr-web.xlsx
Hospitalisations et visites à l’urgence associées aux troubles de l’alimentation, avec comparaisons selon l’âge et le sexe , 2014 :
https://www.cihi.ca/sites/default/files/eatingdisord_2014_data_fr_0.xlsx
data hospitalisation, année 2015/2016 :
https://www.cihi.ca/sites/default/files/document/hmhdb-quick-stats-2015-2016-suppl-tables-fr-web.xlsx
data hospitalisation, année 2016/2017 :
https://www.cihi.ca/sites/default/files/document/hmhdb-qs-preformatted-201617-fr.xlsx
Tendances pancanadiennes en matière de prescription d’opioïdes et de benzodiazépines, de 2012 à 2017 :
https://www.cihi.ca/sites/default/files/document/opioid-prescribing-june2018-fr-web.pdf
https://www.cihi.ca/sites/default/files/document/pan-canadian-prescribed-opioid-benzo-data-tables-june18-fr-web.xlsx
Enfants et jeunes atteints de troubles mentaux : tableaux de données
- en Allemagne -
à compléter…
- aux USA -
à compléter…
- en Norvège -
à compléter…
- en Suisse -
à compléter…
- autres pays -
à compléter…