La classification non supervisée des données en vie réelle d’une communauté en ligne de patients permet l’identification de profils de patients lupiques concernant leurs préférences thérapeutiques

2020-09-22T07:37:07+00:00 September 21st, 2020|Featured, Publications|

  • Présenté au congrès de l’Association française des entreprises de la recherche clinique (AFCROs) (2020)

  • Collaborateur : Hôpital Européen de Marseille

  • Auteurs : Damien Testa, Valentin Morisseau, Lise Radoszycki, Laurent Chiche

L’adhésion d’un patient à son traitement et l’observance qui en découle peuvent varier selon la pathologie, les contraintes du traitement et le profil du patient. Ainsi, la sélection d’un traitement en adéquation avec le profil et donc les préférences du patient pourrait permettre une meilleure observance.

Objectif : L’objectif de cette étude est d’identifier des profils de patients lupiques concernant leurs préférences thérapeutiques grâce à une analyse des correspondances multiples (ACM) associée à des méthodes de classification non supervisée.