Analyse des soins de santé avec Power BI

Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

Lyndsay Girard

Healthcare Analytics Consultant

Qu'est-ce qu'une étude de cas ?

  • Mettre en pratique Power BI
  • Combiner les concepts vus
  • Résoudre un problème réel

Cours préalables :

  • Visualisation de données dans Power BI
  • Fonctions DAX dans Power BI

Jeune femme écrivant du code sur un ordinateur de bureau

Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

Objectifs de l'étude de cas

Façade d'un hôpital

Une firme-conseil fictive (HealthStat) vous mandate pour repérer des pistes d'efficacité hospitalière.

  • Analyser un ensemble de données anonymisées d'hôpitaux.
  • Utiliser Power BI pour créer un tableau de bord attrayant.
Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

Cadre de qualité des soins

Cadre de qualité de l'IOM présentant six domaines de qualité des soins

  • Cadre analytique de la qualité des soins.
  • Pour cette étude, focus sur le domaine de l'efficacité.
1 https://www.ahrq.gov/talkingquality/measures/six-domains.html
Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

Mesurer l'efficacité hospitalière

La durée de séjour (LOS) est le nombre de jours passés par un patient à l'hôpital.

  • Réduire la LOS peut baisser les coûts, accroître la capacité et améliorer le débit.
  • Facteurs influençant la LOS : âge, état de santé, intervention, complications, risque de mortalité, taille de l'hôpital, etc.

lit d'hôpital à roulettes avec symbole de santé au-dessus

1 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5898738/
Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

Terminologie : aperçu

médecin présentant un graphique avec des informations

  • Hospitalisé : personne admise à un lit d'hôpital.
  • Sortie : fin de la prise en charge hospitalière par un professionnel.
  • Orientation à la sortie : destination ou statut du patient à la sortie.
  • Non urgente (élective) : chirurgie planifiée, non urgente.
Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

Population de patients à analyser

médecins observant au loupe un bassin avec prothèse de hanche

Chirurgie de remplacement de la hanche non urgente

  • Des patient·e·s ayant une douleur à la hanche, souvent liée à l'arthrite, peuvent nécessiter une chirurgie non urgente.
  • L'os et le cartilage abîmés sont retirés et remplacés par des composants prothétiques.
  • Arrivée à l'hôpital et chirurgie au jour zéro, séjour de 0 à 2 jours.
1 https://orthoinfo.aaos.org/en/treatment/total-hip-replacement/
Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

L'ensemble de données

Caractéristiques clés

  • Données de sorties d'hôpitaux pour l'État de New York, année 2016.
  • Patient·e·s en chirurgie de remplacement de la hanche non urgente.
  • Une seule table avec 30 colonnes.
  • Chaque ligne représente un séjour hospitalier, ou une sortie.

écran d'ordinateur affichant un dossier médical électronique

Étude de cas : analyser des données de santé dans Power BI

Attributs de résultat du jeu de données

Principaux attributs de résultat pour l'étude de cas

Nom de colonne Description
length_of_stay Nombre total de jours passés à l'hôpital, incluant chirurgie et convalescence.
total_costs Coût total du séjour.
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Attributs explicatifs du jeu de données

Principaux attributs explicatifs pour l'étude de cas

Nom de colonne Description
facility_id Identifiant unique de chaque hôpital.
age_group Âge du patient au moment de la sortie.
patient_disposition Destination ou statut du patient à la sortie.
ccs_diagnosis_description Code de diagnostic principalement responsable du séjour.
apr_severity_of_illness_description Niveau de gravité standardisé de 1 (mineur) à 4 (extrême).
apr_risk_of_mortality Risque de mortalité standardisé de 1 (mineur) à 4 (extrême).
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Votre livrable final

Créez un tableau de bord permettant à vos parties prenantes de :

  • Parcourir les constats clés dans un enchaînement logique.
  • Voir des visuels informatifs et concis.
  • Obtenir des données pour guider des décisions et améliorer l'efficacité.

Dashboard_Compilation_Final.png

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Commençons l'analyse !

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