Recherche
Organiser une base de données de recherche
Du fichier brut à la base versionnée : socles par pathologie, index pseudonymisé, contrôles qualité, et une page de requête qui ne montre que des agrégats.
Capture d’un outil réel · données fictives, noms floutés
Le problème
Des années de tableurs de cohortes, d’exports d’examens et de recueils de thèses, chacun dans son format. La question « combien de patients avons-nous avec tel phénotype et telle donnée ? » prend une semaine.
La méthode pas à pas
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Un pipeline écrit : original → brut → harmonisé → base → analyse → export, chaque étape dans son dossier, rien n’est modifié en place.
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Des socles par pathologie, chacun avec sa version (candidate, gelée) et une procédure de gel.
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Un index pivot pseudonymisé pour dédoublonner les patients présents dans plusieurs cohortes, conservé sur le poste.
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Des règles de contrôle qualité et un journal des décisions (pourquoi telle variable a été recodée).
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Distinguer « mesure en base » et « fichier disponible » : on sait ce qui est réellement exploitable.
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Une page de requête qui ne manipule que des agrégats : population, critères, données requises, résultat en effectifs.
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L’extraction nominative se fait en local, par un script, sur la base d’un « bon d’extraction » validé.
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Un « tiroir » pour les données sensibles : ce qui ne doit jamais entrer dans les outils d’IA est isolé, documenté, et les questions ouvertes sur son accès sont tranchées avec l’établissement.
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Exports pour les collaborateurs : figures et tableaux agrégés, jamais de données individuelles.
Le livrable
Une base versionnée, documentée, et une réponse en minutes à « combien de patients pour cette étude ? ».
Garde-fous
Données de santé : cadre réglementaire applicable à la recherche (déclaration, méthodologie de référence, information des patients), stockage autorisé par l’établissement, aucune donnée identifiante dans un service non autorisé. Consultez la délégation à la recherche clinique et le DPO de votre établissement.
Prompt de départ
Voici la liste (noms de colonnes uniquement, sans données) de mes 4 fichiers de cohorte. Propose un dictionnaire de variables harmonisé, les règles de contrôle qualité, et l’arborescence du pipeline. N’ouvre aucune donnée patient.