Modélisations - résultats préléminaires
Jerome Silva
21 avril, 2021
Proba de ORI
Categorie 1 : pas de suivi / CPU / Ambu psy / Ambu non psy / Amb psy et non psy
Categorie 2 : Hospi psy / SAU / RAD
On modélise ici la proba d’être en catégorie 2 plutôt qu’en catégorie 1.
Corrélations bi-variés
On présente ici des tests bivariés ( t-test ou chi2 ) pour tester l’indépendance des facteurs avec notre variable d’intérêt : l’orientation en 2 catégories : Ambulatoire ou Hospitalisation
Variables non indépendantes de l’orientation :
- l’origine de la demande
- hospi en psy
- contact avec un psy
- psychotropes (8%)
- Score MMSE
- Autonomie
- ALD
- Motif angoisse
- Motif idées suicidaires
- Motif idées délirantes
- motifs errance et mutisme lorsqu’on les regroupe
- Diagnostique principal
| variables | Ambu N=170 | Hospi N=130 | tests |
|---|---|---|---|
| Age (binaire) | chisq test p-value | ||
| <=75ans | 139 ( 81.8 %) | 113 ( 86.9 %) | 0.29429 |
| >75ans | 31 ( 18.2 %) | 17 ( 13.1 %) | |
| genre | chisq test p-value | ||
| Homme | 75 ( 44.1 %) | 48 ( 36.9 %) | 0.25551 |
| Femme | 95 ( 55.9 %) | 82 ( 63.1 %) | |
| niveau d’études | fisher test p-value | ||
| Aucune | 4 ( 2.4 %) | 1 ( 0.8 %) | 0.56122 |
| Primaire | 34 ( 20 %) | 25 ( 19.2 %) | |
| Secondaire | 37 ( 21.8 %) | 26 ( 20 %) | |
| Supérieure | 91 ( 53.5 %) | 71 ( 54.6 %) | |
| DM | 4 ( 2.4 %) | 7 ( 5.4 %) | |
| situation conjugale | chisq test p-value | ||
| Couple | 66 ( 38.8 %) | 44 ( 33.8 %) | 0.69204 |
| Célibataire | 33 ( 19.4 %) | 32 ( 24.6 %) | |
| Divorcé / Séparé | 42 ( 24.7 %) | 31 ( 23.8 %) | |
| Veuf | 29 ( 17.1 %) | 23 ( 17.7 %) | |
| Département | chisq test p-value | ||
| France | 18 ( 10.6 %) | 17 ( 13.1 %) | 0.30371 |
| IDF | 54 ( 31.8 %) | 31 ( 23.8 %) | |
| Paris | 98 ( 57.6 %) | 82 ( 63.1 %) | |
| activité | chisq test p-value | ||
| Exerce | 26 ( 15.3 %) | 17 ( 13.1 %) | 0.91647 |
| Chomeur | 7 ( 4.1 %) | 5 ( 3.8 %) | |
| Retraité | 122 ( 71.8 %) | 98 ( 75.4 %) | |
| Inactif | 15 ( 8.8 %) | 10 ( 7.7 %) | |
| origine demande | fisher test p-value | ||
| Patient | 76 ( 44.7 %) | 39 ( 30 %) | 5e-04 |
| famille | 26 ( 15.3 %) | 25 ( 19.2 %) | |
| CMP | 4 ( 2.4 %) | 3 ( 2.3 %) | |
| psy lib | 3 ( 1.8 %) | 17 ( 13.1 %) | |
| spé lib | 3 ( 1.8 %) | 1 ( 0.8 %) | |
| MG | 30 ( 17.6 %) | 18 ( 13.8 %) | |
| SAU | 5 ( 2.9 %) | 12 ( 9.2 %) | |
| hospi | 11 ( 6.5 %) | 7 ( 5.4 %) | |
| EHPAD | 5 ( 2.9 %) | 3 ( 2.3 %) | |
| police | 0 ( 0 %) | 2 ( 1.5 %) | |
| pompiers | 0 ( 0 %) | 1 ( 0.8 %) | |
| autre | 7 ( 4.1 %) | 2 ( 1.5 %) | |
| DM | 0 ( 0 %) | 0 ( 0 %) | |
| courrier préalable | chisq test p-value | ||
| Oui | 50 ( 29.4 %) | 49 ( 37.7 %) | 0.16526 |
| Non | 120 ( 70.6 %) | 81 ( 62.3 %) | |
| hospi en psy | chisq test p-value | ||
| Non | 118 ( 69.4 %) | 57 ( 43.8 %) | 1e-05 |
| Oui | 52 ( 30.6 %) | 73 ( 56.2 %) | |
| passage SAU | chisq test p-value | ||
| Oui | 45 ( 26.9 %) | 37 ( 29.4 %) | 0.74503 |
| Non | 122 ( 73.1 %) | 89 ( 70.6 %) | |
| NA | 3 | 4 | |
| contact psy | chisq test p-value | ||
| Oui | 66 ( 38.8 %) | 66 ( 50.8 %) | 0.0514 |
| Non | 104 ( 61.2 %) | 64 ( 49.2 %) | |
| psychotropes | chisq test p-value | ||
| Oui | 120 ( 70.6 %) | 104 ( 80 %) | 0.08481 |
| Non | 50 ( 29.4 %) | 26 ( 20 %) | |
| Score MMSE | t-test p-value | ||
| moyenne (ecart-type) | 25.4 (5.1) | 23.9 (5.7) | 0.02162 |
| Score MMSE (binaire) | chisq test p-value | ||
| <24 | 43 ( 25.9 %) | 49 ( 38.9 %) | 0.02518 |
| >=24 | 123 ( 74.1 %) | 77 ( 61.1 %) | |
| NA | 4 | 4 | |
| autonomie | fisher test p-value | ||
| Aucune Aide | 139 ( 81.8 %) | 86 ( 66.2 %) | 0.004 |
| Aide limitée | 15 ( 8.8 %) | 26 ( 20 %) | |
| Aide régulière | 7 ( 4.1 %) | 10 ( 7.7 %) | |
| Aide constante | 7 ( 4.1 %) | 2 ( 1.5 %) | |
| DM | 2 ( 1.2 %) | 6 ( 4.6 %) | |
| ALD30 100% | fisher test p-value | ||
| oui, psy | 19 ( 11.2 %) | 30 ( 23.1 %) | 0.001 |
| oui,somat | 30 ( 17.6 %) | 27 ( 20.8 %) | |
| oui,sans info | 2 ( 1.2 %) | 4 ( 3.1 %) | |
| non | 101 ( 59.4 %) | 46 ( 35.4 %) | |
| les deux | 6 ( 3.5 %) | 8 ( 6.2 %) | |
| DM | 12 ( 7.1 %) | 15 ( 11.5 %) | |
| Motif Angoisse | chisq test p-value | ||
| 0 | 89 ( 52.4 %) | 85 ( 65.4 %) | 0.0317 |
| 1 | 81 ( 47.6 %) | 45 ( 34.6 %) | |
| Motif Idées suicidaires | chisq test p-value | ||
| 0 | 143 ( 84.1 %) | 88 ( 67.7 %) | 0.00132 |
| 1 | 27 ( 15.9 %) | 42 ( 32.3 %) | |
| Motif Hétéroaggressivité | fisher test p-value | ||
| 0 | 162 ( 95.3 %) | 126 ( 96.9 %) | 0.56242 |
| 1 | 8 ( 4.7 %) | 4 ( 3.1 %) | |
| Motif agitation | chisq test p-value | ||
| 0 | 158 ( 92.9 %) | 118 ( 90.8 %) | 0.63663 |
| 1 | 12 ( 7.1 %) | 12 ( 9.2 %) | |
| Motif Idées délirantes | chisq test p-value | ||
| 0 | 155 ( 91.2 %) | 99 ( 76.2 %) | 0.00063 |
| 1 | 15 ( 8.8 %) | 31 ( 23.8 %) | |
| Motif alcool | chisq test p-value | ||
| 0 | 163 ( 95.9 %) | 125 ( 96.2 %) | 1 |
| 1 | 7 ( 4.1 %) | 5 ( 3.8 %) | |
| Motif errance | fisher test p-value | ||
| 0 | 169 ( 99.4 %) | 125 ( 96.2 %) | 0.08858 |
| 1 | 1 ( 0.6 %) | 5 ( 3.8 %) | |
| Motif mutisme | fisher test p-value | ||
| 0 | 169 ( 99.4 %) | 125 ( 96.2 %) | 0.08858 |
| 1 | 1 ( 0.6 %) | 5 ( 3.8 %) | |
| Motif confus | fisher test p-value | ||
| 0 | 168 ( 98.8 %) | 129 ( 99.2 %) | 1 |
| 1 | 2 ( 1.2 %) | 1 ( 0.8 %) | |
| Motif dem rens | fisher test p-value | ||
| 0 | 168 ( 98.8 %) | 130 ( 100 %) | 0.50725 |
| 1 | 2 ( 1.2 %) | 0 ( 0 %) | |
| Motif tr somm | chisq test p-value | ||
| 0 | 115 ( 67.6 %) | 97 ( 74.6 %) | 0.23575 |
| 1 | 55 ( 32.4 %) | 33 ( 25.4 %) | |
| Motif tr alim | chisq test p-value | ||
| 0 | 156 ( 91.8 %) | 118 ( 90.8 %) | 0.92302 |
| 1 | 14 ( 8.2 %) | 12 ( 9.2 %) | |
| Motif pl som | chisq test p-value | ||
| 0 | 156 ( 91.8 %) | 124 ( 95.4 %) | 0.31153 |
| 1 | 14 ( 8.2 %) | 6 ( 4.6 %) | |
| Motif TS, AA | chisq test p-value | ||
| 0 | 165 ( 97.1 %) | 122 ( 93.8 %) | 0.28544 |
| 1 | 5 ( 2.9 %) | 8 ( 6.2 %) | |
| Motif id dépr | chisq test p-value | ||
| 0 | 84 ( 49.4 %) | 57 ( 43.8 %) | 0.40069 |
| 1 | 86 ( 50.6 %) | 73 ( 56.2 %) | |
| Motif claustr | fisher test p-value | ||
| 0 | 169 ( 99.4 %) | 124 ( 95.4 %) | 0.04545 |
| 1 | 1 ( 0.6 %) | 6 ( 4.6 %) | |
| Motif dem adm | fisher test p-value | ||
| 0 | 167 ( 98.2 %) | 130 ( 100 %) | 0.26087 |
| 1 | 3 ( 1.8 %) | 0 ( 0 %) | |
| Motif dem soc | fisher test p-value | ||
| 0 | 165 ( 97.1 %) | 130 ( 100 %) | 0.07156 |
| 1 | 5 ( 2.9 %) | 0 ( 0 %) | |
| Motif autre | chisq test p-value | ||
| 0 | 162 ( 95.3 %) | 125 ( 96.2 %) | 0.93918 |
| 1 | 8 ( 4.7 %) | 5 ( 3.8 %) | |
| Motif groupés : TS et idées suic | chisq test p-value | ||
| 0 | 139 ( 81.8 %) | 83 ( 63.8 %) | 0.00074 |
| 1 | 31 ( 18.2 %) | 47 ( 36.2 %) | |
| Motif groupés : mutisme ou errance | fisher test p-value | ||
| 0 | 168 ( 98.8 %) | 121 ( 93.1 %) | 0.01156 |
| 1 | 2 ( 1.2 %) | 9 ( 6.9 %) | |
| Diagnostique Principal | fisher test p-value | ||
| F00 | 19 ( 11.2 %) | 12 ( 9.2 %) | 5e-04 |
| F10 | 8 ( 4.7 %) | 2 ( 1.5 %) | |
| F20 | 8 ( 4.7 %) | 23 ( 17.7 %) | |
| F30 | 88 ( 51.8 %) | 81 ( 62.3 %) | |
| F40 | 41 ( 24.1 %) | 11 ( 8.5 %) | |
| F60 | 6 ( 3.5 %) | 1 ( 0.8 %) | |
| heure d’arrivée | fisher test p-value | ||
| 8h-12h | 64 ( 37.6 %) | 47 ( 36.2 %) | 0.90805 |
| 12-16h | 76 ( 44.7 %) | 62 ( 47.7 %) | |
| 16h-20h | 22 ( 12.9 %) | 14 ( 10.8 %) | |
| 20h-24h | 6 ( 3.5 %) | 4 ( 3.1 %) | |
| 24h-8h | 2 ( 1.2 %) | 3 ( 2.3 %) | |
| DM | 0 ( 0 %) | 0 ( 0 %) | |
| Heure ouvrées | chisq test p-value | ||
| 0 | 8 ( 4.7 %) | 7 ( 5.4 %) | 1 |
| 1 | 162 ( 95.3 %) | 123 ( 94.6 %) | |
| Week-end | chisq test p-value | ||
| 0 | 153 ( 90 %) | 111 ( 85.4 %) | 0.29845 |
| 1 | 17 ( 10 %) | 19 ( 14.6 %) | |
| 8h-20h en semaine | chisq test p-value | ||
| 0 | 22 ( 12.9 %) | 25 ( 19.2 %) | 0.18521 |
| 1 | 148 ( 87.1 %) | 105 ( 80.8 %) |
Modélisation : Probabilité d’orientation en hospi
# NOUVEAU MODELE
model1 <- glm(ORI_model ~
# caractéristiques du patient
AGE_75 # 75+ vs autres.
+ SEX
+ (ETU=="Supérieure") # superieur vs autres etudes
#+ (CONJ=="Couple") # couple vs autres situations
+ DEP_class # departement
+ factor(ACT,order=FALSE)
# + (ALD=="non") # SIGN # NON , trop lié aux autres facteurs
+ (DEM=="Patient") # SIGN
+ factor(COUR ,order=FALSE) # courrier préalable
+ factor(HOSP ,order=FALSE) # hospi en psy oui/non
+ factor(SAU ,order=FALSE)
+ factor(PSY ,order=FALSE)
+ factor(TROPE ,order=FALSE)
+ MMS # score MMSE
# + factor(DUREE ,order=FALSE) # Duree du séjour au CPOA : NON ,artefact
# + factor(AUT ,order=FALSE) # autonomie : NON ,mesuré par d'autres variables
# + (ALD=="non") # SIGN # NON , trop lié aux autres facteurs
+ Motif_angoisse
# + Motif_ID_suic
+ Motif_heter
+ Motif_agitation
+ Motif_ID_delir
+ Motif_alcool
# + Motif_errance : concerne 6 personnes seulement : enlevé
# + Motif_mutisme
+ Motif_confus
# + Motif_dem_rens : trop peu de monde
+ Motif_tr_somm
+ Motif_tr_alim
+ Motif_pl_som
# + Motif_TS_AA
+ Motif_id_depr
+ Motif_claustr
# + Motif_dem_tox : personne
# + Motif_dem_adm : 3 personnes
# + Motif_dem_soc : 5 personnes
+ Motif_autre
+ Motif_regroupe_TS_ID_suic # regroupement de ID_suic et TS
+ Motif_regroupe_mutisme_errance
# + SPC_IS : NON , les motifs sont mieux renseignés que les SPC
# + SPC_TS
# + SPC_ID
# + SPC_hall
# + SPC_ag
# + SPC_d_dy
# + SPC_anx
# + SPC_ex_H
# + SPC_apat_ind
# + SPC_dés
# + SPC_irr_ins
# + SPC_cptM
# + SPC_som
# + SPC_tr_app
+ DGP
# autres caractéristiques
+ JOUR_SEMAINE # En journée en semaine vs nuits et Weekends
#+ JOUR_WEEKEND
#+ factor(HEUR_8H20H ,order=FALSE)
,data=BDD[which(BDD$NUM != "LH0204"),],family=binomial(link="logit"))
summary(model1)##
## Call:
## glm(formula = ORI_model ~ AGE_75 + SEX + (ETU == "Supérieure") +
## DEP_class + factor(ACT, order = FALSE) + (DEM == "Patient") +
## factor(COUR, order = FALSE) + factor(HOSP, order = FALSE) +
## factor(SAU, order = FALSE) + factor(PSY, order = FALSE) +
## factor(TROPE, order = FALSE) + MMS + Motif_angoisse + Motif_heter +
## Motif_agitation + Motif_ID_delir + Motif_alcool + Motif_confus +
## Motif_tr_somm + Motif_tr_alim + Motif_pl_som + Motif_id_depr +
## Motif_claustr + Motif_autre + Motif_regroupe_TS_ID_suic +
## Motif_regroupe_mutisme_errance + DGP + JOUR_SEMAINE, family = binomial(link = "logit"),
## data = BDD[which(BDD$NUM != "LH0204"), ])
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.4652 -0.7891 -0.3650 0.8081 2.1800
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -0.361975 1.248667 -0.290 0.771901
## AGE_75>75ans -0.610757 0.445847 -1.370 0.170725
## SEXFemme 0.261962 0.326550 0.802 0.422430
## ETU == "Supérieure"TRUE 0.579554 0.336674 1.721 0.085177 .
## DEP_classIDF -0.333834 0.567602 -0.588 0.556433
## DEP_classParis 0.305562 0.504640 0.606 0.544844
## factor(ACT, order = FALSE)Chomeur 0.748589 0.868224 0.862 0.388573
## factor(ACT, order = FALSE)Retraité 0.653369 0.486789 1.342 0.179530
## factor(ACT, order = FALSE)Inactif -0.305773 0.718685 -0.425 0.670500
## DEM == "Patient"TRUE -0.192634 0.378476 -0.509 0.610771
## factor(COUR, order = FALSE)Non -0.117585 0.376175 -0.313 0.754599
## factor(HOSP, order = FALSE)Oui 0.991455 0.327755 3.025 0.002486 **
## factor(SAU, order = FALSE)Non 0.278519 0.377319 0.738 0.460422
## factor(PSY, order = FALSE)Non -0.181778 0.331610 -0.548 0.583578
## factor(TROPE, order = FALSE)Non -0.336538 0.407455 -0.826 0.408831
## MMS -0.118079 0.036798 -3.209 0.001333 **
## Motif_angoisse -0.354653 0.351386 -1.009 0.312832
## Motif_heter 0.008694 0.873660 0.010 0.992060
## Motif_agitation 0.203212 0.608148 0.334 0.738268
## Motif_ID_delir -0.204948 0.556477 -0.368 0.712653
## Motif_alcool 1.863262 1.250909 1.490 0.136349
## Motif_confus 0.157845 1.371646 0.115 0.908384
## Motif_tr_somm 0.387729 0.383328 1.011 0.311787
## Motif_tr_alim 0.267503 0.565405 0.473 0.636129
## Motif_pl_som 0.032058 0.627834 0.051 0.959277
## Motif_id_depr 0.260772 0.400216 0.652 0.514673
## Motif_claustr 1.818144 1.304518 1.394 0.163400
## Motif_autre 0.393733 0.790954 0.498 0.618628
## Motif_regroupe_TS_ID_suic 1.410035 0.372427 3.786 0.000153 ***
## Motif_regroupe_mutisme_errance 3.372785 1.151055 2.930 0.003388 **
## DGPF10 -0.945273 1.627523 -0.581 0.561372
## DGPF20 4.150623 1.033710 4.015 5.94e-05 ***
## DGPF30 1.950122 0.775815 2.514 0.011949 *
## DGPF40 1.319301 0.824132 1.601 0.109413
## DGPF60 0.833623 1.483547 0.562 0.574176
## JOUR_SEMAINE -0.959410 0.438352 -2.189 0.028621 *
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 388.06 on 283 degrees of freedom
## Residual deviance: 287.78 on 248 degrees of freedom
## (15 observations deleted due to missingness)
## AIC: 359.78
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 5CHECK PLOTS OF THE MODEL
plot(model1)
plot(model1, which = 4, id.n = 3)
résultats
Ce qui augmente la proba d’être hospitalisé :
- HOSP PSY = oui
- factor(DUREE, order = FALSE) = 4-12H vs <4h
- Donnée manquante sur l’autonomie augmente
- Motifs regroupés Idées suicidaires / TS augmentent
- Motifs regroupés errance mutisme augmentent (c’était le cas chacun de leur côté aussi)
- Diagnostic principal == F20 augmente
- Diagnostic principal == F30 augmente dans une moindre mesure
- Si on teste week end versus semaine et nuit vs jour : Le week end la proba est augmentée, pas la nuit
- Si on teste “en journée en semaine” vs “nuits et week ends” : la nuit et le week end la proba est augmentée (effet + significatif que le week end seul
Ce qui diminue la proba d’être hospitalisé :
- Le Score MMSE a un effet linéaire négatif sur la proba d’être hospitalisé
- Motif angoisse diminue
- ALD == non diminue la proba d’hopsi psy
Remarque : Si on ne mets pas les motifs, DEM=“patient” est significatif
J’ai testé le fait d’être le week end par rapport à la semaine, c’est presque significatif à 5% (augmente la proba de hospi psy). L’heure ne joue pas significativement. Conjoint, département, niveau d’études, activité, age et sexe ne jouent pas significativement. Courrier préalable, passage SAU, contact PSY, prise de psychotropes ne jouent pas significativement.
Si on met les diagnostics (au lieu des motifs):
Idées suicidaires, TS, ex_H , tr_app augmentent la proba.
Modèle avec SPC
fullmodel <- glm(ORI_model ~
# caractéristiques du patient
AGE_75 # 75+ vs autres.
+ SEX
+ (ETU=="Supérieure") # superieur vs autres etudes
#+ (CONJ=="Couple") # couple vs autres situations
+ DEP_class # departement
+ factor(ACT,order=FALSE)
+ (ALD=="non") # SIGN
+ (DEM=="Patient") # SIGN
+ factor(COUR ,order=FALSE) # courrier préalable
+ factor(HOSP ,order=FALSE) # hospi en psy oui/non
+ factor(SAU ,order=FALSE)
+ factor(PSY ,order=FALSE)
+ factor(TROPE ,order=FALSE)
+ MMS # score MMSE
+ factor(DUREE ,order=FALSE) # Duree du séjour au CPOA
+ factor(AUT ,order=FALSE) # autonomie
# + Motif_angoisse
# + Motif_ID_suic
# + Motif_heter
# + Motif_agitation
# + Motif_ID_delir
# + Motif_alcool
# + Motif_errance
# + Motif_mutisme
# + Motif_confus
# + Motif_dem_rens
# + Motif_tr_somm
# + Motif_tr_alim
# + Motif_pl_som
# + Motif_TS_AA
# + Motif_id_depr
# + Motif_claustr
# + Motif_dem_tox
# + Motif_dem_adm
# + Motif_dem_soc
# + Motif_autre
+ SPC_IS
+ SPC_TS
+ SPC_ID
+ SPC_hall
+ SPC_ag
+ SPC_d_dy
+ SPC_anx
+ SPC_ex_H
+ SPC_apat_ind
+ SPC_dés
+ SPC_irr_ins
+ SPC_cptM
+ SPC_som
+ SPC_tr_app
+ DGP
# autres caractéristiques
+ (JOUR=="dimanche" | JOUR=="samedi") # Week end vs. semaine ?
+ factor(HEUR ,order=FALSE)
,data=BDD[which(BDD$NUM != "LH0204"),],family=binomial(link="logit"))
summary(fullmodel)##
## Call:
## glm(formula = ORI_model ~ AGE_75 + SEX + (ETU == "Supérieure") +
## DEP_class + factor(ACT, order = FALSE) + (ALD == "non") +
## (DEM == "Patient") + factor(COUR, order = FALSE) + factor(HOSP,
## order = FALSE) + factor(SAU, order = FALSE) + factor(PSY,
## order = FALSE) + factor(TROPE, order = FALSE) + MMS + factor(DUREE,
## order = FALSE) + factor(AUT, order = FALSE) + SPC_IS + SPC_TS +
## SPC_ID + SPC_hall + SPC_ag + SPC_d_dy + SPC_anx + SPC_ex_H +
## SPC_apat_ind + SPC_dés + SPC_irr_ins + SPC_cptM + SPC_som +
## SPC_tr_app + DGP + (JOUR == "dimanche" | JOUR == "samedi") +
## factor(HEUR, order = FALSE), family = binomial(link = "logit"),
## data = BDD[which(BDD$NUM != "LH0204"), ])
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -2.4269 -0.5761 -0.1675 0.5572 2.3583
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -1.603680 1.656096 -0.968 0.33287
## AGE_75>75ans -1.231144 0.603960 -2.038 0.04150 *
## SEXFemme 0.419509 0.396900 1.057 0.29053
## ETU == "Supérieure"TRUE 0.322485 0.431502 0.747 0.45485
## DEP_classIDF -0.133592 0.683408 -0.195 0.84502
## DEP_classParis 0.434936 0.620218 0.701 0.48314
## factor(ACT, order = FALSE)Chomeur -0.151975 1.045241 -0.145 0.88440
## factor(ACT, order = FALSE)Retraité -0.046501 0.599625 -0.078 0.93819
## factor(ACT, order = FALSE)Inactif -1.131094 0.889980 -1.271 0.20376
## ALD == "non"TRUE -1.005889 0.428070 -2.350 0.01878 *
## DEM == "Patient"TRUE -0.051930 0.484165 -0.107 0.91458
## factor(COUR, order = FALSE)Non 0.080191 0.473748 0.169 0.86559
## factor(HOSP, order = FALSE)Oui 1.187114 0.437254 2.715 0.00663 **
## factor(SAU, order = FALSE)Non 0.435096 0.463207 0.939 0.34757
## factor(PSY, order = FALSE)Non -0.006066 0.427010 -0.014 0.98867
## factor(TROPE, order = FALSE)Non -0.589597 0.511774 -1.152 0.24929
## MMS -0.085159 0.049548 -1.719 0.08567 .
## factor(DUREE, order = FALSE)4-12H 1.830438 0.460406 3.976 7.02e-05 ***
## factor(DUREE, order = FALSE)12-24H 0.275791 0.948497 0.291 0.77123
## factor(DUREE, order = FALSE) >24H -0.464471 1.874589 -0.248 0.80431
## factor(AUT, order = FALSE)Aide limitée 1.041171 0.600726 1.733 0.08306 .
## factor(AUT, order = FALSE)Aide régulière 0.311930 0.939000 0.332 0.73974
## factor(AUT, order = FALSE)Aide constante -1.049898 1.368914 -0.767 0.44311
## factor(AUT, order = FALSE)DM 1.997302 1.062387 1.880 0.06011 .
## SPC_IS 2.346585 0.491718 4.772 1.82e-06 ***
## SPC_TS 5.432391 2.313096 2.349 0.01885 *
## SPC_ID 0.769054 0.667248 1.153 0.24908
## SPC_hall -0.838089 0.808384 -1.037 0.29985
## SPC_ag 0.680498 0.758949 0.897 0.36992
## SPC_d_dy -0.428874 0.485185 -0.884 0.37673
## SPC_anx 0.130750 0.438093 0.298 0.76536
## SPC_ex_H 3.386443 1.300816 2.603 0.00923 **
## SPC_apat_ind 0.544612 0.928346 0.587 0.55744
## SPC_dés -0.514528 0.880125 -0.585 0.55881
## SPC_irr_ins -0.640183 0.729024 -0.878 0.37987
## SPC_cptM -0.115717 1.117382 -0.104 0.91752
## SPC_som -0.776034 0.457870 -1.695 0.09010 .
## SPC_tr_app 2.188563 0.533883 4.099 4.14e-05 ***
## DGPF10 0.201302 1.247952 0.161 0.87185
## DGPF20 3.446745 1.124060 3.066 0.00217 **
## DGPF30 1.026729 0.806100 1.274 0.20277
## DGPF40 0.602892 0.925966 0.651 0.51499
## DGPF60 -2.917827 2.150221 -1.357 0.17478
## JOUR == "dimanche" | JOUR == "samedi"TRUE 0.590971 0.608628 0.971 0.33155
## factor(HEUR, order = FALSE)12-16h 0.049415 0.402178 0.123 0.90221
## factor(HEUR, order = FALSE)16h-20h -0.627194 0.712300 -0.881 0.37858
## factor(HEUR, order = FALSE) 20h-24h -0.024792 1.194071 -0.021 0.98344
## factor(HEUR, order = FALSE)24h-8h 1.916821 1.561851 1.227 0.21972
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 388.06 on 283 degrees of freedom
## Residual deviance: 215.01 on 236 degrees of freedom
## (15 observations deleted due to missingness)
## AIC: 311.01
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 6round(exp(cbind(OR = coef(fullmodel), confint(fullmodel))),2)## OR 2.5 % 97.5 %
## (Intercept) 0.20 0.01 4.96
## AGE_75>75ans 0.29 0.08 0.91
## SEXFemme 1.52 0.70 3.35
## ETU == "Supérieure"TRUE 1.38 0.60 3.27
## DEP_classIDF 0.87 0.23 3.45
## DEP_classParis 1.54 0.46 5.37
## factor(ACT, order = FALSE)Chomeur 0.86 0.10 6.45
## factor(ACT, order = FALSE)Retraité 0.95 0.29 3.12
## factor(ACT, order = FALSE)Inactif 0.32 0.05 1.80
## ALD == "non"TRUE 0.37 0.15 0.84
## DEM == "Patient"TRUE 0.95 0.37 2.48
## factor(COUR, order = FALSE)Non 1.08 0.43 2.77
## factor(HOSP, order = FALSE)Oui 3.28 1.42 7.96
## factor(SAU, order = FALSE)Non 1.55 0.63 3.90
## factor(PSY, order = FALSE)Non 0.99 0.43 2.32
## factor(TROPE, order = FALSE)Non 0.55 0.20 1.49
## MMS 0.92 0.83 1.01
## factor(DUREE, order = FALSE)4-12H 6.24 2.62 16.10
## factor(DUREE, order = FALSE)12-24H 1.32 0.19 8.25
## factor(DUREE, order = FALSE) >24H 0.63 0.01 15.68
## factor(AUT, order = FALSE)Aide limitée 2.83 0.88 9.42
## factor(AUT, order = FALSE)Aide régulière 1.37 0.21 8.69
## factor(AUT, order = FALSE)Aide constante 0.35 0.02 4.80
## factor(AUT, order = FALSE)DM 7.37 0.98 72.79
## SPC_IS 10.45 4.13 28.72
## SPC_TS 228.70 4.36 37413.18
## SPC_ID 2.16 0.59 8.32
## SPC_hall 0.43 0.09 2.10
## SPC_ag 1.97 0.45 8.98
## SPC_d_dy 0.65 0.25 1.68
## SPC_anx 1.14 0.48 2.72
## SPC_ex_H 29.56 2.54 457.45
## SPC_apat_ind 1.72 0.29 11.19
## SPC_dés 0.60 0.10 3.33
## SPC_irr_ins 0.53 0.12 2.16
## SPC_cptM 0.89 0.09 8.17
## SPC_som 0.46 0.18 1.11
## SPC_tr_app 8.92 3.28 26.90
## DGPF10 1.22 0.08 12.75
## DGPF20 31.40 3.72 313.58
## DGPF30 2.79 0.60 14.35
## DGPF40 1.83 0.30 11.73
## DGPF60 0.05 0.00 1.80
## JOUR == "dimanche" | JOUR == "samedi"TRUE 1.81 0.55 6.05
## factor(HEUR, order = FALSE)12-16h 1.05 0.48 2.32
## factor(HEUR, order = FALSE)16h-20h 0.53 0.13 2.11
## factor(HEUR, order = FALSE) 20h-24h 0.98 0.08 9.88
## factor(HEUR, order = FALSE)24h-8h 6.80 0.39 256.09- SPC Idées suicidaires
- SPC TS
- SPC ag
- SPC_ex_H
- SPC_tr_app
CHECK PLOTS OF THE MODEL
plot(fullmodel)
plot(fullmodel, which = 4, id.n = 3)
Proba de MODE H
table(BDD$MODEH_bin)##
## Soins libres Soins sous contraintes
## 84 34BDD$MODEH_model <- NA
BDD[which(BDD$MODEH_bin =="Soins sous contraintes"),]$MODEH_model <- 1
BDD[which(BDD$MODEH_bin =="Soins libres"),]$MODEH_model <- 0
table(BDD$MODEH_model, exclude = NULL)##
## 0 1 <NA>
## 84 34 182model <- glm(MODEH_model ~
# caractéristiques du patient
AGE_75 # 75+ vs autres.
+ SEX
+ (ETU=="Supérieure") # superieur vs autres etudes
+ (CONJ=="Couple") # couple vs autres situations
+ DEP_class # departement
+ factor(ACT,order=FALSE)
+ (ALD=="non") # SIGN
+ (DEM=="Patient") # SIGN
+ factor(COUR ,order=FALSE) # courrier préalable
+ factor(HOSP ,order=FALSE) # hospi en psy oui/non
+ factor(SAU ,order=FALSE)
+ factor(PSY ,order=FALSE)
+ factor(TROPE ,order=FALSE)
+ MMS # score MMSE
+ factor(DUREE ,order=FALSE) # Duree du séjour au CPOA
+ factor(AUT ,order=FALSE) # autonomie
# + DGP
# autres caractéristiques
+ (JOUR=="dimanche" | JOUR=="samedi") # Week end vs. semaine ?
+ factor(HEUR ,order=FALSE)
,data=BDD,family=binomial(link="logit"))
summary(model)##
## Call:
## glm(formula = MODEH_model ~ AGE_75 + SEX + (ETU == "Supérieure") +
## (CONJ == "Couple") + DEP_class + factor(ACT, order = FALSE) +
## (ALD == "non") + (DEM == "Patient") + factor(COUR, order = FALSE) +
## factor(HOSP, order = FALSE) + factor(SAU, order = FALSE) +
## factor(PSY, order = FALSE) + factor(TROPE, order = FALSE) +
## MMS + factor(DUREE, order = FALSE) + factor(AUT, order = FALSE) +
## (JOUR == "dimanche" | JOUR == "samedi") + factor(HEUR, order = FALSE),
## family = binomial(link = "logit"), data = BDD)
##
## Deviance Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -1.5938 -0.4176 -0.0575 0.0972 3.2886
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
## (Intercept) -6.46457 3.68796 -1.753 0.07962 .
## AGE_75>75ans -3.45202 2.28809 -1.509 0.13138
## SEXFemme 3.44362 1.40736 2.447 0.01441 *
## ETU == "Supérieure"TRUE 1.74906 1.04837 1.668 0.09524 .
## CONJ == "Couple"TRUE 1.83478 0.94869 1.934 0.05311 .
## DEP_classIDF -1.04044 1.66603 -0.625 0.53230
## DEP_classParis -0.46374 1.23650 -0.375 0.70763
## factor(ACT, order = FALSE)Chomeur -0.83322 5.77493 -0.144 0.88528
## factor(ACT, order = FALSE)Retraité 0.39261 1.30452 0.301 0.76344
## factor(ACT, order = FALSE)Inactif 5.87220 2.67766 2.193 0.02830 *
## ALD == "non"TRUE -0.01934 1.09001 -0.018 0.98584
## DEM == "Patient"TRUE -3.36143 1.42160 -2.365 0.01805 *
## factor(COUR, order = FALSE)Non -0.07243 0.93654 -0.077 0.93835
## factor(HOSP, order = FALSE)Oui -0.01449 0.90075 -0.016 0.98717
## factor(SAU, order = FALSE)Non 1.49643 1.13599 1.317 0.18774
## factor(PSY, order = FALSE)Non -1.21020 1.20063 -1.008 0.31347
## factor(TROPE, order = FALSE)Non 5.35892 1.77251 3.023 0.00250 **
## MMS -0.13099 0.09164 -1.429 0.15291
## factor(DUREE, order = FALSE)4-12H 4.15942 1.41043 2.949 0.00319 **
## factor(DUREE, order = FALSE)12-24H 1.23108 2.05586 0.599 0.54930
## factor(DUREE, order = FALSE) >24H -3.83048 5594.88539 -0.001 0.99945
## factor(AUT, order = FALSE)Aide limitée 1.09077 1.14167 0.955 0.33936
## factor(AUT, order = FALSE)Aide régulière -1.00446 1.53156 -0.656 0.51193
## factor(AUT, order = FALSE)Aide constante -9.43611 3956.18145 -0.002 0.99810
## factor(AUT, order = FALSE)DM 5.31824 1.83577 2.897 0.00377 **
## JOUR == "dimanche" | JOUR == "samedi"TRUE 2.25811 1.36798 1.651 0.09880 .
## factor(HEUR, order = FALSE)12-16h -0.27964 0.95651 -0.292 0.77002
## factor(HEUR, order = FALSE)16h-20h 1.49941 1.47434 1.017 0.30915
## factor(HEUR, order = FALSE) 20h-24h 11.18529 4.75300 2.353 0.01861 *
## factor(HEUR, order = FALSE)24h-8h -12.99393 2045.01315 -0.006 0.99493
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
##
## Null deviance: 128.910 on 109 degrees of freedom
## Residual deviance: 57.475 on 80 degrees of freedom
## (190 observations deleted due to missingness)
## AIC: 117.47
##
## Number of Fisher Scoring iterations: 16résultats préléminaires
Ce qui augmente la proba d’être hospitalisé sous contrainte, toutes choses égales par ailleurs :
- Etre une femme
- etre en couple (quasi 5%)
- etre inactif
- l’origine de la demande n’est pas le patient lui même.
- PAs de prise de psychotrope
- Une durée de séjour au CPOA de 4-12h vs. < 4h
- Donnée manquante pour l’autonomie
- HEURE : entre 20h et 24h par rapport à 8h-12h. Gros coefficient !
Je n’ai pas encore testé les motifs ni les SPC , problèmes de convergences des modèles car on a moins de patients que pour le premier modèles. (N=118 vs N=300)