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<dc:coverage xsi:type="unistra:Coverage">FR</dc:coverage>
<dc:title xml:lang="fre" xsi:type="unistra:Titre">ArticulApp : conception et utilisabilité d’une application d’aide au diagnostic pour les pathologies articulaires en médecine générale : thèse présentée pour le diplôme d'État de docteur en médecine : diplôme d'État mention médecine générale</dc:title>
<dc:type xsi:type="unistra:Mention">Thèse d'exercice</dc:type>
<dc:type xsi:type="unistra:TheseExercice">These d'exercice Unistra</dc:type>
<dc:description xml:langue="fr" xsi:type="unistra:Discipline">Médecine (médecine générale)</dc:description>
<dc:description xml:langue="" xsi:type="unistra:Resume">Les pathologies ostéoarticulaires sont une part importante des consultations de médecine générale. Médecins et internes rencontrent souvent des difficultés face à ces motifs, entraînant un recours excessif à l’imagerie, un adressage prématuré aux spécialistes, et parfois des traitements inadaptés. Les praticiens se tournent vers des outils numériques comme les moteurs de recherche ou les grands modèles de langage, dont l’acceptabilité est encore restreinte dans le corps médical. Nous avons développé ArticulApp un système expert s’appuyant sur un graphe de connaissances dérivé des connaissances médicales validées pour le raisonnement clinique. Notre outil aborde les pathologies du genou et de l’épaule. Il a été évalué sur 100 cas cliniques fictifs : 50 issus de manuels de formation aux Épreuves classantes nationales ou d’annales, et 50 générés par ChatGPT. Nous avons comparé ses performances à Google et ChatGPT. L’utilisabilité a été évaluée auprès d’internes en médecine générale via le questionnaire Health System Usability Scale. ArticulApp intègre 44 pathologies (17 concernant l’épaule, 27 concernant le genou) et atteint une exactitude diagnostique de 93,64% [87.9 – 96.9%] contre 90,80% [84.8 – 94.8%] pour ChatGPT (p = 0.48) et 81,31 % [73.8 – 88.0%] pour Google (p = 0.008). Sur le plan de l’utilisabilité de l’application, le score moyen est de 73,09%. [SD1]  ArticulApp est un système expert [SD2]  d’aide au diagnostic de performance équivalente aux grands modèles de langage. [SD3] Son ergonomie reste perfectible. Son extension et une évaluation sur des cas réels permettrait d’en faire un appui au médecin généraliste tout en respectant sa place de décisionnaire.  [SD1]Interprétation ? [SD2]Concept  introduire [SD3]Un peu fort. Disons plutôt des performances équivalentes aux grands modèles de langue, mais avec une meilleure explicabilité</dc:description>
<dc:date xsi:type="unistra:Date">2025-06-30</dc:date>
<dc:subject xml:lang="fre">Systèmes d'aide à la décision clinique</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="fre">Soins de santé primaires</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="fre">Médecine générale</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="fre">Appareil locomoteur</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="fre">Articulations</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="fre">Maladie</dc:subject>
<dc:subject xml:lang="fre">Ressources en santé</dc:subject>
<dc:subject xsi:type="unistra:Classification">610</dc:subject>
<dc:creator xsi:type="unistra:Auteur">Labernede, Chloé</dc:creator>
<dc:contributor xsi:type="unistra:Directeur">Le Goff, Laurine</dc:contributor>
<dc:contributor xsi:type="unistra:Directeur">Demuth, Stanislas</dc:contributor>
<dc:contributor xsi:type="unistra:PresidentJury">Weber, Jean-Christophe</dc:contributor>
<dc:publisher xsi:type="unistra:Etablissement">Université de Strasbourg</dc:publisher>
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<dc:publisher xsi:type="unistra:Composante">Faculté de médecine, maïeutique et sciences de la santé</dc:publisher>
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<dc:identifier xsi:type="dcterms:URI">https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_exercice/MED/2025/2025_LABERNEDE_Chloe.pdf</dc:identifier>
<dc:rights xml:langue="fre" xsi:type="unistra:Droits">Accès libre</dc:rights>
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