Documentation

Ce rapport de production revient sur l’ensemble des traitements réalisés par le CépiDc pour produire la base de données sur les causes médicales de décès en 2023. Le codage des causes de décès en CIM-10 en 2023 en France combine un codage automatique par le système expert de codage IRIS/MUSE, des prédictions par des algorithmes d'apprentissage profond, et un codage manuel en particulier ciblé sur les certificats d'intérêt spécifique pour la recherche et la santé publique. Une attention particulière porte sur l’évaluation de la cohérence entre le codage obtenu lors de cette campagne à trois

La base de données mise à disposition sur le site d’open data du CépiDc a fait l’objet d’une procédure d’anonymisation visant à empêcher le dévoilement de l’identité des personnes décédées, et donc de leur cause de décès, tout en conservant la qualité de l’information diffusée.

Pour ce faire, le département de résidence de 2 % des individus qui composent la base de données a été modifié. Ce document explicite les raisons poussant à anonymiser la base de données, il en décrit et illustre les conséquences minimes sur les données. Il propose également une présentation de la méthode utilisée ainsi

Cette fiche méthodologique a pour objet d’expliquer le choix du taux standardisé par âge sur la population européenne standard par le CépiDc comme indicateur pour présenter les évolutions temporelles de mortalité par cause de décès et permettre les comparaisons de mortalité par cause entre différents territoires (régions françaises ou comparaison internationales).

Le détail des calculs et la structure de la population sont eux décrits dans la fiche méthodologique (Godet, 2025).

Dans ce fichier, sont recensées les principales ruptures de série sur le codage des causes initiales de décès depuis 1979 telles que publiées sur l'Opendata mais aussi sur la page Grandes tendances du site. 

Le travail de recensement des ruptures est en cours, cette documentation sera donc complétée au fur et à mesure à la fois lors de la mise à disposition de nouvelles données mais aussi sur la partie historique des séries.

Cette note a pour objet de présenter et d’expliciter les indicateurs de mortalité par cause initiale de décès calculés et mis à disposition par le CépiDc. La première partie définit l’unité statistique, le champ ainsi que les définitions utiles. La seconde partie détaille les définitions des différents indicateurs statistiques.

Ce rapport de production revient sur l’ensemble des traitements réalisés par le CépiDc pour produire la base de données sur les causes médicales de décès en 2022. Le codage des causes de décès en CIM-10 en 2022 en France combine un codage automatique par le système expert de codage IRIS/MUSE, des prédictions par des algorithmes d'apprentissage profond, et un codage manuel en particulier ciblé sur les certificats d'intérêt spécifique pour la recherche et la santé publique. Une attention particulière porte sur l’évaluation de la cohérence entre le codage obtenu lors de cette campagne à trois

Ce rapport présente les spécificités du traitement des certificats de décès des années 2018 et 2019 et apporte des précisions sur le processus de production. 

La base de données pour les décès 2018 et 2019 a été produite dans un contexte de rattrapage du retard de production et au moment où de nouvelles méthodes de codage automatique impliquant des algorithmes de deep learning ont été développées au CépiDc. Ainsi, le processus classique de codage a été adapté et les nouvelles méthodes de codage automatique ont été utilisées pour permettre de produire la base plus rapidement que les autres

Le codage des causes de décès en CIM-10 en 2018 et 2019 en France combine un codage automatique par le système expert de codage IRIS/MUSE, des prédictions par des algorithmes d'apprentissage profond, et un codage manuel ciblé sur les certificats d'intérêt spécifique pour la recherche et la santé publique. Ce document présente la stratégie retenue combinant ces trois modes de codage tout en ciblant les certificats envoyés en reprise manuelle. On évalue la performance de cette stratégie en comparant à une campagne de codage traditionnelle reposant uniquement sur du codage automatique par IRIS

Dans la majeur partie des bases de données de santé recueillies en routine, notamment le SNDS, le niveau socio-économique individuel n'est pas enregistré, ou de façon très lacunaire. De plus, l'analyse de la distribution spatiale de l'état de santé des populations , notamment aux échelles de la prise de décision concernant les politiques publiques en général, et de santé publique en particulier, doit pouvoir considérer le niveau socio-économique des unités spatiales de façon synthétique. Ils s'agit-là de dimensions essentielles pour comprendre de nombreux enjeux de santé publique.

Il existe

Ce rapport de production revient sur l’ensemble des traitements réalisés par le CépiDc pour produire la base de données sur les causes médicales de décès en 2021. Le codage des causes de décès en CIM-10 en 2021 en France combine un codage automatique par le système expert de codage IRIS/MUSE, des prédictions par des algorithmes d'apprentissage profond, et un codage manuel en particulier ciblé sur les certificats d'intérêt spécifique pour la recherche et la santé publique. Une attention particulière porte sur l’évaluation de la cohérence entre ce nouveau type de campagne de codage et une