Bases médico-administratives : de l'épidemiologie à la pharmacovigilance

L'auteur a souhaité limiter l'accès de ce document aux membres de l'Enseignement supérieur français jusqu'au 05 novembre 2023The availability and the volume of data in administrative claims databases could offer a powerful tool for research. However, the origin and the financial purpose of these data require an adaptation of the classical epidemiological approaches. Indeed, the secondary use of these data raises several issues that need to be carefully addressed. The aim of this thesis work was to assess the contribution of claims databases in epidemiology and in pharmacovigilance. The first section discusses the definition of the administrative claims databases and their scope through international examples and then focuses on French claims databases that collect inpatient care data (Programme de médicalisation des systèmes d’information, PMSI) and outpatient care data (datamart de consommation inter-régime, DCIR). The second section discusses methodological issues to take into account the specificities of administrative claims databases: definition and assessment of a prognostic score (Charlson’s comorbidity index) applied to the SNDS database, and the management of missing data. Two approaches were used: i) the development of a proxy applied to the concept of planned hospital stay, and ii) the enhancement of claims data with clinical data from a hospital warehouse. The third section illustrates, through use cases, how claims data could be useful in epidemiology and pharmacovigilance: wide exposure window (maternal comorbidities collected in the 6 years before the conception date), exhaustive recruitment especially for rare pathologies (patients with inflammatory bowel disease and myocardial infarction), and improved screening of eligible patients and data collection especially during a health crisis (patients admitted to the intensive care unit for COVID-19). Finally, the limitations due to the secondary use of these data are discussed: their volume that might lead to statistical overpowered studies, their delayed access due to technical and legal restrictions, the effort required to understand these data that is often underestimated by users who are not always data producers. To conclude, our work highlights the interest of the secondary use of data from claims database in research while underlining the potential pitfalls. The integration and the secondary use of multisource data in healthcare research could solve part of these issues.La disponibilité et le volume des données issues de bases médico-administratives (BMA) en font un outil de plus en plus utilisé en recherche. Cependant, la nature et la finalité financière de ces données rendent nécessaire une adaptation des méthodes d’épidémiologie classique. En effet, la réutilisation de ces données a soulevé des objections qu’il convient de prendre en compte. L’objectif de cette thèse était de montrer quel pouvait être l’apport des données issues de BMA en épidémiologie et en pharmacovigilance. Dans une première partie introductive sur les BMA, nous nous sommes attachés à en rechercher une définition, à illustrer leur périmètre, au travers d’exemples internationaux, et, à décrire le contenu des bases disponibles en France : les données hospitalières (Programme de médicalisation des systèmes d’information, PMSI) et les données de remboursement extra-hospitalières (datamart de consommation inter-régime, DCIR). Dans une deuxième partie, nous avons présenté des travaux méthodologiques prenant en compte les spécificités des données issues des BMA : la définition et l’évaluation d’un score pronostique (score de comorbidités de Charlson) calculé à partir des données disponibles dans les BMA, la gestion des données absentes des BMA. Deux approches ont été explorées : i) le développement d’un proxy appliqué à la notion d’hospitalisation programmée, ii) l’enrichissement de données de BMA par un appariement à des données issues d’un entrepôt de données hospitalières. Dans une troisième partie, nous avons illustré, au travers de cas d’usage, l’intérêt des données médico-administratives en épidémiologie et en pharmacovigilance : une fenêtre d’exposition étendue (recueil de comorbidités maternelles dans les 6 ans précédant une grossesse), un recrutement quasi-exhaustif en particulier dans le cadre de pathologies rares (sujets atteints de MICI et d’un syndrome coronarien), l’accélération du recrutement de sujets et du recueil de données (sujets atteints de COVID-19 pris en charge en réanimation) notamment en situation de crise sanitaire. Nous avons ensuite discuté les limites qui subsistent dans la réutilisation de ces données : leur volumétrie qui peut conduire à une situation de surpuissance statistique, leurs délais d’accès réglementaire et technique, l’investissement nécessaire à la compréhension de ces données, incomplètement mesuré par les utilisateurs de ces données qui n’en sont pas forcément les producteurs. En conclusion, nos travaux ont fait ressortir l’intérêt de la réutilisation des données issues de bases médico- administratives en recherche tout en soulignant les écueils qui pouvaient en résulter. L’intégration et la réutilisation de données multisources en santé permettrait de pallier un certain nombre de ces difficultés

Administrative claims databases : from epidemiology to pharmacoviligance

La disponibilité et le volume des données issues de bases médico-administratives (BMA) en font un outil de plus en plus utilisé en recherche. Cependant, la nature et la finalité financière de ces données rendent nécessaire une adaptation des méthodes d’épidémiologie classique. En effet, la réutilisation de ces données a soulevé des objections qu’il convient de prendre en compte. L’objectif de cette thèse était de montrer quel pouvait être l’apport des données issues de BMA en épidémiologie et en pharmacovigilance.Dans une première partie introductive sur les BMA, nous nous sommes attachés à en rechercher une définition, à illustrer leur périmètre, au travers d’exemples internationaux, et, à décrire le contenu des bases disponibles en France : les données hospitalières (Programme de médicalisation des systèmes d’information, PMSI) et les données de remboursement extra-hospitalières (datamart de consommation inter-régime, DCIR). Dans une deuxième partie, nous avons présenté des travaux méthodologiques prenant en compte les spécificités des données issues des BMA : la définition et l’évaluation d’un score pronostique (score de comorbidités de Charlson) calculé à partir des données disponibles dans les BMA, la gestion des données absentes des BMA. Deux approches ont été explorées : i) le développement d’un proxy appliqué à la notion d’hospitalisation programmée, ii) l’enrichissement de données de BMA par un appariement à des données issues d’un entrepôt de données hospitalières. Dans une troisième partie, nous avons illustré, au travers de cas d’usage, l’intérêt des données médico-administratives en épidémiologie et en pharmacovigilance : une fenêtre d’exposition étendue (recueil de comorbidités maternelles dans les 6 ans précédant une grossesse), un recrutement quasi-exhaustif en particulier dans le cadre de pathologies rares (sujets atteints de MICI et d’un syndrome coronarien), l’accélération du recrutement de sujets et du recueil de données (sujets atteints de COVID-19 pris en charge en réanimation) notamment en situation de crise sanitaire.Nous avons ensuite discuté les limites qui subsistent dans la réutilisation de ces données : leur volumétrie qui peut conduire à une situation de surpuissance statistique, leurs délais d’accès réglementaire et technique, l’investissement nécessaire à la compréhension de ces données, incomplètement mesuré par les utilisateurs de ces données qui n’en sont pas forcément les producteurs.En conclusion, nos travaux ont fait ressortir l’intérêt de la réutilisation des données issues de bases médico-administratives en recherche tout en soulignant les écueils qui pouvaient en résulter. L’intégration et la réutilisation de données multisources en santé permettrait de pallier un certain nombre de ces difficultés.The availability and the volume of data in administrative claims databases could offer a powerful tool for research. However, the origin and the financial purpose of these data require an adaptation of the classical epidemiological approaches. Indeed, the secondary use of these data raises several issues that need to be carefully addressed. The aim of this thesis work was to assess the contribution of claims databases in epidemiology and in pharmacovigilance.The first section discusses the definition of the administrative claims databases and their scope through international examples and then focuses on French claims databases that collect inpatient care data (Programme de médicalisation des systèmes d’information, PMSI) and outpatient care data (datamart de consommation inter-régime, DCIR). The second section discusses methodological issues to take into account the specificities of administrative claims databases: definition and assessment of a prognostic score (Charlson’s comorbidity index) applied to the SNDS database, and the management of missing data. Two approaches were used: i) the development of a proxy applied to the concept of planned hospital stay, and ii) the enhancement of claims data with clinical data from a hospital warehouse. The third section illustrates, through use cases, how claims data could be useful in epidemiology and pharmacovigilance: wide exposure window (maternal comorbidities collected in the 6 years before the conception date), exhaustive recruitment especially for rare pathologies (patients with inflammatory bowel disease and myocardial infarction), and improved screening of eligible patients and data collection especially during a health crisis (patients admitted to the intensive care unit for COVID-19).Finally, the limitations due to the secondary use of these data are discussed: their volume that might lead to statistical overpowered studies, their delayed access due to technical and legal restrictions, the effort required to understand these data that is often underestimated by users who are not always data producers.To conclude, our work highlights the interest of the secondary use of data from claims database in research while underlining the potential pitfalls. The integration and the secondary use of multisource data in healthcare research could solve part of these issues

La programmation neuro-linguistique (une nouvelle approche relationnelle en odontologie)

LYON1-BU Santé Odontologie (693882213) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Obesity paradox in ICU? A topic of discussion, not a key issue!

International audienc

Développement d’un score de comorbidité maternelle au sein du Programme de médicalisation des systèmes d’information

International audienc

Cost-Effectiveness of Thrombectomy in Patients With Acute Ischemic Stroke

International audienceBACKGROUND AND PURPOSE:The benefit of mechanical thrombectomy added to intravenous thrombolysis (IVT) in patients with acute ischemic stroke has been largely demonstrated. However, evidence of the economic incentive of this strategy is still limited, especially in the context of a randomized controlled trial. We aimed to analyze whether mechanical thrombectomy combined with IVT (IVMT) is cost-effective when compared with IVT alone.METHODS:Individual-level cost and outcome data were collected in the THRACE randomized controlled trial (Thrombectomie des Artères Cerébrales) including patients with acute ischemic stroke. Patients were assigned to receive IVT or IVMT. The primary outcomes were modified Rankin Scale score of functional independence at 90 days (score 0-2) and the EuroQol-5D quality-of-life score at 1 year.RESULTS:Treating acute ischemic stroke with IVMT (n=200) versus IVT (n=202) increased the rate of functional independence by 10.9% (53.0% versus 42.1%; P=0.028), at an increased cost of $2116 (€1909), with no significant difference in mortality (12$19 379 (€17 480). The incremental cost per one quality-adjusted life year gained was $14 881 (€13 423). On sensitivity analysis, the probability of cost-effectiveness with IVMT was 84.1% in terms of cases of averted disability and 92.2% in terms of quality-adjusted life years.CONCLUSIONS:Based on randomized trial data, this study demonstrates that IVMT used to treat acute ischemic stroke is cost-effective when compared with IVT alone

Outcomes after acute coronary syndrome in patients with inflammatory bowel disease

International audienceBackground: Patients with chronic inflammatory conditions are at an increased risk of developing atherothrombotic events. We aimed to assess the 1-year prognosis after myocardial infarction (MI) in patients with inflammatory bowel disease (IBD).Methods: From the PMSI (Program de Medicalisation des Systèmes d'informatique) database, 246 out of 39,835 consecutive MI patients, hospitalized between 2012 and 2017, were diagnosed with IBD and followed up for 1 year after discharge. A matched cohort was built matching each MI patient with IBD to patient without IBD using age and sex (n = 1,470, matching ratio 1:5).Results: Compared with MI patients without IBD, MI patients with IBD were younger (aged 69 vs. 70.8 years, p = 0.04) with a higher rate of increased body mass index (BMI) (21.5% vs 15%, p = 0.004), previously diagnosed ischemic cardiopathy (18.3% vs 12.6%, p < 0.0008) and chronic renal disease (8.9% vs 5.6%, p = 0.02). In our age- and sex-matched cohort, we found that all-cause mortality (9% vs 8.3, p = 0.729), stroke (0.8% vs 0.6%, p = 0.656) and hospitalization resulting from heart failure (3ool, .3% vs 3.5%, p = 0.846) did not significantly differ between the IBD and non-IBD groups within the first year after initial admission whereas the risk of recurrent MI was increased by 50% (2.9% vs 1.9%, p = 0.33) in the IBD group without reaching statistical significance. Moreover, a significant increase in the blood transfusion rate at the 1-year follow-up was observed in MI patients with IBD compared with MI patients without IBD (15.1% vs 9.4%, p < 0.001).Conclusion: Our findings suggest that both residual MI risk and bleeding events should be carefully monitored in MI patients diagnosed with chronic inflammation such as that observed in IBD

Comparison of Unplanned 30-Day Readmission Prediction Models, Based on Hospital Warehouse and Demographic Data.

International audienceAnticipating unplanned hospital readmission episodes is a safety and medico-economic issue. We compared statistics (Logistic Regression) and machine learning algorithms (Gradient Boosting, Random Forest, and Neural Network) for predicting the risk of all-cause, 30-day hospital readmission using data from the clinical data warehouse of Rennes and from other sources. The dataset included hospital stays based on the criteria of the French national methodology for the 30-day readmission rate (i.e., patients older than 18 years, geolocation, no iterative stays, and no hospitalization for palliative care), with a similar pre-processing for all algorithms. We calculated the area under the ROC curve (AUC) for 30-day readmission prediction by each model. In total, we included 259114 hospital stays, with a readmission rate of 8.8%. The AUC was 0.61 for the Logistic Regression, 0.69 for the Gradient Boosting, 0.69 for the Random Forest, and 0.62 for the Neural Network model. We obtained the best performance and reproducibility to predict readmissions with Random Forest, and found that the algorithms performed better when data came from different sources