Analyse de données longitudinales, causalité et parcours de soin : une application aux bases médico-administratives françaises

For several years, the health field has seen a significant increase in the amount of data available. In France, new platforms have been created to centralize health data, starting with data from claims database. Initially collected for pricing purposes, these data are a great opportunity for real-life studies of healthcare consumption and its evolution over time. Treatment effectiveness is a recurrent issue in health data studies. Our first contribution concerns a model for estimating the average treatment effect in treated patients (ATT) in the presence of time-dependent confounders. We proposed an unbiased estimate of ATT based on a generalization of Gran's model in the presence of several continuous, time-dependent confounders and a repeatable outcome, such as rehospitalizations. A simulation study demonstrated the value of the correction and the model was applied to MIMIC-III data. In a second step, a multivariate extension of the INGARCH model was proposed to take into account discrete confounders in Gran's model. The study of care pathways is another issue often studied on real-life data. We propose a process to analysed hospital care pathways in order to assess their association with mortality. Sequence analysis methods taking into account the order of occurrence of hospitalizations have been combined. This analysis process was applied to the study of the association of cardiovascular hospitalisations with death in patients with heart failure.Le domaine de la santé connaît depuis plusieurs années une augmentation importante des données disponibles. En France, de nouvelles plateformes ont vu le jour pour centraliser les données de santé, en commençant par les données des bases médico-administratives. Initialement recueillies pour des besoins tarifaires, ces données sont une grande opportunité pour l'études en vie réelle des consommations de soin et leur évolution dans le temps. L'efficacité des traitements est une problématique récurrente dans les études sur données de santé. Notre première contribution porte sur un modèle d'estimation de l'effet moyen du traitement chez les patients traités (ATT) en présence de facteurs de confusion dépendants du temps. Nous avons proposé une estimation débiaisée de l'ATT basée sur une généralisation du modèle de Gran en présence de plusieurs facteurs de confusion continus et dépendants du temps et d'un résultat qui peut être répétés dans le temps, comme des réhospitalisations. Dans un second temps, une extension multivariée du modèle INGARCH a été proposée pour prendre en compte des facteurs de confusion discrets dans l'estimation de l'ATT. L'étude des parcours de soin est une autre thématique très souvent étudiée sur les données de vie réelle. Nous proposons dans nos travaux une procédure d'analyse des parcours de soin hospitalier afin d'évaluer leur association avec la mortalité. Des méthodes d'analyse de séquences prenant en compte l'ordre de la survenue des hospitalisations ont été combinées. Cette procédure d'analyse a été appliquée à l'étude de l'association des hospitalisations cardiovasculaires avec le décès chez des patients atteints d'insuffisance cardiaque

Apports et limites du « machine learning » dans la prédiction du changement du stade de sévérité de l'asthme en France : une analyse du Système national des données de santé (SNDS)

International audienceINTRODUCTION - Prédire l’évolution de la maladie permettrait d'améliorer la prise en charge des patients et de réduire le fardeau de la maladie. La base de données médico-administratives du SNDS pourrait permettre de construire des modèles prédictifs de l’évolution de la sévérité des maladies et d'orienter des politiques de prise en charge des patients. OBJECTIF - Déterminer dans quelle mesure le SNDS pourrait identifier un modèle prédictif de l'aggravation de l'asthme. METHODES - L’étude repose sur une exploitation des données de la cohorte CONSTANCES chainées au SNDS. L'ensemble des patients asthmatiques en 2017 ont été inclus. Le stade GINA de sévérité de la maladie a été estimé chaque mois pour chaque patient par un algorithme reposant sur des consommations médicamenteuses. L'aggravation du stade GINA en 2017 a été analysée à travers différents modèles prédictifs issus du « machine learning » (régression logistique, RF, SVM, KNN, réseau de neurones) dont les performances ont été comparées via la sensibilité, la spécificité, l’« accuracy » et la matrice de confusion. Les variables prédictives ont été identifiées par des cliniciens au sein des consommations de soin ou du questionnaire CONSTANCES en 2016. RESULTATS - Au total, 5007 patients asthmatiques âgés en moyenne de 47 ans ont été inclus dans l’étude (hommes : 44,7 %). Le stage GINA était de : non traités : 37 %, stade 1 : 22 %, stade 2 : 3 %, stade 3 : 16 %, stade 4 : 20 % et stade 5 : 2 %. Au cours de l'année, 34,4 % des sujets ont eu une aggravation du stade. Les modèles de ML permettent d'obtenir une bonne prédiction de cette évolution dans 70 % des cas (« accuracy ») entre 0,65 et 0,75) quel que soit le modèle testé. Des différences notables sont observées en termes de sensibilité, entre 0,45 (KNN) et 0,82 (SVM) et de spécificité entre 0,58 (SVM) et 0,86 (RF). DISCUSSION / CONCLUSION - Tous les modèles testés sont comparables en termes de performances globale et très variables sur la sensibilité et la spécificité du modèle

Plasma CD27, a Surrogate of the Intratumoral CD27–CD70 Interaction, Correlates with Immunotherapy Resistance in Renal Cell Carcinoma

International audienceAbstract Purpose: CD70 is a costimulatory molecule known to activate CD27-expressing T cells. CD27–CD70 interaction leads to the release of soluble CD27 (sCD27). Clear-cell renal cell carcinoma (ccRCC) expresses the highest levels of CD70 among all solid tumors; however, the clinical consequences of CD70 expression remain unclear. Experimental Design: Tumor tissue from 25 patients with ccRCC was assessed for the expression of CD27 and CD70 in situ using multiplex immunofluorescence. CD27+ T-cell phenotypes in tumors were analyzed by flow cytometry and their gene expression profile were analyzed by single-cell RNA sequencing then confirmed with public data. Baseline sCD27 was measured in 81 patients with renal cell carcinoma (RCC) treated with immunotherapy (35 for training cohort and 46 for validation cohort). Results: In the tumor microenvironment, CD27+ T cells interacted with CD70-expressing tumor cells. Compared with CD27− T cells, CD27+ T cells exhibited an apoptotic and dysfunctional signature. In patients with RCC, the intratumoral CD27–CD70 interaction was significantly correlated with the plasma sCD27 concentration. High sCD27 levels predicted poor overall survival in patients with RCC treated with anti–programmed cell death protein 1 in both the training and validation cohorts but not in patients treated with antiangiogenic therapy. Conclusions: In conclusion, we demonstrated that sCD27, a surrogate marker of T-cell dysfunction, is a predictive biomarker of resistance to immunotherapy in RCC. Given the frequent expression of CD70 and CD27 in solid tumors, our findings may be extended to other tumors

Immediate Hypersensitivity to Contrast Agents: The French 5-year CIRTACI Study

International audienceBackground:Iodinated and gadolinium-based contrast media (ICM; GBCM) induce immediate hypersensitivity (IH) reactions. Differentiating allergic from non-allergic IH is crucial; allergy contraindicates the culprit agent for life. We studied frequency of allergic IH among ICM or GBCM reactors.Methods:Patients were recruited in 31 hospitals between 2005 and 2009. Clinical symptoms, plasma histamine and tryptase concentrations and skin tests were recorded. Allergic IH was diagnosed by intradermal tests (IDT) with the culprit CM diluted 1:10, "potentially allergic" IH by positive IDT with pure CM, and non-allergic IH by negative IDT.Findings:Among 245 skin-tested patients (ICM = 209; GBCM = 36), allergic IH to ICM was identified in 41 (19.6%) and to GBCM in 10 (27.8%). Skin cross-reactivity was observed in 11 patients with ICM (26.8%) and 5 with GBCM (50%). Allergy frequency increased with clinical severity and histamine and tryptase concentrations (p  50% of life-threatening ones. GBCM and ICM triggered comparable IH reactions in frequency and severity. Cross-reactivity was frequent, especially for GBCM. We propose considering skin testing with pure contrast agent, as it is more sensitive than the usual 1:10 dilution criteria

Can We Reduce Frame Rate to 15 Images per Second in Pediatric Videofluoroscopic Swallow Studies?

International audienc