Prescription Medicines and the Risk of Road Traffic Crashes: A French Registry-Based Study

Using three nationwide databases in France, Ludivine Orriols, Emmanuel Lagarde, and colleagues provide evidence that prescribed medicines contribute to the risk of experiencing a road traffic crash

Mind wandering and driving: a responsibility case-control study

Objective To assess the association between mind wandering (i.e. thinking unrelated to the task at hand) and the risk of being responsible for the crash. Design Responsibility case-control study. Setting Adult emergency department of the Bordeaux University hospital (France) from April 2010 to August 2011. Participants 955 injured drivers presenting as a result of motor vehicle crash. Main outcome measures The main outcome variable was responsibility for the crash. Exposures were mind wandering, external distraction, negative affect, alcohol use, psychotropic medicine use, and sleep deprivation. Potential confounders were sociodemographic and crash characteristics. Results Beyond classical risk factors found to be associated with responsibility, the results showed that intense mind wandering was associated with being responsible for a crash (17% [responsible] vs. 9% [not responsible]; adjusted OR [95% CI]=2.12 [1.37-3.28]). Conclusions Mind wandering while driving, by decoupling attention from visual and auditory perceptions, may jeopardize the ability of the driver to incorporate information from the environment, thereby threatening safety on the roads. Our findings provide support for the latest research designed to develop systems to detect periods of driving vulnerability related to inattention. In addition, further research is recommended to assess how these results could lead to innovative interventions such as attentional training for drivers at risk of inattention

Health-related factors and road safety : influence of medicine use (The CESIR-A study)

La prise de conscience de l’implication des médicaments dans la genèse des accidents de la route date d’une vingtaine d’années. Les médicaments psycho-actifs peuvent altérer les capacités de conduite par leur action sur le système nerveux (par exemple, un effet sédatif le lendemain d’une prise d’hypnotique). D’autres médicaments sont susceptibles d’affecter les fonctions psychomotrices par leur action sur les fonctions physiologiques (tel que les hypoglycémies liées à un traitement antidiabétique). L’étude CESIR-A a été mise en place pour contribuer à la connaissance du lien épidémiologique entre médicaments et accidents de la route. L’étude utilise trois bases de données françaises : le Système National d’Information Inter-Régimes de l’Assurance Maladie (SNIIR-AM), les Procès Verbaux d’accidents (PV) et les Bulletins d’Analyse des Accidents Corporels de la circulation (BAAC). L’appariement de ces données a conduit à l’inclusion de 72,685 conducteurs impliqués dans un accident corporel sur la période juillet 2005-mai 2008. L’analyse a été réalisée grâce à deux méthodes: une analyse cas-témoin comparant les responsables aux non-responsables des accidents et une analyse dite en case-crossover. Les périodes d’exposition aux médicaments ont été estimées à partir des dates de délivrances de médicaments prescrits, puis remboursés par l’assurance maladie. L’étude des médicaments regroupés selon les quatre niveaux de risque sur la conduite définis par l’Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé (AFSSAPS) [du niveau 0 (pas de risque) au niveau 3 (risque élevé)], a montré que les utilisateurs de médicaments prescrits de niveau 2 et de niveau 3 ont un risque significativement plus élevé d’être responsables de leur accident (OR=1,31 [1,24-1,40] et OR=1,25 [1,12-1,40], respectivement). La fraction de risque attribuable à l’utilisation de ces médicaments était de 3,3% [2,7%-3,9%]. Le risque d’être responsable d’un accident était augmenté chez les utilisateurs de zolpidem (OR=1,28 [1,07-1,53]) mais pas chez les utilisateurs de zopiclone ou de benzodiazépines hypnotiques. Plus particulièrement, ce risque était augmenté chez les 139 conducteurs ayant eu plus d’un comprimé de zolpidem délivré par jour au cours des cinq mois précédant l’accident (OR=2,38 [1,61-3,52]). L’analyse case-crossover a mis en évidence un sur-risque d’accident de la route chez les utilisateurs de benzodiazépines hypnotiques seulement (OR=1,42 [1,09-1,85]). Les conducteurs exposés aux hypnotiques partagent les mêmes caractéristiques au regard du type d’accident, qui survenaient plus fréquemment sur autoroute. Dans notre base de données, 196 conducteurs ont été exposés à la buprénorphine et/ou à la méthadone, le jour de leur accident. Cette population spécifique était jeune, essentiellement masculine, avec d’importantes co-consommations, notamment d’alcool de médicaments de niveau 3. Les conducteurs exposés à la buprénorphine et/ou à la méthadone présentaient un risque accru d’être responsables de leur accident (OR= 2,19 [1,51-3,16]). Notre étude fournit des informations importantes sur la contribution des médicaments au risque d’accident de la route. D’après nos résultats, la classification de l’AFSSAPS semble appropriée concernant les médicaments de niveaux 2 et 3. Les sur-risques d’être responsable d’un accident chez les exposés au zolpidem ou aux traitements de substitution pourraient être liés, au moins en partie, au comportement à risque de ces conducteurs. L’amélioration du comportement des conducteurs représente un des défis pour la sécurité routière. L’objectif de la classification française et de la signalétique apposée sur les boîtes de médicaments est donc de fournir aux patients une information appropriée sur les effets des médicaments sur leur capacité de conduite.In recent decades, attention has been increasingly focused on the impact of disabilities and medicinal drug use on road safety. Psychoactive medicines may impair driving abilities due to their action on the central nervous system (e.g. sedation in the morning following administration of a hypnotic), while other medicines may affect psychomotor functions by their action on physiological functions (e.g hypoglycaemic seizures related to diabetic treatment). The CESIR-A project was set up to improve the epidemiological knowledge on medicines and the risk of road traffic crashes. The study matched three French nationwide databases: the national healthcare insurance database, police reports, and the police national database of injurious crashes, leading to the inclusion of 72,685 drivers involved in an injurious road traffic crash from July 2005 to May 2008. Two methods were performed for data analysis: a case-control analysis in which cases where responsible drivers and controls non-responsible ones and a case-crossover analysis. Medicine exposures were estimated from prescription drug dispensations in the healthcare reimbursement database. The study of medicines grouped according to the four levels of driving impairment risk of the French classification system [from 0 (no risk) to 3 (high risk)], showed that users of level 2 and level 3 prescribed medicines were at higher risk of being responsible for the crash (OR=1.31 [1.24-1.40] and OR=1.25 [1.12-1.40], respectively). The fraction of road traffic crashes attributable to levels 2 and 3 medicines was 3.3% [2.7%-3.9%]. Zolpidem use was associated with an increased risk of being responsible for a road traffic crash (OR=1.28 [1.07-1.53]) whereas use of zopiclone and benzodiazepine hypnotics use was not. Responsibility risk was only increased in the 139 drivers with dispensing of more than one pill of zolpidem a day during the five months before the crash (OR=2.38 [1.61-3.52]). Case-crossover analysis showed an increased risk of crash for benzodiazepine hypnotic users only (OR=1.42 [1.09-1.85]). Hypnotic users shared similar crash characteristics, with crashes more likely to occur on highways. In our database, 196 drivers were exposed to buprenorphine and/or methadone on the day of crash. This specific population was young, essentially males, with important co-consumption of other substances, in particular alcohol and level 3 medicines. Injured drivers exposed to buprenorphine and/or methadone on the day of crash, had an increased risk of being responsible (OR=2.19 [1.51-3.16]). The case cross-over analysis did not demonstrate any association (OR=1.26 [0.93 - 1.70]). Our study provides evidence of the contribution of medicines to the risk of road traffic crashes. According to our results, the French risk classification seems relevant regarding medicines classified as levels 2 and 3 of risk for road traffic crashes. The observed increased risks of being responsible for a crash for zolpidem and substitution maintenance treatment users may be linked to risky behaviors. Improving driver behaviour is one of the challenges for road safety. Providing patients with proper information on the potential effect of medicines on their driving abilities is the main objective of drug and risk classifications such as the French one

Health-related factors and road safety : influence of medicine use (The CESIR-A study)

La prise de conscience de l’implication des médicaments dans la genèse des accidents de la route date d’une vingtaine d’années. Les médicaments psycho-actifs peuvent altérer les capacités de conduite par leur action sur le système nerveux (par exemple, un effet sédatif le lendemain d’une prise d’hypnotique). D’autres médicaments sont susceptibles d’affecter les fonctions psychomotrices par leur action sur les fonctions physiologiques (tel que les hypoglycémies liées à un traitement antidiabétique). L’étude CESIR-A a été mise en place pour contribuer à la connaissance du lien épidémiologique entre médicaments et accidents de la route. L’étude utilise trois bases de données françaises : le Système National d’Information Inter-Régimes de l’Assurance Maladie (SNIIR-AM), les Procès Verbaux d’accidents (PV) et les Bulletins d’Analyse des Accidents Corporels de la circulation (BAAC). L’appariement de ces données a conduit à l’inclusion de 72,685 conducteurs impliqués dans un accident corporel sur la période juillet 2005-mai 2008. L’analyse a été réalisée grâce à deux méthodes: une analyse cas-témoin comparant les responsables aux non-responsables des accidents et une analyse dite en case-crossover. Les périodes d’exposition aux médicaments ont été estimées à partir des dates de délivrances de médicaments prescrits, puis remboursés par l’assurance maladie. L’étude des médicaments regroupés selon les quatre niveaux de risque sur la conduite définis par l’Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé (AFSSAPS) [du niveau 0 (pas de risque) au niveau 3 (risque élevé)], a montré que les utilisateurs de médicaments prescrits de niveau 2 et de niveau 3 ont un risque significativement plus élevé d’être responsables de leur accident (OR=1,31 [1,24-1,40] et OR=1,25 [1,12-1,40], respectivement). La fraction de risque attribuable à l’utilisation de ces médicaments était de 3,3% [2,7%-3,9%]. Le risque d’être responsable d’un accident était augmenté chez les utilisateurs de zolpidem (OR=1,28 [1,07-1,53]) mais pas chez les utilisateurs de zopiclone ou de benzodiazépines hypnotiques. Plus particulièrement, ce risque était augmenté chez les 139 conducteurs ayant eu plus d’un comprimé de zolpidem délivré par jour au cours des cinq mois précédant l’accident (OR=2,38 [1,61-3,52]). L’analyse case-crossover a mis en évidence un sur-risque d’accident de la route chez les utilisateurs de benzodiazépines hypnotiques seulement (OR=1,42 [1,09-1,85]). Les conducteurs exposés aux hypnotiques partagent les mêmes caractéristiques au regard du type d’accident, qui survenaient plus fréquemment sur autoroute. Dans notre base de données, 196 conducteurs ont été exposés à la buprénorphine et/ou à la méthadone, le jour de leur accident. Cette population spécifique était jeune, essentiellement masculine, avec d’importantes co-consommations, notamment d’alcool de médicaments de niveau 3. Les conducteurs exposés à la buprénorphine et/ou à la méthadone présentaient un risque accru d’être responsables de leur accident (OR= 2,19 [1,51-3,16]). Notre étude fournit des informations importantes sur la contribution des médicaments au risque d’accident de la route. D’après nos résultats, la classification de l’AFSSAPS semble appropriée concernant les médicaments de niveaux 2 et 3. Les sur-risques d’être responsable d’un accident chez les exposés au zolpidem ou aux traitements de substitution pourraient être liés, au moins en partie, au comportement à risque de ces conducteurs. L’amélioration du comportement des conducteurs représente un des défis pour la sécurité routière. L’objectif de la classification française et de la signalétique apposée sur les boîtes de médicaments est donc de fournir aux patients une information appropriée sur les effets des médicaments sur leur capacité de conduite.In recent decades, attention has been increasingly focused on the impact of disabilities and medicinal drug use on road safety. Psychoactive medicines may impair driving abilities due to their action on the central nervous system (e.g. sedation in the morning following administration of a hypnotic), while other medicines may affect psychomotor functions by their action on physiological functions (e.g hypoglycaemic seizures related to diabetic treatment). The CESIR-A project was set up to improve the epidemiological knowledge on medicines and the risk of road traffic crashes. The study matched three French nationwide databases: the national healthcare insurance database, police reports, and the police national database of injurious crashes, leading to the inclusion of 72,685 drivers involved in an injurious road traffic crash from July 2005 to May 2008. Two methods were performed for data analysis: a case-control analysis in which cases where responsible drivers and controls non-responsible ones and a case-crossover analysis. Medicine exposures were estimated from prescription drug dispensations in the healthcare reimbursement database. The study of medicines grouped according to the four levels of driving impairment risk of the French classification system [from 0 (no risk) to 3 (high risk)], showed that users of level 2 and level 3 prescribed medicines were at higher risk of being responsible for the crash (OR=1.31 [1.24-1.40] and OR=1.25 [1.12-1.40], respectively). The fraction of road traffic crashes attributable to levels 2 and 3 medicines was 3.3% [2.7%-3.9%]. Zolpidem use was associated with an increased risk of being responsible for a road traffic crash (OR=1.28 [1.07-1.53]) whereas use of zopiclone and benzodiazepine hypnotics use was not. Responsibility risk was only increased in the 139 drivers with dispensing of more than one pill of zolpidem a day during the five months before the crash (OR=2.38 [1.61-3.52]). Case-crossover analysis showed an increased risk of crash for benzodiazepine hypnotic users only (OR=1.42 [1.09-1.85]). Hypnotic users shared similar crash characteristics, with crashes more likely to occur on highways. In our database, 196 drivers were exposed to buprenorphine and/or methadone on the day of crash. This specific population was young, essentially males, with important co-consumption of other substances, in particular alcohol and level 3 medicines. Injured drivers exposed to buprenorphine and/or methadone on the day of crash, had an increased risk of being responsible (OR=2.19 [1.51-3.16]). The case cross-over analysis did not demonstrate any association (OR=1.26 [0.93 - 1.70]). Our study provides evidence of the contribution of medicines to the risk of road traffic crashes. According to our results, the French risk classification seems relevant regarding medicines classified as levels 2 and 3 of risk for road traffic crashes. The observed increased risks of being responsible for a crash for zolpidem and substitution maintenance treatment users may be linked to risky behaviors. Improving driver behaviour is one of the challenges for road safety. Providing patients with proper information on the potential effect of medicines on their driving abilities is the main objective of drug and risk classifications such as the French one

Santé et insécurité routière (influence de la consommation de médicaments (Étude CESIR-A))

La prise de conscience de l implication des médicaments dans la genèse des accidents de la route date d une vingtaine d années. Les médicaments psycho-actifs peuvent altérer les capacités de conduite par leur action sur le système nerveux (par exemple, un effet sédatif le lendemain d une prise d hypnotique). D autres médicaments sont susceptibles d affecter les fonctions psychomotrices par leur action sur les fonctions physiologiques (tel que les hypoglycémies liées à un traitement antidiabétique). L étude CESIR-A a été mise en place pour contribuer à la connaissance du lien épidémiologique entre médicaments et accidents de la route. L étude utilise trois bases de données françaises : le Système National d Information Inter-Régimes de l Assurance Maladie (SNIIR-AM), les Procès Verbaux d accidents (PV) et les Bulletins d Analyse des Accidents Corporels de la circulation (BAAC). L appariement de ces données a conduit à l inclusion de 72,685 conducteurs impliqués dans un accident corporel sur la période juillet 2005-mai 2008. L analyse a été réalisée grâce à deux méthodes: une analyse cas-témoin comparant les responsables aux non-responsables des accidents et une analyse dite en case-crossover. Les périodes d exposition aux médicaments ont été estimées à partir des dates de délivrances de médicaments prescrits, puis remboursés par l assurance maladie. L étude des médicaments regroupés selon les quatre niveaux de risque sur la conduite définis par l Agence Française de Sécurité Sanitaire des Produits de Santé (AFSSAPS) [du niveau 0 (pas de risque) au niveau 3 (risque élevé)], a montré que les utilisateurs de médicaments prescrits de niveau 2 et de niveau 3 ont un risque significativement plus élevé d être responsables de leur accident (OR=1,31 [1,24-1,40] et OR=1,25 [1,12-1,40], respectivement). La fraction de risque attribuable à l utilisation de ces médicaments était de 3,3% [2,7%-3,9%]. Le risque d être responsable d un accident était augmenté chez les utilisateurs de zolpidem (OR=1,28 [1,07-1,53]) mais pas chez les utilisateurs de zopiclone ou de benzodiazépines hypnotiques. Plus particulièrement, ce risque était augmenté chez les 139 conducteurs ayant eu plus d un comprimé de zolpidem délivré par jour au cours des cinq mois précédant l accident (OR=2,38 [1,61-3,52]). L analyse case-crossover a mis en évidence un sur-risque d accident de la route chez les utilisateurs de benzodiazépines hypnotiques seulement (OR=1,42 [1,09-1,85]). Les conducteurs exposés aux hypnotiques partagent les mêmes caractéristiques au regard du type d accident, qui survenaient plus fréquemment sur autoroute. Dans notre base de données, 196 conducteurs ont été exposés à la buprénorphine et/ou à la méthadone, le jour de leur accident. Cette population spécifique était jeune, essentiellement masculine, avec d importantes co-consommations, notamment d alcool de médicaments de niveau 3. Les conducteurs exposés à la buprénorphine et/ou à la méthadone présentaient un risque accru d être responsables de leur accident (OR= 2,19 [1,51-3,16]). Notre étude fournit des informations importantes sur la contribution des médicaments au risque d accident de la route. D après nos résultats, la classification de l AFSSAPS semble appropriée concernant les médicaments de niveaux 2 et 3. Les sur-risques d être responsable d un accident chez les exposés au zolpidem ou aux traitements de substitution pourraient être liés, au moins en partie, au comportement à risque de ces conducteurs. L amélioration du comportement des conducteurs représente un des défis pour la sécurité routière. L objectif de la classification française et de la signalétique apposée sur les boîtes de médicaments est donc de fournir aux patients une information appropriée sur les effets des médicaments sur leur capacité de conduite.In recent decades, attention has been increasingly focused on the impact of disabilities and medicinal drug use on road safety. Psychoactive medicines may impair driving abilities due to their action on the central nervous system (e.g. sedation in the morning following administration of a hypnotic), while other medicines may affect psychomotor functions by their action on physiological functions (e.g hypoglycaemic seizures related to diabetic treatment). The CESIR-A project was set up to improve the epidemiological knowledge on medicines and the risk of road traffic crashes. The study matched three French nationwide databases: the national healthcare insurance database, police reports, and the police national database of injurious crashes, leading to the inclusion of 72,685 drivers involved in an injurious road traffic crash from July 2005 to May 2008. Two methods were performed for data analysis: a case-control analysis in which cases where responsible drivers and controls non-responsible ones and a case-crossover analysis. Medicine exposures were estimated from prescription drug dispensations in the healthcare reimbursement database. The study of medicines grouped according to the four levels of driving impairment risk of the French classification system [from 0 (no risk) to 3 (high risk)], showed that users of level 2 and level 3 prescribed medicines were at higher risk of being responsible for the crash (OR=1.31 [1.24-1.40] and OR=1.25 [1.12-1.40], respectively). The fraction of road traffic crashes attributable to levels 2 and 3 medicines was 3.3% [2.7%-3.9%]. Zolpidem use was associated with an increased risk of being responsible for a road traffic crash (OR=1.28 [1.07-1.53]) whereas use of zopiclone and benzodiazepine hypnotics use was not. Responsibility risk was only increased in the 139 drivers with dispensing of more than one pill of zolpidem a day during the five months before the crash (OR=2.38 [1.61-3.52]). Case-crossover analysis showed an increased risk of crash for benzodiazepine hypnotic users only (OR=1.42 [1.09-1.85]). Hypnotic users shared similar crash characteristics, with crashes more likely to occur on highways. In our database, 196 drivers were exposed to buprenorphine and/or methadone on the day of crash. This specific population was young, essentially males, with important co-consumption of other substances, in particular alcohol and level 3 medicines. Injured drivers exposed to buprenorphine and/or methadone on the day of crash, had an increased risk of being responsible (OR=2.19 [1.51-3.16]). The case cross-over analysis did not demonstrate any association (OR=1.26 [0.93 - 1.70]). Our study provides evidence of the contribution of medicines to the risk of road traffic crashes. According to our results, the French risk classification seems relevant regarding medicines classified as levels 2 and 3 of risk for road traffic crashes. The observed increased risks of being responsible for a crash for zolpidem and substitution maintenance treatment users may be linked to risky behaviors. Improving driver behaviour is one of the challenges for road safety. Providing patients with proper information on the potential effect of medicines on their driving abilities is the main objective of drug and risk classifications such as the French one.BORDEAUX2-Bib. électronique (335229905) / SudocSudocFranceF

Etude de l’association entre consommation médicamenteuse et risque d’accident de la route : exploration par simulation de schémas d’études épidémiologiques applicables à partir des données médico-administratives

National audienceLes bases de données médico-administratives sont de plus en plus utilisées en pharmacoépidémiologie et présentent de nombreux avantages : large échantillon, faibles coûts… (Données de santé : données sensibles, Statistique et société, Vol. 2, N° 2 mai 2014). Le projet CESIR, dont lesdonnées sont issues d’un appariement entre les données de la CNAM-TS et des accidents corporels de la circulation, en est un exemple. Il est constitué d’un échantillon de 72685 conducteurs impliqués dans un accident entre juillet 2005 et mai 2008. Le choix du schéma d’étude optimal permettant d’éviter l’introduction de biais tout en conservant une bonne puissance peut s’avérer complexe du fait des particularités de ces données (absence de facteurs de confusion, pas de sujets n’ayant pas connu l’événement –témoins–…). Nous avons exploré, via des simulations, différents schemas d’étude (cas-témoin, cas-croisé...) permettant d’étudier le lien entre la consommation de deux classes de médicaments : les benzodiazépines (dont les effets sur la conduite ont été établis) et les antihistaminiques (dont les effets sont plus discutés) et le risque de survenue d’un accident de lacirculation. Les données ont été simulées en utilisant une adaptation de l’algorithme de permutation proposé par Abrahamowicz et MacKenzie (JASA, 1996). La distribution des variables, dont certaines dépendent du temps, ainsi que leur effet ont été fixés en se basant sur les données de CESIR. Lesrésultats ont permis de répondre à des questions épidémiologiques soulevées lors des analyses préalablement réalisées à partir de CESIR et d’émettre des recommandations en vue de l’analyse de la deuxième vague de données CESIR

Impact of unmeasured covariates on bias and statistical power in health administrative databases: a simulation study

International audienceFrench health insurance databases (SNIIRAM) cover the entire French population. These databases include demographic (age, gender, city of residence), and out-hospital reimbursement (drug dispensing and long-term diseases). The use of these administrative databases for epidemiological research has the strengths of being readily available and relatively inexpensive. Also, the large number of patients, without loss of follow-up, allows for sufficient powering of studies. Furthermore, the information is large, comprehensive and detailed, without any exclusion.An example of use is given by the CESIR (Combination of Studies on Health and Road Safety) project. To assess the impact of medicines use on the risk of injury road traffic crashes, data from the health care insurance database were matched with data from the National police database of injurious road traffic crashes. More than seventy thousand drivers involved in an injurious crash in France, between July 2005 and May 2008, were included in the study. Their reimbursement data for drugs dispensed within six months of the road traffic crash were retrieved.Administrative databases are not without limitations. Concerning medical drugs, no information about the use of over-the-counter drugs, prescription drug misuse or medication adherence is available. Diagnoses of chronic diseases could be inaccurate since data are collected and coded in an “administrative way”. There is also a lack of information on potential confounders.In this work we explored different observational study designs that can address the research question of the CESIR project (case–control, matched case–control, case–crossover, case series. . . ). For each study design, we aimed to evaluate the impact of unmeasured confounders onbias and statistical power through data simulation. The simulation study was set up to mimic the real CESIR data in several respects. To generate event times conditional on time-dependent covariates, we adapted the permutational algorithm implemented in the publicly available R packagePermAlgo. We focused on two medicinal drugs: Benzodiazepines (whose effects on crash risk are well established in the literature) and Antihistamines for systemic use (whose effects are controversial). Our results allowed us to develop several recommendations to guide future analyses of the second phase of the CESIR project (comprising the period June 2008 to December 2011)

Etude de l’association entre consommation médicamenteuse et risque d’accident de la route : exploration par simulation de schémas d’études épidémiologiques applicables à partir des données médico-administratives

National audienceLes bases de données médico-administratives sont de plus en plus utilisées en pharmacoépidémiologie et présentent de nombreux avantages : large échantillon, faibles coûts… (Données de santé : données sensibles, Statistique et société, Vol. 2, N° 2 mai 2014). Le projet CESIR, dont lesdonnées sont issues d’un appariement entre les données de la CNAM-TS et des accidents corporels de la circulation, en est un exemple. Il est constitué d’un échantillon de 72685 conducteurs impliqués dans un accident entre juillet 2005 et mai 2008. Le choix du schéma d’étude optimal permettant d’éviter l’introduction de biais tout en conservant une bonne puissance peut s’avérer complexe du fait des particularités de ces données (absence de facteurs de confusion, pas de sujets n’ayant pas connu l’événement –témoins–…). Nous avons exploré, via des simulations, différents schemas d’étude (cas-témoin, cas-croisé...) permettant d’étudier le lien entre la consommation de deux classes de médicaments : les benzodiazépines (dont les effets sur la conduite ont été établis) et les antihistaminiques (dont les effets sont plus discutés) et le risque de survenue d’un accident de lacirculation. Les données ont été simulées en utilisant une adaptation de l’algorithme de permutation proposé par Abrahamowicz et MacKenzie (JASA, 1996). La distribution des variables, dont certaines dépendent du temps, ainsi que leur effet ont été fixés en se basant sur les données de CESIR. Lesrésultats ont permis de répondre à des questions épidémiologiques soulevées lors des analyses préalablement réalisées à partir de CESIR et d’émettre des recommandations en vue de l’analyse de la deuxième vague de données CESIR

High–Dimensional Sparse Matched Case–Control and Case–Crossover Data: A Review of Recent Works, Description of an R Tool and an Illustration of the Use in Epidemiological Studies

International audienceThe conditional logistic regression model is the standard tool for the analysis of epidemiological studies in which one or more cases (the event of interest), are matched with one or more controls (not showing the event). These situations arise, for example, in matched case–control and case–crossover studies. In sparse and high-dimensional settings, penalized methods, such as the Lasso, have emerged as an alternative to conventional estimation and variable selection procedures. We describe the R package clogitLasso, which brings together algorithms to estimate parameters of conditional logistic models using sparsity-inducing penalties. Most individually matched designs are covered, and, beside Lasso, Elastic Net, adaptive Lasso and bootstrapped versions are available. Different criteria for choosing the regularization term are implemented, accounting for the dependency of data. Finally, stability is assessed by resampling methods. We previously review the recent works pertaining to clogitLasso. We also report the use in exploratory analysis of a large pharmacoepidemiological study

Sparse conditional logistic regression for analyzing large-scale matched data from epidemiological studies: a simple algorithm

International audienceThis paper considers the problem of estimation and variable selection for large high-dimensional data (high number of predictors p and large sample size N, without excluding the possibility that N < p) resulting from an individually matched case-control study. We develop a simple algorithm for the adaptation of the Lasso and related methods to the conditional logistic regression model. Our proposal relies on the simplification of the calculations involved in the likelihood function. Then, the proposed algorithm iteratively solves reweighted Lasso problems using cyclical coordinate descent, computed along a regularization path. This method can handle large problems and deal with sparse features efficiently. We discuss benefits and drawbacks with respect to the existing available implementations. We also illustrate the interest and use of these techniques on a pharmacoepidemiological study of medication use and traffic safety