Recherche de facteurs associés à la maladie d’Alzheimer par réutilisation de base de données massives

INTRODUCTION. Severe neurocognitive disorders or dementias are defined by ICD-10 and DSM-5. They encompass a broad nosographic framework: Alzheimer's dementia, vascular dementia, Lewy body dementia, frontal-temporal lobar degeneration, etc. Each type of dementia has its own diagnostic criteria and partially identified risk factors. Identifying cognitive disorders in large databases is a complex issue, which must take into account changes in knowledge. Our first objective was to describe the evolution of dementia coding in the national database of the Medicalization of Information Systems Program (PMSI) for short stays, as diagnostic criteria evolved. Our second objective was to summarize the main known associated factors of Alzheimer's disease. Our third objective was to determine the factors associated with the onset of Alzheimer's disease in the national database of the short stay PMSI.METHODS. For the first work, we used the main diagnoses on the ScanSanté site for the short stay PMSI from 2007 to 2017. For the second work, we synthesized the literature reviews and meta-analyses using the PubMed and LiSSa search engines. For the third work, we conducted an analytical study by data mining in the national database of the short stay PMSI for patients aged 55 years or older in 2014: we selected 137 potential explanatory variables in 2008; the dependant variable was Alzheimer's disease or dementia in 2014.RESULTS. Our first work on the identification of dementias shows a decrease in inpatient stays with a main diagnosis of Alzheimer's disease or dementia, with a shift towards other organic mental disorders; stability of inpatint stays with a main diagnosis of vascular dementia but with a modification of under-diagnosis (decrease in main diagnoses of multiple heart attacks and increase in all other subtypes); a significant increase in inpatient stays with a main diagnosis of dementia or other persistent or late cognitive disorders related to alcohol consumption; a homogeneous evolution throughout the French territory. These results support a coding that respects the evolution of the literature. Our next two studies on the identification of at-risk populations identify several factors associated with Alzheimer's disease or dementia, including age, gender, diabetes mellitus, depression, undernutrition, bipolar, psychotic and anxiety disorders, low education, excess alcohol, epilepsy, falls after age 75 and intracranial hypertension. These associated factors may be risk factors, early, revealing or precipitating symptoms.CONCLUSION. Identifying cognitive disorders in large databases requires a good understanding of the evolution of dementia coding, which seems to respect the evolution of knowledge. The identification of patients with factors associated with dementia allows a more focused early identification and then proper identification of the etiological diagnosis necessary for appropriate management.INTRODUCTION. Les troubles neurocognitifs sévères ou démences sont notamment définis par la CIM-10 et le DSM-5. Ils englobent un cadre nosographique large : démence d’Alzheimer, démence vasculaire, démence à corps de Lewy, dégénérescence lobaire fronto-temporale, etc. Chaque type de démence possède des critères diagnostiques propres et des facteurs de risque partiellement identifiés. Identifier les troubles cognitifs dans les grandes bases de données est une question complexe, qui doit tenir compte de l’évolution des connaissances. Notre premier objectif était de décrire l’évolution des codages de démences dans la base nationale du Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI) de court séjour, au fil de l’évolution des critères diagnostiques. Notre deuxième objectif était d’énumérer les principaux facteurs associés connus de maladie d’Alzheimer. Notre troisième objectif était de déterminer les facteurs associés à l’apparition d’une maladie d’Alzheimer dans la base nationale du PMSI de court séjour.METHODES. Pour le premier travail, nous avons utilisé les diagnostics principaux sur le site ScanSanté pour le PMSI de court séjour de 2007 à 2017. Pour le deuxième travail, nous avons effectué une synthèse des revues de littérature et méta-analyses en utilisant les moteurs de recherche PubMed et LiSSa. Pour le troisième travail, nous avons réalisé une étude analytique par fouille de données dans la base nationale du PMSI de court séjour chez les patients âgés de 55 ans ou plus en 2014 : nous avons sélectionné 137 variables explicatives potentielles en 2008 ; la variable à expliquer était la maladie ou démence d’Alzheimer en 2014.RESULTATS. Notre premier travail sur l’identification des démences met en évidence une diminution des séjours hospitaliers avec pour diagnostic principal une maladie ou démence d’Alzheimer, avec un glissement vers d’autres troubles mentaux organiques ; une stabilité des séjours hospitaliers avec pour diagnostic principal une démence vasculaire mais avec une modification des sous-diagnostics (diminution des diagnostics principaux d’infarctus multiples et augmentation de tous les autres sous-types) ; une augmentation importante des séjours hospitaliers avec pour diagnostic principal une démence ou autre trouble cognitif persistant ou tardif liés à la consommation d’alcool ; une évolution homogène sur l’ensemble du territoire français. Ces résultats sont en faveur d’un codage respectueux des évolutions de la littérature. Nos deux travaux suivants sur l’identification des populations à risque permettent d’identifier plusieurs facteurs associés à la maladie ou démence d’Alzheimer, notamment l’âge, le sexe féminin, le diabète de type 2, la dépression, la dénutrition, les troubles bipolaires, psychotiques et anxieux, le faible niveau de scolarité, l’excès d’alcool, l’épilepsie, les chutes après 75 ans et l’hypertension intracrânienne. Ces facteurs associés peuvent être des facteurs de risque, des symptômes précoces, révélateurs ou précipitants.CONCLUSION. Identifier les troubles cognitifs dans les grandes bases de données implique de bien comprendre l’évolution des codages de démence, qui semble respecter l’évolution des connaissances. L’identification des patients ayant des facteurs associés aux démences permet un repérage précoce plus ciblé, puis une bonne identification du diagnostic étiologique nécessaire à une prise en charge adaptée

Research of factors associated with Alzheimer's disease by reusing massive databases

INTRODUCTION. Les troubles neurocognitifs sévères ou démences sont notamment définis par la CIM-10 et le DSM-5. Ils englobent un cadre nosographique large : démence d’Alzheimer, démence vasculaire, démence à corps de Lewy, dégénérescence lobaire fronto-temporale, etc. Chaque type de démence possède des critères diagnostiques propres et des facteurs de risque partiellement identifiés. Identifier les troubles cognitifs dans les grandes bases de données est une question complexe, qui doit tenir compte de l’évolution des connaissances. Notre premier objectif était de décrire l’évolution des codages de démences dans la base nationale du Programme de Médicalisation des Systèmes d’Information (PMSI) de court séjour, au fil de l’évolution des critères diagnostiques. Notre deuxième objectif était d’énumérer les principaux facteurs associés connus de maladie d’Alzheimer. Notre troisième objectif était de déterminer les facteurs associés à l’apparition d’une maladie d’Alzheimer dans la base nationale du PMSI de court séjour.METHODES. Pour le premier travail, nous avons utilisé les diagnostics principaux sur le site ScanSanté pour le PMSI de court séjour de 2007 à 2017. Pour le deuxième travail, nous avons effectué une synthèse des revues de littérature et méta-analyses en utilisant les moteurs de recherche PubMed et LiSSa. Pour le troisième travail, nous avons réalisé une étude analytique par fouille de données dans la base nationale du PMSI de court séjour chez les patients âgés de 55 ans ou plus en 2014 : nous avons sélectionné 137 variables explicatives potentielles en 2008 ; la variable à expliquer était la maladie ou démence d’Alzheimer en 2014.RESULTATS. Notre premier travail sur l’identification des démences met en évidence une diminution des séjours hospitaliers avec pour diagnostic principal une maladie ou démence d’Alzheimer, avec un glissement vers d’autres troubles mentaux organiques ; une stabilité des séjours hospitaliers avec pour diagnostic principal une démence vasculaire mais avec une modification des sous-diagnostics (diminution des diagnostics principaux d’infarctus multiples et augmentation de tous les autres sous-types) ; une augmentation importante des séjours hospitaliers avec pour diagnostic principal une démence ou autre trouble cognitif persistant ou tardif liés à la consommation d’alcool ; une évolution homogène sur l’ensemble du territoire français. Ces résultats sont en faveur d’un codage respectueux des évolutions de la littérature. Nos deux travaux suivants sur l’identification des populations à risque permettent d’identifier plusieurs facteurs associés à la maladie ou démence d’Alzheimer, notamment l’âge, le sexe féminin, le diabète de type 2, la dépression, la dénutrition, les troubles bipolaires, psychotiques et anxieux, le faible niveau de scolarité, l’excès d’alcool, l’épilepsie, les chutes après 75 ans et l’hypertension intracrânienne. Ces facteurs associés peuvent être des facteurs de risque, des symptômes précoces, révélateurs ou précipitants.CONCLUSION. Identifier les troubles cognitifs dans les grandes bases de données implique de bien comprendre l’évolution des codages de démence, qui semble respecter l’évolution des connaissances. L’identification des patients ayant des facteurs associés aux démences permet un repérage précoce plus ciblé, puis une bonne identification du diagnostic étiologique nécessaire à une prise en charge adaptée.INTRODUCTION. Severe neurocognitive disorders or dementias are defined by ICD-10 and DSM-5. They encompass a broad nosographic framework: Alzheimer's dementia, vascular dementia, Lewy body dementia, frontal-temporal lobar degeneration, etc. Each type of dementia has its own diagnostic criteria and partially identified risk factors. Identifying cognitive disorders in large databases is a complex issue, which must take into account changes in knowledge. Our first objective was to describe the evolution of dementia coding in the national database of the Medicalization of Information Systems Program (PMSI) for short stays, as diagnostic criteria evolved. Our second objective was to summarize the main known associated factors of Alzheimer's disease. Our third objective was to determine the factors associated with the onset of Alzheimer's disease in the national database of the short stay PMSI.METHODS. For the first work, we used the main diagnoses on the ScanSanté site for the short stay PMSI from 2007 to 2017. For the second work, we synthesized the literature reviews and meta-analyses using the PubMed and LiSSa search engines. For the third work, we conducted an analytical study by data mining in the national database of the short stay PMSI for patients aged 55 years or older in 2014: we selected 137 potential explanatory variables in 2008; the dependant variable was Alzheimer's disease or dementia in 2014.RESULTS. Our first work on the identification of dementias shows a decrease in inpatient stays with a main diagnosis of Alzheimer's disease or dementia, with a shift towards other organic mental disorders; stability of inpatint stays with a main diagnosis of vascular dementia but with a modification of under-diagnosis (decrease in main diagnoses of multiple heart attacks and increase in all other subtypes); a significant increase in inpatient stays with a main diagnosis of dementia or other persistent or late cognitive disorders related to alcohol consumption; a homogeneous evolution throughout the French territory. These results support a coding that respects the evolution of the literature. Our next two studies on the identification of at-risk populations identify several factors associated with Alzheimer's disease or dementia, including age, gender, diabetes mellitus, depression, undernutrition, bipolar, psychotic and anxiety disorders, low education, excess alcohol, epilepsy, falls after age 75 and intracranial hypertension. These associated factors may be risk factors, early, revealing or precipitating symptoms.CONCLUSION. Identifying cognitive disorders in large databases requires a good understanding of the evolution of dementia coding, which seems to respect the evolution of knowledge. The identification of patients with factors associated with dementia allows a more focused early identification and then proper identification of the etiological diagnosis necessary for appropriate management

Pregabaline overuse in France. National cohort study of patients initiating drug therapy

International audienc

Collaboration avec le centre régional de pharmacovigilance : quel apport pour le diagnostic de iatrogénie médicamenteuse ? Etude diagnostique à partir des observations du service de médecine interne de Lille rapportées au centre régional de pharmacovigilance entre 2010 et 2012

Contexte : Les médecins sont incités à rapporter les effets indésirables médicamenteux (EIM) aux centres régionaux de pharmacovigilance (CRPV). Pourtant, la valeur diagnostique de ce recours aux CRPV n est pas connue. L objectif était d évaluer l apport diagnostique du CRPV pour identifier une iatrogénie dans le service de médecine interne adulte (MIA) de Lille, d analyser les facteurs associés à la iatrogénie par rapport à la non-iatrogénie, et les facteurs associés aux cas discordants. Méthode : Etude diagnostique rétrospective monocentrique : ont été inclus tous les contacts consécutifs du service de MIA auprès du CRPV de Lille entre 2010 et 2012. La variable étudiée était l enregistrement de l observation d EIM dans la base nationale de pharmacovigilance selon la méthode Bégaud (imputabilité suspecte pour le CRPV). La conclusion de iatrogénie était retenue sur l avis des cliniciens de MIA, avec un suivi jusqu à juin 2013. Des variables concernant le patient, les médicaments, l évènement indésirable et les services ont été analysées en régression logistique binaire pour comparer les discordances et concordances. Résultats : Cent-soixante contacts ont été analysés, dont 118 cas concordants, 38 iatrogénies retenues par le CRPV seul , 4 iatrogénies retenues par la MIA seule . Les valeurs diagnostiques et prédictives d une déclaration au CRPV pour la MIA étaient : sensibilité de 96 % (IC95% [0,92-0,99]), spécificité de 46 % (IC95% [0,38-0,53]), valeur prédictive positive de 69 % (IC95% [0,62-0,76]), valeur prédictive négative de 89 % (IC95% [0,84-0,94]) et un rapport de vraisemblance négatif de 0,1. Les variables associées à une iatrogénie retenue par le CRPV seul étaient le caractère non évocateur de maladie systémique du symptôme (RR ajusté = 1,3, IC95% [1-1,5]), la communication d un diagnostic différentiel au moment du contact (RR ajusté = 1,8, IC95% [1-2,7]) et le caractère douteux de l imputabilité intrinsèque (RR ajusté = 2,1, IC95% [1,2-2,8]). Conclusion : Le CRPV vise à enregistrer dans la base nationale le maximum d EIM suspects (forte sensibilité), afin de détecter les signaux de iatrogénie les plus rares. Il aide les cliniciens à éliminer une iatrogénie (forte valeur prédictive négative), et leur apporte des éléments physiopathologiques et pharmacologiques susceptibles d améliorer la prise en charge des patientsLILLE2-BU Santé-Recherche (593502101) / SudocSudocFranceF

Factors associated with the onset of Alzheimer's disease: Data mining in the French nationwide discharge summary database between 2008 and 2014

International audienceINTRODUCTION:Identifying modifiable risk factors for Alzheimer's disease (AD) is critical for research. Data mining may be a useful tool for finding new AD associated factors.METHODS:We included all patients over 49 years of age, hospitalized in France in 2008 (without dementia) and in 2014. Dependent variable was AD or AD dementia diagnosis in 2014. We recoded the diagnoses of hospital stays (in ICD-10) into 137 explanatory variables.To avoid overweighting the "age" variable, we divided the population into 7 sub-populations of 5 years.RESULTS:We analyzed 1,390,307 patients in the PMSI in 2008 and 2014: 55,997 patients had coding for AD or AD dementia in 2014 (4.04%). We associated Alzheimer disease in 2014 with about 20 variables including male sex, stroke, diabetes mellitus, mental retardation, bipolar disorder, intoxication, Parkinson disease, depression, anxiety disorders, alcohol, undernutrition, fall and 3 less explored variables: intracranial hypertension (odd radio [95% confidence interval]: 1.16 [1.12-1.20] in 70-80 years group), psychotic disorder (OR: 1.09 [1.07-1.11] in 70-75 years group) and epilepsy (OR: 1.06 [1.05-1.07] after 70 years).DISCUSSION:We analyzed 137 variables in the PMSI identified some well-known risk factors for AD, and highlighted a possible association with intracranial hypertension, which merits further investigation. Better knowledge of associations could lead to better targeting (identifying) at-risk patients, and better prevention of AD, in order to reduce its impact

Experimental Efficacy of the Face Shield and the Mask against Emitted and Potentially Received Particles.

There is currently not sufficient evidence to support the effectiveness of face shields for source control. In order to evaluate the comparative barrier performance effect of face masks and face shields, we used an aerosol generator and a particle counter to evaluate the performance of the various devices in comparable situations. We tested different configurations in an experimental setup with manikin heads wearing masks (surgical type I), face shields (22.5 cm high with overhang under the chin of 7 cm and circumference of 35 cm) on an emitter or a receiver manikin head, or both. The manikins were face to face, 25 cm apart, with an intense particle emission (52.5 L/min) for 30 s. The particle counter calculated the total cumulative particles aspirated on a volume of 1.416 L In our experimental conditions, when the receiver alone wore a protection, the face shield was more effective (reduction factor = 54.8%), while reduction was lower with a mask (reduction factor = 21.8%) (p = 0.002). The wearing of a protective device by the emitter alone reduced the level of received particles by 96.8% for both the mask and face shield (p = NS). When both the emitter and receiver manikin heads wore a face shield, the protection allowed for better results in our experimental conditions: 98% reduction for the face shields versus 97.3% for the masks (p = 0.01). Face shields offered an even better barrier effect than the mask against small inhaled particles (<0.3 µm–0.3 to 0.5 µm–0.5 to 1 µm) in all configurations. Therefore, it would be interesting to include face shields as used in our experimental study as part of strategies to reduce transmission within the community setting

Do Medical Practitioners Trust Automated Interpretation of Electrocardiograms?

International audienc

Statistically Prioritized and Contextualized Clinical Decision Support Systems, the Future of Adverse Drug Events Prevention?

Clinical decision support systems (CDSS) fail to prevent adverse drug events (ADE), notably due to over-alerting and alert-fatigue. Many methods have been proposed in the literature to reduce over-alerting of CDSS: enhancing post-alert medical management, taking into account user-related context, patient-related context and temporal aspects, improving medical relevance of alerts, filtering or tiering alerts on the basis of their strength of evidence, their severity, their override rate, or the probability of outcome. This paper analyzes the different options, and proposes the setup of SPC-CDSS (statistically prioritized and contextualized CDSS). The principle is that, when a SPC-CDSS is implemented in a medical unit, it first reuses actual clinical data, and searches for traceable outcomes. Then, for each rule trying to prevent this outcome, the SPC-CDSS automatically estimates the conditional probability of outcome knowing that the conditions of the rule are met, by retrospective secondary use of data. The alert can be turned off below a chosen probability threshold. This probability computation can be performed in each medical unit, in order to take into account its sensitivity to context

Awareness and Perception of Google® Reviews Among French GPs

International audienceThe objective of this study was to assess the perception of French general practitioners (GPs) and the impact of the Google® online physician rating system. We questioned the French GPs with a self-administered questionnaire. A total of 412 GPs had answered the complete questionnaire. 83.25% of respondents did not validate the relevance of the physician rating websites. The most decried limitations were the lack of validity of these opinions and the negative impact on physicians