La surveillance du diabète en France : un outil d’aide à la décision et à l’évaluation des politiques publiques de prévention et de promotion de la santé

Diabetes is a frequent chronic disease, emblematic of the challenges related to epidemiological transition and social inequalities in health.In France, in 2020, more than 5.3% of the population was pharmacologically treated for diabetes. The majority of cases have a type 2 diabetes. In 2016, 1.2% of the adults living in metropolitan France, aged 18 to 74 were not pharmacologically treated for their diabetes and 1.7% have unknown diabetes. Insufficient control of diabetes can be associated with serious complications. In turn, these complications lead to high treatment costs and premature mortality. Thus, diabetes is an important public health issue.The preventable nature of type 2 diabetes, often linked with modifiable risk factors combined with the existence of effective treatments to delay or even avoid severe complications. Consequently, it can support reducing the burden of this disease.A surveillance system for type 1 and type 2 diabetes, based on a multi-source system and innovative methodological developments, has been implemented in France in order to produce a set of relevant indicators. This system allows to measure the burden of diabetes, whether it is the burden of comorbidities, mortality or risk factors as well as its spatio-temporal evolution. This surveillance system must be integrated into socio-economic context to guide the development of prevention and care policies and to assess their impact, at the territorial level (including national or local level), or within specific populations.Le diabète est une maladie chronique fréquente, emblématique des enjeux liés à la transition épidémiologique et aux inégalités sociales de santé.En France, en 2020, plus de 5,3 % de la population était traitée pharmacologiquement pour un diabète. Il s’agit, dans la majorité des cas d’un diabète de type 2. En outre, en 2016, 1,2 % des adultes métropolitains âgés de 18 à 74 ans étaient diabétiques et non traités pharmacologiquement et 1,7 % étaient diabétiques méconnus. L’évolution du diabète peut être associée à de graves complications, en cas de contrôle insuffisant de la maladie. Ces complications induisent des coûts en soin élevés, une mortalité prématurée. Ainsi, le diabète constitue un enjeu de santé publique important.Le caractère évitable de la survenue du diabète de type 2, souvent lié à des facteurs modifiables, associé à l’existence de traitements efficaces permettant de retarder voire d’éviter les complications sévères, constituent des leviers mobilisables pour réduire le fardeau de cette maladie.Un système de surveillance du diabète de type 1 et de type 2, reposant sur un dispositif multi-sources et des développements méthodologiques innovants, a été mis en œuvre en France afin de produire un ensemble d’indicateurs pertinents, permettant de mesurer le fardeau du diabète, qu’il s’agisse de la charge de comorbidités, de mortalité ou des facteurs de risque ainsi que son évolution spatio-temporelle. Cette surveillance doit s’intégrer dans un contexte territorial et socio-économique afin de guider l’élaboration des politiques de prévention, de prise en charge et d’en évaluer leur impact, à un niveau national, local, ou au sein de populations spécifiques

Prevalence of pre-diabetes, undiagnosed and diagnosed diabetes among adults aged 18 to 70 years in France: the CONSTANCES cohort

International audienc

L’intelligence artificielle au service de la surveillance du diabète : développement d’un algorithme de typage du diabète à partir de la cohorte Constances et application aux données du Système National des Données de Santé

INTRODUCTION - Le Système national des données de santé (SNDS) est une source d’informations majeure pour la surveillance du diabète. L’identification des cas de diabète repose sur des algorithmes basés sur le traitement pharmacologique sans distinction entre type 1 (DT1) et type 2 (DT2). Les objectifs de cette étude étaient le développement d’un algorithme de typage du diabète en utilisant une approche d’intelligence artificielle (IA) et son application pour estimer la prévalence du DT1 et DT2 chez l’adulte en France. METHODES - L’algorithme a été développé à partir des participants traités pharmacologiquement pour diabète dans la cohorte Constances (n= 951, base de données [BdD] de référence). Une méthode d’apprentissage automatique supervisé a été utilisée, déclinée en huit étapes : sélection de la BdD de référence, identification de la cible (DT1), codification des variables SNDS, division de la BdD en base d’entrainement et base de test, sélection des variables et entrainement, validation et sélection des algorithmes. L’algorithme sélectionné a été appliqué sur l’ensemble du SNDS pour estimer, après correction basée sur sa performance, la prévalence des DT1 et DT2 en 2016, déclinée par sexe, chez les adultes âgés de 18 à 70 ans. RESULTATS - Sur 3481 variables codifiées dans le SNDS, seules 14 étaient sélectionnées pour entrainer les différents algorithmes. L’algorithme final est un modèle d’analyse discriminante linéaire basé sur le nombre de remboursements dans l’année précédente : d’insuline à action rapide, d’insuline de longue durée et de biguanides. Cet algorithme a une spécificité de 97,2 % et une sensibilité de 100% pour l’identification des DT1. En 2016, la prévalence du DT1 était 0,32% (femmes 0,29% ; hommes 0,36%) et celle du DT2 était 4,36% (femmes 3,72% ; hommes 5,03%). CONCLUSION - Les perspectives de recherche et prévention offertes par l’IA sont nombreuses et dépassent le champ de la surveillance du diabète

Identifying type 1 / type 2 diabetes in medico-administrative database to improve health surveillance, medical research and prevention in diabetes: Algorithm development and application

Introduction: Big data sources represent an opportunity for diabetes research. One example is the French national health data system (SNDS), gathering information on medical claims of out-of-hospital health care and hospitalizations for the entire French population (66 million). Currently, a validated algorithm based on antidiabetic drug reimbursement is able to identify people with pharmacologically-treated diabetes in the SNDS. But it cannot distinguish type 1 from type 2 diabetes. Differentiating type 1 and type 2 diabetes is crucial in diabetes surveillance, because they carry differences in their prevention, populations at risk, disease natural history, pathophysiology, management and risk of complications.This article investigates the development of a type 1/type 2 diabetes classification algorithm using artificial intelligence and its application to estimate the prevalence of type 1 and type 2 diabetes in France. Methods: The final data set comprised all diabetes cases from the CONSTANCES cohort (n = 951). A supervised machine learning method based on eight steps was used: final data set selection, target definition (type 1), coding features, final data set splitting into training and testing data sets, feature selection and training and validation and selection of algorithms. The selected algorithm was applied to SNDS data to estimate the type 1 and type 2 diabetes prevalence among adults 18–70 years of age. Results: Among the 3481 SNDS features, 14 were selected to train the different algorithms. The final algorithm was a linear discriminant analysis model based on the number of reimbursements for fast-acting insulin, long-acting insulin and biguanides over the previous year (specificity 97% and sensitivity 100%). In 2016, after adjusting for algorithm performance, type 1 and type 2 diabetes prevalence in France was estimated to be 0.3% and 4.4%, respectively. Conclusion: Our type 1/type 2 classification algorithm was found to perform well and to be applicable to any prescription or medical claims database from other countries. Artificial intelligence opens new possibilities for research and diabetes prevention

Apports de l’intelligence artificielle dans la prévention du diabète : comment cibler les personnes ayant un diabète méconnu dans le Système National des Données Santé : Étude basée sur les données de la cohorte CONSTANCES

INTRODUCTION - En 2013-2014, selon les données de la cohorte Constances, 1,6% de la population française âgée de 18 à 69 ans avait un diabète méconnu. L’objectif de notre étude était de développer un algorithme pour identifier les cas de diabète méconnu dans le Système National des données de santé (SNDS) en utilisant l’intelligence artificielle. METHODES - L’algorithme a été développé à partir de la cohorte Constances dans laquelle des données d’auto-questionnaire, de questionnaire médical et des résultats biologiques sont appariés avec les données du SNDS. Nous avons utilisé une méthodologie d’apprentissage automatique supervisé composée de huit étapes. Premièrement, nous avons sélectionné la base de données (BdD) de référence, en excluant les cas de diabète connu. Parmi les 44,185 participants, nous avons identifié comme cible les cas de diabète méconnu - glycémie à jeun ≥7 mmol/l (n=655)-. Les étapes suivantes étaient : codification des variables SNDS, division de la BdD de référence en base d’entrainement et base de test, sélection des variables et entrainement, validation et sélection des algorithmes. RESULTATS - Seules 12 des 3471 variables codées étaient retenues pour leur capacité de discrimination entre la cible : diabète méconnu versus pas de diabète. L’algorithme final est un modèle de régression logistique basé sur les 5 variables les plus discriminantes : âge, sexe et nombre de remboursements (hors hôpital public) dans l’année précédente d’explorations d’une anomalie lipidique, de consultations d’un médecin généraliste et de dosages de glycémie. La spécificité, la sensibilité et la précision de l’algorithme étaient de 70%, 71 % et 69%, respectivement. CONCLUSION - L’intelligence artificielle ouvre de nombreuses perspectives en termes de prévention du diabète. Ainsi, l’identification des personnes à très haut risque permettrait de cibler les personnes à inclure dans les campagnes de prévention et de leur offrir une prise en charge spécifique

Algorithms based on medico-administrative data in the field of endocrine, nutritional and metabolic diseases, especially diabetes

National audienceBackground. - Medico-administrative databases represent a very interesting source of information in the field of endocrine, nutritional and metabolic diseases. The objective of this article is to describe the early works of the Redsiam working group in this field. Methods. - Algorithms developed in France in the field of diabetes, the treatment of dyslipidemia, precocious puberty, and bariatric surgery based on the National Inter-schema Information System on Health Insurance (SNIIRAM) data were identified and described. Results. - Three algorithms for identifying people with diabetes are available in France. These algorithms are based either on full insurance coverage for diabetes or on claims of diabetes treatments, or on the combination of these two methods associated with hospitalizations related to diabetes. Each of these algorithms has a different purpose, and the choice should depend on the goal of the study. Algorithms for identifying people treated for dyslipidemia or precocious puberty or who underwent bariatric surgery are also available. Conclusion. - Early work from the Redsiam working group in the field of endocrine, nutritional and metabolic diseases produced an inventory of existing algorithms in France, linked with their goals, together with a presentation of their limitations and advantages, providing useful information for the scientific community. This work will continue with discussions about algorithms on the incidence of diabetes in children, thyroidectomy for thyroid nodules, hypothyroidism, hypoparathyroidism, and amyloidosis

Use of artificial intelligence for public health surveillance: a case study to develop a machine Learning-algorithm to estimate the incidence of diabetes mellitus in France

International audienceAbstract Background The use of machine learning techniques is increasing in healthcare which allows to estimate and predict health outcomes from large administrative data sets more efficiently. The main objective of this study was to develop a generic machine learning (ML) algorithm to estimate the incidence of diabetes based on the number of reimbursements over the last 2 years. Methods We selected a final data set from a population-based epidemiological cohort (i.e., CONSTANCES) linked with French National Health Database (i.e., SNDS). To develop this algorithm, we adopted a supervised ML approach. Following steps were performed: i. selection of final data set, ii. target definition, iii. Coding variables for a given window of time, iv. split final data into training and test data sets, v. variables selection, vi. training model, vii. Validation of model with test data set and viii. Selection of the model. We used the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) to select the best algorithm. Results The final data set used to develop the algorithm included 44,659 participants from CONSTANCES. Out of 3468 variables from SNDS linked to CONSTANCES cohort were coded, 23 variables were selected to train different algorithms. The final algorithm to estimate the incidence of diabetes was a Linear Discriminant Analysis model based on number of reimbursements of selected variables related to biological tests, drugs, medical acts and hospitalization without a procedure over the last 2 years. This algorithm has a sensitivity of 62%, a specificity of 67% and an accuracy of 67% [95% CI: 0.66–0.68]. Conclusions Supervised ML is an innovative tool for the development of new methods to exploit large health administrative databases. In context of InfAct project, we have developed and applied the first time a generic ML-algorithm to estimate the incidence of diabetes for public health surveillance. The ML-algorithm we have developed, has a moderate performance. The next step is to apply this algorithm on SNDS to estimate the incidence of type 2 diabetes cases. More research is needed to apply various MLTs to estimate the incidence of various health conditions

Déterminants de la mortalité des personnes diabétiques de type 2. Cohortes Entred, France, 2002-2013

International audienceIntroduction: Mortality of people with diabetes is still high in France, as is their excess mortality compared with the general population. In this context, it is essential to understand the determinants of mortality in people with diabetes. The objective of this study was to examine the determinants of mortality in people with type 2 diabetes.Methods: The study population consisted in people with type 2 diabetes that replied to a self-administered questionnaire from the ENTRED 2001 and the ENTRED 2007 surveys. Participants were followed up until February 2013. Survival analyses were performed with a Cox model using age as a time scale. A subgroup analysis was conducted among participants for whom physicians had replied to a questionnaire.Results: Among the 7,218 participants, median age at inclusion and death were 65 and 72 years, respectively. The proportion of deaths was 21%.In multivariate analysis, determinants of mortality were: non-morbid obesity (RR=1.21, 95%CI: [1.02-1.43]) and morbid obesity (RR=1.76 [1.43-2.18]), diagnosis of diabetes established after symptoms (RR=1.19 [1.03-1.37]) rather than after a screening and tobacco consumption (RR=1.49 [1.26-1.77]), along with the fact of being a man (RR=1.76 [1.53-2.02]), participation in the 2007 ENTRED cohort vs. 2001 ENTRED cohort (RR=0.84 [0.74-0.95]), socio-economic category (with an excess risk in blue-collar workers (RR=1.36 [1.11-1.67]) compared to executives), registration for long term illness exemption (RR=1.29 [1.08-1.54]), treatment by insulin alone (RR=1.45 [1.21-1.74]) or by insulin and one or more oral antidiabetic drugs (RR=1.37 [1.12-1.68]) compared to a treatment based on one oral antidiabetic drug only, foot or renal complications (RR=1.97 [1.68-2.31]) and coronary complications (RR=1.39 [1.22-1.59]).Conclusion: Some determinants identified are widely modifiable. These results highlight the importance of prevention, which must involve appropriate therapeutic education in order to change lifestyles of people with type 2 diabetes, and improve the management of complications. This prevention must be adapted to the socio-economic profile of people with diabetes to reduce social inequalities observed in mortality linked with diabetes.Introduction : La mortalité des personnes diabétiques reste élevée en France, de même que leur surmortalité par rapport à la population générale. Dans ce contexte, la compréhension des déterminants de la mortalité des personnes diabétiques, peu étudiés en France, est essentielle. L’objectif de notre étude était d’étudier les déterminants de la mortalité des personnes diabétiques de type 2.Méthodes : La population d’étude était composée des personnes diabétiques de type 2 ayant répondu à un auto-questionnaire dans le cadre des enquêtes Entred 2001 ou Entred 2007. Les participants ont été suivis jusqu’en février 2013. Les analyses de survie ont été réalisées à partir d’un modèle de Cox utilisant l’âge comme échelle de temps. Une analyse de sous-groupe a été réalisée sur les personnes dont le médecin avait répondu à un questionnaire.Résultats : Parmi les 7 218 personnes incluses, les âges moyens à l’inclusion et au décès étaient respectivement de 65 et 72 ans. La proportion de décès était de 21%.En analyse multivariée, les déterminants de la mortalité étaient : l’obésité non morbide (RR=1,21, IC95%: [1,02-1,43]) et l’obésité morbide (RR=1,76 [1,43-2,18]), le diagnostic de diabète posé suite à des symptômes (RR=1,19 [1,03-1,37]) plutôt que suite à un dépistage et la consommation de tabac (RR=1,49 [1,26-1,77]), ainsi que le sexe masculin (RR=1,76 [1,53-2,02]), l’appartenance à la cohorte Entred 2007 par rapport à Entred 2001 (RR=0,84 [0,74-0,95]), le niveau socioéconomique (avec un sur-risque notamment chez les ouvriers (RR=1,36 [1,11-1,67]) par rapport aux cadres), le fait de bénéficier d’une affection longue durée (RR=1,29 [1,08-1,54]), le traitement par insuline seule (RR=1,45 [1,21-1,74]) ou par insuline associée à un ou des antidiabétiques oraux (RR=1,37 [1,12-1,68]) par rapport à un traitement par un seul antidiabétique oral et les complications podologiques ou rénales graves (RR=1,97 [1,68-2,31]) et coronaires (RR=1,39 [1,22-1,59]).Conclusion : Certains déterminants mis en évidence sont largement modifiables. Ces résultats rappellent l’importance de la prévention, qui doit passer par une éducation thérapeutique adaptée, afin de modifier le mode de vie des personnes diabétiques de type 2 et d’améliorer la prise en charge des complications. Cette prévention doit être adaptée au profil socioéconomique de la personne diabétique afin de réduire les inégalités sociales observées dans la mortalité liée au diabète

Prevalence and risk factors associated with prediabetes and undiagnosed diabetes in France: The national CONSTANCES cohort

International audienceAimsTo assess the prevalence of prediabetes and diabetes in France between 2013 and 2014 using data from the CONSTANCES cohort, and to identify factors associated with prediabetes and undiagnosed diabetes.MethodsThe study population comprised participants recruited in 2013–2014 in CONSTANCES, an ongoing French national prospective cohort following participants aged 18–69 years who are covered by France's general health insurance scheme. Participants completed a questionnaire at baseline and underwent a medical examination which included providing blood samples. Undiagnosed diabetes was defined as a fasting plasma glucose (FPG) ≥ 7 mmol/l and diagnosed diabetes as self-report or identification of reimbursements for anti-diabetics. Prediabetes was defined as a FPG ≥ 6 mmol/l but < 7 mmol/l.Results25,137 participants were included in the analyses. The overall prevalence of prediabetes was 7.2% [95% confidence interval: 6.7–7.7], 1.6% [1.4–1.9] for undiagnosed diabetes, and 4.0% [3.6–4.4] for diagnosed diabetes. These rates were significantly higher in men, in older persons, in persons with obesity, and in those with lower education levels. In multivariate regression models, excessive corpulence was the variable most strongly associated with undiagnosed diabetes (adjusted Odds Ratio=9.31) and prediabetes (aOR=3.85). Additionally, male sex, older age, family history of diabetes, at-risk alcohol use, and lower education level were all positively associated with undiagnosed diabetes and prediabetes.ConclusionDiabetes and prediabetes prevention together with screening for undiagnosed diabetes must be strengthened for persons with low socioeconomic status and for those with obesity or overweight

Prevalence of prediabetes and undiagnosed type 2 diabetes in France: Results from the national survey ESTEBAN, 2014–2016

International audienceAim: To assess the prevalence of prediabetes, undiagnosed diabetes and diagnosed diabetes in France, among adults between 2014 and 2016 using data from the nationwide Este-ban survey.Methods: National cross-sectional study conducted between 2014 and 2016 in metropolitan France. Individuals aged 18 to 74 were recruited with a 3-stage geographic sampling. They completed two face-to-face interviews, filled in a self-administered questionnaire and underwent a medical examination with the collection of biological samples. Their data were linked to the National Health Data System to identify anti-diabetic drugs reimbursement. Prediabetes and undiagnosed diabetes were defined as no diagnosis of diabetes and 6.1 mmol/l = 7.0 m mol/l for undiagnosed diabetes. Non-pharmacologically treated diabetes and pharmacologically treated diabetes were defined as self-reported diabetes without or with self-reported or reimbursed antidiabetic medication, respectively. Estimated prevalence were weighted to take into account survey design and non-response.Results: The ESTEBAN survey recruited 3476 adults, 2270 were included in this analysis. The weighted prevalence was 1.7% [1.1 - 2.4] for undiagnosed diabetes (men: 2.7%, women; 0.9%), 9.9% [8.3 - 11.5] for prediabetes (men: 13.2%, women: 7.0%), 5.7% [4.3 - 7.1] for diagnosed diabetes. Among the diagnosed cases, 79% were pharmacologically treated. Among all diabetes cases, 23% were undiagnosed.Conclusion: The prevalence of undiagnosed diabetes and prediabetes is increasing in France. Our results highlight the need to increase primary prevention and reinforce secondary prevention of diabetes. (C) 2020 Published by Elsevier B.V