Relation entre les caractéristiques agricoles et deux maladies neurodégénératives,la maladie de Parkinson et la sclérose latérale amyotrophique

The role of occupational exposure to pesticides in Parkinson's disease (PD) is recognized, but no studies have evaluated the excess risk of PD among the French agricultural population. In addition, few studies have examined non-occupational exposure. We used databases from the national health insurance information system (SNNIRAM) to identify incident PD cases in metropolitan France (2010-2012). We compared the incidence and prevalence of PD among affiliates of the Mutualité agricole agricole with those among affiliates of the other health insurance schemes and observed an increased frequency of PD among MSA affiliates, farmers in particular. In the French general population, the incidence of PD increased with the proportion of land devoted to agriculture in the cantons. occupational exposure was involved. The strongest association was observed for cantons with a high proportion of land devoted to vineyards.This association was confirmed in non-farmers affiliated to the General health insurance scheme. The association with vineyards may be explained by an important use of pesticides leading to environmental exposure near farms. If this association is confirmed, the fraction of PD attributable to pesticides would be greater than if only occupational exposure was involved.Amyotrophic lateral sclerosis or motor neuron disease (MMD) is a rare disease with a poor prognosis and there are few data on its incidence in France. We have developed an algorithm to identify cases of MMD in the SNIIRAM which allowed us to estimate the incidence of this disease in France (2012-2014) and to study its relationship with the agricultural characteristics. Unlike PD, we did not observe any increase of incidence among MSA members and we did not find any association with agricultural characteristics.Le rôle de l'exposition professionnelle aux pesticides dans la maladie de Parkinson (MP) est documenté, mais aucune étude n’a évalué l’excès de risque de MP parmi la population agricole française. De plus, peu d’études ont porté sur l’exposition non-professionnelle. A partir des bases de données du système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie (SNNIRAM), nous avons identifié l’ensemble des cas incidents de MP en France métropolitaine (2010-2012). Nous avons comparé l’incidence et la prévalence de la MP parmi les affiliés à la Mutualité sociale agricole à celles des affiliés des autres régimes de l’assurance maladie et observé une augmentation de fréquence de MP parmi les affiliés à la MSA, notamment les exploitants agricoles. Parmi la population française métropolitaine, l’incidence de la MP augmentait avec la proportion de terres consacrées à l’agriculture dans les cantons. L’association la plus forte a été observée pour les cantons fortement viticoles. Cette association a été confirmée chez les non-agriculteurs affiliés au Régime général de l’assurance maladie. L’association avec la viticulture pourrait s’expliquer par une utilisation importante de pesticides responsable d’une exposition environnementale à proximité des exploitations. Si cette association est confirmée, la fraction de MP attribuable aux pesticides serait plus importante que si seule l’exposition professionnelle était impliquée.La sclérose latérale amyotrophique ou maladie du motoneurone (MMN) est une maladie rare de pronostic sombre et il existe peu de données sur son incidence en France. Nous avons développé un algorithme permettant d’identifier les cas de MMN à partir du SNIIRAM qui a permis d’estimer l’incidence de cette pathologie en France (2012-2014) et d’étudier sa relation avec les caractéristiques agricoles. A l’inverse de la MP, nous n’avons pas observé d’augmentation d’incidence au sein de la MSA et nous n’avons pas retrouvé d’association avec les caractéristiques agricoles

Relation between agricultural characteristics and two neurodegenerative diseases, Parkinson's disease and amyotrophic lateral sclerosis

Le rôle de l'exposition professionnelle aux pesticides dans la maladie de Parkinson (MP) est documenté, mais aucune étude n’a évalué l’excès de risque de MP parmi la population agricole française. De plus, peu d’études ont porté sur l’exposition non-professionnelle. A partir des bases de données du système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie (SNNIRAM), nous avons identifié l’ensemble des cas incidents de MP en France métropolitaine (2010-2012). Nous avons comparé l’incidence et la prévalence de la MP parmi les affiliés à la Mutualité sociale agricole à celles des affiliés des autres régimes de l’assurance maladie et observé une augmentation de fréquence de MP parmi les affiliés à la MSA, notamment les exploitants agricoles. Parmi la population française métropolitaine, l’incidence de la MP augmentait avec la proportion de terres consacrées à l’agriculture dans les cantons. L’association la plus forte a été observée pour les cantons fortement viticoles. Cette association a été confirmée chez les non-agriculteurs affiliés au Régime général de l’assurance maladie. L’association avec la viticulture pourrait s’expliquer par une utilisation importante de pesticides responsable d’une exposition environnementale à proximité des exploitations. Si cette association est confirmée, la fraction de MP attribuable aux pesticides serait plus importante que si seule l’exposition professionnelle était impliquée.La sclérose latérale amyotrophique ou maladie du motoneurone (MMN) est une maladie rare de pronostic sombre et il existe peu de données sur son incidence en France. Nous avons développé un algorithme permettant d’identifier les cas de MMN à partir du SNIIRAM qui a permis d’estimer l’incidence de cette pathologie en France (2012-2014) et d’étudier sa relation avec les caractéristiques agricoles. A l’inverse de la MP, nous n’avons pas observé d’augmentation d’incidence au sein de la MSA et nous n’avons pas retrouvé d’association avec les caractéristiques agricoles.The role of occupational exposure to pesticides in Parkinson's disease (PD) is recognized, but no studies have evaluated the excess risk of PD among the French agricultural population. In addition, few studies have examined non-occupational exposure. We used databases from the national health insurance information system (SNNIRAM) to identify incident PD cases in metropolitan France (2010-2012). We compared the incidence and prevalence of PD among affiliates of the Mutualité agricole agricole with those among affiliates of the other health insurance schemes and observed an increased frequency of PD among MSA affiliates, farmers in particular. In the French general population, the incidence of PD increased with the proportion of land devoted to agriculture in the cantons. occupational exposure was involved. The strongest association was observed for cantons with a high proportion of land devoted to vineyards. This association was confirmed in non-farmers affiliated to the General health insurance scheme. The association with vineyards may be explained by an important use of pesticides leading to environmental exposure near farms. If this association is confirmed, the fraction of PD attributable to pesticides would be greater than if only occupational exposure was involved.Amyotrophic lateral sclerosis or motor neuron disease (MMD) is a rare disease with a poor prognosis and there are few data on its incidence in France. We have developed an algorithm to identify cases of MMD in the SNIIRAM which allowed us to estimate the incidence of this disease in France (2012-2014) and to study its relationship with the agricultural characteristics. Unlike PD, we did not observe any increase of incidence among MSA members and we did not find any association with agricultural characteristics

Nationwide incidence of motor neuron disease using the French health insurance information system database.

International audienceThere are no estimates of the nationwide incidence of motor neuron disease (MND) in France. We used the French health insurance information system to identify incident MND cases (2012-2014), and compared incidence figures to those from three external sources.We identified incident MND cases (2012-2014) based on three data sources (riluzole claims, hospitalisation records, long-term chronic disease benefits), and computed MND incidence by age, gender, and geographic region. We used French mortality statistics, Limousin ALS registry data, and previous European studies based on administrative databases to perform external comparisons.We identified 6553 MND incident cases. After standardisation to the United States 2010 population, the age/gender-standardised incidence was 2.72/100,000 person-years (males, 3.37; females, 2.17; male:female ratio = 1.53, 95% CI1.46-1.61). There was no major spatial difference in MND distribution. Our data were in agreement with the French death database (standardised mortality ratio = 1.01, 95% CI = 0.96-1.06) and Limousin ALS registry (standardised incidence ratio = 0.92, 95% CI = 0.72-1.15). Incidence estimates were in the same range as those from previous studies.We report French nationwide incidence estimates of MND. Administrative databases including hospital discharge data and riluzole claims offer an interesting approach to identify large population-based samples of patients with MND for epidemiologic studies and surveillance

Pesticides expenditures by farming type and incidence of Parkinson disease in farmers: A French nationwide study

International audienceBackground: Professional pesticides exposure is associated with PD risk, but it remains unclear whether specific products, which strongly depend on farming type, are specifically involved. We performed a nationwide ecological study to examine the association of pesticides expenditures for the main farming types with PD incidence in French farmers. Methods: We used the French National Health Insurance database to identify incident PD cases in farmers (2010–2015). We combined data on pesticides expenditures with the agricultural census to compute pesticides expenditures for nine farming types in 2000 in 3571 French cantons. The association between pesticides expenditures and PD age/sex standardized incidence was examined using multilevel Poisson regression, adjusted for smoking, neurologists’ density, and deprivation index. Results: 10,282 incident PD cases were identified. Cantons with the highest pesticides expenditures for vineyards without designation of origin were characterized by 16% (95% CI = 6–28%) higher PD incidence (p-trend corrected for multiple testing = 0.006). This association was significant in men and older farmers. There was no association with pesticides expenditures for other farming types, including vineyards with designation of origin. Conclusions: PD incidence increased significantly with pesticides expenditures in vineyards without designation of origin characterized by high fungicide use. This result suggests that agricultural practices and pesticides used in these vineyards may play a role in PD and that farmers in these farms should benefit from preventive measures aiming at reducing exposure. Our study highlights the importance of considering farming type in studies on pesticides and PD and the usefulness of pesticides expenditures for exposure assessment

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

Depression and non-adherence to medications targeting treatable cardiovascular risk factors in the CONSTANCES cohort

International audienceINTRODUCTION - Depression is associated with increased risk of cardiovascular disease but the mechanisms remain mostly unknown. OBJECTIVES - To study the association between depression and non-adherence to medications targeting type 2 diabetes, hypertension and dyslipidemia (i.e. treatable cardiovascular risk factors) in the Constances population-based French cohort. METHODS - We used Constances data linked to the French administrative health care database (SNDS) to study the longitudinal association between depression (assessed at inclusion with the Center for Epidemiological Studies Depression scale) and non-adherence to medications treating diabetes, hypertension and dyslipidemia over two subsequent periods of 18 months. Binary logistic regression models were adjusted for socio-demographics, body mass index, physical activity, prescribed and followed diet, and normal/abnormal levels of blood pressure, glycaemia, cholesterol and triglycerides at inclusion. RESULTS - Among 4,325 individuals with hypertension, 691 with diabetes and 3,329 with dyslipidemia, 535, 50 and 904 were non-adherent over the first 18 months, and 638, 65 and 1,207 between 19-36 months. Depression was neither associated with non-adherence to medications for hypertension and dyslipidemia over the first 18 months, nor afterwards. However, depression was associated with non-adherence to anti-diabetic medications (odds ratio [95% confidence interval]: 2.32 [1.19-4.52]) over the first 18 months only. Depression was only associated with uncontrolled dyslipidemia level (1.24 [1.02-1.52]), although a similar trend was observed for glycaemia level (1.45 [0.96-2.19]). CONCLUSIONS - In a population-based cohort, depression was only associated with non-adherence to anti-diabetic medications in the short run, thus urging clinicians to search for and treat depression in individuals with diabetes

Health behaviours of teachers and other education professionals in France: can we do better?

International audienceSummary Education professionals play a critical role in health education, both as knowledge providers and as role-models. Drawing on the CONSTANCES French cohort (baseline 2012–19) and adjusting for important confounders, we compared education professionals (n = 14 730) with a random sample of non-education sector employees (n = 34 244) on three indicators of high-risk behaviour (at-risk drinking, current smoking, past-year cannabis use) and three indicators of unhealthy lifestyle (low physical activity, poor adherence to nutritional guidelines, overweight/obesity). Among education professionals, we distinguished between teachers (n = 12 820), school principals (n = 372), senior education advisers (n = 189), school health professionals (n = 128) and school service staff (n = 1221). Compared with non-education sector employees with similar demographic and socioeconomic profiles, teachers were less likely to be at-risk drinkers, to smoke, to have used cannabis in the past year and to be overweight/obese. Other non-teaching education professionals were also less involved in high-risk behaviours than non-education employees, but results were more mixed concerning some lifestyle indicators, with certain non-teaching education professional groups showing a higher likelihood of being physically inactive or overweight/obese. In this nationwide French study, our results suggest a window of opportunity to promote school staff health but also indirectly, that of the youth with whom they interact daily. We suggest that school staff should be supported in health matters not only through the provision of health information but also most importantly, through the development of a favourable and supportive environment enabling them to put health knowledge into practice

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

Impact of breast cancer care pathways and related symptoms on the return-to-work process

International audienceBackground Breast cancer (BC) treatments and related symptoms may affect return to work (RTW). The objective of this study was investigate the impact BC care pathways (timing sequence treatments) on RTW. Methods population included working-age women with who were enrolled in French CONSTANCES cohort from 2012 2018. treatments, antidepressants/anxiolytic antalgic drug deliveries (used as proxies depression pain, respectively) statutory sick pay estimate RTW time RTW) assessed monthly using data national healthcare system database. identified analysis method. Cox models time-dependent covariates used RTW, after adjusting for age socioeconomic characteristics. Results 73.2% (231/303) returned within 2 years diagnosis. Five pathway patterns identified: (i) surgery only, (ii) radiotherapy, (iii) chemotherapy, (iv) chemotherapy (v) long-term alternative chemotherapy/radiotherapy. hazards ratios non-RTW significantly higher received chemotherapy/radiotherapy andam

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