Appropriate Medication Use in Individuals Aged 80 or More Years

Over the last few years, there has been a rapid and steadily expanding demographic explosion in the elderly population in France. When the most dynamic segment of this growth is considered, i.e. patients aged 80 years or more (who, moreover, usually have several diseases), under- or over-prescribing and/or inappropriate prescribing are identified. Three short- and medium-term recommendations are proposed: to quickly get expert consensus on the theme of prescribing for the aged patient; to integrate systematic drug re-evaluation into annual consultations for people aged 80 years or more; and to better coordinate actions and communication between institutions, health professionals and the pharmaceutical industry

Le bon usage du médicament chez le sujet âgé de 80 ans et plus

L'explosion démographique des sujets âgés en France est en pleine et durable expansion depuis quelques années. Si on s'intéresse au segment le plus dynamique de cette croissance, à savoir plus particulièrement les patients âgés de 80 ans et plus, par ailleurs le plus souvent polypathologiques, on identifie fréquemment soit une sous-prescription, soit une surprescription et/ou une prescription inappropriée. Trois recommandations à court et moyen terme ont été proposées : obtenir rapidement des consensus d'experts sur le thème de la prescription chez le sujet âgé, intégrer la réévaluation systématique des médicaments dans des consultations annuelles pour les 80 ans et plus, mieux coordonner les actions et la communication entre les institutions, les professionnels de santé et l'Industrie

Intégrité des données scientifiques : transparence des données recueillies au cours des essais cliniques, accès aux données

L'intégrité des données recueillies dans les essais cliniques et leur utilisation sont un élément fondamental de la démarche scientifique, et de la confiance que l'on peut avoir dans cette démarche. Les exemples de fraudes sont légion, et régulièrement répétés. L'objectif de cette table ronde était de faire le point sur la définition de la fraude, sur sa reconnaissance et sa prévention, en particulier dans le système institutionnel. La fraude implique une intention de tromper et va du camouflage, de l'incompétence à l'invention de toutes pièces d'études, de patients ou de données. Sa fréquence est difficile à évaluer, mais semblerait atteindre au moins 1 % des études ou publications. Cette fraude peut impliquer l'éthique (avis du CPP [comité de protection des personnes] a posteriori, non-respect des demandes du CPP, défaut de consentement) ou toutes les étapes de la réalisation à l'interprétation des essais ou études. L'identification des fraudes est rendue difficile par le risque pris par l'"avertisseur" (whistleblower), qu'il faut protéger. La recherche de la fraude est implicite dans les bonnes pratiques cliniques que devraient appliquer tous les promoteurs industriels mais qui est moins souvent mise en application par les promoteurs institutionnels. Il conviendrait donc de prévoir des recommandations pour la mise en place de procédures de détection des fraudes en particulier dans les études institutionnelles. Diverses méthodes statistiques peuvent être utilisées pour détecter les invraisemblances suggestives de fraude. Une fois la fraude identifiée, sa gestion n'est en général pas prévue ou anticipée. Ici encore des procédures ou recommandations devraient être proposées

Integrity of Scientific Data: Transparency of Clinical Trial Data

The integrity of the data from clinical trials and of its use is an essential element of the scientific method, and of the trust one can have in this method. There are many examples of fraud, and they recur regularly. The objective of this round table was to work on the definition of fraud, on its recognition and prevention especially in the institutional system. Fraud involves an active decision to cheat, and ranges from trying to hide incompetence to wholesale invention of data, patients or studies. Its frequency is difficult to evaluate but might be as high as 1% of all studies or publications. Fraud can involve ethics (post-hoc IRB [institutional review board] approval, IRB requests not applied, lack of consent), or any of the steps from realisation to interpretation of studies or trials. Identification of fraud is made harder by the usual risk for the whistle-blowers, who must be protected. Seeking fraud is implicit in Good Clinical Practices (GCP) that all industry sponsors must apply, but that are less often applied by institutional sponsors. It might be useful to install procedures to detect fraud in studies, especially institutional. Various statistical methods can be used to identify unusual data patterns that could suggest fraud. Once fraud is identified, its management is often not foreseen. Here again, clear procedures or recommendations would be of help

Female migration phenology and climate conditions explain juvenile Red Knot (Calidris canutus rufa) counts during fall migration

The management of avian populations at risk requires accurate estimates of vital rates across age and sex classes to effectively identify the most vulnerable demographic and support conservation actions. In the endangered Red Knot (Calidris canutus rufa), there are relatively few reliable estimates of reproductive success because they breed in such low densities across such a large and relatively inaccessible area in Arctic Canada. The purpose of this study is to test whether a migratory time lag between adult male and female knots during post-breeding southbound migration could be a reliable index of reproductive success for this species. If so, we expected to find a positive relationship between a time lag in male migration and the number or proportion of juveniles present at the same fall migration site. To test this hypothesis, we analyzed 13 years of capture-mark-recapture and census data from an important staging area during southbound migration. We found a strong and consistent age and sex-specific chronology; median passage dates for females were approximately 2 weeks earlier than males, with juveniles following 1 month later than adults of both sexes. For most years, there was a significant time lag of up to 27 days between females and males. However, we found no evidence to support that this time lag explained variation in the number of juveniles at the stopover site each year. Instead, we found that the timing of female migration along with an index of environmental conditions on the breeding grounds and during migration best described the proportion of juveniles present during migration. Overall, our results cast doubt on the reliability of the male migratory time lag as an indicator of breeding success

Intégrité des données scientifiques : transparence des données recueillies au cours des essais cliniques, accès aux données

International audienceL’intégrité des données recueillies dans les essais cliniques et leur utilisation sont un élément fondamental de la démarche scientifique, et de la confiance que l’on peut avoir dans cette démarche. Les exemples de fraudes sont légion, et régulièrement répétés. L’objectif de cette table ronde était de faire le point sur la définition de la fraude, sur sa reconnaissance et sa prévention, en particulier dans le système institutionnel. La fraude implique une intention de tromper et va du camouflage, de l’incompétence à l’invention de toutes pièces d’études, de patients ou de données. Sa fréquence est difficile à évaluer, mais semblerait atteindre au moins 1 % des études ou publications. Cette fraude peut impliquer l’éthique (avis du CPP [comité de protection des personnes]a posteriori, non-respect des demandes du CPP, défaut de consentement) ou toutes les étapes de la réalisation à l’interprétation des essais ou études. L’identification des fraudes est rendue difficile par le risque pris par l’« avertisseur » (whistle blower), qu’il faut protéger. La recherche de la fraude est implicite dans les bonnes pratiques cliniques que devraient appliquer tous les promoteurs industriels mais qui est moins souvent mise en application par les promoteurs institutionnels. Il conviendrait donc de prévoir des recommandations pour la mise en place de procédures de détection des fraudes en particulier dans les études institutionnelles. Diverses méthodes statistiques peuvent être utilisées pour détecter les invraisemblances suggestives de fraude. Une fois la fraude identifiée, sa gestion n’est en général pas prévue ou anticipée. Ici encore des procédures ou recommandations devraient être proposées

Integrity of Scientific Data : Transparency of Clinical Trial Data

International audienceThe integrity of the data from clinical trials and of its use is an essential element of the scientific method, and of the trust one can have in this method. There are many examples of fraud, and they recur regularly. The objective of this round table was to work on the definition of fraud, on its recognition and prevention especially in the institutional system. Fraud involves an active decision to cheat, and ranges from trying to hide incompetence to wholesale invention of data, patients or studies. Its frequency is difficult to evaluate but might be as high as 1% of all studies or publications. Fraud can involve ethics (post-hoc IRB [institutional review board] approval, IRB requests not applied, lack of consent), or any of the steps from realisation to interpretation of studies or trials. Identification of fraud is made harder by the usual risk for the whistle-blowers, who must be protected. Seeking fraud is implicit in Good Clinical Practices (GCP) that all industry sponsors must apply, but that are less often applied by institutional sponsors. It might be useful to install procedures to detect fraud in studies, especially institutional. Various statistical methods can be used to identify unusual data patterns that could suggest fraud. Once fraud is identified, its management is often not foreseen. Here again, clear procedures or recommendations would be of help