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

par Michaël Rochoy

Thèse de doctorat en Santé publique, environnement et société

Sous la direction de Régis Bordet.

Soutenue le 09-01-2019

à Lille 2 , dans le cadre de École doctorale Biologie-Santé (Lille) , en partenariat avec Troubles cognitifs dégénératifs et vasculaires (Lille) (laboratoire) et de Troubles cognitifs dégénératifs et vasculaires (laboratoire) .

Le jury était composé de Emmanuel Chazard.


  • Résumé

    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.

  • Titre traduit

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


  • Résumé

    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.


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