Bases médico-administratives : de l'épidémiologie à la pharmacovigilance

Administrative claims databases : from epidemiology to pharmacoviligance

• Auteur / Autrice : Aurélie Bannay
• Direction : Nicolas Jay, François Alla
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de la Vie et de la Santé
• Date : Soutenance le 05/11/2021
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale BioSE - Biologie, Santé, Environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
• Jury : Président / Présidente : Catherine Duclos Cartolano
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Jay, François Alla, Rodolphe Thiébaut, Leslie Grammatico-Guillon, Marc Cuggia, Ndeye Coumba Ndiaye
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rodolphe Thiébaut, Leslie Grammatico-Guillon

Mots clés

Mots clés contrôlés

Épidémiologie

Pharmacovigilance

Gestion

Santé publique -- Systèmes d'information

Bases de données médico-administratives

Mots clés libres

Base médico-Administrative

Utilisation secondaire de données

Épidémiologie

Pharmacovigilance

Système National des Données de Santé

Administrative claims database

Secondary use of data

Epidemiology

Pharmacovigilance

Système National des Données de Santé

Résumé

La disponibilité et le volume des données issues de bases médico-administratives (BMA) en font un outil de plus en plus utilisé en recherche. Cependant, la nature et la finalité financière de ces données rendent nécessaire une adaptation des méthodes d’épidémiologie classique. En effet, la réutilisation de ces données a soulevé des objections qu’il convient de prendre en compte. L’objectif de cette thèse était de montrer quel pouvait être l’apport des données issues de BMA en épidémiologie et en pharmacovigilance.Dans une première partie introductive sur les BMA, nous nous sommes attachés à en rechercher une définition, à illustrer leur périmètre, au travers d’exemples internationaux, et, à décrire le contenu des bases disponibles en France : les données hospitalières (Programme de médicalisation des systèmes d’information, PMSI) et les données de remboursement extra-hospitalières (datamart de consommation inter-régime, DCIR). Dans une deuxième partie, nous avons présenté des travaux méthodologiques prenant en compte les spécificités des données issues des BMA : la définition et l’évaluation d’un score pronostique (score de comorbidités de Charlson) calculé à partir des données disponibles dans les BMA, la gestion des données absentes des BMA. Deux approches ont été explorées : i) le développement d’un proxy appliqué à la notion d’hospitalisation programmée, ii) l’enrichissement de données de BMA par un appariement à des données issues d’un entrepôt de données hospitalières. Dans une troisième partie, nous avons illustré, au travers de cas d’usage, l’intérêt des données médico-administratives en épidémiologie et en pharmacovigilance : une fenêtre d’exposition étendue (recueil de comorbidités maternelles dans les 6 ans précédant une grossesse), un recrutement quasi-exhaustif en particulier dans le cadre de pathologies rares (sujets atteints de MICI et d’un syndrome coronarien), l’accélération du recrutement de sujets et du recueil de données (sujets atteints de COVID-19 pris en charge en réanimation) notamment en situation de crise sanitaire.Nous avons ensuite discuté les limites qui subsistent dans la réutilisation de ces données : leur volumétrie qui peut conduire à une situation de surpuissance statistique, leurs délais d’accès réglementaire et technique, l’investissement nécessaire à la compréhension de ces données, incomplètement mesuré par les utilisateurs de ces données qui n’en sont pas forcément les producteurs.En conclusion, nos travaux ont fait ressortir l’intérêt de la réutilisation des données issues de bases médico-administratives en recherche tout en soulignant les écueils qui pouvaient en résulter. L’intégration et la réutilisation de données multisources en santé permettrait de pallier un certain nombre de ces difficultés.

The availability and the volume of data in administrative claims databases could offer a powerful tool for research. However, the origin and the financial purpose of these data require an adaptation of the classical epidemiological approaches. Indeed, the secondary use of these data raises several issues that need to be carefully addressed. The aim of this thesis work was to assess the contribution of claims databases in epidemiology and in pharmacovigilance.The first section discusses the definition of the administrative claims databases and their scope through international examples and then focuses on French claims databases that collect inpatient care data (Programme de médicalisation des systèmes d’information, PMSI) and outpatient care data (datamart de consommation inter-régime, DCIR). The second section discusses methodological issues to take into account the specificities of administrative claims databases: definition and assessment of a prognostic score (Charlson’s comorbidity index) applied to the SNDS database, and the management of missing data. Two approaches were used: i) the development of a proxy applied to the concept of planned hospital stay, and ii) the enhancement of claims data with clinical data from a hospital warehouse. The third section illustrates, through use cases, how claims data could be useful in epidemiology and pharmacovigilance: wide exposure window (maternal comorbidities collected in the 6 years before the conception date), exhaustive recruitment especially for rare pathologies (patients with inflammatory bowel disease and myocardial infarction), and improved screening of eligible patients and data collection especially during a health crisis (patients admitted to the intensive care unit for COVID-19).Finally, the limitations due to the secondary use of these data are discussed: their volume that might lead to statistical overpowered studies, their delayed access due to technical and legal restrictions, the effort required to understand these data that is often underestimated by users who are not always data producers.To conclude, our work highlights the interest of the secondary use of data from claims database in research while underlining the potential pitfalls. The integration and the secondary use of multisource data in healthcare research could solve part of these issues.