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Utilisation des Big Data pour l'identification des effets indésirables médicamenteux
et des maladies : exemple de l'insuffisance rénale aiguë - CISMeF
Utilisation des Big Data pour l'identification des effets indésirables médicamenteux
et des maladies : exemple de l'insuffisance rénale aiguëDocument
Titre : Utilisation des Big Data pour l'identification des effets indésirables médicamenteux
et des maladies : exemple de l'insuffisance rénale aiguë;
Description : L'exploitation des Big data cliniques, en pleine croissance exponentielle, permet
d'augmenter la puissance des études sur le risque iatrogène. Pour cela, deux types
de bases complémentaires peuvent être utilisées : les bases médico-administratives
et les bases de pharmacovigilance. Nous avons étudié l'insuffisance rénale aiguë (IRA)
selon son lieu d'acquisition (communauté [IRA-AC] ou à l'hôpital [IRA-AH]), car cette
pathologie est fréquente et la part iatrogène y est souvent importante. Nos premiers
travaux se sont concentrés sur l'exploitation de Vigibase , la base mondiale de pharmacovigilance
et ont montré que l'IRA était notifiée respectivement 5.7 et 3.3 fois plus fréquemment
avec le febuxostat et l'allopurinol qu'avec les autres médicaments. Par la suite,
nous avons constitué une cohorte de 1557 patients hospitalisés ayant présenté un épisode
d'IRA grâce aux dossiers médicaux électroniques et aux valeurs de créatininémie. Cette
cohorte a permis d'évaluer la performance des codes CIM10 (classification internationale
des maladies dans sa 10ème révision) utilisée pour coder les IRA par le programme
de médicalisation des systèmes d'information (PMSI). L'utilisation à la fois de codes
de manifestation de la maladie et de cause externe donnait une spécificité et une
VPP très élevée (respectivement 94,8% et 94,9%) tandis que la VPN et la sensibilité
étaient modérées (respectivement 56,7% et 57,4%). Une IRA sur trois avait une part
médicamenteuse ce qui nous a permis dans des troisièmes travaux d'étudier les facteurs
de risques de l'IRA médicamenteuse : le sexe féminin, l'insuffisance rénale chronique
et les antécédents d'effets indésirables médicamenteux ; mais également leur pronostic
et les classes de médicaments impliquées (différentes selon le lieu d'acquisition
de l'IRA). Enfin, grâce à une méthodologie capture-recapture combinant la cohorte
constituée et les données de la base nationale de pharmacovigilance, nous avons pu
calculer la prévalence de l'IRA médicamenteuse, montrant ainsi son importance, notamment
lorsqu'elle est acquise à l'hôpital, et le taux important de sous-notification des
IRA-AH. Ce travail apporte une meilleure connaissance sur les IRA et, avec la validation
du codage des IRA, ouvre la voie à de futures recherches sur cette pathologie en utilisant
les données du PMSI ou du système national des données de santé;
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