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Consortium PEPS : Pharmaco-­‐épidémiologie des Produits de Santé

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Présentation réalisée lors de la journée Numérique & Santé organisée par les pôles Images & Réseaux et Atlanpole Biotherapies le 28 mai 2015 à Nantes.

Plus d'informations :
http://www.digitalforlife.fr/28-mai-journee-valorisation-des-donnees-de-sante/

Publié dans : Santé & Médecine
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Consortium PEPS : Pharmaco-­‐épidémiologie des Produits de Santé

  1. 1. Consor&um  PEPS   Pharmaco-­‐épidémiologie   des  Produits  de  Santé   UMR-­‐6074   UMR-­‐1099  
  2. 2. 28/05/2015   ConsorDum  PEPS   2   DRUG-­‐SAFE   Bordeaux-­‐Marseille   PEPS   Rennes-­‐Villejuif   CTAD-­‐PEPI   Rennes   2008   Bases  de  données   US  Claims  Databases          HMO          Kaiser  Permanente…   Canadian  Claims  Databases          Saskatchewan          Ontario          RAMQ   European  Claims  Database          Danish  registries   GPRD  :  Medical  Database   GETBO   EA-­‐3878   Brest  
  3. 3. 28/05/2015   ConsorDum  PEPS   3   Système   NaDonal   InformaDon   Inter-­‐Régime   Assurance   Maladie   Traitement   des   données   Données  de   remboursement   PMSI   Remboursement   de  soins   ExposiDon   aux   médicaments   Evènements   cliniquement   perDnents   Pharmaco-­‐épidémiologie   Sécurité   Bénéfice  en  situaDon  réelle     CondiDons  réelles  d’usage     Coût-­‐efficience   Epidémiologie   Parcours  de  soins   GENEPI  (PHRC  2011)   COMBI-­‐FIX-­‐HTA  (ANSM  2012)     SACHA  (PHRC  2012)   ADTCR  (PHRC  2013)   CANARI  (FRM  2013)   ARTIX-­‐ME  (PRME  2014)   POP  (2014)   EPI-­‐GETB-­‐AM  (2014)  
  4. 4. Le  SNIIR-­‐AM  en  quelques  chiffres   28/05/2015   4  ConsorDum  PEPS   -­‐   1,2  milliards  de  feuilles  de  soins  gérées  chaque  année   -­‐  Capacité  de  stockage  égale  à  140  Téraoctets   -­‐  7  dicDonnaires  avec  785.000     -­‐  3  bases  de  données  d’une  volumétrie  supérieure  à  18  téraoctets   -­‐   La  société  Oracle  a  recensé  en  2005  le  «  TopTen  »  des  plus  grosses  bases   de  données  mondiales  et  la  10ème  était  <  à  18  téraoctets.   -­‐  150  applicaDons  gérées   -­‐ 1000  flux  récepDonnés  chaque  mois  en  provenance  des  Centres  de   traitement  informaDques,  des  autres  régimes,  des  mutuelles,  des  Caisses   régionales  d’assurance  maladie,…      On  peut  parler  de  «  données  massives  en  santé  »  
  5. 5. 28/05/2015   ConsorDum  PEPS   5   Référen&els   (assurés,  données   médicales,  offre  de   soins,  ..)   DECOMPTE   SNIIR-­‐AM   Autres  régimes   PMSI   Contrôles     Anonymisa&on   Bases de données locales de remboursement des soins de ville Informations nominatives (retour possible au dossier) Base de données nationale chainée avec les données hospitalières du PMSI Informations anonymes (pas de retour possible au dossier) AlimentaDon  du  SNIIR-­‐AM  
  6. 6. 28/05/2015   6  ConsorDum  PEPS   • Dates exactes d’hospitalisation 2003 2005 20072002 2009 2010 • Constitution de l’échantillon au 1/97ème (EGB) • Chaînage PMSI- Ambulatoire en juillet 2007 (sur données 2006) • DCIR tous régimes (98%) • Dates de décès • Médicaments hors GHS • Consultations ext. • Codage CCAM des actes médicaux • Constitution de l’entrepôt national de données (régime général) • Démarrage du CENTI d’Evreux (01/01/2002) • Entrepôt Tous Régimes • Industrialisation chaînage Rattrapage 2007-2009
  7. 7. 28/05/2015   ConsorDum  PEPS   7   Les  données  du  SNIIR-­‐AM  
  8. 8. 28/05/2015   ConsorDum  PEPS   8   Date  de  délivrance  du  médicament   Code  CIP  du  médicament   Nombre  de  comprimés   Spécialité  du  prescripteur   Code  de  l’examen  biologique  Code  CCAM  de  l’acte  médical   Code  «  pathologie  »  (CIM10)  de  l’ALD   Cause  médicale  de  l’invalidité   Arrêts  de  travail   Soins  infirmiers   Soins  de  kinésithérapie   Transports  médicalisés   MoDfs  médicaux  des  hospitalisaDons   Dates  des  hospitalisaDons   CaractérisDques  des  établissements   ConsultaDons  externes   DisposiDfs  médicaux  (LPP)   Médicaments  en  sus  du  forfait   LocalisaDon  géographique   Coûts  et  remboursements   Date  du  décès   Date  de  prescripDon   Soins  de  suite  et  de  réadaptaDon   Les  données  du  SNIIR-­‐AM  
  9. 9. PEPS  :  Infrastructure  informaDque   28/05/2015   9  ConsorDum  PEPS               SNIIRAM   Rapatriement   des   extrac&ons   Espace   projet  n  Espace   projet  2  Espace   projet  1   Accès  sécurisé  au     portail  DCIR   (profil  ANSM)  
  10. 10.   Appariement  des     données  hospitalières     et  SNIIRAM       Algorithmes     de  fouille   de  données       OuDl  de     visualisaDon   des  parcours       Feuilles   de  styles  3D       Maqueqe       Prototype       OpDmisaDon  des     bases  de  données     et  langage     d’interrogaDon     IntégraDon     Algorithmes     d’idenDficaDon   d’évènements     Ou&ls   Méthodes     Exploita&on   Retour   d’expérience   28/05/2015   10  ConsorDum  PEPS   PEPS  :  Un  programme  de  R  &  D   Modèle  conceptuel  du  parcours  paDent       Modéle   Parcours  intra-­‐hospitalier   Parcours    ambulatoire   Equipes  de   Produc&on     Transfert   Evalua&on     cas  d’usage     Etude   Pharmaco-­‐épidémiologique     Etude   Pharmaco-­‐épidémiologique   Etude   Pharmaco-­‐épidémiologique  
  11. 11. 28/05/2015   11  ConsorDum  PEPS   OuDls  :  VisualisaDon   Switch du princeps au générique Retour au princeps
  12. 12. 28/05/2015   12  ConsorDum  PEPS   OuDls  :  ExploraDon  des  données   AgrégaDon  de  médicament  1  et     médicament  2  en  Médicament   Eclatement  en  3  sous-­‐catégories   en  foncDon  du  dosage   FormulaDon   graphique  de   recherche   d’enchainements   Remplacement  d’évènements   (ex:  délivrance  vs  exposiDon)  
  13. 13. 28/05/2015   13  ConsorDum  PEPS   OuDls  :  ExtracDon  de  sous-­‐populaDons   Choix sur critères à distribution continue (Axes) Filtrage sur critères discrétisés
  14. 14. 28/05/2015   14  ConsorDum  PEPS   OuDls  :  ModélisaDon  du  parcours  de  soins          Exemple  :  uDlisaDon  des  chroniques  
  15. 15. 28/05/2015   15  ConsorDum  PEPS   OuDls  :  Fouille  de  moDfs  séquenDels   2.  CréaDon  d’une  base  d’items   1.  Regroupement  (clusters)  des   intervalles  par  plus-­‐proche  voisin   (items)   3.  CréaDon  d’itemsets  =  liste   d’items  de  la  base   4.  Recherche  des  itemsets  les   plus  fréquents  (Apriori)    
  16. 16. Conclusion   §  Expérience  du  SNIIR-­‐AM  :  défi  informaDque   §  Force  de  proposiDon  d’études  scienDfiques   §  ConsorDum  d’excellence      Stratégie  innovante  d’uDlisaDon  du  SNIIR-­‐AM     pour  la  produc&on  efficace     d’études  pharmaco-­‐épidémiologiques   et  d’études  épidémiologiques     28/05/2015   16  ConsorDum  PEPS  

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