Faisabilité des études pharmacoépidémiologiques à partir des données cliniques et médico-administratives au Mali : un état des lieux.

Auteurs

  • Zoumana cheick BERETE Faculté de médecine et d'odonto-stomatologie de Bamako

DOI:

https://doi.org/10.4314/rasp.v6i2.11

Mots-clés:

Pharmacoépidémiologie, Données Cliniques, Données médico-administratives, Mali

Résumé

Notre étude avait pour but d’évaluer la faisabilité des études d’utilisation populationnelle des produits de santé à partir des données cliniques du Centre Hospitalier Mère "Le Luxembourg" et médico-administratives de la Caisse Nationale d’Assurance Maladie du Mali (CANAM). Il s’est agi d’une étude transversale descriptive avec une collecte prospective des données allant de la période du 1 mai au 30 juillet 2023. Cent enregistrements ont été tirés au hasard de chaque base de données pour l’évaluation des paramètres comme le contenu, les référentiels utilisés, la fréquence de données manquantes. Les recommandations internationales de référence ont été celles émises par les organismes de réglementation pharmaceutique et les sociétés savantes comme la Food and Drug Administration (FDA) et la Société Internationale de Pharmacoépidémiologie (ISPE). Les bases de données des deux structures renferment les informations générales sur les patients ainsi que les renseignements cliniques pour la base de données clinique du CHME. Les deux bases de données étudiées ne sont pas disponibles en Open Access sur Internet. Elles ne sont pas anonymisées ou dé-identifiées au préalable sans la demande motivée d’un tiers. La principale utilisation des données reste financière dans le cadre de la gestion des dites structures. La collecte des données est instantanée pour le CHME mais différée pour la CANAM. Le taux de données manquantes était de 48% pour le CHME et 0% pour la CANAM. Des efforts restent à faire concernant la complétude des données cliniques par l’appropriation du Système d’Information Hospitalier (SIH) CINZ@N par les praticiens du CHME "Le Luxembourg. L’adoption urgente d’un identifiant unique de santé facilitera le chaînage entre ces sources de données.

Références

Agence Technique de l’Information sur l’Hospitalisation (ATIH). (s. d.). Formats PMSI 2023 | Publication ATIH. Consulté 30 juillet 2023, à l’adresse https://www.atih.sante.fr/formats-pmsi-2023

Ajami, S., & Bagheri-Tadi, T. (2013). Barriers for Adopting Electronic Health Records (EHRs) by Physicians. Acta Informatica Medica, 21(2), 129‑134. https://doi.org/10.5455/aim.2013.21.129-134

Bamberger, M., Moore, N., Lechat, P., Azizi, M., Blin, P., Bouhassira, M., Cellier, D., Demarez, J.-P., Duval, X., Gueyffier, F., Le Jeunne, C., Libersa, C., Mahlberg-Gaudin, F., Maison, P., Marquet, P., Molimard, M., Moser, A., Pavlovic, M., Piedbois, P., … Vignal, F. (2011). How to Improve the Clinical Development Paradigm and its Division into Phases I, II and III. Therapies, 66(4), 331‑334. https://doi.org/10.2515/therapie/2011046

Bayo, S., Parkin, D. M., Koumaré, A. K., Diallo, A. N., Ba, T., Soumaré, S., & Sangaré, S. (1990). Cancer in Mali, 1987-1988. International Journal of Cancer, 45(4), 679‑684. https://doi.org/10.1002/ijc.2910450418

Begaud B. (1998). Dictionnaire de Pharmacoépidémiologie ? (3e éd.). https://www.yumpu.com/fr/document/read/16572483/bernard-begaud-arme-pharmacovigilance

Bégaud, B., & Dangoumau, J. (2000). [Pharmacoepidemiology : Definitions, problems, methodology]. Therapie, 55(1), 113‑117.

Bérard, A. (2021). Pharmacoepidemiology Research-Real-World Evidence for Decision Making. Frontiers in Pharmacology, 12. https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphar.2021.723427

Bert, J. M., Beach, W. R., McIntyre, L. F., & Sachdev, R. (2016). Getting Ready for ICD-10 and Meaningful Use Stage 2. Instructional Course Lectures, 65, 609‑622.

Blotière, P.-O., Miranda, S., Weill, A., Mikaeloff, Y., Peyre, H., Ramus, F., Mahmoud, Z., Coste, J., & Dray-Spira, R. (2020). Risk of early neurodevelopmental outcomes associated with prenatal exposure to the antiepileptic drugs most commonly used during pregnancy : A French nationwide population-based cohort study. BMJ Open, 10(6), e034829. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2019-034829

CANAM. (s. d.). Canam Mali—Caisse Nationale d’Assurance Maladie. Canam Mali. Consulté 3 octobre 2022, à l’adresse http://canammali.ml/

Chikowe, I., Mwakilama, E. P., Chikowe, I., & Mwakilama, E. P. (2021). Computer-Aided Pharmacoepidemiology in Drug Use and Safety : Examining the Intersection between Data Science and Medicines Research. In New Insights into the Future of Pharmacoepidemiology and Drug Safety. IntechOpen. https://doi.org/10.5772/intechopen.98730

Cohen, G. R., Friedman, C. P., Ryan, A. M., Richardson, C. R., & Adler-Milstein, J. (2019). Variation in Physicians’ Electronic Health Record Documentation and Potential Patient Harm from That Variation. Journal of General Internal Medicine, 34(11), 2355‑2367. https://doi.org/10.1007/s11606-019-05025-3

Dong, Y., & Peng, C.-Y. J. (2013). Principled missing data methods for researchers. SpringerPlus, 2(1), 222. https://doi.org/10.1186/2193-1801-2-222

García Rodríguez, L. A., & Pérez Gutthann, S. (1998). Use of the UK General Practice Research Database for pharmacoepidemiology. British Journal of Clinical Pharmacology, 45(5), 419‑425. https://doi.org/10.1046/j.1365-2125.1998.00701.x

Hartzema, A. G., Racoosin, J. A., MaCurdy, T. E., Gibbs, J. M., & Kelman, J. A. (2011). Utilizing Medicare claims data for real‐time drug safety evaluations:is it feasible? Pharmacoepidemiology and Drug Safety, 20(7), 684‑688. https://doi.org/10.1002/pds.2143

International Society of Pharmacoepidemiology (ISPE). (s. d.). Guidelines for Good Pharmacoepidemiology Practices (GPP)—International Society for Pharmacoepidemiology. Consulté 30 juillet 2023, à l’adresse https://www.pharmacoepi.org/resources/policies/guidelines-08027/

Joubert, J., Rao, C., Bradshaw, D., Dorrington, R. E., Vos, T., & Lopez, A. D. (2012). Characteristics, availability and uses of vital registration and other mortality data sources in post-democracy South Africa. Global Health Action, 5, 1‑19. https://doi.org/10.3402/gha.v5i0.19263

Kimura, S., Sato, T., Ikeda, S., Noda, M., & Nakayama, T. (2010). Development of a Database of Health Insurance Claims : Standardization of Disease Classifications and Anonymous Record Linkage. Journal of Epidemiology, 20(5), 413‑419. https://doi.org/10.2188/jea.JE20090066

L’Assurance Maladie. (s. d.). Etudes et données. Consulté 30 juillet 2023, à l’adresse https://assurance-maladie.ameli.fr/etudes-et-donnees/par-theme/pathologies

l’assurance maladie. (s. d.). Études pharmaco-épidémiologiques. Consulté 2 octobre 2022, à l’adresse https://assurance-maladie.ameli.fr/etudes-et-donnees/etudes-publications/assurance-maladie/etudes-pharmaco-epidemiologiques

M. Obeng-Kusi. (2019). Research methods for conducting pharmacoepidemiological studies using medicines claims data [Thèse Pharm, North West University]. https://repository.nwu.ac.za/bitstream/handle/10394/32816/Obeng-Kusi_M_27959716.pdf?sequence=1

Martin, K., Bégaud, B., Latry, P., Miremont-Salamé, G., Fourrier, A., & Moore, N. (2004). Differences between clinical trials and postmarketing use. British Journal of Clinical Pharmacology, 57(1), 86‑92. https://doi.org/10.1046/j.1365-2125.2003.01953.x

Mills, S., Lee, J. K., & Rassekh, B. M. (2019). Benefits of linking civil registration and vital statistics with identity management systems for measuring and achieving Sustainable Development Goal 3 indicators. Journal of Health, Population, and Nutrition, 38(Suppl 1), 18. https://doi.org/10.1186/s41043-019-0178-0

Montastruc, J.-L., Sommet, A., Montastruc, F., Moulis, G., Bagheri, H., Damasemichel, C., & Lapeyre-Mestre, et M. (2015). Qu’est-ce que la pharmacoépidémiologie? Bulletin de l’Académie Nationale de Médecine, 199(2), 263‑273. https://doi.org/10.1016/S0001-4079(19)30970-7

Pierre-Olivier Blotière. (2019). Utilisation des bases de données de l’Assurance Maladie pour l’étude de l’utilisation des antiépileptiques pendant la grossesse et des risques associés à l’exposition in utero chez l’enfant [Thèse de doctorat, Université de LORRAINE]. https://hal.univ-lorraine.fr/tel-02348024/document

Rogers, A. S. (1987). Adverse drug events : Identification and attribution. Drug Intelligence & Clinical Pharmacy, 21(11), 915‑920. https://doi.org/10.1177/106002808702101114

Sarri, G., Bennett, D., Debray, T., Deruaz‐Luyet, A., Soriano Gabarró, M., Largent, J. A., Li, X., Liu, W., Lund, J. L., Moga, D. C., Gokhale, M., Rentsch, C. T., Wen, X., Yanover, C., Ye, Y., Yun, H., Zullo, A. R., & Lin, K. J. (2022). ISPE‐Endorsed Guidance in Using Electronic Health Records for Comparative Effectiveness Research in COVID‐19 : Opportunities and Trade‐Offs. Clinical Pharmacology and Therapeutics, 10.1002/cpt.2560. https://doi.org/10.1002/cpt.2560

Schlegel, D. R., & Ficheur, G. (2017). Secondary Use of Patient Data : Review of the Literature Published in 2016. Yearbook of Medical Informatics, 26(1), 68‑71. https://doi.org/10.15265/IY-2017-032

Sørensen, H. T., Johnsen, S. P., & Nørgård, B. (2001). Methodological issues in using prescription and other databases in pharmacoepidemiology. Norsk Epidemiologi, 11(1), Article 1. https://doi.org/10.5324/nje.v11i1.528

Strom, B. L. (2019). What Is Pharmacoepidemiology? In Pharmacoepidemiology (p. 1‑26). John Wiley & Sons, Ltd. https://doi.org/10.1002/9781119413431.ch1

Trifirò, G., Gini, R., Barone-Adesi, F., Beghi, E., Cantarutti, A., Capuano, A., Carnovale, C., Clavenna, A., Dellagiovanna, M., Ferrajolo, C., Franchi, M., Ingrasciotta, Y., Kirchmayer, U., Lapi, F., Leone, R., Leoni, O., Lucenteforte, E., Moretti, U., Mugelli, A., … Corrao, G. (2019). The Role of European Healthcare Databases for Post-Marketing Drug Effectiveness, Safety and Value Evaluation : Where Does Italy Stand? Drug Safety, 42(3), 347‑363. https://doi.org/10.1007/s40264-018-0732-5

US Food and Drug Administration. (2018). FRAMEWORK FOR FDA’S REAL WORLD EVIDENCE PROGRAM. https://www.fda.gov/media/120060/download

U.S. Food and Drug Administration. (2020, août 5). Use of Electronic Health Record Data in Clinical Investigations Guidance for Industry. FDA. https://www.fda.gov/regulatory-information/search-fda-guidance-documents/use-electronic-health-record-data-clinical-investigations-guidance-industry

West, S. L., Johnson, W., Visscher, W., Kluckman, M., Qin, Y., & Larsen, A. (2014). The challenges of linking health insurer claims with electronic medical records. Health Informatics Journal, 20(1), 22‑34. https://doi.org/10.1177/1460458213476506

Williams, H. C., Burden-Teh, E., & Nunn, A. J. (2015). What is a pragmatic clinical trial? The Journal of Investigative Dermatology, 135(6), 1‑3. https://doi.org/10.1038/jid.2015.134

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Publiée

2024-11-18

Comment citer

BERETE, Z. cheick. (2024). Faisabilité des études pharmacoépidémiologiques à partir des données cliniques et médico-administratives au Mali : un état des lieux. Revue Africaine Des Sciences Sociales Et De La Santé Publique, 6(2), 131-146. https://doi.org/10.4314/rasp.v6i2.11

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