Méthode et exemples d application. Congrès SFSE - Jeudi 15 décembre 2011

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1 Exploitation des données de remboursement de médicaments de la Cnam-TS pour l'investigation rétrospective d'épidémie de Gastro-Enterites Aigues d origine hydrique Méthode et exemples d application Congrès SFSE - Jeudi 15 décembre 2011 Grégoire Falq 1, Catherine Galey 1, Agnès Guillet 1, Damien Mouly 2, Maguy Daures 2, Magali Corso 1, Loïc Rambaud 1 et Pascal Beaudeau 1 1. Département Santé Environnement / 2. CIRE Auvergne Institut de Veille Sanitaire 1

2 Plan Contexte Base de l Assurance maladie Description base Algorithme discriminant les cas de GEA Validation Exemples utilisations Analyses rétrospectives d épidémies d origine hydrique avérée ou suspectée Détection automatisée d épidémies non identifiées Conclusions 2

3 Contexte : les Gastro-entérites Aigues (GEA) en France Les données du réseau Sentinelle : Gastro-entérite aigues (Diarrhée aiguë) en France : autour de cas annuels ce qui représente presque 0,1 cas GEA médicalisés/hab/an. Nombre de cas Pic hivernal de cas (10 semaines centrées sur le début de l année) : 30 à 40% des cas AnnÈe Part hydrique:? Existe, spectaculaire (taux d attaque entre 10 et 50%) Actuellement très mal documentée (6 épisodes en 2010 remontés à l InVS) 3

4 Sniir-AM Sniir-AM : Système National d'informations Inter-Régimes de l'assurance Maladie Tous les médicaments remboursés Tous les régimes de l Assurance maladie France entière : métropole et DOM Disponibilité depuis 2007, complet en 2009 L extraction du Sniir-AM se fait par le code CIP de médicaments cibles La présence sur une ordonnance d un des médicaments cibles déclenche l importation de l ordonnance et des données qui lui sont rattachées dans la base de données GEA. Au total 126 médicaments cibles 4

5 Extraction Médicaments cibles Médicaments cibles: Adsorbants intestinaux (Smecta ) Anti-émétiques (Motilium ) Antiseptiques intestinaux (Ercéfuryl ) Ralentisseurs du transit (Tiorfan ) Produits microbiens (Ultralevure ) Solutés de réhydratation orale. La liste des médicaments cibles est révisée d une année sur l autre: évolutions des pratiques les déremboursements 5

6 Extraction Données récupérées Données concernant l ordonnance : Liste des médicaments (+quantité) Date de prescription de l ordonnance par le médecin Date de délivrance des médicaments par la pharmacie Localisation du médecin : code postal et code Insee Localisation de la pharmacie : code postal et code Insee Données concernant le bénéficiaire Année de naissance du bénéficiaire Sexe du bénéficiaire Localisation du bénéficiaire : code postal et code Insee 6

7 Discrimination des cas et des non-cas : algorithme Sensibilité = 0.8 Spécificité = 0.8 Ordonnance Médicament 1 Médicament 2 Médic_Gastro Médicament 4 Algorithme 40% 60% CAS de GEA - Date - Commune NON CAS 7

8 Bounoure et al 2010 in Epidemiology and Infection Syndromic surveillance of acute gastroenteritis based on drug consumption Délai entre la consultation et la délivrance des médicaments < 2 jours ET Présence d un solutés de réhydratation orale ET Age < 15 ans ET Présence d'au moins 3 classes parmi : - Adsorbants intestinaux - Anti-émétiques - Antiseptiques intestinaux - Ralentisseurs du transit - Produits microbiens Gastro-Entérite Aigue (GEA) ET Présence d'au moins 2 classes parmi : - Adsorbants intestinaux - Anti-émétiques - Antiseptiques intestinaux - Ralentisseurs du transit - Produits microbiens ET Absence de médicaments excluant ET Durée traitement < 8 jours ET Présence d'au moins 1 classe parmi : - Anti-émétiques - Antiseptiques intestinaux - Ralentisseurs du transit ET Absence de médicaments excluant ET Durée traitement < 8 jours ET Age < 15ans ET Nombre de médicaments < 5 (dont médicaments non spécifiques GEA) 8

9 Fourniture de données agrégées Création d une table dans laquelle les cas sont agrégés par : Jour / semaine Commune (Code Insee) Statut résident présent / touriste Classe d âge Sexe 9

10 Validation croisée : réseau Sentinelle vs. Cnam-TS Année Sentinelle Cnam-TS Différence (%)

11 Epidémiologie Exemple d application Analyse rétrospective d une épidémie de GEA d origine hydrique suspectée (Isère, 2010) 11

12 Etude rétrospective d une épidémie de GEA (Isère, 2010) Contexte, ARS de l Isère est informée : d une augmentation de cas de GEA dans une commune (4500 habitants) d un dysfonctionnement du dispositif de chloration de la distribution en eau potable Utilisation des données Cnam-TS pour décrire l épidémie : nombre de cas journalier moyenne mobile sur 1 semaine (cf. effet dimanche / lundi) taux d incidence (nombre de cas et moyenne mobile) 12

13 Nombre de cas par jour en zone exposée et témoin (Isère, 2010) Signal sanitaire 13

14 Taux d incidence : nombre de cas rapportés à 1000 habitants 14

15 Taux d incidence par classe d âges (Isère, 2010) 15

16 Croisement des données CNAM avec les contours des UDI Incidence journalière de GEA par commune, le 10/04/2010. Ajout du tracé des contours d UDI Les 2 communes de l UDI concernée ont les taux d incidence les plus élevées. Argument fort sur l origine hydrique 16

17 Epidémiologie Exemple d application Etude rétrospective d une épidémie de GEA chez des Touristes (Ardèche, 2008) 17

18 Nombre de cas (moyenne mobile) de GEA par jour : Touristes vs. Résidents ( ) Epidémie chez les touristes Pics estivaux de touristes Efficacité des mesures de gestion mise en œuvre? Estimation de la population touristique? 18

19 Epidémiologie Exemple d application Détection automatisée d épidémies (clustering) Méthode en cours de développement. (Haute Loire) 19

20 Détection automatisée d épidémies, France entière Base de données Prescriptions médicamenteuses 1 Algorithme 3 Algorithme Cas de GEA Dépassement Seuil épidémique + imputabilité eau? 2 Géocodage Commune OUI NON 4 INVESTIGATION 20

21 Etude épidémiologique vs données Sniir-AM Information Étude Epidémio. Sniir-AM Description épidémie : Origine hydrique, ampleur - Cas cliniques - Taux d attaque - Nombre cas - RR ou OR - Cas médicalisés - Nombre de cas - Taux incidence - Ratio taux incidence Autres infos récupérées Collecte «active» - Recours aux soins - Habitudes conso. eau - Autres facteurs de risque (baignade ) Collecte «passive» - Suivi dans le temps pour évaluer la gestion - Touristes résidant en France Capacité de détection Existence d un signalement sanitaire / environne Fonction taux participation > 1000 habitants Consultation médecin = 30 % (entre 10-90%) Disponibilité information Rapide 3 à 9 mois Coût (temps) 2-3 mois 1 semaine 21

22 Conclusion Les données du Sniir-AM Nombre de cas GEA médicalisées par jour et par commune Validée par comparaison avec les données du réseau Sentinelle Délai de 3 à 9 mois avant d obtenir les données (objectif à terme: 1 mois) Exploitation de ces données doit permettre : L analyse rétrospective d épidémies Argument fort sur l origine hydrique Efficacité des mesures de gestion mises en œuvre Détection vulnérabilité d une UDI Une détection automatisée et systématique, France entière Pour envoi aux ARS, validation information et réalisation d enquêtes Documenter les facteurs de risque et les UDI à risque Mieux estimer la part hydrique dans les épidémies de GEA 22

23 REMERCIMENTS Caisse Nationale de l Assurance Maladie 23

24 MERCI DE VOTRE ATTENTION 24

25 Exploitation des données de remboursement des médicaments de la Cnam-TS pour l'investigation rétrospective d'épidémie de GEA Méthode et exemples d application Congrès SFSE - Jeudi 15 décembre 2011 Grégoire Falq 1, Catherine Galey 1, Agnès Guillet 1, Damien Mouly 2, Maguy Daures 2, Magali Corso 1, Loïc Rambaud 1 et Pascal Beaudeau 1 1. Département Santé Environnement / 2. CIRE Auvergne Institut de Veille Sanitaire 25

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