SNDS_GraftLoss

Contexte 

En 2022, en France, près de 11 000 personnes souffraient d’insuffisance rénale. Pour ces patients, les principaux traitements sont la dialyse et la greffe rénale. La greffe, quand elle est possible, offre un meilleur taux de survie que la dialyse. En effet, la dialyse ne peut pas remplacer complètement les fonctions rénales, et elle peut entraîner de graves complications cardiovasculaires notamment pour les personnes âgées. Pourtant, les listes d’attente longues retardent l’accès à la greffe ce qui peut parfois entraîner des décès.

En France, malgré des progrès, la moitié des greffons rénaux sont perdus en moins de 15 ans. La « perte du greffon » correspond à la quasi-absence d’activité du rein transplanté, obligeant le patient à retourner en dialyse ou à subir une nouvelle greffe si possible, avec des perspectives moins favorables.

La survie du greffon dépend des caractéristiques du patient (notamment son système immunitaire) et du traitement immunosuppresseur utilisé. Prolonger la durée de vie des greffons et améliorer la santé des patients greffés restent des priorités en recherche et en soins.

Objectif du projet 

Le projet SNDS_GraftLoss est porté par le CHU de Limoges. Il vise à développer dans un premier temps un algorithme de détection des pertes de greffon rénal dans la base principale du Système National des Données de Santé (SNDS). Les porteurs de projet souhaitent ensuite valider cet algorithme qui pourra servir à la communauté médicale et scientifique afin de détecter et décrire les pertes de greffon dans les données de la base principale du SNDS, conduire des recherches concernant ses causes et facteurs de risque, mener des études médico-économiques de prise en charge de la perte de greffon et mettre au point des outils de prédiction de la survie des greffons.

Méthodologie et caractère innovant 

L’identification d’une transplantation rénale dans la base principale du SNDS est basée sur les fiches « transplantation et dialyse chronique » de la cartographie des pathologies de la CNAM. Une fois les transplantations identifiées, les porteurs de projet, via l’algorithme SNDS_GraftLoss, exploreront le temps post-greffe par période afin de repérer et compter le nombre de dialyses dans chaque période. L’algorithme permettra d’estimer que le patient a perdu son greffon si à la suite d’une transplantation rénale le nombre et la fréquence de dialyses dépassent un certain seuil. De plus, il considérera que toute nouvelle transplantation rénale (ultérieure à la date de la transplantation la plus ancienne connue) correspond à la perte du greffon précédent.

Pour valider cet algorithme, les porteurs du projet mobiliseront la base de données REXETRIS, elle-même issue du croisement de trois bases de données : la base principale du SNDS, CRISTAL de l’Agence de la Biomédecine, et ABIS du CHU de Limoges (portail d’accès aux sites de routine et d’essais clinique du laboratoire de Pharmacologie du CHU de Limoges). La base de données REXETRIS a été créée dans le cadre du premier appel à projets du Health Data Hub lancé en 2019. 

Cette base inclut notamment un jeu de données CRISTAL qui comporte pour les patients inclus dans l’étude REXETRIS l’information sur les arrêts fonctionnels du greffon et les dates de greffes. Cette base servira à valider l’algorithme. L’information sur un éventuel arrêt fonctionnel du greffon (date d’arrêt fonctionnel éventuel du greffon, dates de toutes les transplantations) y est explicitement enregistrée de façon fiable, selon l’Agence de la Biomédecine. Les évènements « perte du greffon » détectés par l’algorithme SNDS_GraftLoss, seront rapprochés de ceux enregistrés dans CRISTAL afin de valider les ciblages.

Le projet SNDS_GraftLoss a été lauréat de la septième vague de l’appel à manifestation d’intérêt Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en santé (BOAS). L’AMI BOAS a été initiée en 2021 pour favoriser le développement et la mise en open source d’algorithmes de ciblage facilitant la manipulation des données de santé à des fins de recherche. Dans ce cadre, la Plateforme des données de santé accompagne le projet de manière technique et financière.

Résultat / Livrable attendu

L’algorithme SNDS_GraftLoss sera mis à disposition de la communauté scientifique sur Gitlab sous forme de scripts R et pourra être utilisé sur la plateforme de la Plateforme des données de santé. 

Un fichier de documentation de l’algorithme, de son installation et de son mode d’emploi seront rendus accessibles sur Gitlab.