EPIVANCE :Morbi-mortalité à long terme, parcours de soins et leurs déterminants chez les patients atteints de cytopénie auto-immune à début pédiatrique en France – Chainage de la cohorte nationale OBS’CEREVANCE aux données médico-administratives du SNDS

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

L’intérêt du projet EPIVANCE pour la Santé public est double : 1) mieux comprendre l’épidémiologie des cytopénies auto-immunes (AIC) qui reste à ce jour mal comprise, et 2) surveiller l'utilisation des IgIV afin de vérifier si cette utilisation est conforme aux recommandations actuelles et pour lesquelles nous n’avons pas à ce jour de données en vie réelle. Les résultats de l'étude pourront ainsi contribuer à l'élaboration de politiques fondées sur des données en vie réelle, en informant les experts et les décideurs politiques sur des questions de recherche encore sans réponse, et possiblement orienter les recommandations futures dans le domaine des AIC d’origine pédiatriques.

L’étude EPIVANCE vise à apparier les données des patients inclus dans la cohorte OBS’CEREVANCE -qui contient des données cliniques, biologiques et thérapeutiques précises et complètes sur des cas avérés de patients atteints de cytopénies auto-immunes (AIC) d’origine pédiatrique- à leurs données de remboursements de soins et d’hospitalisations de l’Assurance Maladie issues du Système National des Données de Santé (SNDS), afin de répondre aux objectifs suivants :
1) Décrire les parcours de soins et les risques de morbidité et mortalité à long-terme des patients atteints d’AIC à début pédiatrique ainsi que leurs déterminants,
2) Développer et valider des algorithmes d’identification des patients atteints d’AIC à début pédiatrique,
3) Estimer la prévalence et l'incidence des AIC au niveau national, et surveiller l'exposition thérapeutique, notamment les effets indésirables tardifs des traitements reçus pendant l'enfance,
4) Décrire l’utilisation en vie réelle des IgIV et les caractéristiques des patients atteints d’AIC traités par IgIV, avec un focus particulier sur leur utilisation dans l’indication de rechute sévère de PTI, et vérifier si elles sont conformes aux recommandations de l’ANSM.

La population d'étude sera issue de deux extractions :
Extraction 1 : Individus présentant au moins un critère de diagnostic d’AIC (annexe 3 du protocole) entre le 01/01/2010 et le 31/12/2024, et âgés de moins de 18 ans au moment de la survenue de l’un de ces critères
Extraction 2 : Individus ayant au moins une consommation de soins entre le 01/01/2010 et le 31/12/2024 et âgés de moins de 18 ans au moment d’une de ses consommations : sélection d’un échantillon aléatoire de 20 000 individus

Afin de répondre aux 4 objectifs, la méthodologie sera développée selon 3 phases :
1) Appariement des patients inclus dans la cohorte OBS’CEREVANCE avec les données du SNDS constituant la cohorte chainée (objectifs 1 et 4),
2) Développement des algorithmes d’identification des cas d’AIC à début pédiatrique dans le SNDS (objectif 2) par une étude cas-témoin,
3) Constitution d’une cohorte SNDS de cas d’AIC pour estimer la prévalence nationale des AIC (objectifs 1 et 3).

Les patients de la cohorte OBS’CEREVANCE ne refusant pas le chainage seront recherchés dans une première extraction large du SNDS comportant tous les individus présentant au moins un critère d’AIC entre le 01/01/2010 et le 31/12/2024, et âgés de moins de 18 ans au moment de la survenue de l’un de ces critères.
Les algorithmes seront développés à partir des cas avérés issus de la cohorte chainée, et des non-cas contrôles issus d’un échantillon aléatoire d’enfants extraits du SNDS. Ils seront basés sur des combinaisons de critères disponibles dans la base de données et présélectionnés en fonction de publications antérieures et d'avis d'experts. La valeur prédictive positive (VPP), la valeur prédictive négative (VPN), la sensibilité (Se) et la spécificité (Spe) seront estimées.
Les parcours de soins seront explorés dans la cohorte SNDS de cas d’AIC à l’aide de méthodes d’apprentissage non supervisées, telles que le clustering. Dans chaque cluster identifié, les schémas de traitement et de consommation de soins ainsi que les caractéristiques de base des patients seront décrits.
La morbi-mortalité à long terme sera analysée à partir de la cohorte chainée et des cohortes SNDS de cas d’AIC : évaluation des morbidités, de la mortalité des patients AIC, ainsi que facteurs de risques associés en utilisant le modèle de Cox ; évaluation du pronostic de morbi-mortalité des patients en fonction des clusters identifiés, en utilisant des modèles multivariés de Cox (ou Fine-Gray) ; évaluation de l’association entre l’utilisation de IgIV et la survie, le risque d’infection, la survenue d’une autre comorbidité, ou le passage à une seconde ligne de traitement, en utilisant des modèles multivariés de Cox (ou Fine-Gray). Toutes les analyses seront conduites dans la population globale et dans la sous-population des 15-25 ans.
L’incidence et la prévalence nationale d’AIC sera déterminée en appliquant les algorithmes précédemment développés, sur l’extraction large du SNDS de patients présentant au moins 1 critère d’AIC (cf. « Extraction 1 »).
La transformation des données y compris les règles de décision, les définitions des maladies et de l'exposition, les facteurs de risque et les variables calculées seront détaillées dans un plan d’analyse statistique. Les analyses seront effectuées via le logiciel SAS®