Cours n°8 Pharmaco-épidémiologie Evaluation des risques en santé Le professeur a fait la partie de pharmacovigilance avant celle des «case only designs»








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date de publication01.04.2018
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UE11 Biomédecine Quantitative

Pr. J. Lambert

27/03/3014 de 13h30 à 15h30

Ronéotypeuse : Anaëlle Eliezer

Ronéoficheur : Kévin Elkrieff


Cours n°8

Pharmaco-épidémiologie

Evaluation des risques en santé


Le professeur a fait la partie de pharmacovigilance avant celle des « case only designs » afin d’avoir une meilleure compréhension de certaines notions mais je remets le plan tel qu’il est sensé être dans les diapos (il n’a d’ailleurs pas trop respecté le déroulement de ses diapos donc c’était un peu brouillon par moments).

Tout le contenu des diapos est dans la ronéo (mis à part les exemples et les explications des schémas il n’y a pas grand chose de plus).

Le cours n’est pas très long et répète des choses déjà vues l’année dernière avec évidemment des nouveautés ! Bon courage 

Plan


  1. Pharmaco-épidémiologie

  1. Définition

  2. Méthodes

  3. Intérêt

  4. Contexte




  1. Enquêtes descriptives et évaluatives

  1. Enquêtes descriptives

  2. Enquêtes évaluatives




  1. Enquêtes étiologiques, notion de biais et causalité

  1. Enquêtes étiologiques comparatives

  • Enquête de cohorte

  • Enquête cas-témoin

  • Enquête cas-témoin nichée dans une cohorte

  1. Enquêtes étiologiques non comparatives

  2. Différences avec les essais thérapeutiques (phase III)

  3. Notion de biais

  4. Causalité : critères de Hill

  5. Prise en compte des facteurs de confusion : Analyse par score de propension




  1. Enquêtes étiologiques comparatives spécifiques : Case only designs

  1. Etudes cas cross-over ou cas-croisé

  2. Enquêtes cas-croisé avec contrôle temporel (CTC)

  3. Séries de cas auto-controlées (SCCS)

  4. Intérêts des Cases only design




  1. Pharmacovigilance

  1. Définition

  2. Notification spontanée

  3. Le signal

  4. Les registres

  5. Les données disponibles



  1. La pharmaco-épidémiologie




  1. Définition




  • Pharmaco-épidémiologie : discipline mettant en application le raisonnement et les méthodes épidémiologiques pour évaluer, généralement sur de grandes populations et en conditions réelles d’utilisation :

- L’efficacité / le bénéfice

- Le risque / la toxicité

- Les conditions d’utilisation du médicament (en quoi les médicaments sont employés ou non tel qu’on devrait les prescrire sur les recommandations initiales)

 Évaluation "populationnelle" des bénéfices et des risques du médicament


  1. Méthodes




  • Epidémiologie étiologique :

- Evaluation des bénéfices et des risques en situation réelle

- Objectif : mettre en évidence et estimer le lien entre l’exposition à un médicament (=prendre le médicament, M+) et soit la survenue ultérieure d’une évolution favorable (EF) et/ou d’un effet indésirable (EI).


  • Epidémiologie descriptive/évaluative :

- Evaluation de l’utilisation en situation réelle

- Objectif : estimer la fréquence, décrire les pratiques d’utilisation (indication, posologie) et comparer aux pratiques optimales définies dans l’AMM.


  1. Intérêt




  • Permet d’accroitre les connaissances sur le médicament et son rapport bénéfice / risque.

  • Peut aboutir à :

- l’élaboration de recommandations de bon usage

- la modification du résumé des caractéristiques du produit (indication, contre-indication, posologie, effets indésirables voie d’administration), voire un retrait d’AMM pour optimiser les bénéfices et/ou minimiser les risques (problème d’hémorragies digestives avec certains AINS par exemple).


  1. Contexte
  • Décision de commercialiser un nouveau médicament


- Après les essais cliniques de phase I, II et III (rapidement pour rafraichir les mémoires, phase 1 : expérimentations sur l’animal puis sur des volontaires sains ; phase 2 : essais sur petits groupes de personnes avec réelles indications de traitement pour évaluer l’effet du médicament et déterminer son efficacité ; phase 3 : vrais essais thérapeutiques sur de beaucoup plus gros échantillons et des groupes contrôles sur lesquelles on va faire des essais randomisés pour évaluer le bénéfice/risque du nouveau traitement à tester par rapport à un placebo ou un traitement de référence). Puis mise sur le marché, mais souvent problèmes comme déviances par rapport à l’indication originelle et apparitions d’effets indésirables. On parle donc souvent de phase 4, qui correspond à la pharmacovigilance, pour détecter et évaluer les effets indésirables en conditions réelles. Ceux-ci ne sont pas détectés plus tôt car :

- Nombre restreint de patients traités par le médicament lors des essais (1500 en moyenne) ne permettant pas de repérer les effets indésirables rares (incidence < 1/1000)

- Patients traités pendant une durée limitée (or traitement potentiellement au long cours comme les anti-HTA=> on ne peut pas dire les conséquences du médicament au long cours)

- Population d’étude très sélectionnée (pas de comorbidité, pas d’autre médicament, pas trop âgé, pas d’enfant…) afin d’avoir les résultats les plus faciles à analyser possible

- Seule la stricte indication future du médicament est étudiée (respect strict des recommandations d’utilisation) alors que le médicament est souvent prescrit hors AMM…
  • Après la commercialisation d’un nouveau médicament


- Grand nombre de patients traités par le médicament

- Patients traités pendant une durée qui peut être longue (maladie chronique)

- Patients traités non sélectionnés, très hétérogènes (comorbidités, autres médicaments, très âgé, enfants…)

- Recommandations d’utilisation pas toujours respectées, prescription hors AMM

- Contexte d’utilisation du nouveau médicament qui peut être très différent de celui des essais cliniques (phases I à III) => est-ce que l’efficacité et la sécurité d’administration du médicament ont la même valeur que ce qu’on a vu dans l’essai clinique ?

 = Valeur de la pharmaco-épidémiologie (essais cliniques de phase IV = essais post-AMM) : surveiller balance bénéfice/risque des médicaments


  1. Enquêtes descriptives et évaluatives




  1. Enquêtes descriptives




  • Enquêtes transversales : portent sur une population définie dans laquelle on recueille les informations à un seul moment donné pour chaque individu

  • Population : ensemble des personnes traitées par le médicament (M) dans une zone géographique donnée.

  • Sondage élémentaire : tirage aléatoire simple (TAS) d’un échantillon représentatif d’individus traités (difficile en pratique).

  • Sondage en grappe : TAS de centres (médecins, hôpitaux…) et sélection des individus traités.

  • Sondage à 2 degrés (+ compliqué) : TAS de centres + TAS des individus traités pour chaque centre.

  • Fréquence et conditions d’utilisation sont estimées d’après les données recueillies :

- Prévalence de prescription de M en population générale ou en population atteinte d’une pathologie donnée.

- Indications dans les lesquelles M est prescrit (pour comparer par rapport à l’AMM)

- Caractéristiques des patients traités par M (sexe, âge, caractéristiques de la pathologie pour laquelle M est prescrit, comorbidités, traitements concomitants…)

- Posologies utilisées, les associations thérapeutiques (toujours pour comparer par rapport à l’AMM)

= Purement descriptif. Parfois il y a une grande différence par rapport à l’AMM par exemple entre les recommandations de pratique du MOPRAL et son utilisation.


  1. Enquêtes évaluatives




  • Comparaison des conditions d’utilisation "réelles" (enquêtes descriptives) vs. "théoriques" (définies par l’AMM ou les recommandations scientifiques) :

- proportion de prescription hors indication AMM

- proportion de prescription à des posologies hors AMM (sous ou surdosage)

- fréquence de non respect des contre-indications, des associations thérapeutiques déconseillées, des précautions d’emploi…

  • L’objectif est de mettre en évidence et de quantifier le mésusage (ou bon usage) du médicament M (mal prescrit par le médecin ou mal utilisé par le patient)




  1. Enquêtes étiologiques, notion de biais et causalité




  1. Enquêtes étiologiques comparatives




  • Il existe différents types d’étude :

- études épidémiologiques « classiques » : cohorte, cas/témoin, cas/témoin niché dans les cohortes

- études « cases only » plus spécifiques à la pharmaco-épidémiologie : cas cross-over, cas cross-over avec contrôle temporel, Self Controlled Case Series.
Etude étiologique : on va réévaluer la balance B/R du médicament c’est-à-dire retester l’association entre la prise du médicament et le fait de guérir ou d’avoir des EI


  1. Enquêtes exposés-non exposés = de cohorte

- Etude prospective

- On constitue les groupes par rapport à l’exposition au médicament (=traité M+ // non traité M-) et on mesure l’efficacité du médicament = si on guérit (EF+) ou pas (EF-).

- Peut aussi s’intéresser aux EI du médicament et non à la guérison : on mesure l’apparition d’un EI afin de voir la fréquence de cet EI

- Permet de mesurer le risque relatif



  1. Etude cas-témoins :

- Enquête rétrospective

- On prend ceux qui ont la maladie et des gens qui ne l’ont pas et on fait une recherche a posteriori dans l’historique du malade de l’exposition au médicament (M+).

- Permet la mesure d’odd ratio


  1. Enquête cas-témoin niché dans une cohorte


Problème des cas-témoins : biais de mémoire : comme c’est rétrospectif on mesure les facteurs d’exposition de manière rétrospective cependant les gens qui ont la maladie se souviennent mieux que ceux qui ne l’ont pas…

 l’enquête cas-témoins nichée est une manière de corriger le problème :

- Constitution d’une cohorte et suivi prospectif pendant la durée de la cohorte des facteurs d’exposition sans savoir si les gens seront malades ou pas.

- Identification des cas (=les malades) à la fin du suivi et sélection de l’échantillon témoin parmi les « non-cas »

- Intérêt : recueillir des informations « couteuses » sur un nombre limité de sujets et limiter les biais de sélection et de mesure

- Limite : qualité du suivi de la cohorte


  1. Enquêtes étiologiques non comparatives




  • Enquêtes prospectives, de cohorte

- on ne suit que des gens exposés au médicament et soit on mesure l’efficacité et on regarde la guérison (Effet Favorable EF) soit on mesure le risque et on regarde les effets secondaires 

- un seul groupe  on ne peut savoir si l’effet est lié au médicament ou à un autre facteur

- la fréquence de guérison chez les exposés est comparée à la fréquence connue de guérison spontanée dans la population générale (comparaison indirecte).


  1. Différences avec les essais thérapeutiques (phase III)



- Essais souvent non comparatifs

- Pas d’attribution de M par tirage au sort (constitution d’un groupe traité par M et éventuellement d’un groupe non traité)

- Pas de double aveugle

- Patients non sélectionnés

- Pratiques réelles d’utilisation du médicament (utilisation par le médecin et/ou le patient pas forcément conforme à l’AMM)

Ce sont des études observationnelles (les essais sont des études interventionnelles) : le méthodologiste observe les effets du médicament (EF ou EI) en pratique courante (mais n’administre pas le médicament).

 attention aux risques de biais !!!

Exemple : association entre antirétroviraux (ARV) et IDM observée dans un échantillon. Explications :

  1. Chance (erreur aléatoire) : pas de lien, c’est une fausse association.

  2. Biais (=erreur systématique) : en constituant l’étude de cohorte ou cas-témoins on a créé une erreur qui normalement n’existe pas = pas de lien mais nous on en trouve une

  3. Cause-Effet : il y a une association mais dans l’autre sens : l’IDM est une cause d’exposition aux antirétroviraux (ne colle pas ici)

  4. Facteur de confusion : problème principal des études épidémiologiques : il y a une association réelle mais ce n’est pas une association causale, il y a un facteur de confusion associé d’une part à l’exposition aux ARV et d’autre part à l’IDM

  5. Effet-Cause : c’est bien une association causale (ce qu’on veut mettre en évidence) : il y a un lien et c'est un lien causal





  1. Notion de biais
  • Définition : Erreur systématique (et non aléatoire) qui altère l’interprétation de la relation entre l’exposition (prise du médicament) et la survenue d’un effet favorable ou indésirable.

  • Trois grandes catégories :


- Biais de sélection : les échantillons sélectionnés diffèrent entre eux (ou l’échantillon sélectionné diffère de la population dont il est issu) sur un autre critère que la prise de M ou l’EF/EI (ex : âge) = c’est la constitution des échantillons qui fait qu’on a créé une différence systématique entre eux sur un autre critère que la prise du médicament (ex : on a mal fait l’étude et on a cherché des gens exposés dans un service de maladie infectieuse et pour les non exposés on a pris le service d’à coté qui est un service de gériatrie or ils sont + âgés donc on a créé un biais de sélection = différence systématique non souhaitée)
- Biais de mesure (ou classement) : erreur systématique dans la mesure de l’exposition (prise de M) ou de l’EF/EI. Biais de mémoire++ les cas (M+) font plus d’effort pour se souvenir de leur exposition contrairement aux autres.
- Biais de confusion : présence d’un facteur tiers lié à la fois à l’exposition au médicament et à l’EF/EI (ex : prise de médicaments correcteurs)


  • Types de biais (+ en détails) :

- Biais d’information = biais de mémoire : l’information que l’on obtient sur l’exposition des patients au médicament est possiblement pas mesurée de la même manière chez tout le monde. Il y a des infos que l’on recueille mieux (exemple : biais de mémoire des études cas/témoin où les témoins se rappellent mieux leurs expositions passées)
- Biais protopathique (= biais de causalité inversée) : l’exposition (M) d’intérêt est utilisée (sans le savoir) pour traiter un effet secondaire lié à l’EI étudiée. Ce qu’on pense être un EI du médicament est l’indication au traitement du médicament (ex : Association entre le syndrome de Reye et l’aspirine : l’aspirine peut être donnée pour traiter la fièvre associée au Sd de Reye. La fièvre est une indication à donner de l’aspirine (lors d’une varicelle par exemple) : on augmente faussement le lien entre aspirine et sd de Reye. Le médicament ne cause pas l’EI c’est l’EI qui cause la prise du médicament. L’EI est la raison de prescription du médicament => Analyse chronologie exposition/EI++++
- Biais de détection : un EI est diagnostiqué préférentiellement dans le groupe exposé au médicament qui est potentiellement lié à cet EI (on cherche un certain nombre d’informations pas toujours de la même manière).
- Biais du patient sain : l’état de santé du patient (régime alimentaire sain, exercice physique, suivi médical régulier…) influence l’événement d’intérêt (=les gens qui sont très compliants au traitement sont souvent des gens qui font + attention à leur santé que les autres)
- Channeling bias (=biais d’indication) : l’indication du traitement est elle-même liée à la survenue de l’événement étudié c’est-à-dire qu’on trouve une association entre un EI et un médicament car le médicament est + souvent prescrit à des gens à risque de faire cet EI Exemple : AINS (piroxicam) et hémorragies digestives : prise de conscience durant les études de pharmaco-épidémiologie qu’un certain nombre d’AINS qu’on pensait protecteurs lors des ETR sont en fait à risque d’hémorragie (car comme on pense qu’ils sont moins à risque on les prescrit + donc les patients finissent par faire + d’hémorragies)
- Biais de confusion : existence d’un facteur de confusion = variable extérieure liée à l’exposition ET à l’événement étudié.


  1. Critères de Hill de causalité


- temporalité : exposition avant l’événement (=> biais protopathique)

- force de l’association (RR ou OR élevés)

- cohérence interne et validité des résultats : présence de biais ou non

- spécificité de la cause et de l’effet : effet très général à plusieurs médicaments ou quelque chose qu’on peut relier à ce médicament en particulier ?

- relations dose-réponse (ou dose-effet) entre exposition et fréquence de l’événement : l’exposition à un traitement particulier donne tel EI

- vraisemblance

- cohérence avec connaissances antérieures

- plausibilité biologique

- analogie : ce raisonnement sur EI existe pour d’autres médicaments qui ont même effet ?

Si ces critères sont présents ils renforcent notre croyance qu’il s’agit bien d’une association causale (et non une association due au hasard..).


  1. Prise en compte des facteurs de confusion : Analyse par score de propension


C’est un facteur lié d’une part à l’exposition qui nous intéresse (= médicament) et d’autre part à l’effet qu’on mesure (=EI). Si on ne tient pas compte de ce facteur de confusion on va penser qu’il y a une association entre le médicament et l’EI alors que cette association passe par le facteur de confusion.

Exemple : nicopatch + associés au cancer du poumon que les autres. Facteurs de confusion : si on a un nicopatch c’est parce qu’on a fumé et que donc on est plus a risque de K du poumon.




  • 2 manières principales de prendre en compte les facteurs de confusion :

- soit briser le lien entre facteur de confusion et exposition = score de propension : prise en compte des facteurs de confusion liés à la prescription du traitement (= calcul de la probabilité qu’on soit exposé au médicament : on recherche quelles sont les variables liées à l’exposition au médicament et on en tient compte)

-soit briser le lien entre facteur de confusion et l’effet favorable ou indésirable = analyse multivariée (ajustée) sur le facteur de confusion


  • Analyse par score de propension : Comparaison de sujets partageant une même probabilité d’être traités (conditionnellement à diverses covariables mesurées avant la mise au traitement) c’est-à-dire qu’on calcule la probabilité de recevoir le traitement grâce aux variables et on compare par rapport à ceux qui ont pris le ttt et à ceux qui ne l’ont pas pris. (Exemple des statines : homme âgé avec ATCD cardiaque VS femme jeune..)

  • Utilisé pour : apparier, stratifier, pondérer, ajuster.

  • Si les deux distributions (groupe traité et groupe non traité) ne se recouvrent pas au moins en partie (probabilité de recevoir le traitement), on ne peut rien conclure en situation observationnelle = pas de lien (on ne prend pas un groupe de femme pour comparer les EI d’un traitement de l’adénome de la prostate par exemple)





  • Conditions d’application

- il faut une part aléatoire dans le choix du traitement (par exemple : dire qu’à tous les +65 ans on donne tel traitement et qu’à tous les moins de 65 ans on ne le donne jamais pas fausse les probabilités)

- les variables prises en comptent doivent être celles dont dispose le clinicien au moment de la prescription

- Attention : n’équilibre pas sur les covariables mesurées et importantes pour le choix du traitement (contrairement à la randomisation qui est + efficace).

- Meilleur (biais, robustesse, précision) que les modèles multivariés si le nombre d’événements d’intérêt est petit par rapport au nombre de facteurs de confusion. analyses + efficaces sur score de propension sont plus efficaces que celles ajustées

  1. Etudes « Case only designs »


On ne fait ces études que chez les gens qui on fait des EI


  1. Etudes cas cross-over (ou cas-croisé) :




  • On compare chez un même patient l’exposition durant un intervalle (à risque) précédant immédiatement la survenue d’un événement avec l’exposition durant un intervalle de temps plus éloigné dans le temps (intervalle témoin).

  • Etudes seulement chez les cas (on sélectionne les gens qui ont fait l’EI et on sélectionne un intervalle de temps dans la période qui précède l’EI et une période éloignée).

  • Exemple : on fait un IDM car on a fait un effort physique violent => on ne prend que des cas (=qui ont fait un IDM) 

- On définit une période de 12h avant l’IDM comme la période à risque : c’est la période où si il y a un lien, c’est là où on a fait l’IDM.

- On prend ensuite une période de référence bien antérieure : ce n’est pas parce qu’on a fait un effort il y a longtemps qu’on fait l’IDM (12h une semaine avant)

- On fait des paires entre les 2 périodes (dans les 12h avant et dans les 12h une semaine avant).

  • Concordants : aucun effort physique ou effort physique aux 2 périodes

  • Discordants : effort physique dans les 12h précédant l’IDM ou dans les 12h une semaine avant (=ceux qui nous intéressent)

- On peut obtenir un OR du lien entre activité physique intense et IDM en comparant le nombre de gens discordants dans le sens de l’hypothèse (IDM avec sport 12h avant et pas 1 semaine avant) et les gens discordants dans le sens inverse de notre hypothèse (pas de sport dans les 12h avant mais dans les 12h une semaine avant)

Exemple 2 : somnifères non-benzodiazépines et risque de fracture du col du fémur


On détermine une période à risque : dans les 30j avant la fracture, et 2 périodes contrôle (60 à 90j avant et de 120 à 150j avant).

- 15 528 patients avec une fracture du col du fémur (données de l’assurance maladie)

- 927 paires discordantes

- OR de fracture du col après exposition à des somnifères non-BZD : OR=1,66 [1,45-1,90]


  • Pour que ces études cas-croises marchent il faut :

- exposition transitoire

- événement aigu

- risque associé à l’exposition augmente et diminue rapidement


  • Problème : on ne prend pas en compte dans ces études si les prescriptions des médicaments varient en nombre (exemple : on prescrit plus de BZD qu’avant donc + d’EI).

  • Solution : enquêtes cas-croisés avec contrôle temporel 




  1. Enquêtes cas-croisés avec contrôle temporel


- Case time-control (CTC)

- extension des études cas-croisées

- prise en compte d’une tendance temporelle dans la modification de l’exposition ( biais de confusion dans les études cas-croisés)

- utilisation d’un groupe contrôle indépendant (qui ne s’est pas fracturé la hanche par exemple) : si on voit que leur prescription augmente on le corrige.


  1. Séries de cas auto-controlées




  • Self controlled case series (SCCS)

  • Compare l’incidence d’un EI entre une période à risque (post exposition) et une période contrôle (développé pour voire les EI liés aux vaccins).

  • Même idée que les cas croisées mais ressemble plus à des cohortes




  • Exemple 1 : lien entre soins dentaires et endocardite.

- On suit quelqu’un pendant un moment et il a des soins dentaires à deux moments : on définit des périodes à risque dans les 48h après traitement des 2 caries. Tous les autres moments sont des périodes où il est à risque de base.

- Est ce qu’il va faire plus d’endocardite quand il est à risque que quand il ne l’est pas ?

- On compare l’incidence d’événement par des régressions de poisson conditionnelles et on peut exprimer un IRR (incidence rate ratio) : rapport entre l’incidence de l’événement sur une période à risque et l’incidence sur une période non à risque.

- Correspond à une cohorte (≠ cas croisés qui correspondent au cas/témoin)


  • Exemple 2 : convulsion fébrile après vaccin MMR (=ROR : rougeole, oreillons, rubéole)

- vérifier avec les données d’AM si l’enfant (entre 8 mois et 2 ans) allait aux urgences pour convulsions fébriles après vaccination (réaction allergique au vaccin).

- Périodes à risque : J0, J1-J5, J6-J11, J15-J35 (autres périodes=risque de base)

- Avec les données d’AM : 2913 enfants de moins de 3 ans avec convulsions fébriles.

- IRR (=calcul du risque de l’incidence de faire des convulsions)

  • A J0 : IRR = 2,66 [1,85-3,85]

  • J6-J11 : IRR = 1,49 [1,22-1,83]

  • J15-J35 : IRR = 1,03 [0,89-1,18]

Il y a donc bien un sur-risque immédiatement après le vaccin et dans les 5j après mais pas dans les 10j après.


  • Pr faire des séries de cas auto-controlées il faut :

- événement rare/récurrent

- indépendance entre 2 événements si récurrents

- exposition intermittente

- mortalité à court terme non modifiée par les événements


  1. Intérêts des Cases only design 


- comparaison intra patient et pas inter-patient.

- « pourquoi maintenant ? » au lieu de « pourquoi moi ? »

- prise en compte des facteurs de confusion qui sont fixes dans le temps : pt est son propre témoin

- il peut plus ou moins y avoir prise en compte de facteurs de confusion variant dans le temps (CTC, SCSS)

- adaptés à l’utilisation de bases de données importantes (Assurance Maladie)

- cout moindre (beaucoup moins cher que de monter des études de cohorte ou des études cas-témoin. Peut être fait a partir des bases médicales de l’AM).


  1. Pharmacovigilance




  1. Définition




  • Ensemble des techniques d’identification, d’évaluation et de prévention des risques d’effet indésirable des médicaments.

  • En France elle s’exerce :

- sur les médicaments après délivrance d’une AMM, dune ATU

- pour d’autres utilisations de substances pharmacologiques : homéopathie, insecticides, acaricides et produits pour lentilles de contact.


  1. Notification spontanée



  • Surveillance passive par regroupement des cas d’EI survenant à l’échelon d’un territoire, centralisé par l’ANSM (Agence Nationale de Sécurité du Médicament et des produits de santé) c’est-à-dire que les généralistes doivent notifier les EI à l’ANSM par fax dès qu’ils en observent chez des patients).

  • Intérêt :

- faible coût (ce n’est pas actif, c’est le médecin qui fait remonter l’information)

- surveillance indéfinie dans le temps

- suivi de tous les médicaments dans les conditions réelles d’utilisation

  • Limites :

- sous notification probable (ce n’est pas contrôlé, c’est base sur le volontariat et des EI sont plus ou moins faciles à diagnostiquer)

- exhaustivité du recueil

- représentativité des cas

- connaissance de la population exposée (on ne sait pas combien de fois le médicament a été prescrit mais juste le nombre de cas avec EI)

=> permet de générer un signal d’alerte


  1. Le signal



  • Définition OMS : information rapportée sur une possible relation causale entre un EI et un médicament, relation étant inconnue ou partiellement documentée auparavant.

  • Un signal positif est un signal d’alerte et n’implique pas l’existence d’un lien causal qui ne pourra être établi qu’après expertise.




  1. Les registres




  • Définition : enregistrement continu et exhaustif des cas d’une pathologie donnée dans une région géographique donnée, support à des études épidémiologiques visant à améliorer les connaissances concernant cette pathologie.

  • Implique de définir a priori la pathologie et d’avoir accès à toutes les sources d’information.

  • Intérêt :

- exhaustif

- mesure de l’incidence et de la morbi-mortalité associée

- génération d’alertes

- évaluation des pratiques et des interventions

- recherches étiologiques

- sélection des cas pour études cas-témoins

- sélection des sujets malades pour une étude de cohorte

  • Plusieurs registres en France : cancers, maladies cardiovasculaires, malformations congénitales, maladies rares.. Toutes les maladies n’ont pas des registres.




  1. Données disponibles




  • Bases contenant des millions de combinaisons possibles entre médicaments et événements.

  • Exemple : PMSI (Programme de médicalisation des systèmes d’information) et Assurance Maladie (AM) : on sait à partir du moment où un patient s’est fait rembourser un médicament par l’AM qu’on le lui a prescrit  très grande base pas vraiment faite pour ça donc observations assez incomplètes (on sait que le médicament a été prescrit mais on ne sait pas comment il a été pris, si il y a des comorbidités...), la qualité n’est pas toujours optimale.

  • Limites :

- plusieurs médicaments en jeu

- codage du diagnostic sujet à caution

- comorbidité

- observations incomplètes

- exposition plus ou moins détaillée



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«évaluation des besoins» una charente-Maritime/Deux-Sèvres (cf. Module Evaluation-pp), 12 pages. 2








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