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Base LPD :Base de données longitudinales en en vie réelle

Journée - DMB, 13 novembre 2014

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Agenda

Introduction

Sources de données CSD

Circuit des données de la base LPD

Les données collectées

Exemples d’utilisation

Avantages / Limites

Perspectives


: Historique



: At the Heart of the Healthcare System

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SOURCES DE DONNÉES CSD



Patient Data from two main collection methods

e-CRF** based Online Clinical data

• Case Report Forms (Patient cases) collected from office and hospital based physicians recruited by CSD to conduct observational studies.

• Physicians are recruited to participate in isolated or on-going studies / data collection in given therapeutic areas.

• Data is collected daily through CSD’s Proprietary electronic Case Report Form (e-CRF) software called INES© to build CSD’s Patient Database.

EMR* based Longitudinal Patient

Data

• Anonymized patient records coming from Patient Management softwaresused daily by office-based physicians to manage their practice.

• CSD recruits and maintains constant panels of office-based physicians.

• Data is collected daily to build CSD’s Longitudinal Patient Database (LPD).

• Cegedim owns most of the Physiciansoftwares used for LPD.

Physician

software

INES ©

software

* Electronic Medical Record ** Case Report Form



Autres sources

Private practices

Social Security Hospital

Pharmacy

Real time data collection, via physician or pharmacy software

(no question made to the physician / pharmacy)


CIRCUIT DES DONNÉES DE LA BASE LPD


Base LPD : circuit des données

Données longitudinales ou répétées

On dit que les données sont longitudinales lorsqu’il existe

plusieurs mesures à travers le temps par sujet.

Données transversales

La donnée transversale concerne tous les évènements sur

une même période.



Position des études en vie réelle

� Drug Utilization / Off-label

use

� Signal Detection

� Benefit/Risk Evaluation

� Tolerability, efficacy and

safety studies

Risk Management Plan Health EconomicsEpidemiology &

Outcomes Research

� Cost of illness

� Cost of treatment

� Cost Effectiveness

� Budget Impact Models

� Price & Reimbursement

� Prevalence/Incidence

� Target Population

� Disease management

� Real-World data

� Unmet needs



Fixed Panel of Physicians

EMR: Patient Management

Software

Ongoing Consultations

On-line Data Transmission Patient Database

Nationally representative panels versus universe

Software installed at doctor’s office for patient file follow-up and practice management

Drs. continue to see patients as anonymizeddata are collected at consultation

Daily electronic data transfer by the doctor

Information is stored in LPD database and provided as a Report

EM

R



* Electronic Medical Record

• Vision Software

• 9,500 users / 2,400 GP practices

• More than 33,000 users

• 40 large hospitals; 200+ large clinics &160+ health centers

• Covering over 36 Specialties

• Approx. 20,000 users

• 23,000 users

• All specialties & types of practice

• Millewin Software

• 15,800 users • 2,200 users

USA

UK

Italy

France

Spain

Belgium

Crossway

Physician

software

EMR* based Longitudinal Patient Data

EMR* based Longitudinal Patient Data

• More than > 80,000 useres

• All specialties & types of practice

GERPartner software used in Germany


LES DONNÉES COLLECTÉES


Base LPD : Les données collectées







Demographic & Biometric profile

Medical profile Rx information

• Rx dates,• ATC,• Molecule, • Brand, • Strength, • Device, • Dosage strategy,• Duration,• Treatment regimen, • Rx status & evolution,• Repeat,• Cost & reimbursement• …

• Event dates,• Diagnoses, • Indications, • Signs & Symptoms, • Lab test results, • Comorbidities & risk factors,• Medical history,• Specialist referrals,• Allergies,• Immunization• …

• Age (year of birth)• Gender,• Height,• Weight,• BMI, • Abdominal perimeter,• Blood pressure,• Smoking, • Alcohol,• …





France UK Italy Germany Belgium Spain

Dictionary

Drug code dictionary

Claude Bernard

Multilex Farmadati AbdataDelphi &

TarifVademecum

Therapeutic Classification

EphMRAMapped to

ATCBNF ATC EphMRA ATC ATC

Signs, Symptoms, Diagnoses, Investigations

Home grown

thesaurus mapped to

ICD-10

Read Codes

ICD-9 ICD-10

Home grown

thesaurus + ICD-10

Code CIAP

mapped to ICD-10





Physician

software

EMR*EMR*

* Electronic Medical Record

• 1,780 GPs

• >12 millions patients

• Since 1994

UK THIN database

• 900 GPs

• 900 SPEs

• >1 million patients

• Since 2006

SPAIN

• 1,200 GPs

• 820 SPEs


• Since 1994

FRANCE

• 300 GPs

• >300,000 patients

• Since 2005

BELGIUM

• 900 GPs

• >1 million patients

• Since 2004

ITALY

• 4,690 GPs

• 1,675 IM / 4,600 SPEs


• Since 2006

GERMANY

• 25,000 providers(PCP + Specialists)

• 28 millions patients

USA

A constant representative panel of physicians record their data

GPs & specialists


EXEMPLES D’UTILISATION


Base LPD : Exemple d’étude 1

Objectifs :

– Décrire les modalités de prescription d’un traitement en médecine générale

dans l’indication hypercholestérolémie primaire

– Mesurer leur adéquation aux indications de l’AMM

– Décrire les caractéristiques de la population traitée (facteurs de risque et

antécédents cardiovasculaires)

Constitution de dossiers destinés à la commission d’évaluation du

médicament (Haute Autorité de Santé) et au Comité économique des produits

de santé (CEPS)

Schéma de l’étude

– Etude observationnelle

– Via base de données “Longitudinal Patient Data” (LPD)

– Via CRF informatique complémentaire



Résultats :

1 200 MG

871 MG Initiateurs dutraitement

329 MG Non initiateurs du traitement

2 728 patients / 180 798

Traitement / statine = 1 621 patients

Traitement seul = 1 107 patients

Taux de mésusage par vague d’enquête



Objectif :

Décrire les schémas thérapeutiques du traitement de l'HTA comprenant un

médicament de la classe des Sartans (ou antagonistes des récepteurs de

l'angiotensine II, ARA-II), associé ou non à de l'amlodipine et/ou de

l'hydrochlorothiazide (HCT) en France au moyen d'une Chaîne de Markov.

Sélection des patients :

- Age ≥ 18 ans

- Prescription d'un Sartan entre le 01/01/2011 et le 31/12/2011, seul ou en

association avec de l'amlodipine et/ou de (HCT),

- Avoir consulté au moins une fois par semestre dans les deux ans précédant la

date index,

- Avoir au moins une prescription d'antihypertenseur après la date index,

- Avoir l'âge, le poids, le sexe, le BMI, la clairance de la créatinine (ou la

créatininémie) et la pression artérielle renseignés à la date index.

* Modélisation des changements de traitement antihypertenseurs en France à l'aide de chaines de Markov

Alexia LETIERCE, Michaël HUGUET et Christian KEMPF



Modèle à 4 états.

Probabilités (%) de passer d'un état à un

autre au bout d'un an, estimées à partir

des données de 11 659 patients.


Base LPD : Avantages et limites

� Processus de recueil des données cohérent entre pays (EMR

via logiciels adaptés)

� Exhaustivité des prescriptions.

� Représentativité des observatoires

� Suivi longitudinal des patients

� Pas de déclaratif

� Recueil des données ne tenant pas compte de la délivrance

en pharmacie

� Impossibilité de croiser les observatoires entre eux.

L’historique des données dépends du couple médecin /

patient (Changement du numéro du patient s’il change de

médecin ou consulte un autre spécialiste)

� Tous les items ne sont pas obligatoires


Perspectives : données HEAD

Since 2013

> 300 000 patients

12 months historic

Data can be linked with LPD

• Prescription & deliverance data

• Medical & dental care

• Biological care

• Radiological care

• Pharmacies & supplies

• Compensated work cessation

• Transport

• Hospital services

• All physicians prescriptions (GPs, specialists, hospital based)

All Social Security reimboursment data

All patients health servicesAll patients health services

An exhaustive visibility of patients profil,

treatments & medical care for each

pathology

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