Validation d’un algorithme complexe d’identification de poussées dans la sclérose en plaque (SEP) à partir du Système National des Données de Santé (SNDS)

Introduction L’absence de marqueur direct de poussees de SEP dans le SNDS necessite le developpement d’algorithme complexe base essentiellement sur les hospitalisations et les episodes therapeutiques de forte dose de corticotherapie. Objectifs Evaluer la valeur predictive positive et negative (VPP et VPN) d’un algorithme complexe developpe pour identifier les poussees de SEP dans le SNDS comparativement au jugement de 4 experts neurologues. Patients et methodes Un tirage au sort a ete realise parmi les patients traites pour une SEP pour en selectionner 100 avec au moins une poussee d’apres l’algorithme et 100 patients sans poussee durant un suivi de 1 a 1,5 ans. L’ensemble des donnees de consommations de soins et d’hospitalisation de chaque patient a ete revu independamment par 2 neurologues en aveugle de l’algorithme. Les cas discordants entre 2 neurologues etaient revus collegialement afin d’obtenir un consensus. Resultats Parmi les 37986 patients traites pour SEP identifies dans le SNDS entre juillet 2015 et decembre 2016, 9,6 % ont presente au moins une poussee d’apres l’algorithme. Parmi les patients selectionnes, les neurologues en ont confirme 95 avec poussee(s) et 96 sans poussee, soit une VPP de 95 % et une VPN de 96 %. Apres ajustement de l’algorithme en fonction des conclusions des neurologues, la VPP et la VPN etaient respectivement de 95,2 % et 100 %. Discussion La richesse des donnees du SNDS permet une vue holistique du patient dans l’ensemble du systeme de prise en charge, et rend possible la definition d’algorithmes de detection d’evenements complexes comme les poussees de SEP, mais aussi d’etudes de validation de ces algorithmes via la reconstitution de quasi-dossiers medicaux 100 % anonymises, permettant ensuite d’ajuster ces algorithmes afin d’ameliorer leur performance. Conclusion Les resultats montrent que l’algorithme presente permet une tres bonne identification des poussees de SEP dans le SNDS et pourra etre utilise pour de futures etudes observationnelles sur la SEP.