Les registres : des plateformes à l’interface ?

Les registres pourraient donc devenir des plateformes de mise en commun des données, constituant ainsi des interfaces de choix entre acteurs du soin, décideurs, chercheurs et patients. Ils pourraient être le lieu d’une mise en commun de données autour d’une même thématique (SNDS, entrepôts de données, données de soins primaires recueillies, interrogation directe des patients, biobanques…), au sein d’un centre d’expertise multidisciplinaire. Sur le modèle de ce qui est construit en Norvège, cette base serait ainsi mise à disposition, des chercheurs, des décideurs, et des usagers afin d’exploiter l’ensemble des données et de répondre à diverses missions.

Une utilisation renforcée des données de registres par les décideurs, dans une mission réaffirmée de santé publique, en regard de la définition de surveillance de l’OMS, s’avère être

39 un enjeu majeur de leur développement. En effet, certains scandales sanitaires, comme celui de la thalidomide, sont survenus, dans un contexte où les connaissances scientifiques étaient présentes et mises en évidence mais insuffisamment prises en compte par les pouvoirs publics. Cette interaction chercheurs-décideurs est donc à renforcer, afin de permettre une action publique la plus réactive possible dans le cadre de l’alerte sanitaire, mais aussi et surtout de l’évaluation des politiques publiques.

Ces nouvelles plateformes, constituées en réseau, pourraient également être le lieu d’expérimentations du recueil de certaines données à l’échelle locale, avant une mise en œuvre nationale au sein des BDMA. Par exemple, la faisabilité de l’ajout de données cliniques plus précises au sein du SNDS, pourrait d’abord être testée de façon locale, en sollicitant les acteurs de soins déjà mobilisés dans le cadre des registres.

Le registre des anomalies congénitales en Nouvelle-Aquitaine, en cours de développement, pourrait être un support d’évaluation de la faisabilité de mise en place de telles plateformes.

Registre des anomalies congénitales de Nouvelle-Aquitaine Contexte

Le Sud-Ouest de la France ne dispose à ce jour d’aucune donnée de surveillance des anomalies congénitales. Or, suite à la fusion des régions survenue en 2016, la Nouvelle- Aquitaine, regroupant 3 anciennes régions - l’Aquitaine, le Limousin et le Poitou-Charentes - est désormais la plus vaste région de France. Ainsi, elle totalise 12 départements pour une surface totale de près de 80 000 km² ; sa population est de 5,8 millions d’habitants, et 60 000 naissances y ont lieu chaque année. Cette région contrastée, comprend des zones urbaines à forte densité et en pleine expansion démographique, à l’image de l’agglomération bordelaise, ainsi que des zones rurales moins denses. Laforte valence agricole (polyculture - céréales, pomme, maraîchage, élevage, aquaculture, bois…) et viticole de la Nouvelle-Aquitaine, première région agricole française et européenne a pour conséquence que de nombreux polluants d’origine agricole sont présents sur les sols et dans l’eau du territoire, à l’instar des nitrates et des pesticides.

A l’heure de la mise en place des nouvelles régions en France, la création et le développement d’un registre en population des anomalies congénitales en Nouvelle-Aquitaine apparaissent comme une formidable opportunité d’enrichir la surveillance nationale et internationale de données de qualité issues d’un territoire aux multiples spécificités. En outre, un tel registre serait propice au développement de thématiques de recherche actuelles, notamment dans le champ environnemental. Le développement de cette thématique serait largement favorisé par la proximité d’équipes de recherche et de prévention telles que l’équipe « Epidémiologie des

40 Cancers et Expositions Environnementales » (EPICENE) au sein du centre Bordeaux Population Health, qui bénéficie d’une expérience reconnue dans le domaine de l’épidémiologie environnementale et le centre ARTEMIS "Aquitaine ReproducTion Enfance Maternité et Impact en Santé environnement", au sein du Centre Hospitalier Universitaire (CHU) de Bordeaux qui poursuit un objectif de prévention primaire et secondaire des anomalies congénitales, par une évaluation des expositions environnementales chez des patients présentant des troubles de la fertilité, des pathologies de la grossesse et des malformations congénitales en appui des professionnels de santé.

Objectifs

Ce registre, en cours de développement, répondrait à plusieurs objectifs.

Objectif 1 : Assurer la surveillance épidémiologique des anomalies congénitales dans la population néo-aquitaine, par le recensement de toutes les anomalies congénitales.

Il s’agira de :

- décrire la prévalence et l’incidence des différentes anomalies congénitales en Nouvelle-Aquitaine ;

- identifier des clusters de sur-incidence en Nouvelle-Aquitaine ;

- participer à la surveillance nationale et internationale de ces anomalies.

Objectif 2 : Promouvoir la recherche étiologique concernant les anomalies congénitales, notamment en ce qui concerne les facteurs environnementaux. La recherche étiologique des déterminants des anomalies congénitales portera sur les facteurs environnementaux dans leur ensemble (polluants, pesticides, toxiques, tabac, alcool, environnement professionnel, psycho-social, infectieux…), pour lesquelles les expositions en période péri-conceptionnelle et durant le début la grossesse, seront recensées spécifiquement à l’aide d’un questionnaire administré aux parents, via une application sur smartphones.

Des projets de recherche prioritaires, telles que l’évaluation des politiques de santé dans le domaine de la prévention des anomalies congénitales, la recherche de déterminants génétiques et épigénétiques, seront initiés dans un second temps à partir et en collaboration avec le registre.

Objectif 3 : Suivre les cas nés vivants jusqu’à la première année de vie, en termes de pronostic et de consommation de soins via un appariement aux données du SNDS.

Le suivi des cas sur un an portera sur : la survenue de complications, la consommation de soins, la mortalité.

41 Objectif opérationnel :

A ces objectifs descriptifs et analytiques, s’ajoute un objectif opérationnel consistant à évaluer la faisabilité d’un recueil le plus automatisé possible à partir d’une extraction des données du SNDS, et proposer un modèle méthodologique aux autres registres déjà en place.

Définition de cas

Les personnes inclues dans ce registre seront des enfants ou des fœtus :

- nés vivants ou mort-nés (> 22 semaines d’aménorrhée [SA]), ou mort fœtale in utero (MFIU) > 22 SA, ou interruption médicale de grossesse (IMG) à > 22 SA,

- de mères domiciliées en Nouvelle-Aquitaine,

- et présentant une anomalie congénitale ou chromosomique définie selon le réseau EUROCAT (liste jointe en annexe) diagnostiquée en anténatal ou post-natal jusqu’à une année de vie.

Sur la base de 56 577 naissances annuelles survenant en Nouvelle-Aquitaine (source Insee), le nombre de cas d’anomalies congénitales attendu annuellement est d’environ 1 432 cas.

Organisation du circuit des données

La déclaration de cas se fera à l’aide d’un système multi-sources semi-automatisé, basé sur : - une déclaration de cas par les soignants impliqués aux différentes étapes du parcours de soins (échographistes dits de référence, cardiologues fœtaux, centre pluridisciplinaire de diagnostic prénatal (CPDPN) en cas de diagnostic anténatal, pédiatres de maternité à la naissance, pédiatres de ville ou de service hospitalier dans l’année après la naissance…),

- un recueil actif, complémentaire par l’interrogation régulière de ces différents professionnels,

- un recueil automatisé, à partir des données des PMSI régionaux, des bases locales d’assurance-maladie et du SNDS quelques mois plus tard.

42 Le recueil des données, après information des parents, sera effectué auprès de trois principales sources :

- à partir des dossiers médicaux (maternités, services cliniques des centres hospitaliers, CPDPN suite à la déclaration des cas), et à terme de l’entrepôt de données du CHU de Bordeaux,

- à partir des données extraites du SNDS,

- à partir d’un auto-questionnaire proposé aux patients via une application smartphone.

Le recueil complémentaire de données à partir de dossiers médicaux et d’un questionnaire administré aux parents s’avère indispensable pour répondre au cahier des charges du réseau EUROCAT, aux objectifs de recherche étiologique de ce projet, et notamment, à la juste appréciation des expositions environnementales en période péri-conceptionnelle.

Afin d’évaluer la faisabilité d’une extraction automatisée des données du SNDS pour un certain nombre de variables, certaines données seront recueillies de façon complémentaire au sein de plusieurs sources, afin d’en évaluer la qualité et l’exhaustivité, ce qui permettra à terme de limiter au maximum le recueil manuel à partir des dossiers médicaux (voir paragraphe ci- dessous).

Perspectives de développement

A plus long terme, il est prévu de coupler les données de ce registre à une biobanque, ce qui permettra de renforcer la qualité des études épidémiologiques environnementales.

Les associations de patients locales, sont déjà fortement impliquées dans le développement de ce registre. Et le développement d’une application smartphone devrait permettre, outre le recueil de données d’exposition, d’être un support de communication et de prévention au sein d’une communauté de santé publique regroupant, parents, médecins et chercheurs.

43

CONCLUSION

Les registres français, développés par vague successives à partir des années 1970, répondent à trois principales missions : surveillance, recherche et évaluation. Ces registres présentent des spécificités françaises, et continuent de fonctionner selon des modèles établis pour certains de longue date.

Ces modèles, à l’heure du développement de nouveaux outils, comme les bases de données de vie réelle, est parfois remis en question pour la lourdeur de ses circuits, nécessitant de nombreux moyens humains et son manque d’efficience, notamment. Cependant, les données qui les constituent, plusieurs fois validées par un recoupement d’informations à partir de plusieurs sources sont d’une très grande qualité, et permettent de valider les données des nouvelles bases, SNDS ou entrepôts de données hospitaliers, dont la qualité est parfois inférieure.

Loin de mettre en péril ce modèle, l’ouverture récente de ces bases de données de vie réelle, constitue pour les registres, une opportunité de moderniser leur mode de fonctionnement et de répondre à de nouvelles missions. Un appariement des données de registres aux données du SNDS, par exemple, permettrait de dégager un certain nombre de moyens, qui pourraient être dévolus à de nouvelles missions.

Ces registres, outre les bases de données de qualité qu’ils constituent, sont également des centres experts, reposant sur des équipes multidisciplinaires au dynamisme et aux compétences hors du commun. L’ensemble de ces éléments couplés à une forte implantation territoriale doit permettre de promouvoir le développement de registres de nouvelle génération, conçu à l’interface de nombreux acteurs, à même de soulever et de répondre à de nouvelles questions de recherche.

Le registres des anomalies congénitales de Nouvelle-Aquitaine, en cours de création, est conçu comme un registre test permettant d’évaluer la faisabilité d’un tel dispositif.

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BIBLIOGRAPHIE

1. Schultz MG, Schaffner W. Alexander Duncan Langmuir. Emerg Infect Dis. sept 2015;21(9):1635‑7.

2. Choi BCK. The Past, Present, and Future of Public Health Surveillance. Scientifica

[Internet]. 2012;2012. Disponible sur:

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3820481/

3. Langmuir AD. The surveillance of communicable diseases of national importance. N Engl J Med. 24 janv 1963;268:182‑92.

4. OMS | Surveillance des maladies non-transmissibles [Internet]. WHO. Disponible sur: http://www.who.int/ncd_surveillance/fr/

5. Declich S, Carter AO. Public health surveillance: historical origins, methods and evaluation. Bull World Health Organ. 1994;72(2):285‑304.

6. Irgens LM. The origin of registry-based medical research and care. Acta Neurol Scand. 1 déc 2012;126:4‑6.

7. IARC_Publications_Scientifiques_No.95-2-Fr.pdf [Internet]. [cité 3 mai 2018]. Disponible

sur: https://www.iarc.fr/fr/publications/pdfs-

online/epi/sp95/IARC_Publications_Scientifiques_No.95-2-Fr.pdf

8. IARC_50years-FR-web-6.pdf [Internet]. [cité 3 mai 2018]. Disponible sur: http://www.iarc.fr/fr/publications/books/iarc50/IARC_50years-FR-web-6.pdf

9. Guillemin F, Hedelin G, Schaffer P. [Incidence of cancers and socio-professional status: data from the Bas-Rhin tumor Registry from 1975 to 1979]. Bull Cancer (Paris). 1991;78(2):145‑53.

10. Arrêté du 6 novembre 1995 relatif au Comité national des registres | Legifrance [Internet].

Disponible sur:

https://www.legifrance.gouv.fr/affichTexte.do?cidTexte=LEGITEXT000005619815

11. OMS/CDC/ICBDSR. Surveillance des anomalies congénitales  : un manuel pour les administrateurs de programme . Genève : Organisation mondiale de la Santé ; 2015

[Internet]. Disponible sur:

http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/186307/1/9789242548723_fre.pdf

12. Bégaud B, Polton D. Les données de vie réelle, un enjeu majeur pour la qualité des soins et la régulation du système de santé. :105.

13. Maisonneuve H, Babany G. Données de vie réelle et recherche clinique : le complément des données des essais randomisés ? Presse Médicale. juin 2015;44(6):586‑9.

14. McDonald L, Lambrelli D, Wasiak R, Ramagopalan SV. Real-world data in the United Kingdom: opportunities and challenges. BMC Med [Internet]. 24 juin 2016 [cité 18 avr 2018];14. Disponible sur: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4921013/ 15. Sox HC. Comparative Effectiveness Research: A Report From the Institute of Medicine.

45 16. DeMaria AN. Comparative Effectiveness Research. J Am Coll Cardiol. mars

2009;53(11):973‑5.

17. Dekkers OM, Elm E v., Algra A, Romijn JA, Vandenbroucke JP. How to assess the external validity of therapeutic trials: a conceptual approach. Int J Epidemiol. 1 févr 2010;39(1):89‑94.

18. James S, Rao SV, Granger CB. Registry-based randomized clinical trials [mdash] a new clinical trial paradigm. Nat Rev Cardiol. 2015;12(5):312–316.

19. Mathes T, Buehn S, Prengel P, Pieper D. Registry-based randomized controlled trials merged the strength of randomized controlled trails and observational studies and give rise to more pragmatic trials. J Clin Epidemiol. janv 2018;93:120‑7.

20. Clark DA. The end of evidence-based medicine? Inflammopharmacology. août 2012;20(4):187‑93.

21. Le réseau FRANCIM | Registre des cancers [Internet]. Disponible sur: http://www.santepaysdelaloire.com/registre-des-cancers/articles/le-reseau-francim 22. Incidence observée dans les départements couverts par les registres Francim entre

1979-1983 et 2009-2013 / Incidence observée dans les registres / Surveillance épidémiologique des cancers / Cancers / Maladies chroniques et traumatismes / Dossiers

thématiques / Accueil [Internet]. Disponible sur:

http://invs.santepubliquefrance.fr/Dossiers-thematiques/Maladies-chroniques-et-

traumatismes/Cancers/Surveillance-epidemiologique-des-cancers/Incidence-observee- dans-les-registres/Incidence-observee-dans-les-departements-couverts-par-les-

registres-Francim-entre-1979-1983-et-2009-2013

23. RICHARD JL. Le Projet MONICA : un projet OMS de recherche carcio-vasculaire. Regist Morb. 1988;36(4‑5):325‑34.

24. liste_des_actions_du_plan_AVC.pdf [Internet]. [cité 22 avr 2018]. Disponible sur: http://solidarites-sante.gouv.fr/IMG/pdf/liste_des_actions_du_plan_AVC.pdf

25. 1.projets.pj-registres-oba2_fp.pdf [Internet]. [cité 22 avr 2018]. Disponible sur: http://www.ccecqa.asso.fr/sites/ccecqa.aquisante.priv/files/u46/1.projets.pj-registres- oba2_fp.pdf

26. 1.projets.pj-registres-acira_fp.pdf [Internet]. [cité 3 mai 2018]. Disponible sur: http://www.ccecqa.asso.fr/sites/ccecqa.aquisante.priv/files/u46/1.projets.pj-registres- acira_fp.pdf

27. List of Registries [Internet]. National Institutes of Health (NIH). 2015. Disponible sur: https://www.nih.gov/health-information/nih-clinical-research-trials-you/list-registries 28. SEER Training:Historical Events [Internet]. Disponible sur:

https://training.seer.cancer.gov/registration/registry/history/dates.html

29. SEER Data Management System [Internet]. Disponible sur: https://seer.cancer.gov/seerdms/

30. Engholm G, Ferlay J, Christensen N, Bray F, Gjerstorff ML, Klint Å, et al. NORDCAN – a Nordic tool for cancer information, planning, quality control and research. Acta Oncol. janv 2010;49(5):725‑36.

46 31. NordicGuidanceDocument_Quality Registries Final for Web.pdf.

32. Health Registries for Research (HRR) – Facilitating the use and security of Norwegian health registries in research [Internet]. Disponible sur: https://hrr.w.uib.no/

33. Moster D, Lie RT, Markestad T. Long-term medical and social consequences of preterm birth. N Engl J Med. 2008;359(3):262–273.

34. Irgens HU, Roberts JM, Reisæter L, Irgens LM, Lie RT. Long term mortality of mothers and fathers after pre-eclampsia: population based cohort studyPre-eclampsia and cardiovascular disease later in life: who is at risk? BMJ. 24 nov 2001;323(7323):1213‑7. 35. Nygård O, Nordrehaug JE, Refsum H, Ueland PM, Farstad M, Vollset SE. Plasma Homocysteine Levels and Mortality in Patients with Coronary Artery Disease. N Engl J Med. 24 juill 1997;337(4):230‑7.

36. El-Khairy L, Vollset SE, Refsum H, Ueland PM. Plasma total cysteine, pregnancy complications, and adverse pregnancy outcomes: the Hordaland Homocysteine Study. Am J Clin Nutr. 2 janv 2003;77(2):467‑72.

37. Contribution_du_Comite_national_des_registres_InVs-Inserm_-propositions.pdf

[Internet]. [cité 3 mai 2018]. Disponible sur: http://solidarites- sante.gouv.fr/IMG/pdf/Contribution_du_Comite_national_des_registres_InVs-Inserm_- propositions.pdf

38. Délibération de la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés. 03-053 nov 27, 2003.

39. Règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016 relatif à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel et à la libre circulation de ces données, et abrogeant la directive 95/46/CE (règlement général sur la protection des données) (Texte présentant de l’intérêt pour l’EEE) [Internet]. OJ L, 32016R0679 mai 4, 2016. Disponible sur: http://data.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj/fra

40. Dabis F, Desenclos J-C. Epidémiologie de terrain (2e édition): Méthodes et applications. John Libbey Eurotext; 2017.

41. Le Plan cancer 2003-2007 - Les Plans cancer de 2003 à 2013 | Institut National Du Cancer [Internet]. Disponible sur: http://www.e-cancer.fr/Plan-cancer/Les-Plans-cancer- de-2003-a-2013/Le-Plan-cancer-2003-2007

42. Molinié F, Vanier A, Woronoff AS, Guizard AV, Delafosse P, Velten M, et al. Trends in breast cancer incidence and mortality in France 1990–2008. Breast Cancer Res Treat. août 2014;147(1):167‑75.

43. Bejot Y, Daubail B, Jacquin A, Durier J, Osseby G-V, Rouaud O, et al. Trends in the incidence of ischaemic stroke in young adults between 1985 and 2011: the Dijon Stroke Registry. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 1 mai 2014;85(5):509‑13.

44. Chatignoux É. Estimations départementales de l’incidence du cancer de la thyroïde à partir des données des registres et du croisement de deux sources de données médico- administratives, France, 2007-2011. :7.

47 45. Meadow SR. Anticonvulsant drugs and congenital abnormalities. The Lancet.

1968;292(7581):1296.

46. Enquête relative aux spécialités pharmaceutiques contenant du valproate de sodium (Dépakine®, Dépakote®, Dépamide®, Micropakine® et génériques ) - IGAS - Inspection générale des affaires sociales [Internet]. Disponible sur: http://www.igas.gouv.fr/spip.php?article522

47. Bailey HD, Infante-Rivard C, Metayer C, Clavel J, Lightfoot T, Kaatsch P, et al. Home pesticide exposures and risk of childhood leukemia: Findings from the Childhood Leukemia International Consortium. Int J Cancer J Int Cancer. 1 déc 2015;137(11):2644‑63.

48. Tararbit K, Houyel L, Bonnet D, De Vigan C, Lelong N, Goffinet F, et al. Risk of congenital heart defects associated with assisted reproductive technologies: a population-based evaluation. Eur Heart J. 1 févr 2011;32(4):500‑8.

49. Diamond GA. Randomized trials, observational registries, and the foundations of evidence-based medicine. Elsevier; 2014.

50. Lauer MS, D’Agostino RB. The randomized registry trial--the next disruptive technology in clinical research? N Engl J Med. 24 oct 2013;369(17):1579‑81.

51. Fröbert O, Lagerqvist B, Gudnason T, Thuesen L, Svensson R, Olivecrona GK, et al. Thrombus Aspiration in ST-Elevation myocardial infarction in Scandinavia (TASTE trial). A multicenter, prospective, randomized, controlled clinical registry trial based on the Swedish angiography and angioplasty registry (SCAAR) platform. Study design and rationale. Am Heart J. déc 2010;160(6):1042‑8.

52. Khoshnood B, Vigan CD, Blondel B, Vodovar V, Cadio E, Goffinet F. Long‑term trends for socio‑economic differences in prenatal diagnosis of Down syndrome: diffusion of services or persistence of disparities? BJOG Int J Obstet Gynaecol. 1 août 2008;115(9):1087‑95.

53. M P, G D, F G, P I. Multiple myeloma: the quality of care is linked to geographical and organisational determinants. A study in a French registry. Eur J Cancer Care (Engl). 1 sept 2016;25(5):855‑63.

54. Jouhet V. Automated adaptation of Electronic Heath Record for secondary use in oncology. :117.

55. Qu’est-ce que le SNDS ? | SNDS [Internet]. [cité 20 avr 2018]. Disponible sur: https://www.snds.gouv.fr/SNDS/Qu-est-ce-que-le-SNDS

56. ameli.fr - Sniiram [Internet]. Disponible sur: https://www.ameli.fr/l-assurance- maladie/statistiques-et-publications/sniiram/finalites-du-sniiram.php

57. Tuppin P, Rudant J, Constantinou P, Gastaldi-Ménager C, Rachas A, de Roquefeuil L, et al. Value of a national administrative database to guide public decisions: From the système national d’information interrégimes de l’Assurance Maladie (SNIIRAM) to the système national des données de santé (SNDS) in France. Rev DÉpidémiologie Santé Publique. oct 2017;65:S149‑67.

48 58. Goldberg M. Favoriser l’utilisation du Système national d’information interrégimes de l’assurance maladie (SNIIRAM). Rev DÉpidémiologie Santé Publique. oct 2017;65:S141‑3.

59. Zins M, Goldberg M. The French CONSTANCES population-based cohort: design, inclusion and follow-up. Eur J Epidemiol. 2015;30:1317‑28.

60. Goldberg M, Coeuret-Pellicer M, Ribet C, Zins M. Cohortes épidémiologiques et bases de données d’origine administrative: Un rapprochement potentiellement fructueux. médecine/sciences. avr 2012;28(4):430‑4.

61. Zins M. La cohorte Constances : une infrastructure pour la recherche et la santé publique. :5.

62. French Network of Pharmacovigilance Centres, Pizzoglio V, Ahmed I, Auriche P, Tuber- Bitter P, Haramburu F, et al. Implementation of an automated signal detection method in the French pharmacovigilance database: a feasibility study. Eur J Clin Pharmacol. mai 2012;68(5):793‑9.

63. Goldberg M, Carton M, Gourmelen J, Genreau M, Montourcy M, Le Got S, et al. L’ouverture du Système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie (SNIIRAM) : des opportunités et des difficultés. L’expérience des cohortes Gazel et Constances. Rev DÉpidémiologie Santé Publique. 1 sept 2016;64(4):313‑20.

64. Alla et al. - 2013 - Comment garantir des données médicales de qualité .pdf [Internet]. [cité 4 mai 2018]. Disponible sur: https://www.journal- therapie.org/articles/therapie/pdf/2013/04/th132148.pdf

65. Exbrayat C, Poncet F, Billette de Villemeur A, Garnier A, Bureau du Colombier P. Colonoscopy practices, and colorectal cancer and polyp screening, as assessed in the French district of Isère from May to July in 2004. Gastroentérologie Clin Biol. déc