Une opportunité pour les registres

Un appariement avec l’ensemble de ces bases, apparaît donc comme une formidable opportunité pour les registres d’alléger leur fonctionnement, et leur permettre ainsi de recueillir des données spécifiques et originales, de façon efficiente. En l’état actuel, ces bases sont complémentaires les unes des autres, et il est difficile d’envisager une parfaite substitution des registres par ces nouveaux outils. En revanche, il semble possible, d’imaginer pour les registres, deux étapes successives : la première, déjà en cours, consiste à valider les données des différentes bases, la seconde consisterait en un changement du circuit des données.

Un préambule pour les registres : se fédérer

Toutefois, un préambule à l’appariement avec ces nouvelles bases apparaît nécessaire : la fédération des registres au sein de réseaux, et l’uniformisation du recueil des données. En effet, une mutualisation de certains moyens permettrait d’améliorer l’efficience du système, et de rendre plus visibles les possibilités offertes par le panel des données de registres, à la communauté de santé publique nationale.

Une gouvernance nationale renforcée pour ces registres, permettrait également de définir des thématiques à prioriser et ainsi de mutualiser des moyens et des compétences de façon synergique au sein d’une même dynamique.

32 Si certains registres apparient déjà leur cas avec des bases PMSI ou Sniiram locales, le SNDS apparaît pour tout registre comme une opportunité de disposer de données plus complètes, et d’en faciliter l’appariement via le NIR. Il semblerait que SNDS et registres aient mutuellement à s’apporter : un gain d’efficience pour les registres, et un gain de qualité pour le SNDS.

Les registres : outil de validation des BDMA

Les registres reposent sur des systèmes de recueil multi-sources, et sont comme, nous l’avons évoqué plus haut, des sources de données robustes, validées à plusieurs reprises. A l’inverse, les données du SNDS notamment, sont recueillies à d’autres fins que la recherche, et de fait, présentent un certain nombre de limites, largement décrites dans la littérature (57,58,63).

La première d’entre elles, est la difficulté technique et méthodologique, à extraire et traiter les données, il est indispensable de former des personnels au sein de ces registres afin qu’ils se familiarisent avec ces bases. Dans cette optique, une mutualisation de moyens entre registres, permettrait de faire profiter à tous, au sein des différents réseaux de registre de ces méthodes et connaissances.

La seconde, est la qualité de ces données récoltées à des fins autres qu’épidémiologiques. En effet, l’identification de cas atteints d’une pathologie au sein de ces bases n’est pas aisée, car les codes diagnostiques employés, le sont à des fins de tarification ne reflètent pas nécessairement la réalité. Par exemple, certaines comorbidités peuvent, être exclues du codage d’un séjour hospitalier, si elles n’ont pas engendré de prise en charge spécifique au cours du séjour. La validité de ces données, est donc, souvent remise en cause.

Par ailleurs, il convient de distinguer la notion de « donnée » (élément brut recueilli directement par mesure ou issu d’une donnée recueillie dans un autre objectif avec changement de finalité) de la notion « d’information », qui résulte du traitement et de l’interprétation d’une donnée brute (64). Si la qualité des données au sein du SNDS peut difficilement être améliorée par les registres, sauf à imaginer la mise en évidence d’erreurs de pratiques de codage, par exemple, ils peuvent, en revanche aider à améliorer la qualité de l’information issues de ces données, par exemple, par la validation des algorithmes du réseau REDSIAM. En effet, en réponse à ces questions partagées par un grand nombre de chercheurs, le réseau données Sniiram (REDSIAM) s’est constitué. Il s’agit d’un réseau, basé sur le partage de connaissances qui a pour objectif de développer des algorithmes d’identification des pathologies au sein du Sniiram, en combinant par exemple des codages CIM10 à des codes d’affections longue durée et/ou à des traitements remboursés, et de les valider métrologiquement. Pour ce faire, lorsque c’est possible, les données de registre sont utilisées comme gold standard.

33 Enfin, de nombreuses données (résultats d’examens de ville, données d’exposition…) ne sont présentes dans aucune des nouvelles bases, et en cela les registres restent également une référence. Si toutefois, un certain nombre de ces données cliniques venaient à être intégrées dans le futur, les registres en constitueront également un outil de validation.

Mais un des enjeux primordiaux de cet appariement, est sans aucun doute la mise en conformité des registres avec le règlement général européen sur la protection des données (RGPD), effective le 25 mai 2018. Si cet appariement est réalisable techniquement entre le NIR, identifiant unique au sein du SNDS, et les noms des patients recueillis au sein des registres, il est certain que cela ne sera rendu possible via une autorisation RGPS que sur la base d’une mise en conformité avec le RGPD de la part des registres, qui doivent y accorder la plus grande attention.

Modification du circuit des données à plus long terme

Si les algorithmes s’avèrent performants, il paraît envisageable, à plus long terme, qu’ils soient utilisés en lieu et place, ou de façon complémentaire, aux circuits de déclarations de cas actuellement effectifs au sein des registres. L’identification des patients à inclure dans les registres pourrait donc se faire directement à partir des bases de données médico- administratives, ce qui permettrait un allégement considérable du circuit d’identification des cas, qui requiert actuellement de nombreux déplacements dans les établissements, et de multiples relances, ne pourrait finalement requérir in fine, qu’une simple validation, dans une seule source, par exemple. Cependant, la déclaration nominative de cas à partir du SNDS, n’est à ce jour pas prévue par la loi, mais il semble envisageable d’obtenir de telles données non anonymes, via les bases locales de l’assurance maladie nominatives, dont l’échange avec les registres est prévu et encadré par la loi.

Enfin, si ces algorithmes fonctionnent, il sera aisé d’identifier un ensemble exhaustif de cas à l’échelle de la France. Dès lors, cela permettrait d’imaginer un nouveau circuit de données pour les registres, qui loin de constituer des bases exhaustives à l’échelle d’un territoire, pourraient plutôt être conçues comme des bases échantillonnées et représentatives au sein de ces mêmes territoires, permettant de recueillir spécifiquement un certain nombre de données complémentaires, nécessaires à la recherche. En effet, si les registres incluent moins de patients, tout en respectant les missions qui leur sont confiées, il semble envisageable qu’une partie des moyens ainsi dégagés, permettent de recueillir des données spécifiques, absentes de toute autre base. Cependant, cette remise en question de l’exhaustivité des registres, soulève un grand nombre de questions méthodologiques, et nécessiterait un travail approfondi, et adapté à chaque situation.

34 Outre ces considérations techniques, l’émergence de ces bases, dans un paysage de la santé publique en mutation pourrait induire un réel changement de paradigme pour les registres, qui, bien plus que de simples bases de données sont, en fait, des centres experts à renforcer et faire évoluer dans leurs missions.

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