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Renard Laurence, MSc, PhD student CRP-Santé, Centre d’Etudes en Santé, Strassen, Luxembourg. Université Paris Descartes, EA 4069 - Epidémiologie, Evaluation et Politiques de Santé, Paris, France.

Avec la collaboration de:Bocquet Valery, PhD

CRP-Santé, CCMS, Strassen, Luxembourg.

Le diabète de type 2 traité au Luxembourg:

Apport des bases medico-administrativesConférence EDUDORA2 27 janvier 2011

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Sommaire

• Contexte• Description de la base de données• Identification de pathologies:

– diabète de type 2 (DT2) traité– néphropathie diabétique

• Suivi des diabétiques• Estimation des coûts• Intérêt et Perspectives• Conclusion

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Une pandémie…

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Contexte luxembourgeois

• Pas de registre de patients diabétiques• Manque de données épidémiologiques• Demandes régulières d’information des

décideurs publics• Nécessité de gérer les coûts liés à la santé• Aucunes recommandations officielles de prise

en charge du Diabète• Pas de programme de remboursement

spécifique au diabète

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• Données cliniques:– Diagnostic et résultats cliniques– Risques individuels– Mais collecte coûteuse– Risque de biais d’échantillonnage

• Données médico-administratives:– Données existantes, collecte peu coûteuse– Population exhaustive– Données sur les coûts/remboursements– Mais pas d’information sur les diagnostics, résultats,

risques individuels

Données cliniques vs médico-administratives

Concurrentes ou Complémentaires?

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• Population exhaustive résidant au GDL

• traitée par hypoglycémiant (ATC: A10)

• Période: 2000-2006

• Population initiale: N=28 269

Population étudiée

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Données de remboursement de la CNS

Période d’étude 2000-2006• Données administratives des patients• Médicaments et dispositifs médicaux • Hospitalisations• Actes médicaux, dentaires et des autres professions de

santé• Consultations et visites• Analyses de laboratoires

Aucune donnée médicale (diagnostic, âge au diagnostic, risques individuels…)

Description de la Base de données

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Identification de pathologies

Algorithme

DIABECOLUX

21068 patients

DT2 Traités

Base initiale

28269 patients

Algorithme

Néphropathie

1262 patients

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1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 20072.50%

3.00%

3.50%

4.00%

4.50%

R² = 0.971732220971097

R² = 0.985921588641524

MalesLinear (Males)

Evolution de la prévalence du DT2 traité au Luxembourg entre 2000 et 2006 (N=21 068)

Diabète de type 2 traité

79% ADO seul10% insuline seule11% traitement mixte

2000: N=13441 (51% hommes)2006: N=17782 (53%) Age moyen: 66 ans

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Diabète de type 2 traité

0-9 10-19 20-29 30-39 40-49 50-59 60-69 70-79 80-89 90+0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0%

16.0%

18.0%

Males Females

Age (ans)

Evolution du DT2 traité par classe d’âge en 2005 (N=16 288)

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Age moyen des patients:Neph1: stable à 74 ansNeph2: entre 63 et 67 ansNeph3: entre 55 et 60 ans

0

50

100

150

200

250

300

Ho

mm

e

Fe

mm

e

Ho

mm

e

Fe

mm

e

Ho

mm

e

Fe

mm

e

Ho

mm

e

Fe

mm

e

Ho

mm

e

Fe

mm

e

Ho

mm

e

Fe

mm

e

Ho

mm

e

Fe

mm

e

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Neph3

Neph2

Neph1

Augmentation de la proportion de patients diabétiques atteints de Néphropathie diabétique:2000: 1,7% 2003: 2,2% 2006: 2,9%

Stades de la néphropathie:

Neph 1: Néphropathie sévère

Neph 2: Insuffisance Rénale Terminale traitée par dialyse

Neph 3: Transplantation rénale

Néphropathie Diabétique

Nombre de patients atteints de Néphropathie diabétique

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Limites: cas de la rétinopathie

• Pas de code diagnostic

• Code de sortie d’hospitalisation insuffisant

• Impossible identification de la cécité

• Aucun acte de photocoagulation

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Nom Nombre Définition

Suivi par son médecin traitant et/ou un diabétologue

4 visites/an

Médecin traitant: Prescripteur du traitement hypoglycémiant chaque année Diabétologue: tout spécialiste en Diabetologie, endocrinologie et maladies métaboliques et de la nutrition.

Test HbA1c 4/an Tous les tests incluant un test d’hémoglobine glycosylée

Bilan rétinien 1/anFond d’oeil pris comme proxy du bilan rétinien pour la prévention de la rétinopathie diabétique

Bilan dentaire 1/an un bilan: toute visite chez le dentiste durant un mois.

Bilan lipidique 1/anUn bilan complet: triglycerides + cholesterol total + LDL cholesterol et/ou HDL cholesterol à la même date

Bilan rénal 1/anUn bilan complet: créatininémie + protéinurie et/ou microalbuminurie à la même date

Electrocardiogramme 1/an Electrocardiogrammes interventionnels exclus

Suivi des diabétiques de type 2

Source: HAS (France)

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suivi des guidelines

HbA1c test (≥4)

Retinal check-up (≥1)

Dental check-up (≥1)

Lipid check-up (≥1)

Renal check-up (≥1)

ECG (≥1)

0%

50%

100%

2006

2003

2000

+1.4 point

+5.9 points

+4.3 points

+28.5 points

+1.5 point

+22.4 points

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0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

DT2

Neph1

Neph2

Neph3

Pourcentage des patients ayant eu un fond de l’oeil dans l’année

Prévention et suivi de la Rétinopathie diabétique

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0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

40%

45%

50%

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Diabetic Nephropathy

Neph1

Neph2

Neph3

Pourcentage de patients atteints de Néphropathie diabétique

bénéficiant d’un traitement hypolipémiant.

Prévention cardio-vasculaire

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Estimation des coûts

Evolution du remboursement net annuel moyen d’un diabétique de type 2 traité (2000-2006)

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Intérêt et Perspectives (1)

L’utilisation des données médico-administratives permet

D’informer:• Les patients• Les professionnels de la santé• Les décideurs publics

D’élaborer:• Des politiques de santé adaptées• De nouvelles questions de recherche

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Afin d’améliorer:

• La surveillance épidémiologique sur population exhaustive

• La prise en charge des patients par la mise en évidence d’améliorations possibles dans le processus de suivi

• La gestion des ressources (humaines, matérielles et financières)

Intérêt et Perspectives (2)

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Conclusion

Données cliniques vs médico-administratives?

Complémentaires

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Références

Renard L, Bocquet V., Vidal-Trecan G., Lair ML., Couffignal S., Blum-Boisgard C. An algorithm to identify patients with treated type 2 diabetes using medico-administrative data. BMC Med Inform Decis Mak 2011(in Revision process).

Renard L, Bocquet V., Vidal-Trecan G., Lair ML., Couffignal S., Blum-Boisgard C. Factors associated with insufficient adherence to European guidelines in type 2 diabetes follow-up: implications for health authorities in Luxembourg. BMC Public Health 2011 (in Peer-review).

Renard L, Bocquet V, Sevilla C, Baumelou A, Blum-Boisgard C (2009). Utilisation des bases médico-administratives pour l’identification d’états de santé : Intérêt et perspectives pour les décideurs publics. Application à la Néphropathie Diabétique. XX Congrès de l’ Association Latine pour l'Analyse des Systèmes de Santé (ALASS). Luxembourg, Luxembourg, 10th-12th September 2009.

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