ameli.fr - Pratiques et Organisation des Soins 2006 n°4

Incidence des gastro-entérites

L'objectif était de créer un algorithme de discrimination des cas de gastro-entérites aiguës à partir des données de prescriptions médicamenteuses.

Estimation de l'incidence des gastro-entérites aiguës à partir des bases de données de l'Assurance maladie

Auteurs : Beaudeau P, Bounoure F, Genet M

Résumé

Objectif : L'Assurance maladie gère depuis 1998 une base de données des prestations de santé présentées au remboursement. Une étude a été menée pour créer un algorithme de discrimination des cas de gastro-entérites aiguës à partir des données de prescriptions médicamenteuses.

Méthodes : Quatre-vingt quatorze ordonnances contenant au moins un médicament utilisé pour le soin des gastro-entérites ont été collectées auprès de clients d'une pharmacie ainsi que le diagnostic associé. L'algorithme a été construit et testé sur cette base pour discriminer les cas de gastro-entérites aiguës des autres pathologies.

Résultats : La moitié de ordonnances échantillonnées étaient destinées au soin d'autres pathologies, comme les colopathies fonctionnelles, ou en prévention d'une diarrhée associée à une antibiothérapie. L'élaboration de l'algorithme de discrimination s'est basée essentiellement sur l'occurrence dans l'ordonnance de médicaments ou d'associations médicamenteuses spécifiques et sur la durée du traitement. L'algorithme produit un indicateur sensible et spécifique des gastro-entérites aiguës médicalisées. Quatre catégories de cas sont distinguées selon le nombre de médicaments prescrits et la présence d'anti-émétiques ou d'anti-infectieux intestinaux.

Conclusion : D'autres tests sont à prévoir pour évaluer le potentiel de ces indicateurs, notamment une validation croisée avec d'autres sources de données.

Prat Organ Soins 2006;37(4): 313-23

A method for assessing acute gastro-enteritis incidence from French health insurance databases

Summary

Aim: The French health insurance set up in 1998 a drug prescription database in order to automatically process the refunding of insured patients for their health purchases. This study aimed to design an algorithm which can discriminate acute gastroenteritis cases from the drug prescription data.

Methods: We first collected a sample of 94 prescriptions including at least one drug indicated in acute gastroenteritis care. We also obtained the corresponding diagnosis by asking the patient. We then elaborated an algorithm for discriminating case and non case prescriptions.

Results: Half of the prescriptions were related to other diseases than acute gastroenteritis such as bowel chronic diseases or were preventive antidiarrhoeal prescriptions associated with antibiotherapy. The discriminating algorithm is mainly based upon the occurrence of non case specific drugs, case specific drug associations and the treatment duration. It results in a both sensitive and specific index for medicalized acute gastroenteritis incidence. The definition of case encompasses four sub-definitions to distinguish the cases according to the number of the prescribed drugs, and the occurrence of antivomiting or antibacterial drugs.

Conclusion: Further tests, including cross-validation, are needed to evaluate the potential of these indices.

Prat Organ Soins 2006;37(4): 313-23