| Analyse et impact de l'exposition médicamenteuse sur le devenir clinique du patient par l'exploitation des données : applications sur cas d'usage (Analysis and Impact of Drug Exposure on Patient Clinical Outcomes Through Data Exploitation - Applications to Use Cases) Bories, Mathilde - (2026-03-31) / Université de Rennes - Analyse et impact de l'exposition médicamenteuse sur le devenir clinique du patient par l'exploitation des données : applications sur cas d'usage
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Langue : Français, Anglais Directeur(s) de thèse: Bouzillé, Guillaume; Le Corre, Pascal Discipline : Analyse et traitement de l'information et des images médicales Laboratoire : Laboratoire de Traitement du Signal et de l'Image Ecole Doctorale : SVS Classification : Médecine et santé Mots-clés : Exposition médicamenteuse cumulative, entrepôts de données de santé, oncologie, polypharmacie, interactions médicamenteuses, médicaments potentiellement inappropriés
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Résumé : La caractérisation de l’exposition médicamenteuse hospitalière constitue un enjeu méthodologique majeur, dans un contexte marqué par la complexité croissante des prescriptions. En pratique, l’exposition est le plus souvent appréhendée à travers l’évaluation de déterminants de prescription tels que la polypharmacie (PP), l’hyperpolypharmacie (HPP), les interactions médicamenteuses (DDI) et les médicaments potentiellement inappropriés (PIM), généralement mesurés à des temps définis du séjour. Ces approches ne permettent toutefois pas de décrire la dynamique temporelle ni la charge médicamenteuse cumulée supportée par les patients au cours de l’hospitalisation. Cette thèse propose une approche méthodologique pour caractériser l’exposition médicamenteuse à partir de données de santé en vie réelle et développer des métriques d’exposition cumulée. La première partie repose sur une étude incluant 57 960 patients atteints de cancer, exploitant l’appariement entre le SNDS et des entrepôts de données de santé au sein de la cohorte HUGOSHARE. La seconde partie décrit le développement de deux métriques originales, la Cumulative Drug Exposure (CDE) et la Cumulative Drug Exposure Density (CDED), construites à partir des données d’administration hospitalière. La troisième partie évalue ces métriques chez 339 patients greffés de cellules souches hématopoïétiques. Ce travail montre que les métriques cumulatives permettent de décrire finement l’exposition médicamenteuse hospitalière et d’analyser des profils d’exposition associés aux réhospitalisations et à la mortalité. Il met en évidence l’apport de métriques intégrant la dimension temporelle de l’exposition et ouvre des perspectives pour leur mobilisation dans les systèmes d’information hospitaliers à des fins d’analyse et de suivi des prescriptions. Abstract : Characterising hospital drug exposure is a methodological challenge in a context marked by increasingly complex prescriptions. In practice, exposure is most often assessed by evaluating prescription determinants such as polypharmacy (PP), hyperpolypharmacy (HPP), drug-drug interactions (DDIs) and potentially inappropriate medications (PIMs), generally measured at specific times during the hospital stay. However, these approaches do not allow for the description of the temporal dynamics or the cumulative drug burden borne by patients during hospitalisation. This thesis proposes a methodological approach to characterise drug exposure based on real-world health data and develop cumulative exposure metrics. The first part is based on a study involving 57,960 cancer patients, using matching between the SNDS and health data warehouses within the HUGOSHARE cohort. The second part describes the development of two metrics, Cumulative Drug Exposure (CDE) and Cumulative Drug Exposure Density (CDED), constructed from hospital administration data. The third part evaluates these metrics in 339 haematopoietic stem cell transplant patients. This work shows that cumulative metrics can be used to describe hospital drug exposure in detail and to analyse exposure profiles associated with rehospitalisation and mortality. It highlights the value of metrics that incorporate the temporal dimension of exposure and opens up prospects for their use in hospital information systems for the purposes of analysing and monitoring prescriptions. | |||