Modélisation de l’observance et détermination de son impact biopharmaceutique

L’observance, qui décrit à quel degré le patient suit la prescription, est un facteur essentiel pour que le traitement réussisse. Les observances des patients varient beaucoup et l’efficacité du médicament varie parallèlement. Par conséquent, il faut avoir des paramètres sensibles et fiables pour mesurer l’observance. Dans la littérature, on trouve beaucoup de paramètres pour évaluer l’observance mais leurs avantages, limites et inconvénients, en ce qui concerne l’évaluation de l’impact de l’observance sur les effets des médicaments n’ont pas encore été étudiés en profondeur. L’évaluation de ces paramètres nécessite de les tester dans différentes situations. Comme les données disponibles sur l’observance ne concernent pas un ensemble exhaustif de situations, le recours à la simulation, en s’inspirant des cas réels ou plausibles, est très pertinent. On a ainsi réussi à développer un modèle dont les paramètres sont simples et compréhensibles et qui est pratique et flexible pour simuler les différents cas et même les cas extrêmes de l’observance. On a proposé de nouveaux paramètres pour mesurer l’impact biopharmaceutique de l’observance. Ensuite, on a comparé la performance, en termes de sensibilité et la fiabilité, des paramètres proposés et celles de paramètres déjà utilisés. En conclusion, on peut souligner qu’il n’y a pas de paramètre parfait étant donné que chacun a ses propres limites. Par exemple, pour les médicaments dont les effets sont directement liés aux leurs concentrations plasmatiques, le pourcentage des doses prises, qui est le paramètre le plus utilisé, offre la pire performance; par contre, le pourcentage des doses correctes nettes qui est un nouveau paramètre possède une bonne performance et des avantages prometteurs. Compliance, which refers to the degree of the conformity to the prescription, is an essential factor for a successful treatment. The compliances of patients vary widely and the effectiveness of medication varies in parallel. Therefore, we need to have reliable and sensible parameters to measure it. In literature, there are many parameters to describe it, but their advantages, disadvantages and limitations regarding the assessment of the impact of compliance on drug have not yet been studied in depth. The evaluation of these parameters requires testing them in different situations. As available compliance data are not exhaustive, the use of the simulation, based on real or plausible cases, is very relevant. We succeeded to develop a model whose parameters are simple and understandable and which is convenient and flexible to simulate the different cases and even the extreme cases of compliance. We proposed new parameters for measuring the biopharmaceutical impact of compliance. Then, we compared the performance, in terms of sensibility and reliability, of these parameters and those already used to assess compliance and discussed their performances and limitations. In conclusion, we can emphasize that there is no ideal parameter since each one has its own limitations. For example, for drugs whose effects are directly related to their plasma concentrations, the percentage of taken doses, which is the most used parameter, has the worst performance, on the other hand, the percentage of the weighted correct doses, which is a new parameter, possesses a good performance and promising advantages.

Keyphrases: Paramétras de l’observance, Compliance parameters, Effets thérapeutiques, Patient virtuel, Simulation, Simulation, Chaîne de Markov, Compliance parameters, Therapeutical outcomes, Virtual patient, Simulation, Simulation, Pharmacometrics, Pharmacometrics, Markov chain