# Bases de données médico-administratives et épidémiologie : intérêts et limites

Marcel Goldberg, Catherine Quantin, Alice Gueguen, Marie Zins

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Marcel Goldberg, Catherine Quantin, Alice Gueguen, Marie Zins. Bases de données médico-administratives et épidémiologie : intérêts et limites. Courrier des Statistiques, 2008, 124, pp.59-70. hal-05312225

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# Bases de données médico-administratives et épidémiologie : intérêts et limites

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Marcel Goldberg<fnref n="1" />, Catherine Quantin<fnref n="2" />, Alice Guéguen<fnref n="3" /> et Marie Zins<fnref n="4" />

Les épidémiologistes cherchent à décrire les phénomènes de santé des populations, à comprendre l'histoire naturelle des maladies et à juger, en termes de causalité, du rôle de facteurs de risque sur la santé. Dans tous ces domaines, les difficultés méthodologiques sont difficiles à contrôler. Elles proviennent essentiellement des biais potentiellement induits par divers phénomènes de sélection qui interviennent lors de l'inclusion des sujets dans l'étude épidémiologique et durant le suivi de celle-ci lorsqu'elle est longitudinale. Certaines solutions efficaces pour prendre en compte la non-participation et pour le calcul des pondérations impliquent le recours à des bases de données nationales réputées exhaustives (bases de données de santé et socioprofessionnelles essentiellement). Les problèmes rencontrés, aussi bien méthodologiques que ceux liés à des questions d'éthique et de confidentialité, sont illustrés par l'exemple de la cohorte Constances en cours de mise en place ; la plate-forme scientifique et technique « Plastico », actuellement en phase de préfiguration, peut apporter une aide considérable à la mise en œuvre des solutions proposées.

L'épidémiologie est la science qui étudie la fréquence et la distribution, dans le temps et dans l'espace, des problèmes de santé des populations, ainsi que le rôle des facteurs qui les déterminent. Son domaine d'intervention est tout ce qui concerne la santé de l'homme dans ses relations avec son environnement naturel, socio-économique ou culturel.

Dans un contexte épidémiologique, la prise en compte du temps joue un rôle capital. On peut considérer le temps de diverses façons, selon les questions que l'on se pose. Dans certains cas, on veut étudier l'évolution d'un phénomène de population dans le temps : la fréquence du tabagisme diminue-t-elle ? L'incidence des cancers augmente-t-elle ? Les approches pertinentes sont alors l'enquête transversale répétée (Enquête décennale santé par exemple) ou l'enregistrement systématique permanent (mortalité, registres du cancer).

Mais c'est aussi souvent à l'évolution de processus, à l'échelle individuelle, que les épidémiologistes s'intéressent. Deux questions, notamment, sont au cœur de la problématique épidémiologique. La première est « l'histoire naturelle » des processus physiopathologiques et des maladies (quelles sont les étapes qui vont de la primo-infection par le VIH<fnref n="5" /> à la maladie sida constituée et au décès ?) ; cet intérêt s'est particulièrement déve-

loppé dans le contexte des maladies chroniques, qui évoluent sur des décennies et qui dominent le paysage sanitaire des pays développés.

Outre le temps, une autre question qui intéresse particulièrement les épidémiologistes est celle de la causalité : l'exposition à un « facteur de risque » modifie-t-elle le risque de survenue d'une maladie ? Cette recherche de la causalité n'est pas l'apanage de l'épidémiologie traditionnelle « d'organe »

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Source : Wikipédia

<caption>The Sick Girl (La jeune fille malade), tableau de Mikael Ancher, 1882</caption>

<footnote n="1">1. Marcel Goldberg est professeur à la Faculté de médecine de Paris Ile-de-France - Ouest. Il a dirigé une unité de recherche d'épidémiologie de l'Institut national de la santé et des études médicales (Inserm) et est rattaché actuellement à l'Unité 687 (marcel.goldberg@inserm.fr).</footnote>

<footnote n="2">2. Catherine Quantin est professeur au Centre hospitalo-universitaire (CHU) de Dijon, où elle dirige le service de biostatistique et d'information médicale (catherine.quantin@chu-dijon.fr).</footnote>

<footnote n="3">3. Alice Guégen est ingénieur de recherche à l'Inserm, Unité 687 (alice.gueguen@inserm.fr).</footnote>

<footnote n="4">4. Marie Zins est chercheur et dirige, au sein de l'Inserm Unité 687, l'équipe Risques postprofessionnels-cohortes (RPPC) du Centre technique d'appui et de formation des centres d'examens de santé (Cetaf) (marie.zins@inserm.fr).</footnote>

<footnote n="5">5. Virus de l'immunodéficience humaine.</footnote>
(épidémiologie du cancer, des maladies cardiovasculaires...). Elle concerne aussi « l'épidémiologie sociale », qui s'intéresse aux déterminants sociaux de la santé : il ne s'agit pas seulement de décrire les inégalités de santé selon des variables sociales diverses, mais de tenter de comprendre les mécanismes par lesquels la situation sociale se traduit par la survenue de problèmes de santé, en tenant compte de l'exposition aux facteurs de risques « classiques » comme le tabac, l'alcool ou l'alimentation par exemple [Goldberg et al., 2003].

La notion de cause en épidémiologie est probabiliste : une cause est un facteur qui modifie l'incidence d'une pathologie dans la population, en tenant compte des autres facteurs qui peuvent interagir dans la relation « exposition-effet ». Établir une relation de causalité entre une exposition à un facteur de risque et une maladie est le plus souvent difficile et long, car l'épidémiologie est avant tout une science d'observation où, pour des raisons notamment éthiques, il n'est usuellement pas possible d'expérimenter (c'est-à-dire de tirer au sort des sujets exposés et non exposés, et observer le cours naturel des choses).

Les épidémiologistes ont donc défini des « critères de causalité » pour juger de l'existence de relations causales : force de l'association entre exposition à un facteur de risque et maladie, mesurée par divers indices ; stabilité de l'association entre études épidémiologiques dans des populations diverses et avec des méthodes différentes ; existence d'une relation dose-réponse (plus l'exposition est forte, plus le risque est élevé) ; temporalité de l'association (la cause doit précéder l'effet) ; plausibilité biologique et cohérence de l'association avec les données connues. Réunir tous ces éléments peut être très long : par exemple, la première observation suggérant nettement que le nickel est un cancérogène date de la fin des années 1920, mais la confirmation « officielle » de son caractère cancérogène par le Centre international de recherche sur le cancer date du début des années 1990, soit après plus

de 60 ans et de nombreuses études dans différents pays !

Deux grands types d'études sont utilisés par l'épidémiologie analytique (ou étiologique<fnref n="6" />) : les études de cohorte (terme épidémiologique synonyme de panel) et les études cas-témoins ; les secondes diffèrent des premières notamment par la façon de prendre en compte le temps. Le principe dans la cohorte épidémiologique est le suivi individuel longitudinal d'un groupe de sujets. Il peut s'agir de personnes souffrant d'une maladie dont on veut étudier l'évolution, mais lorsqu'on se place dans une optique étiologique, les sujets sont a priori tous indemnes de la maladie étudiée, alors que l'étude cas-témoins est rétrospective : on part de sujets déjà malades (et de témoins indemnes de la pathologie étudiée) et on remonte dans le passé pour chercher l'exposition aux facteurs de risque soupçonnés qu'on compare entre groupes malades et témoins.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Source : Wikipédia

<caption>Schéma de la section d'un VIH</caption>

Dans ce qui suit, on envisagera essentiellement les études de cohorte qui, parce qu'elles assurent un suivi individuel des mêmes sujets, offrent la possibilité d'analyses épidémiologiques permettant de tenir compte au mieux de phénomènes liés au temps : séquence temporelle exposition - effet, effet de génération, effet de période. Il est ainsi possible de modéliser l'enchaînement et les effets conjoints des différents facteurs relatifs aux conditions de vie (alimentation, habitat, accès aux soins, réseau social...), à l'environnement (conditions de travail, expositions profes-

sionnelles et environnementales...) et à l'état de santé (chronologie des phénomènes pathologiques).

Globalement, les études de cohorte sont celles qui permettent d'étudier dans les meilleures conditions l'histoire naturelle des processus physiopathologiques et des maladies, et de juger, en termes de causalité, du rôle sur la santé de facteurs de risque ou d'interventions préventives en prenant en compte les évolutions temporelles et les effets conjoints de différents facteurs.

## Le problème méthodologique majeur : les biais dus aux effets de sélection

Un biais est une erreur qui entraîne une différence systématique entre le paramètre que l'on cherche à estimer (par exemple l'incidence d'une maladie, une mesure d'association entre une maladie et un facteur de risque, ou encore entre un traitement et un état de santé) et le paramètre qui est estimé par l'étude.

Une des sources majeures de biais dans les enquêtes épidémiologiques provient des effets de sélection, qui surviennent lorsque la population observée diffère de la population cible en raison de phénomènes liés au recrutement ou au suivi des sujets. Les biais susceptibles de se produire peuvent concerner : (i) l'estimation de la fréquence de la maladie ou de l'exposition à un facteur de risque ; (ii) l'estimation de l'association entre exposition et maladie. L'estimation de la fréquence de la maladie ou de l'exposition, ou de l'association exposition - maladie, est biaisée si la probabilité d'être malade (ou exposé) n'est pas indépendante de la probabilité d'être inclus dans l'étude, ou si la relation exposition - maladie est différente entre les sujets inclus et ceux qui ne le sont pas.

Or, les cohortes épidémiologiques incluent souvent les sujets sur la base du volontariat, nécessaire dès qu'il s'agit de recueillir des données auprès des sujets eux-mêmes : des biais de sélection peuvent donc intervenir lors de la constitution de la

<footnote n="6">6. L'étiologie est l'étude des causes des maladies [NDLR].</footnote>
cohorte et tout au long du suivi de
celle-ci, notamment lorsque certains
sujets faisant initialement partie de
la cohorte cessent de participer
à l'enquête (phénomène d'attrition)
[Goldberg & Luce, 2001].

Les cohortes épidémiologiques sont
conçues essentiellement pour des
besoins de recherche épidémiologi-
que, visant à étudier l'histoire naturelle
des processus physiopathologiques
et des maladies, et à comprendre les
relations entre exposition à des fac-
teurs de risque de nature diverse et
survenue de maladies (objectif « ana-
lytique »). Elles peuvent également
avoir des objectifs « descriptifs » d'in-
formation en santé publique (estima-
tion de paramètres variés concernant
l'ensemble de la population cible).
Or, le problème des biais potentiels
liés aux effets de sélection se pré-
sente de façon très différente selon
que les objectifs sont analytiques ou
descriptifs.

Étude analytique des relations
entre expositions et maladies

La première phase d'une étude épidé-
miologique est l'inclusion des sujets
qui y participent. Différentes procé-
dures peuvent être mises en œuvre
à cette fin : appel au volontariat par
courrier ou appel téléphonique, sélec-
tion aléatoire ou non dans des fichiers
divers, etc. Les procédures reposant
sur le volontariat sont toujours à l'ori-
gine de biais de sélection qui sont
parfois d'ampleur considérable. Au
sein d'une cohorte dont les procé-
dures d'inclusion ont été les mêmes
pour tous les sujets, la relation expo-
sition – maladie n'est cependant pas
a priori différente entre les sujets
volontaires et ceux qui ne le sont
pas [Greenland, 1977 ; Criqui, 1979 ;
Austin et al., 1981]. Une des raisons
en est qu'au moment de l'inclusion,
tous les sujets sont indemnes des
maladies qui seront analysées, seuls
les cas incidents pendant la période
de suivi étant pris en compte dans
les études de cohorte : des condi-
tions très particulières seraient en
effet nécessaires pour entraîner un
biais dans la mise en évidence ou la
quantification d'une relation entre une
exposition et une maladie.

Ainsi, pour analyser les effets du
tabac sur le risque de cancer, il n'est
pas nécessaire d'observer un échan-
tillon représentatif de la population,
mais de disposer d'effectifs suffisants
de non-fumeurs et de fumeurs parmi
lesquels le niveau d'exposition est
contrasté : en effet, sur la base des
connaissances actuelles, il est très
vraisemblable que les mécanismes
physiopathologiques et biologiques
de la cancérogenèse liée au tabac
soient identiques dans un échantillon
de volontaires et dans l'ensemble de
la population. Les effets de sélection
dus au volontariat de la participation
ne génèrent donc a priori pas de
biais, ou seulement des biais mini-
mes, lorsqu'il s'agit de comprendre
comment les expositions à des fac-
teurs de risque, les caractéristiques
professionnelles et sociales, etc.,
influencent l'état de santé et peuvent
être à l'origine de pathologies ou, au
contraire, protectrices.

La probabilité de participation initiale est différente chez les sujets exposés et les non exposés au facteur d'intérêt, ce qui n'entraîne habituellement pas de biais. En revanche, le problème de l'attrition au cours du suivi peut, lui, être à l'origine de biais importants, si la probabilité de ne plus être suivi diffère chez les exposés et les non-exposés, ou bien si elle

diffère chez ceux qui sont devenus
malades et ceux qui ne le sont pas,
ce qui est souvent le cas.

Les épidémiologistes sont familiers
de ces difficultés. On rappellera que
toutes les cohortes épidémiologi-
ques longitudinales reposant sur le
volontariat (c'est-à-dire toutes celles
qui impliquent la participation active
des sujets pour fournir des données
non disponibles par d'autres sources)
présentent le même phénomène de
sélection à l'inclusion et au cours du
suivi. Certaines, célèbres dans l'his-
toire de l'épidémiologie, ont contribué
de façon décisive à l'avancement des
connaissances scientifiques : ainsi,
c'est à partir d'enquêtes sur des
volontaires qu'on a pu mettre en
evidence le caractère pathogène du
tabac, ou identifier les principaux fac-
teurs de risque cardiovasculaires.

Étude descriptive de la
fréquence des problèmes de
santé et des expositions

Dans ce type d'étude, les paramè-
tres d'intérêt doivent être estimés
sur un échantillon représentatif de
la population cible. Or, les cohortes
épidémiologiques prospectives étant
habituellement composées unique-
ment de volontaires, il existe inévi-
tablement des effets de sélection,

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>The Doctor (Le docteur), tableau de Samuel Luke Fildes, 1891</figcaption></figure>

Source: Wikipédia
même lorsqu'on procède à un tirage
au sort aléatoire d'un échantillon dans
une base de sondage appropriée.

Lors de l'inclusion initiale, les non-
participants (personnes non retrou-
vées, refus, etc.), constituent une
source potentielle de biais. Pour y
remédier, on s'efforce de recueillir un
minimum de données sur les non-
participants – essentiellement sur
leur âge, sexe, profession et caté-
gorie socioprofessionnelle (PCS) –,
afin de procéder ultérieurement à
des redressements pour estimer les
paramètres d'intérêt. Cette approche,
utilisée dans de nombreuses enquê-
tes de santé (notamment l'Enquête
décennale santé et l'Enquête santé
et protection sociale), connaît cepen-
dant certaines limites. Ainsi, il n'est
pas toujours possible de recueillir les
données de redressement (âge, sexe,
PCS) pour l'ensemble des sujets non
participants.

De plus, il n'est pas toujours facile
de savoir si ces données sont suf-
fisantes pour contrôler les biais
potentiels, car on sait par exemple
qu'au sein de la même catégorie
socio-économique, existent de lar-
ges différences à bien des égards,
notamment en termes de santé, de
comportements, de modes de vie, de
réseaux sociaux, etc. Ceci a été bien
montré par exemple dans la cohorte
Gazel constituée de 20 000 agents
de l'entreprise EDF-GDF volontaires
suivis depuis 1989 [Goldberg et al.,
2007]. La comparaison de ceux-ci
à leurs collègues non participants
et de même catégorie socioprofes-
sionnelle, sexe et âge montre que le
statut marital, l'existence de maladies
psychiatriques et de pathologies
liées à des consommations élevées
d'alcool et de tabac, sont fortement
associés à la participation initiale à la
cohorte [Goldberg et al., 2001].

Finalement, on est rarement en situa-
tion de contrôler complètement les
biais de sélection potentiels, faute
de disposer de données pertinen-
tes à la fois sur les participants et

l'ensemble des non-participants. Le même problème se pose tout au long du suivi, les non-répondants et les perdus de vue différant toujours des participants selon divers facteurs, en particulier les comportements de vie et les problèmes de santé qui jouent un rôle majeur, même à catégorie socioprofessionnelle égale. Là aussi, on a pu l'observer dans la cohorte Gazel : à sexe, âge et catégorie socioprofessionnelle équivalents, les risques d'attrition diffèrent en fonction des consommations d'alcool et de tabac, de l'état de santé perçu, de l'absentéisme médical<fnref n="7" />, de la surveillance de problèmes de santé mentale et de cancers notamment [Goldberg et al., 2006]. Or, c'est justement ce type de facteurs qui est étudié dans les cohortes épidémiologiques.

Des solutions pour l'analyse de
la non-participation et le calcul
des pondérations

Il existe des solutions pour obtenir un
échantillon représentatif de la popu-
lation cible et minimiser les biais liés
à la sélection initiale et à l'attrition
au cours du suivi. On s'appuiera ici
sur celles qui ont été élaborées pour
le projet Constances. Celui-ci vise
à constituer une importante cohorte
épidémiologique prospective, d'envi-
ron 200 000 individus<fnref n="8" />. Ces solutions
s'inspirent d'une méthode déjà uti-
lisée pour la cohorte Gazel, à partir
de diverses bases de données por-
tant sur les agents d'EDF-GDF. Cette
méthode a permis d'identifier et de
quantifier les effets de sélection liés
au volontariat, à l'inclusion comme
tout au long du suivi, de façon beau-
coup plus fine qu'habituellement
[Goldberg et al., 2001 ; Goldberg et
al., 2006]. Afin de pouvoir procéder à
des redressements permettant d'es-
timer les variables d'intérêt dans la
population cible tout en minimisant
les biais, la démarche générale rete-
nue est la suivante.

Les sujets éligibles sont tirés au sort
par sondage stratifié avec probabili-
tés inégales, en surreprésentant les
individus ayant une probabilité de
non-volontariat plus forte. Les pro-
babilités d'inclusion sont empirique-

ment définies à partir d'enquêtes déjà
réalisées, où il est possible d'estimer
les probabilités de participation en
fonction des variables usuelles (sexe,
âge, PCS).

Lors de l'inclusion, et chaque année
pendant le suivi de la cohorte au
cours du temps, un poids sera attri-
bué à chaque sujet permettant de
produire des estimations de certaines
variables relatives à la population
cible. Le principe de calcul de ces
pondérations consiste à appliquer au
poids de tirage initial, attribué à cha-
que individu, un coefficient de correc-
tion de « non-réponse » déterminé à
partir de l'analyse des variables liées
à la non-participation à la cohorte.
La non-réponse observée une année
donnée est le résultat de la non-parti-
cipation initiale à la cohorte combinée
à la non-réponse ponctuelle ou défini-
tive. Avec le poids avant calage ainsi
calculé, on peut alors déterminer une
pondération finale par calage sur les
marges décrivant de façon pertinente
la population à laquelle on souhaite
généraliser les résultats.

Cette démarche, relativement sim-
ple dans ses principes, présente des
difficultés pour être mise en œuvre
concrètement, notamment sur deux
points : (i) dans la comparaison des
participants et des non-participants
pour le calcul des coefficients de
redressement ; (ii) dans la définition
des bases sur lesquelles il faut calcu-
ler les marges permettant le calage.

La comparaison des participants et
des non-participants doit prendre en
compte la non-participation et l'attri-
tion au cours du suivi. L'analyse des
facteurs liés à l'attrition ne pose pas
de problème particulier, car on dis-
posera de nombreuses informations
sur tous les sujets qui abandonnent
la cohorte puisque, par construction,
tous auront été inclus. Il convient
cependant de définir explicitement
les critères pris en compte pour déci-
der qu'une personne abandonne
définitivement sa participation à la
cohorte, la principale difficulté rési-
dant dans cette définition, car la non-
participation une année donnée ne
préjuge pas forcément d'un abandon

<footnote n="7">7. L'absentéisme médical correspond aux arrêts de travail pour raison de santé.</footnote>

<footnote n="8">8. www 文件. fr / index.html</footnote>
(cf. l'expérience du suivi dans Gazel [Goldberg et al., 2006]).

Le problème de la non-participation est à la fois plus classique et plus complexe à résoudre, puisque la non-participation équivaut le plus souvent, dans le cadre d'enquêtes reposant sur le volontariat, à une absence d'information, tant en ce qui concerne les caractéristiques des personnes que les motifs de leur non-participation. Une solution qui permet de contourner ces difficultés consiste à constituer et à suivre une « cohorte de non-participants » formée d'un échantillon aléatoire issu de la population des non-participants à partir de bases de données nationales existantes, l'ensemble (participants et non-participants) devant être représentatif de la population générale.

L'établissement des marges permettant le calage repose aussi sur l'utilisation des mêmes bases de données nationales afin de calculer les marges pertinentes qui, outre les habituels caractéristiques (sexe, âge, PCS), doivent intégrer des variables relatives à la santé et caractéristiques du recours aux soins, toutes informations également disponibles pour les participants à la cohorte. La qualité du calage sera donc sensiblement améliorée par le calcul de marges ayant un rapport spécifique avec la finalité de la cohorte, c'est-à-dire des questions de santé.

En pratique, la cohorte de non-participants fera l'objet d'un suivi anonyme en ce qui concerne certaines

données également disponibles pour les participants de la cohorte, et qui sont habituellement associées à des phénomènes de sélection dans les études épidémiologiques [Goldberg & Luce, 2001], comme les hospitalisations, les accidents, l'absentéisme, la consommation de soins, les diagnostics d'affections de longue durée, le lieu d'habitation, la trajectoire socio-professionnelle.

Un tel dispositif permet le calcul d'un coefficient de traitement de non-réponse pour chaque individu. Pour cela, une fois l'analyse de la non-participation et de l'attrition réalisée, seules les variables explicatives de l'une et l'autre seront retenues pour la constitution de groupes homogènes quant à la probabilité de réponse. Dans un premier temps, le coefficient de traitement de la non-réponse « non-participation » est calculé comme l'inverse du taux de participation pondéré du groupe relatif à l'individu considéré. De la même façon, et dans un second temps, le coefficient de traitement de la non-réponse « attrition » est calculé comme l'inverse du taux de « non-attrition » pondéré du groupe relatif à l'individu considéré. Le coefficient de traitement de non-réponse final est alors calculé comme le produit de ces deux coefficients, ce qui permet d'obtenir des estimations non biaisées [Hernan et al., 2004 ; Little & Vartivarian, 2003 ; Jones et al., 2006].

Une telle approche nécessite donc de pouvoir utiliser des bases de données nationales exhaustives contenant des

données individuelles socioprofessionnelles et de santé pertinentes pour l'analyse épidémiologique. On verra dans la section suivante que les bases de données existantes ne sont pas indemnes d'imperfections de nature diverse, susceptibles d'induire des « erreurs de classement » (personnes non malades classées à tort malades, par exemple). Mais dans l'optique de la comparaison des participants et des non-participants, il s'agit d'erreurs « non différentielles », puisque la probabilité d'erreur est la même dans les deux groupes, la source d'information étant identique : ce type d'erreur diminue la puissance des tests, mais n'induit pas de biais [Bouyer et al., 1993].

## Bases de données nationales pertinentes pour l'épidémiologie

Il existe différentes bases de données nationales exhaustives<fnref n="9" /> réunissant des données individuelles diverses pouvant être utilisées dans des proto-coles épidémiologiques, qu'il s'agisse, comme on vient de le voir, d'analyser la non-participation et de calculer les pondérations, ou de répondre à d'autres besoins (sélection de sujets présentant une pathologie, validation d'un diagnostic, suivi de personnes incluses dans des études, etc.).

## Événements socioprofessionnels

Les bases de données de la Caisse nationale d'assurance vieillesse (Cnav) sont essentielles, à la fois pour permettre l'accès aux données socio-professionnelles et pour suivre les sujets dans les cohortes. Le rôle de cet organisme est notamment d'assurer le droit au paiement de la retraite pour toute personne ayant appartenu au moins une fois au régime général de sécurité sociale (RGSS) durant sa vie. Pour cela, la Cnav a mis en place un système permettant de collecter

<figure><img src="image_6.png" /></figure>

Source : site Gazel

Extrait du journal d'information de la cohorte Gazel

<footnote n="9">9. On peut trouver une description plus complète des bases de données citées dans deux documents téléchargeables (www.rppc.fr/publications.html) : Ribet C, Genet J, Zins M. Les bases de données socioprofessionnelles. Rapport. Unité 684 Inserm - CNAMTS, 2006 et Cœuret-Pélisser M, Zins M. Les bases de données de l'assurance maladie. Rapport. Unité 687 Inserm - CNAMTS, 2006.</footnote>
et traiter les données sociales issues de différents organismes et régimes gestionnaires des prestations sociales aux niveaux national, régional et local. Pour remplir son rôle, la Cnav a créé plusieurs bases de données qu'elle gère, dont les principales sont présentées succinctement ci-après.

Le Système national de gestion des identités (SNGI) contient l'ensemble des données (numéro d'inscription au répertoire ou NIR, état civil, statut vital) pour toute personne née en France métropolitaine ou dans les départements d'outre-mer (DOM) (premier cas). Il contient aussi les données d'identification des personnes nées à l'étranger dont l'inscription est demandée par un organisme autorisé sur la base d'un justificatif d'état civil, ou encore de celles nées dans les territoires d'outre-mer (TOM) et résidant sur le territoire français (second cas).

Le SNGI a pour finalité de certifier l'identité d'une personne. L'Insee a en charge l'immatriculation de toute personne se trouvant dans le premier cas ; ces informations sont contenues dans le Répertoire national d'identification des personnes physiques (RNIPP). Depuis 1981, il incombe à la Cnav, dans le cadre de sa mission déléguée par l'Insee, de procéder à l'immatriculation des personnes se trouvant dans le second cas. Le SNGI contient l'ensemble des éléments d'identification des personnes (NIR, nom patronymique, prénom(s), sexe, date et lieu de naissance, date et lieu de décès, numéros d'acte de naissance et d'actes de décès), soit reçus de l'Insee, soit intégrés par la Cnav elle-même.

Le Système national de gestion des carrières (SNGC) permet de retracer, pour chaque individu dès l'âge de 16 ans et jusqu'à la liquidation de ses droits à la retraite, ses différentes périodes d'activité : périodes d'activité professionnelle ou assimilées (chômage, maladie, maternité ou congés parentaux...). Le SNGC contient donc l'ensemble des données inhérentes à la carrière des assurés du régime général, y compris les données concernant d'éventuelles périodes effectuées dans d'autres régimes de base (MSA, Cancava, Organic), ainsi que dans certains régimes particuliers ou spéciaux (SNCF, EDF-GDF, CNRACL, Mines).

De plus, pour le compte et sous le contrôle des organismes d'assurance maladie, la Cnav met en œuvre le Répertoire national inter-régimes des bénéficiaires de l'assurance maladie (RNIAM), qui est constitué, pour chaque bénéficiaire, en plus de son NIR et de son état civil, des informations de rattachement à l'organisme lui servant les prestations d'assurance maladie.

Pour la constitution et l'enrichissement de ces bases de données, la Cnav reçoit régulièrement des données en provenance de différentes sources. Les Déclarations annuelles de données sociales (DADS) sont transmises chaque année par les employeurs ayant un numéro Siret.

Les Données nominatives trimestrielles (DNT) sont transmises par les employeurs de personnel de maison. Les informations de périodes d'activité / non-activité des individus relevant de l'Unedic (chômage), de la CNAMTS (maladie), de la Caisse nationale d'allocations familiales (Cnaf, notamment les données sur la maternité), des régimes particuliers ou spéciaux (SNCF, EDF, RATP...), sont également transmises à la Cnav.

Cet ensemble de données est recueilli de façon prospective depuis 1995. Cependant, les données des autres régimes ne sont actuellement collectées que lorsque les sujets atteignent l'âge de 55 ans : c'est en effet à partir de cet âge que la vérification et le remplissage d'éventuelles absences d'informations débutent.

Les données issues de la Cnav sont pour des raisons évidentes (elles servent de base au calcul des retraites) complètes et particulièrement bien validées, notamment pour les périodes les plus récentes, et leur qualité (complétude et exactitude) s'améliore régulièrement au fil des années avec l'informatisation du recueil à la source.

Les bases de données de la Cnav peuvent grandement faciliter des opérations particulièrement lourdes et complexes, courantes dans de nombreuses enquêtes épidémiologiques, et dont l'efficacité est souvent médiocre. Elles permettent notamment le suivi des sujets : tous les épisodes socioprofessionnels de la quasi-totalité des personnes vivant en France étant enregistrés de façon prospective et détaillée, il est théoriquement possible de suivre les personnes incluses dans un protocole longitudinal tout au long de leur vie et de minimiser ainsi le taux de perdus de vue.

Les bases de données de la Cnav peuvent également être utilisées pour l'accès aux données socioprofessionnelles : certains domaines de l'épidémiologie, notamment l'épidémiologie des risques professionnels et des déterminants sociaux de la santé, s'intéressent particulièrement au statut social et professionnel et à son évolution dans le temps. Les données enregistrées dans les bases de la Cnav sont particulièrement riches de ce point de vue et susceptibles d'intéresser différentes équipes d'épidémiologistes, aussi bien pour sélectionner, sur des critères socioprofessionnels, des sujets à inclure dans des études de méthodologie variée (cas-témoins, cohorte, etc.), que pour avoir accès aux données socioprofessionnelles les concernant tout au long de suivis de longue durée.

## Événements de santé

En ce qui concerne les données de mortalité : le statut vital et les causes de décès peuvent actuellement être obtenus selon la procédure décrite dans le décret n° 98-37 autorisant l'accès au RNIPP et à la base de données du Centre d'épidémiologie des causes de décès de l'Inserm (CépiDc), dans des conditions garantissant une confidentialité absolue des données à caractère personnel.

Concernant les données d'hospitalisation : le Programme de médicalisation du système d'information (PMSI) a pour objectif de produire des informations à contenu médical sur les fonc-
tions hospitalières et de permettre une allocation de ressources dépendant de l'activité hospitalière. Il consiste en un recueil exhaustif systématique et un traitement automatisé d'informations administratives et médicales soumises au secret médical. Les établissements transmettent les fichiers anonymisés à l'Agence régionale d'hospitalisation (ARH) et celles-ci les transmet à l'Agence technique de l'information sur l'hospitalisation (ATIH), en vue de la constitution des bases de données nationales. Cette transmission se fait sous la forme de résumés de sortie anonymisés (RSA), qui contiennent essentiellement des données permettant l'identification du séjour, l'identification du patient par un numéro d'anonymat et des données médicales (diagnostic principal, ensemble des diagnostics associés et des actes pratiqués).

Enfin, parmi les données enregistrées par les systèmes d'information de l'assurance maladie, on distingue deux types de données : celles dites « de production », portant principalement sur les consommations de soins, et dont l'objectif premier est la liquidation des prestations d'assurance maladie ; et celles « de référentiels », qui concernent les informations sur les assurés, les établissements de santé et les professionnels de santé.

Par ailleurs, les services médicaux disposent de leurs propres fichiers comportant des informations médicales sur les affections de longue durée (ALD), les accidents du travail et les maladies professionnelles, et dont l'objectif initial est le contrôle, par les médecins conseil, des pathologies ouvrant droit à une prestation.

Toutes ces données sont désormais rassemblées au sein du Système national d'information inter régimes de l'assurance maladie (SNIIR-AM). Les données du SNIIR-AM incluent tous les régimes de l'assurance maladie : CNAMTS, MSA, RSI et les 16 autres régimes spéciaux, et concernent aussi bien la médecine de ville que les hospitalisations. Le SNIIR-AM a pour objet la connaissance des dépenses de l'ensemble des régimes de l'assurance maladie, le retour de ces

informations auprès des professionnels de santé (informations pertinentes relatives à leur activité, leurs recettes, et s'il y a lieu, à leurs prescriptions), la définition, le suivi et l'évaluation des politiques de santé publique (loi de santé publique du 13 août 2004).

Le SNIIR-AM peut constituer une solution particulièrement efficace pour l'accès à des données individuelles permettant de réaliser des enquêtes épidémiologiques. Il s'agit en effet d'une base de données individuelles et anonymes conservées pendant deux ans au-delà de l'année en cours. L'anonymisation des variables identifiantes est réalisée par le module FOIN (fonction d'occultation des informations nominatives) [Quantin et al., 2005 ; Lenormand, 2005]. Cette fonction repose sur le NIR de l'ouvrant-droit, la date de naissance et le sexe du bénéficiaire. Les données sont anonymisées en deux étapes : au niveau local, créant un numéro d'anonymat réversible (algorithme FOIN-1) ; puis au niveau national, créant un identifiant anonyme irréversible (algorithme FOIN-2) : à partir de cet identifiant, on ne peut pas retrouver les données nominatives qui ont servi au calcul.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>

Source : site PMSI

Logo du Programme de médicalisation du système d'information - PMSI

## Principaux problèmes méthodologiques

Bien que l'ensemble des bases de données citées n'ait pas fait l'objet d'analyses systématiques de validité, quelques études plus ou moins pertinentes ont porté sur les données issues des différents fichiers.

L'utilisation du PMSI comme source d'information sur les pathologies s'avère délicate et ne peut reposer uniquement sur le diagnostic principal [Couris et al., 2002, Couris et al., 2007]. Il est nécessaire de développer des algorithmes plus complexes alliant les codes des diagnostics aux codes des actes spécifiques de la pathologie étudiée. Par ailleurs, lorsque la base du PMSI est utilisée pour estimer l'incidence d'une pathologie, il faut exclure les cas prévalents<fnref n="10" /> par la recherche de la pathologie dans les bases PMSI les années antérieures [Quantin et al., 2000] ; cependant, ce problème ne se pose pas lorsque le PMSI est utilisé pour sélectionner des sujets à inclure en fonction d'une pathologie [Geoffroy-Perez et al., 2006] ou pour connaître l'occurrence des pathologies dans le cadre du suivi longitudinal d'une cohorte [Borella et al., 2000 ; Laroche et al., 2002].

L'intérêt potentiel des bases de données de l'assurance maladie dans une optique épidémiologique apparaît clairement dans la mesure où elles fournissent des données individuelles médicaisées, structurées et codées de manière standardisée [Fender & Weill, 2004]. Leur utilisation dans une optique épidémiologique nécessite cependant un important travail de réflexion méthodologique [Quantin et al., 1999], de contrôle et de validation de données. Ainsi, la base des ALD codées par des médecins reste une base de données a vocation médico-sociale [CNAMTS, 2004] et ses limites sont connues : imprécision des diagnostics, absence d'exhaustivité des cas déclarés, risque de double déclaration [Chinaud et al., 2004]. La prévalence des affections classées en ALD est systématiquement inférieure à la prévalence réelle, car le patient peut être atteint de l'une de ces maladies, mais ne pas répondre aux critères de sévérité ou d'évolutivité exigés ; il peut déjà être exonéré du ticket modérateur à un autre titre (autre ALD, invalidité), ou il peut ne

<footnote n="10">10. L'incidence concerne les nouveaux cas de maladie apparus pendant une période donnée, alors que la prévalence concerne l'ensemble des cas pendant cette période (cas préexistants et nouveaux cas).</footnote>
pas demander à être exonéré pour
des raisons personnelles (assurance
complémentaire satisfaisante, souci
de confidentialité...).

Par ailleurs, la qualité du codage n'a
jamais été évaluée, à notre connais-
sance. La base de données de rem-
boursements de l'assurance maladie
est adaptée aux objectifs d'analyse
des pratiques de prescription [Deprez
et al., 2004], d'évaluation de l'impact
de campagne d'information [Lecadet
et al., 2004]. En revanche, elle ne
comporte pas d'information sur la
nature des maladies traitées et exclut,
par définition, l'automédication et les
prestations non présentées au rem-
boursement.

L'identification des sujets dans les bases de données recouvre deux aspects distincts : identifier, dans une base de données, des individus connus dans une autre base (appariement de bases de données, notamment pour les suivis de cohorte) ; identifier des individus dans une base de données pour les études d'incidence, de prévalence, la constitution d'études cas-témoins ou de cohorte.

Dans la première situation, il s'agit
d'apparier au moins deux bases de
données, puis d'interpréter les infor-
mations retrouvées. Dans la seconde,
la principale stratégie est de définir
un algorithme d'identification fiable
des patients à identifier, qui peut
être constitué à partir de diagnos-
tics, d'actes ou de consommation de
médicaments selon la base de don-
nées utilisée. La qualité d'un appa-
riement quel qu'il soit se mesure par
le nombre de collisions (même identi-
fiant pour des personnes différentes)
et de doublons (plusieurs identifiants
pour une même personne) [Quantin
et al., 2005].

Les doublons et collisions peuvent
exister dans une même base de don-
nées, ou peuvent être générés lors
de l'appariement de deux ou plu-
sieurs bases. Les collisions ou les
doublons sont de nature à provoquer
des erreurs de classement et donc,
au mieux, une perte de puissance,
au pire, un biais de classement si les
erreurs sont liées à la maladie ou à
une autre variable d'intérêt.

À l'heure actuelle, le seul identifiant
stable et qui présente les meilleures
qualités est le NIR. Pour garantir la
confidentialité des données indivi-
duelles, l'identifiant encrypté<fnref n="11" /> par
la fonction FOIN est actuellement
utilisé dans les bases de données
médico-administratives. Si, pour cha-
que individu, les éléments permettant
de reconstituer son identifiant FOIN
[Quantin et al., 2005 ; Lenormand,
2005] sont disponibles, il est alors
possible de retrouver, pour une per-
sonne donnée, les enregistrements
de données le concernant, y compris
dans le SNIIR-AM. Des erreurs peu-
vent néanmoins se produire à divers
niveaux limitant l'identification des
sujets par l'identifiant FOIN, et il faut
alors envisager des solutions d'ap-
pariement probabiliste [Jaro, 1995 ;
Quantin et al., 2005] à partir des
autres variables disponibles dans ces
bases de données.

Cependant, en l'état actuel des tex-
tes, l'utilisation directe du NIR est
interdite aux épidémiologistes, seuls
certains organismes ayant l'autorisa-
tion d'en avoir connaissance (notam-
ment les organismes de protection
sociale). Or, les données individuelles
contenues dans les bases médica-
les du SNIIR-AM ne sont accessi-
bles que *vía* le numéro FOIN pour le
calcul duquel le NIR est nécessaire.
Lorsqu'il est possible d'inclure dans
une enquête des sujets à partir d'un
organisme détenteur du NIR (comme
dans l'exemple de Constances pré-
senté plus loin), cette difficulté peut
être résolue et il est possible, comme
on le verra, d'élaborer des procédu-
res où le NIR n'est jamais connu des
épidémiologistes. Mais cette situation
n'est pas courante et ne peut être
utilisée lorsque les participants d'une
enquête épidémiologique sont recru-

tés à partir d'autres sources comme
c'est le plus souvent la règle : il est
alors impossible de recueillir le NIR,
même avec l'accord des sujets, et
donc de suivre ces derniers dans les
bases du SNIIR-AM. Ce problème est
bien connu des épidémiologistes et
de la Commission nationale de l'in-
formatique et des libertés (Cnil). Des
solutions sont actuellement recher-
chées, qui pourraient reposer sur
la mise en place d'un « identifiant
national de santé » [Gensbittel et al.,
2007].

Éthique & confidentialité

L'utilisation des bases de données citées précédemment pose des problèmes relevant de l'éthique de la recherche. Cette utilisation nécessite en cela des dispositifs destinés à garantir aux données à caractère personnel une confidentialité conforme aux textes et suffisante pour être acceptable par la société.

On peut tout d'abord rappeler que, du
fait du caractère particulièrement sen-
sible des données qu'ils utilisent, les
épidémiologistes voient leur activité
particulièrement encadrée. Ainsi, dans
le cadre de la loi Informatique et liber-
tés, il existe un dispositif spécifique
réglementant le traitement de l'info-
mation en matière de recherches dans
le domaine de la santé, et tout projet
d'enquête épidémiologique doit obte-
nir, préalablement à son examen par la
Cnil, l'aval du Comité consultatif sur le
traitement de l'information en matière
de recherches dans le domaine de la
santé (CCTIRS)<fnref n="12" />. Certaines enquê-
tes épidémiologiques, notamment
celles qui s'accompagnent des ges-
tes invasifs<fnref n="13" /> (examen radiologique,
par exemple), nécessitent l'accord
préalable d'un comité de protection
des personnes. Enfin, dans certaines
situations complexes sur le plan de
l'éthique, il est également possible de
saisir le Comité consultatif national
d'éthique pour les sciences de la vie
et de la santé (CCNE). Il faut aussi
souligner que la communauté des épi-
démiologistes s'est dotée, dès 1998,
de recommandations de déontologie
et bonnes pratiques en épidémiologie
qui ont fait récemment l'objet d'une
révision<fnref n="14" />.

<footnote n="11">11. L'encryptage est une procédure de chif-
frement permettant de protéger un message
ou des données qu'on souhaite garder confi-
dentiels.</footnote>

<footnote n="12">12. Loi 78-17 modifiée et décret n° 95-682 pris pour application du chapitre V bis de cette loi et modifiant lui-même le décret n° 78-774 du 17 juillet 1978.</footnote>

<footnote n="13">13. Se dit d'une méthode d'exploration ou de
soin nécessitant une lésion de l'organisme ou
susceptible d'entraîner un risque pour la santé
[NDLR].</footnote>

<footnote n="14">14. Téléchargeable sur : http://adelf.isped.u-
bordeaux2.fr (rubrique Actualités).</footnote>
Sur le plan technique, l'utilisation des bases de données médico-administratives présente des difficultés particulières concernant la confidentialité des données à caractère personnel. À cet égard, le problème essentiel est celui des identifiants utilisables. Ce point a été traité en détail dans un numéro récent du *Courrier des statistiques* et nous n'y reviendrons pas ici [Gensbittel et al., 2007]. D'autres techniques plus récentes viennent d'être proposées [Quantin et al., 2008]. À titre d'illustration des solutions qui peuvent être mises en œuvre pour assurer une stricte confidentialité, tout en permettant un large accès aux bases de données médico-administratives, on résumera (en le simplifiant) le dispositif prévu pour la cohorte Constances déjà citée<fnref n="15" />. Les procédures comportent notamment un tirage au sort des participants potentiels, une inclusion dans un centre d'examens de santé (CES) de la sécurité sociale permettant le recueil de données médicalisées, et un suivi des volontaires, par questionnaire postal et dans les bases de données de la Cnav et du SNIIR-AM ; une cohorte de non-répondants doit également faire l'objet d'un suivi anonyme dans les bases de la Cnav et du SNIIR-AM.

## Constitution de la cohorte

La Cnav procède à un tirage au sort à probabilités inégales selon des variables usuelles (sexe, âge, PCS) des sujets éligibles<fnref n="16" />. À cette fin, elle extrait du RNIAM les NIR des affiliés éligibles, qui sont ensuite appariés aux informations incluses dans d'autres fichiers sur la PCS actuelle pour les actifs, et sur la dernière PCS occupée pour les autres (retraités, chômeurs, inactifs). Chaque sujet tiré au sort se verra attribuer un « numéro Constances » (N<sub>Constances</sub>). La correspondance NIR<sub>individuel</sub> - N<sub>Constances</sub> sera conservée par la Cnav pour les échanges de données ultérieurs. Pour chaque sujet tiré au sort, la Cnav adresse cette table de correspondance à la CNAMTS (struc-ture gérant le SNIIR-AM), ainsi que des données d'état civil (nom patronymi-que, prénom, date de naissance, sexe, lieu de naissance) nécessaires pour

l'algorithme de calcul de l'identifiant crypté FOIN. La Cnav transmet également les N<sub>Constances</sub> et les données concernant la date de naissance et le sexe à un « Tiers de confiance » agréé par la Cnil.

La CNAMTS conserve les informations nécessaires à la génération des numéros FOIN associés aux N<sub>Constances</sub>. Afin de pouvoir adresser les courriers d'invitation à participer aux sujets tirés au sort, elle adresse également la correspondance NIR<sub>individuel</sub> - N<sub>Constances</sub>, ainsi que les données d'état civil, aux Centres de traitement informatique (CTI) interrégionaux de la CNAMTS, qui disposent de l'adresse postale des sujets. Les CTI transmettent alors les fichiers d'adresses aux CES, pour envoi des invitations.

## Informations préalables et inclusion des participants

Les participants de la cohorte seront invités par courrier : les personnes sollicitées recevront une plaquette de présentation de Constances et un coupon-réponse leur permettant de donner leur accord pour participer à la cohorte. Comme il est prévu de mettre en place un échantillon de non-participants suivi de façon totalement anonyme dans les bases de données nationales, les personnes

tirées au sort seront informées, lors de l'invitation, de la possibilité de faire partie de cet échantillon ; elles pourront explicitement refuser ce suivi en remplissant le coupon-réponse accompagnant l'invitation et seront alors exclues de la population des non-participants susceptibles d'être tirés au sort.

Lors de leur venue dans le CES, les personnes volontaires rempliront un consentement éclairé permettant d'exprimer l'acceptation ou le refus de transmission de tout ou partie des données les concernant, notamment dans le cadre du suivi : données du SNIIR-AM (consommations de médicaments, actes de laboratoires, hospitalisations, consultations de généralistes, consultations de spécialistes), données socioprofessionnelles de la Cnav, adresses postales de la Poste, données des causes de décès du CépiDC de l'Inserm. Une étiquette avec un code à barres correspondant au N<sub>Constances</sub>, qui leur aura été attribué, sera apposée sur chaque document (consentement, questionnaires, données de l'examen de santé).

<figure><img src="image_8.png" /></figure>

Source : Courrier des statistiques

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Entrée et porche du bâtiment de la Cnil, 8 rue Vivienne, Paris 2<sup>re</sup></figcaption></figure>

<footnote n="15">15. Au moment de la rédaction de cet article, le dossier Constances est en cours d'examen à la Cnil.</footnote>

<footnote n="16">16. La population source de Constances est constituée des affiliés du Régime général de sécurité sociale âgés de 18 à 69 ans, résidant dans certains départements français.</footnote>
## Circuit de transmission des données

Deux types de données seront recueillis : des données nominatives et des données anonymisées, pour lesquelles des flux indépendants seront mis en place.

Dans le cas des données nominatives : après l'inclusion, les données d'état civil (nom patronymique, prénom, date de naissance, sexe, lieu de naissance) et l'adresse postale, associées aux $N_{\text{Constances}}$, seront transmises au Tiers de confiance et conservées sur un ordinateur indépendant de tout réseau (internet, intranet...). Le Tiers de confiance sera en mesure d'identifier par différentiel, après un délai de 3 mois, les non-participants, parmi lesquels un échantillon de non-participants sera tiré au sort pour faire l'objet d'un suivi dans les bases de données nationales.

Dans le cas des données anonymisées : les données recueillies dans les CES, identifiées par le $N_{\text{Constances}}$, seront adressées à l'équipe Constances. Ces données seront alors associées à un « numéro de cohortiste permanent » (NCP) et intégrées dans les bases de données de la cohorte, et accessibles uniquement aux personnes habilitées. La correspondance NCP-$N_{\text{Constances}}$ sera gérée par l'équipe Constances. De plus, le Tiers de confiance adressera à l'équipe Constances les informations suivantes : $N_{\text{Constances}}$, date de naissance, sexe, PCS et l'information quant à la participation éventuelle de chaque sujet.

Après les vagues d'inclusion, la Cnav et la CNAMTS détruiront les informations ne concernant ni la cohorte de participants ni la cohorte de non-participants. Le Tiers de confiance détruira toutes les informations ne concernant pas les participants (y compris les informations de sujets appartenant à la cohorte de non-participants, dont le suivi doit être strictement anonyme) ; ainsi, après l'inclusion, le Tiers de confiance disposera uniquement d'informations concernant les participants.

## Le projet de plate-forme Plastico

Actuellement, la France dispose, comme on l'a vu, de bases de données médico-administratives couvrant la quasi-totalité de la population nationale (et ce, contrairement à la plupart des autres pays) ; de surcroît, ces bases de données sont centralisées et structurées. Mais notre pays se caractérise aussi par une sous-utilisation de cette ressource particulièrement importante.

Certes, comme l'exemple du projet Constances l'illustre, les procédures permettant l'accès aux bases de données médico-administratives nationales sont complexes et nécessitent des moyens importants, mobilisables sur une très longue durée. Il existe en outre divers problèmes légaux, mais ils pourraient être résolus.

L'absence de dispositifs destinés à surmonter les importantes difficultés scientifiques, techniques et logistiques inhérentes à ce type d'activités (qui nécessitent des moyens dont aucune équipe d'épidémiologie ne dispose en France) est donc, à l'évidence, la raison principale de la faible utilisation actuelle des dispositifs informationnels disponibles.

Dans ce contexte, le projet de création d'une plate-forme scientifique et technique pour l'aide à la gestion de cohortes et de grandes enquêtes (projet « Plastico ») correspond aux besoins de nombreuses équipes menant de grandes enquêtes relevant de divers organismes. La plate-forme Plastico, ouverte à la communauté scientifique spécialisée, repose sur la mutualisation de moyens sous la forme d'une plate-forme scientifique et technique : ressources méthodologiques et outils de recueil de données, compétences de natures diverses, développement d'activités partagées et de synergies scientifiques. Répondant à la nécessité de structures pérennes pour des opérations de très longue durée, elle devrait offrir des prestations diverses, dans des conditions de fonctionnement apportant des solutions à certaines des difficultés évoquées, tout en induisant d'importantes économies d'échelle.

Le projet Plastico a pour objectif de constituer une plate-forme limitée à l'aide à la réalisation d'enquêtes concernant des individus et impliquant l'utilisation de données à caractère personnel. Le rôle de la plate-forme Plastico concernant l'accès aux données individuelles des bases de données nationales est de servir d'interface entre les enquêtes épidémiologiques et les bases de données : mise au point avec les responsables concernés des modalités opérationnelles d'accès et de transfert de données ; réception des résultats des opérations informatiques de recherche des sujets et d'extraction des données individuelles ; contrôles de premier niveau (complétude, absence de doublons...) ; transmission sécurisée. La plate-forme pourra prendre en charge cette activité dans des conditions de qualité et de sécurité difficiles à réunir au sein de chaque équipe concernée, en raison des ressources nécessaires, de la compétence et de l'expérience du personnel spécialisé dans ces opérations.

Une autre fonction de Plastico est, pour les enquêtes qui font appel à plusieurs sources informatisées de données, d'assurer l'appariement de données individuelles issues de bases de données différentes. En effet, du fait des contraintes très fortes de sécurité et de confidentialité attachées au traitement des données à caractère personnel, et des restrictions pour l'utilisation du NIR, le croisement de données individuelles provenant de plusieurs bases de données est une opération complexe et particulièrement lourde. Plastico, structure interorganismes, en relation permanente avec les organismes gérant les bases de données nationales, devrait disposer de moyens techniques importants et de personnel spécialisé de haut niveau, jouera le rôle d'un « Centre d'appariement sécurisé » [Quantin et al., 2008]. Les aspects légaux et réglementaires et les modalités de fonctionnement d'une telle fonction sont en cours de définition en relation avec la Cnil.

L'utilisation des données de morbidité extraites de bases de données nationales, comme le PMSI ou les
ALD, ne permet pas d'obtenir des diagnostics suffisamment fiables et précis par référence aux contraintes épidémiologiques.

Dans de nombreuses situations, il est donc nécessaire de mettre en place des procédures de validation des diagnostics extraits des bases de données. Dans le cadre de Plastico, un réseau de recherche, associant des épidémiologistes et des professionnels de l'information médicale des départements d'information médicale des hôpitaux qui recueillent les données de base du PMSI, a été constitué. Les objectifs principaux de ce réseau sont de développer des méthodes d'aide à la validation pour des diagnostics de pathologie issus des bases de données médicales nationales. Il n'existe cependant pas de méthode « générale » pour un tel objectif.

Une voie prometteuse est le développement d'algorithmes alliant un diagnostic à des actes médico-techniques, à des consommations de médicaments plus ou moins spécifiques de la pathologie concernée, etc. L'accès aux bases de données médicalisées citées ici rend possible de telles approches, dans la mesure où elles contiennent des données à la fois sur les diagnostics et sur les actes médico-techniques et les médicaments prescrits. Bien entendu, de tels algorithmes sont spécifiques des pathologies ; ils doivent de plus être constamment mis à jour en fonction de l'évolution des techniques médicales et de l'introduction de nouveaux

médicaments. À l'heure actuelle, on ne dispose de pratiquement aucun algorithme validé qui pourrait être utilisé en routine.

Enfin, Plastico assurera également une fonction de saisie automatisée de questionnaires au bénéfice d'enquêtes épidémiologiques par des techniques de lecture automatisée de documents (LAD) grâce à un atelier de LAD.

L'importance des besoins nécessaires implique l'association de plusieurs organismes pour la création et la gestion de la plate-forme. Actuellement, la mise en place d'une structure de préfiguration de la plate-forme Plastico a été confiée par l'Institut de recherche en santé publique (IReSP) à l'Unité mixte Inserm-CNAMTS 687 pour une durée de deux ans (2008-2009). Les objectifs de la structure de préfiguration sont d'accumuler une expérience suffisante, à la fois sur le plan scientifique, technique et des ressources à réunir, et sur celui des modalités institutionnelles et de gestion.

## Pour une meilleure utilisation des bases de données médico-administratives

L'épidémiologie se trouve aujourd'hui face à la nécessité de développer des études de taille autrefois inimaginable. Qu'il s'agisse de mettre en évidence des risques de faible ampleur associés à l'exposition à des agents potentiellement pathogènes, d'évaluer l'efficacité d'interventions dont on attend des

bénéfices d'ampleur modeste, ou de décrire la distribution et l'évolution d'événements peu fréquents, ce sont aujourd'hui des effectifs très importants qu'il faut réunir dans les études épidémiologiques. Des cohortes de centaines de milliers de sujets, suivis de façon prospective pendant des périodes qui s'étendent sur des décennies, sont indispensables pour répondre à des questions multiples.

Dans ce paysage, la France ne se distingue pas particulièrement par ses grandes réalisations, les cohortes prospectives françaises ayant une taille relativement faible comparative à ce qui existe, parfois depuis des décennies, dans d'autres pays. La modestie des études françaises s'explique en partie par une sous-utilisation des possibilités offertes par les bases de données nationales alimentées par les organismes de protection sociale et médicale, qui offrent pourtant un intérêt potentiel majeur pour la réalisation d'études épidémiologiques [Goldberg, 2006].

Or, si l'on veut que la France se dote d'outils épidémiologiques d'envergure comparable à ce qui existe dans plusieurs pays, de très grandes enquêtes et de nouvelles cohortes sont indispensables, dont l'effectif ne se comptera plus en dizaines, mais en centaines de milliers de sujets. Ceci nécessite le développement de structures du type de celle proposée par le projet Plastico, indispensable pour assurer une interface entre les équipes d'épidémiologie et les grandes bases de données nationales. ■

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