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open science

# SNDS: contexte, contenu et usages de la base de l'assurance maladie

Thomas Guyet

► To cite this version:

Thomas Guyet. SNDS: contexte, contenu et usages de la base de l'assurance maladie. Symposium MADICS, GdR MADICS, May 2024, Blois, France. hal-04593382

HAL Id: hal-04593382

https://inria.hal.science/hal-04593382

Submitted on 29 May 2024

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entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

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destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

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# SNDS: contexte, contenu et usages de la base de l'assurance maladie

Thomas Guyet

► To cite this version:

Thomas Guyet. SNDS: contexte, contenu et usages de la base de l'assurance maladie. Symposium MADICS, GdR MADICS, May 2024, Blois, France. hal-04593382

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# SNDS: contexte, contenu et usages de la base de l'assurance maladie

T. Guyet – Inria/AIstroSight
thomas.guyet@inria.fr

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

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

AIstroSight

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

(AIRACLES)

Atelier TIDS – Symposium MADICS
29/05/2024
# SNDS: contexte, contenu et usages de la base de l'assurance maladie

T. Guyet – Inria/AIstroSight
thomas.guyet@inria.fr

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

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

AIstroSight

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

(AIRACLES)

Atelier TIDS – Symposium MADICS
29/05/2024
SNIIRAM/SNDS: une base de données très convaincue

* SNDS = Bases de données de santé nationales

* **Intérêt fort à exploiter cette base de données** pour la recherche médicale et les pouvoirs publiques

* accélérer le développement de la recherche médicale

* faciliter les études et le suivi (pharmaco-)épidémiologique (e.g. Mediator) [MBL+24]

* suivre et prévoir des dépenses de santé

* gérer les ressources de soins du territoire

* Objectivement ** interestante au niveau international** : grande couverture d'une population large

* Soulève des **défis informatiques importants**

→ et donc aussi des **intérêts** pour la communauté informatique

→ opportunité des "'accès permanents"

≈ contraint par des restrictions d'accès (dont RGPD)

⇒ Est-ce que cela je peux accéder aux données du SNDS ?

⇒ Quelles données vais-je y trouver ?
SNIIRAM/SNDS: une base de données très convaincue

* SNDS = Bases de données de santé nationales

* **Intérêt fort à exploiter cette base de données** pour la recherche médicale et les pouvoirs publiques

* accélérer le développement de la recherche médicale

* faciliter les études et le suivi (pharmaco-)épidémiologique (e.g. Mediator) [MBL⁺²⁴]

* suivre et prévoir des dépenses de santé

* gérer les ressources de soins du territoire

* Objectivement ** interestante au niveau international** : grande couverture d'une population large

* Soulève des **défis informatiques importants**

→ et donc aussi des **intérêts** pour la communauté informatique

→ opportunité des "**'accès** permanents"

→ contraint par des **RESTRICTIONS** d'accès (dont RGPD)

* Est-ce que cela je peux accéder aux données du SNDS ?

* Quelles données vais-je y trouver ?
# SNDS: Quelques repères historiques (source IRDES)

* 1977 : création du SNIR (Système National Inter-Régimes) par l'Assurance maladie.

* 1992 : début du projet de Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI)

* 1999 : création du Sniiram (Système national d'information inter-régimes de l'Assurance maladie) par la loi de financement de la sécurité sociale pour 1999

* 2010 : chaînage effectif PSMI/SNIIRAM

* 2015 : début projet ANSM/PEPS

* 2016 : loi de modernisation du système de santé instaure le Système National des Données de Santé (SNDS)

* 2018/03 : Rapport Villani sur le développement de l'intelligence artificielle

* 2018/10 : Mission de préfiguration du Health Data Hub

* 2019 : La Loi du 24 juillet 2019 relative à l'organisation et la transformation du système de santé crée Health Data Hub, plateforme nationale des données de santé
# SNDS: Quelques repères historiques (source IRDES)

* 1977 : création du SNIR (Système National Inter-Régimes) par l'Assurance maladie.

* 1992 : début du projet de Médicalisation des Systèmes d'Information (PMSI)

* 1999 : création du Sniiram (Système national d'information inter-régimes de l'Assurance maladie) par la loi de financement de la sécurité sociale pour 1999

* 2010 : chaînage effectif PSMI/SNIIRAM

* 2015 : début projet ANSM/PEPS

* 2016 : loi de modernisation du système de santé instaure le Système National des Données de Santé (SNDS)

* 2018/03 : Rapport Villani sur le développement de l'intelligence artificielle

* 2018/10 : Mission de préfiguration du Health Data Hub

* 2019 : La Loi du 24 juillet 2019 relative à l'organisation et la transformation du système de santé crée Health Data Hub, plateforme nationale des données de santé
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM I

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

* SNIIRAM: Les Caisses Primaires d'Assurance Maladie remontent l'ensemble des informations issues des remboursements à la CNAM.

* PMSI: Chaque établissement de santé enregistre chacun des séjours hospitaliers
  → ATIH: responsable de Coder, Recueillir, Analyser, Restituer et Diffuser l'information hospitalière

* CépiDc: Le CépiDc de l'Inserm gère la Base de Causes Médicales de Décès (BCMD).

* EGB: Échantillon généraliste des bénéficiaires
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM I

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

* SNIIRAM: Les Caisses Primaires d'Assurance Maladie remontent l'ensemble des informations issues des remboursements à la CNAM.

* PMSI: Chaque établissement de santé enregistre chacun des séjours hospitaliers
  → ATIH: responsable de Coder, Recueillir, Analyser, Restituer et Diffuser l'information hospitalière

* CépiDc: Le CépiDc de l'Inserm gère la Base de Causes Médicales de Décès (BCMD).

* EGB: Échantillon généraliste des bénéficiaires
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM II

## Principales informations du SNDS

* **Bénéficiaire** (sexe, mois, année et rang de naissance, lieu de résidence, régime, CMU, aide à la complémentaire santé);

* **Professionnels de santé** (spécialité, mode d'exercice, sexe, âge, département d'implantation)

* Pathologies, notamment les ALD et les diagnostics des séjours hospitaliers (PMSI) (**motif d'hospitalisation**);

* Dépenses et remboursements (prestations en soins de ville, en établissements de santé, et montants associés)

* Consommations de soins de ville (consultations, actes techniques...)

* **Délivrances de produits de santé** (médicaments)

* Dispositifs médicaux (aides techniques)

* Autres prestations (cures, transports, ...)

* Soins hospitaliers (hors séances)

* **Séjours hospitaliers**

* Indemnités journalières (maladie, ATMP, maternité) et invalidité

* **Causes médicales de décès** (code CIM)
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM II

## Principales informations du SNDS

* **Bénéficiaire** (sexe, mois, année et rang de naissance, lieu de résidence, régime, CMU, aide à la complémentaire santé);

* **Professionnels de santé** (spécialité, mode d'exercice, sexe, âge, département d'implantation)

* Pathologies, notamment les ALD et les diagnostics des séjours hospitaliers (PMSI) (**motif d'hospitalisation**);

* Dépenses et remboursements (prestations en soins de ville, en établissements de santé, et montants associés)

* Consommations de soins de ville (consultations, actes techniques...)

* **Délivrances de produits de santé** (médicaments)

* Dispositifs médicaux (aides techniques)

* Autres prestations (cures, transports, ...)

* Soins hospitaliers (hors séances)

* **Séjours hospitaliers**

* Indemnités journalières (maladie, ATMP, maternité) et invalidité

* **Causes médicales de décès** (code CIM)
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM III

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

## La base de données ...

* 692 tables

* plusieurs milliers d'attributs

* ~500 tables de nomenclature, nomenclature = codage "standard"

* CIP/ATC: code médicaments

* CIM: code diagnostic

* NABM: actes de biologies

* ...

* organisation en étoile(s)

https://health-data-hub.shinyapps.io/dico-snds/
# Données de l'assurance maladie : SNDS/SNIIRAM III

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

## La base de données ...

* 692 tables

* plusieurs milliers d'attributs

* ~500 tables de nomenclature, nomenclature = codage "standard"

* CIP/ATC: code médicaments

* CIM: code diagnostic

* NABM: actes de biologies

* ...

* organisation en étoile(s)

https://health-data-hub.shinyapps.io/dico-snds/
Les référentiels de DCIR s'écrivent de la forme : IR_XXX_R

IR_BEN_R

IR_IMB_R

Référentiel Bénéficiaires

Référentiel Médicalisé
des Bénéficiaires

informatif sur les bénéficiaires

Lien via (BEN_NIR_PSA :
BEN_RNG_GEM)

Les 12 tables DCIR s'écrivent de la forme :
ER_XXX_F (12 tables annuelles)

Flux de consommation du bénéficiaire

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
Les référentiels de DCIR s'écrivent de la forme : IR_XXX_R

IR_BEN_R

IR_IMB_R

Référentiel Bénéficiaires

Référentiel Médicalisé des Bénéficiaires

informatif sur les bénéficiaires

Lien via (BEN_NIR_PSA ; BEN_RNG_GEM)

Les 12 tables DCIR s'écrivent de la forme :
ER_XXX_F (12 tables annuelles)

Flux de consommation du bénéficiaire

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
# Quelques caractéristiques des données

## Quelques caractéristiques [ZCG21]

* Information temporelle riche (granularité journalière)

* Parcours de soins

* Activité des praticiens

* Information géographique sur les praticiens et les structures

* Données structurées

* Beaucoup de codifications

* Couverture des nombreuses activités de santé
# Quelques caractéristiques des données

## Quelques caractéristiques [ZCG21]

* Information temporelle riche (granularité journalière)

* Parcours de soins

* Activité des praticiens

* Information géographique sur les praticiens et les structures

* Données structurées

* Beaucoup de codifications

* Couverture des nombreuses activités de santé
## Explorer plus encore le SNDS ...

* Beaucoup d'information disponibles sur la documentation technique

* https://documentation-snds.health-data-hub.fr/

* http://docs.collectif-cocoa.org/

* Documentation CNAM (accès restreint)

* articles scientifiques [TRC+17, MBL+24]

* Base de données synthétiques techniquement représentative [Guy21]

* https://zenodo.org/record/4659983

* Générateur:
    https://gitlab.inria.fr/tguyet/medtrajectory datagen
    → disponible et flexible

## Exemple de base de données synthétiques
## Explorer plus encore le SNDS ...

* Beaucoup d'information disponibles sur la documentation technique

* https://documentation-snds.health-data-hub.fr/

* http://docs.collectif-cocoa.org/

* Documentation CNAM (accès restreint)

* articles scientifiques [TRC+17, MBL+24]

* Base de données synthétiques techniquement représentative [Guy21]

* https://zenodo.org/record/4659983

* Générateur:
    https://gitlab.inria.fr/tguyet/medtrajectory datagen
    → disponible et flexible

## Exemple de base de données synthétiques
# Retour à la réalité ...

## Ce que ne contient pas la base

* **Informations masquées** car pas données observées

* Les soins non-remboursés (e.g. para-pharmacie)

* Les prestations à l'hopital

* Les posologies

* Uniquement les actes mais **pas les résultats** d'examens

* pas d'images

* pas de comptes rendus hospitaliers

* **Pas de diagnostics** (hors hopital)

* L'observance ... et les **prescriptions non-délivrées**
# Retour à la réalité ...

## Ce que ne contient pas la base

* **Informations masquées** car pas données observées

* Les soins non-remboursés (e.g. para-pharmacie)

* Les prestations à l'hopital

* Les posologies

* Uniquement les actes mais **pas les résultats** d'examens

* pas d'images

* pas de comptes rendus hospitaliers

* **Pas de diagnostics** (hors hopital)

* L'observance ... et les **prescriptions non-délivrées**
# Comparatif avec les données hospitalières

## EDS

### Données disponibles variées et riches

* Données structurées et non-structurées

* Informations "médicales" riches

* ... mais données non-structurées pas toujours facilement accessibles !

### Couverture de la base

* Population limitée

* Visibilité uniquement de l'activité intra-hospitalière

* Temporalité fine

## SNDS

### Couverture large, exhaustivité

* Des prestations de soins

* De la population (avec une population importante)

* Temporalité longue

* Fiabilité des données (administratives)

### Informations médicale limitée

* Absence de diagnostics

* Complexité technique

⇒ la complémentarité motive l'intérêt de l'appariement de ces bases [JCB+22] ... mais c'est la situation la plus difficile à mettre en
# Comparatif avec les données hospitalières

## EDS

### Données disponibles variées et riches

* Données structurées et non-structurées

* Informations "médicales" riches

* ... mais données non-structurées pas toujours facilement accessibles !

### Couverture de la base

* Population limitée

* Visibilité uniquement de l'activité intra-hospitalière

* Temporalité fine

## SNDS

### Couverture large, exhaustivité

* Des prestations de soins

* De la population (avec une population importante)

* Temporalité longue

* Fiabilité des données (administratives)

### Informations médicale limitée

* Absence de diagnostics

* Complexité technique

⇒ la complémentarité motive l'intérêt de l'appariement de ces bases [JCB+22] ... mais c'est la situation la plus difficile à mettre en
# Retour à la réalité ... (2)

## Des données complexes

* **Variables parfois complexes** (héritage d'empilement)

* Clés de jointure à 9 variables → attention aux temps de calcul!

* Beaucoup d'exceptions

* **Longitudinalité pas si simple**

* Modification dans le temps des codages (et des champs remboursés)

* Pas de code unique toute sa vie (enfant->adulte)

* **Homogénéisation des données** d'une population

* Des régimes de remboursements différents

* ...

→ Nécessite une bonne connaissance du SNIIRAM et du système de santé français

## Simplifier l'utilisation de la base de données

* Utilisation d'un schéma RDF [RDLM18, BGD+21] (+ en cours)

* Le HdH propose une conversion vers un schéma OMOP
# Retour à la réalité ... (2)

## Des données complexes

* **Variables parfois complexes** (héritage d'empilement)

* Clés de jointure à 9 variables → attention aux temps de calcul!

* Beaucoup d'exceptions

* **Longitudinalité pas si simple**

* Modification dans le temps des codages (et des champs remboursés)

* Pas de code unique toute sa vie (enfant->adulte)

* **Homogénéisation des données** d'une population

* Des régimes de remboursements différents

* ...

→ Nécessite une bonne connaissance du SNIIRAM et du système de santé français

## Simplifier l'utilisation de la base de données

* Utilisation d'un schéma RDF [RDLM18, BGD+21] (+ en cours)

* Le HdH propose une conversion vers un schéma OMOP
# Écart sémantique

## Changement des usages des données

* Usage primaire : informations collectées pour des objectifs (administratifs)

* Usage secondaire : utilisation souhaitée pour un autre usage (médical)

→ spécificité par rapport à la collecte de données : changement épistémologique important ... fortement lié aux méthodes d'analyse de données / IA

## Écart sémantique

* Utilisation d'une information dans un champs sémantique différent de celui pour laquelle elle a été collectée

* Exemple : identification d'une pathologie à partir des données du SNDS (délivrances de soins)

⇒ nécessite de raisonner à partir des données
# Écart sémantique

## Changement des usages des données

* Usage primaire : informations collectées pour des objectifs (administratifs)

* Usage secondaire : utilisation souhaitée pour un autre usage (médical)

→ spécificité par rapport à la collecte de données : changement épistémologique important ... fortement lié aux méthodes d'analyse de données / IA

## Écart sémantique

* Utilisation d'une information dans un champs sémantique différent de celui pour laquelle elle a été collectée

* Exemple : identification d'une pathologie à partir des données du SNDS (délivrances de soins)

⇒ nécessite de raisonner à partir des données
# Accès aux données (vue simplifiée)

## Quatre grands types d'accès aux données

* Chargement local de données : nécessite un très rare status de "SNDS-fils"

* Accès par le portail de la CNAM à la base
  → SAS Guide ou Rstudio

* nécessite des formations avant accès

* Accès à l'**EGB** (Échantillon Généraliste des Bénéficiaires)

* Accès par la plateforme du HdH (voir Tom)

## Données accédées par statut

* Accès permanents (dont organismes de recherche): les données accédées changent en fonction des organismes (accès CNAM ... plateforme HdH ?)

* Inria requiert des validations par le comité éthique des demandes d'accès (sur projet)

* Accès non-permanents : nécessite un projet évalué au CESREES
# Accès aux données (vue simplifiée)

## Quatre grands types d'accès aux données

* Chargement local de données : nécessite un très rare status de "SNDS-fils"

* Accès par le portail de la CNAM à la base
  → SAS Guide ou Rstudio
  • nécessite des formations avant accès

* Accès à l'**EGB** (Échantillon Généraliste des Bénéficiaires)

* Accès par la plateforme du HdH (voir Tom)

## Données accédées par statut

* Accès permanents (dont organismes de recherche): les données accédées changent en fonction des organismes (accès CNAM ... plateforme HdH ?)

* Inria requiert des validations par le comité éthique des demandes d'accès (sur projet)

* Accès non-permanents : nécessite un projet évalué au CESREES
# Appariement des données

## Appariement de données [JCB+22]

* Mise en commun de deux sources de données
  → SNDS + données spécifiques

* données spécifiques sur des patients : imagerie, données hopsitalière, etc.

⇒ objectif d'enrichir des analyses de son jeu de données par l'enrichissement des données avec celles du SNDS

* Deux types d'appariement : par tier de confiance vs appariement statistique

## Limites techniques et administratives des appariements

* Nécessite une demande autorisation spécifique (même avec un accès permanent)

* Nécessite une infrastructure pour recueillir les données à apparer
# Appariement des données

## Appariement de données [JCB+22]

* Mise en commun de deux sources de données
  → SNDS + données spécifiques

* données spécifiques sur des patients : imagerie, données hopsitalière, etc.

⇒ objectif d'enrichir des analyses de son jeu de données par l'enrichissement des données avec celles du SNDS

* Deux types d'appariement : par tier de confiance vs appariement statistique

## Limites techniques et administratives des appariements

* Nécessite une demande autorisation spécifique (même avec un accès permanent)

* Nécessite une infrastructure pour recueillir les données à apparer
# Recherche avec le SNDS

## Recherche médico-sociale

* Épidémiologie : analyse retrospective de cohorte

* Analyse de l'effet des produits de santé

* Analyse des trajectoires de soins

* Économie de la santé : analyse de la consommation des soins

⇒ les infrastuctures d'accès de la CNAM sont faites pour ce type de recherche

## Recherche en informatique : de nombreux défis

* De nombreux défis pour améliorer l'exploitation de la base pour les besoins ci-dessus

* Par exemple:

* Enrichissements semantiques : représentation, requêtage, etc.

* Analyse de données massives : stockage, visualisation

* Machine learning : analyse de trajectoires, prédiction des soins, etc.

⇒ Les modalités d'accès 2 et 3 ne permettent pas de mener facilement ces travaux
# Recherche avec le SNDS

## Recherche médico-sociale

* Épidémiologie : analyse retrospective de cohorte

* Analyse de l'effet des produits de santé

* Analyse des trajectoires de soins

* Économie de la santé : analyse de la consommation des soins

⇒ les infrastuctures d'accès de la CNAM sont faites pour ce type de recherche

## Recherche en informatique : de nombreux défis

* De nombreux défis pour améliorer l'exploitation de la base pour les besoins ci-dessus

* Par exemple:

* Enrichissements semantiques : représentation, requêtage, etc.

* Analyse de données massives : stockage, visualisation

* Machine learning : analyse de trajectoires, prédiction des soins, etc.

⇒ Les modalités d'accès 2 et 3 ne permettent pas de mener facilement ces travaux
# Conclusion

* SNDS: très convaincue pour la recherche

* en santé

* en informatique (et plus spécifiquement ML)

* Que vais je trouver dans le SDNS ?

~~données médico-administratives de remboursement de soins~~

~~contenu technique et ne répondant qu'à certains besoins~~

⇒ possibilité d'explorer une base de données synthétiques "réaliste"

* Est-ce que je peux accéder aux données du SNDS ?

~~oui ... avec différentes difficultés administratives et techniques~~
# Conclusion

* SNDS: très convaincue pour la recherche

* en santé

* en informatique (et plus spécifiquement ML)

* Que vais je trouver dans le SDNS ?

~~données médico-administratives de remboursement de soins~~

~~contenu technique et ne répondant qu'à certains besoins~~

⇒ possibilité d'explorer une base de données synthétiques "réaliste"

* Est-ce que je peux accéder aux données du SNDS ?

~~oui ... avec différentes difficultés administratives et techniques~~
References |

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Johanne Bakalara, Thomas Guyet, Olivier Dameron, André Happe, and Emmanuel Oger, *An extension of chronicles temporal model with taxonomies - Application to epidemiological studies*, HEALTHINF 2021 - 14th International Conference on Health Informatics (online), France), February 2021, pp. 1-10.

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

Thomas Guyet, *Génération d'un snds synthétique à partir de données ouvertes*, Actes de la conférence Extraction et Gestion des connaissances (Démo), 2021, pp. 1-2.

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

C Jean, P Caillet, S Bréant, C Daniel, C Hassen-khodja, E Paillaud, E Audreau, and F Canouit-poirinne, *Trajectoires de soins des patients âgés atteints de cancer: chainage de la cohorte clinique elcapa avec l'entrepôt de données de santé de l'ap-hp (projet elcapa-eds)*, Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (2022), S97-S98.

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Olivier Maillard, René Bun, Moussa Laanani, Amandine Verga-Gérard, Taylor Leroy, Nathalie Gault, Candice Mestat, Pernelle Noize, Florentia Kaguelidou, Agnès Sommet, Maryse Lapeyre-Mestre, Annie Fourier-Réglat, Alain Weil, Catherine Quantin, and Florence Tubach, *Use of the french national health data system (snds) in pharmacoepidemiology: A systematic review in its maturation phase*, Therapies (2024).

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Yann Rivault, Olivier Dameron, and Nolwenn Le Meur, *Ontologies biomédicales et web sémantique pour la réutilisation des bases de données médico-administratives en pharmaco-épidémiologie*, JFO 2018-7ème Journées Francophones sur les Ontologies, 2018, pp. 1-6.

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Philippe Tuppin, J Rudant, P Constantinou, C Gastaldi-Ménager, A Rachas, L De Roquefeuil, G Maura, H Caillol, A Tajahmady, J Coste, et al., *Value of a national administrative database to guide public decisions: From the système national d'information interrégimes de l'assurance maladie (sniiram) to the système national des données de santé (snds) in france*, Revue d'epidemiologie et de santé publique 65 (2017), S149-S167.
References |

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

Johanne Bakalara, Thomas Guyet, Olivier Dameron, André Happe, and Emmanuel Oger, *An extension of chronicles temporal model with taxonomies - Application to epidemiological studies*, HEALTHINF 2021 - 14th International Conference on Health Informatics (online), France), February 2021, pp. 1-10.

<figure><img src="image_9.png" /></figure>

Thomas Guyet, *Génération d'un snds synthétique à partir de données ouvertes*, Actes de la conférence Extraction et Gestion des connaissances (Démo), 2021, pp. 1-2.

<figure><img src="image_10.png" /></figure>

C Jean, P Caillet, S Bréant, C Daniel, C Hassen-khodja, E Paillaud, E Audreau, and F Canouit-poirinne, *Trajectoires de soins des patients âgés atteints de cancer: chainage de la cohorte clinique elcapa avec l'entrepôt de données de santé de l'ap-hp (projet elcapa-eds)*, Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 70 (2022), S97-S98.

<figure><img src="image_11.png" /></figure>

Olivier Maillard, René Bun, Moussa Laanani, Amandine Verga-Gérard, Taylor Leroy, Nathalie Gault, Candice Mestat, Pernelle Noize, Florentia Kaguelidou, Agnès Sommet, Maryse Lapeyre-Mestre, Annie Fourier-Réglat, Alain Weil, Catherine Quantin, and Florence Tubach, *Use of the french national health data system (snds) in pharmacoepidemiology: A systematic review in its maturation phase*, Therapies (2024).

<figure><img src="image_12.png" /></figure>

Yann Rivault, Olivier Dameron, and Nolwenn Le Meur, *Ontologies biomédicales et web sémantique pour la réutilisation des bases de données médico-administratives en pharmaco-épidémiologie*, JFO 2018-7ème Journées Francophones sur les Ontologies, 2018, pp. 1-6.

<figure><img src="image_13.png" /></figure>

Philippe Tuppin, J Rudant, P Constantinou, C Gastaldi-Ménager, A Rachas, L De Roquefeuil, G Maura, H Caillol, A Tajahmady, J Coste, et al., *Value of a national administrative database to guide public decisions: From the système national d'information interrégimes de l'assurance maladie (sniiram) to the système national des données de santé (snds) in france*, Revue d'epidemiologie et de santé publique 65 (2017), S149-S167.
References II

<figure><img src="image_15.png" /></figure>

Marie Zins, Marc Cuggia, and Marcel Goldberg, *Health data in france: Abundant but complex*, Medecine sciences: M/S 37 (2021), no. 2, 179-184.
References II

<figure><img src="image_14.png" /></figure>

Marie Zins, Marc Cuggia, and Marcel Goldberg, *Health data in france: Abundant but complex*, Medecine sciences: M/S 37 (2021), no. 2, 179-184.