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Introduction Les pratiques d’usage des medicaments captees dans les bases de donnees medico-administratives refletent l’heterogeneite et la complexite des schemas de prise en charge des patients en vie reelle. L’adherence au traitement est un des principaux facteurs impactant l’efficacite en vie reelle, notamment dans le cas des maladies chroniques. De nombreuses etudes et meta-analyses ont mis en evidence la multiplicite des facteurs affectant l’adherence, pour differentes aires therapeutiques. Ceux-ci incluent par exemple des parametres demographiques comme l’âge, l’etat cognitif du patient, la nature de la relation patient/medecin, l’environnement social et emotionnel, la posologie, ou le mode d’administration. Objectif L’objectif de cette etude est d’identifier de maniere systematique les facteurs influencant l’adherence pour differentes classes de medicaments et differentes pathologies, et de construire des algorithmes pouvant la predire. Materiel et methodes Des extractions du Systeme national des donnees de sante (SNDS) pour differentes pathologies chroniques (cardiovasculaires, endocrines, et metaboliques) ont ete utilisees pour definir l’adherence en fonction de la frequence des prescriptions remboursees (proportion de jours couverts _ 80 %). Des regressions multivariees ont ete realisees afin d’identifier et de caracteriser les facteurs influencant l’adherence aux traitements, en fonction de leur type et des pathologies traitees. Resultats Les resultats montrent que l’âge eleve, la presence de comorbidites, ainsi que des hospitalisations anterieures pour la pathologie traitee sont des predicteurs significatifs de l’adherence. En revanche, le sexe ou la couverture maladie universelle par exemple, ne sont pas associes a une meilleure adherence. Ces resultats sont peu dependants de la pathologie. Conclusion Cette etude illustre comment le SNDS permet la recherche systematique des facteurs influencant l’efficacite et l’usage en vie reelle des medicaments. Les modeles d’adherence peuvent etre developpes pour ameliorer les etudes pharmaco-epidemiologiques et la prediction d’effets en vie reelle a partir des donnees cliniques. |
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