Thématiques d'intérêt

L’essai clinique randomisé individuel a souvent été présenté comme la seule méthode pour la recherche d’une causalité. Mais ce paradigme s’étiole proportionnellement à ses limites de plus en plus acceptées : manque de validité externe, faible puissance des analyses en sous-groupe, effectifs réduits ne garantissant pas la comparabilité, difficultés du tirage au sort, etc. Les EDS représentent donc des infrastructures de recherche avec un potentiel important pour la médecine factuelle. Dans ce contexte, on peut distinguer deux dynamiques complémentaires au sein de l’axe SCALE-EPI du CIC 1402.

La première vise à lever les verrous technologiques à la constitution d’EDS de qualité pour la recherche. Elle est en particulier insufflée par le registre général des cancers de Poitou-Charentes, que ce soit pour des estimations fiables d’indicateurs de santé publique (1) ou pour des comparaisons d’alternatives thérapeutiques dans des sous-cohortes haute définition (2). Le rapprochement des EDS hospitaliers et des registres permettra aussi de construire la complémentarité de ces systèmes d’information.

La seconde dynamique se concentre sur des nouvelles méthodes statistiques nécessaires pour la causalité à partir de ces données de vie réelle : le machine learning pour émuler des essais cliniques à partir de données de grande dimension (3), les scores de propension dépendants du temps pour émuler des essais cliniques avec des traitements dépendants du temps (4), les modèles multi-états pour modéliser des trajectoires de santé et simuler l’impact d’intervention (5). Grâce à ces méthodes, un nouveau projet vise à utiliser des données historiques comme celles des EDS pour augmenter les performances de futurs essais cliniques et diminuer le nombre de sujets nécessaires.

Publications majeures

1. Defossez G, Uhry Z, Delafosse P, Dantony E, d'Almeida T, Plouvier S, Bossard N, Bouvier AM, Molinié F, Woronoff AS, Colonna M, Grosclaude P, Remontet L, Monnereau A; French Network of Cancer Registries (FRANCIM). Cancer incidence and mortality trends in France over 1990-2018 for solid tumors: the sex gap is narrowing. BMC Cancer. 2021 Jun 24;21(1):726. 
2. Systchenko T, Defossez G, Guidez S, Laurent C, Puyade M, Debiais-Delpech C, Dreyfus B, Machet A, Leleu X, Delwail V, Ingrand P. R-CHOP appears to be the best first-line treatment for second primary diffuse large B cell lymphoma: a cancer registry study. Ann Hematol. 2020 Jul;99(7):1605-1613.
3. Le Borgne F, Chatton A, Léger M, Lenain R, Foucher Y. G-computation and machine learning for estimating the causal effects of binary exposure statuses on binary outcomes. Sci Rep. 2021 Jan 14;11(1):1435.
4. Sabathé C, Casey R, Vukusic S, Leray E, Mathey G, De Sèze J, Ciron J, Wiertlewski S, Ruet A, Pelletier J, Zéphir H, Michel L, Lebrun-Frenay C, Moisset X, Thouvenot E, Camdessanché JP, Bakchine S, Stankoff B, Al Khedr A, Cabre P, Maillart E, Berger E, Heinzlef O, Hankiewicz K, Moreau T, Gout O, Bourre B, Wahab A, Labauge P, Montcuquet A, Defer G, Maurousset A, Maubeuge N, Dimitri Boulos D, Ben Nasr H, Nifle C, Casez O, Laplaud DA, Foucher Y. Improving the decision to switch from first- to second-line therapy in multiple sclerosis: A dynamic scoring system. Mult Scler. 2023 Feb;29(2):236-247.
5. Bonnemains V, Le Borgne F, Savoye E, Legeai C, Pastural M, Bayat-Makoei S, Lenain R, Ragot S, Leffondré K, Couchoud C, Foucher Y. Impact of the Kidney Transplantation Moratorium in France Because of the COVID-19 Pandemic: A Cohort-based Study. Transplantation. 2022 Dec 1;106(12):2416-2425.