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L’ouverture du Système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie (SNIIRAM) : des opportunités et des difficultés. L’expérience des cohortes Gazel et Constances - 16/09/16

Doi : 10.1016/j.respe.2016.02.010 
M. Goldberg a, , b , M. Carton a, b, J. Gourmelen a, b, M. Genreau a, b, M. Montourcy a, b, S. Le Got a, b, M. Zins a, b
a Inserm, UMS 011, unité cohortes épidémiologiques en population, 16, avenue Paul-Vaillant-Couturier, 94800 Villejuif, France 
b Université Versailles St-Quentin, UMS 011, 16, avenue Paul-Vaillant-Couturier, 94800 Villejuif, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Position du problème

Le Système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie (SNIIRAM) comporte des données d’hospitalisation et de consommation de soins concernant plus de 60 millions de personnes. Bien qu’elles n’informent pas sur de nombreuses données personnelles et environnementales, les données du SNIIRAM ont un intérêt majeur pour l’épidémiologie, la surveillance et la santé publique. Une de ses utilisations particulièrement intéressante est l’appariement avec des données d’enquêtes recueillant des informations directement auprès des personnes. D’accès encore relativement restreint, son ouverture va être largement facilitée par les prochaines évolutions législatives, réglementaires et organisationnelles. Son utilisation nécessite cependant un important travail technique et méthodologique, de contrôle et de validation, du fait qu’il s’agit d’une base de données gigantesque et d’une très grande complexité, qui concerne trois aspects principaux : la volumétrie, l’architecture des données et l’interprétation de celles-ci.

Méthodes

Des outils sont en cours de développement afin d’utiliser le SNIIRAM pour enrichir les données des cohortes Gazel et Constances : documentation interactive regroupant les informations sur le SNIIRAM, logiciel d’aide au recettage des données du SNIIRAM, méthodes de calcul à partir des données brutes de variables indicatrices permettant de noter la présence d’un événement (acte, consommation, diagnostic, etc.) pour chaque participant des cohortes, et de variables synthétiques permettant de produire un ensemble de variables sur un domaine spécifique (médicaments en soins de ville, actes, diagnostics au cours d’un séjour hospitalier…). Par ailleurs, le réseau REDSIAM mis en place récemment a pour objectif de développer, évaluer et mettre à disposition des algorithmes pour identifier des pathologies dans le SNIIRAM.

Conclusion

Si l’on veut que le potentiel de la base de données exceptionnelle que constitue le SNIIRAM soit utilisé à sa juste valeur, il est indispensable de développer les outils permettant de faciliter son utilisation.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Background

In France, the national health database (SNIIRAM) is an administrative health database that collects data on hospitalizations and healthcare consumption for more than 60 million people. Although it does not record behavioral and environmental data, these data have a major interest for epidemiology, surveillance and public health. One of the most interesting uses of SNIIRAM is its linkage with surveys collecting data directly from persons. Access to the SNIIRAM data is currently relatively limited, but in the near future changes in regulations will largely facilitate open access. However, it is a huge and complex database and there are some important methodological and technical difficulties for using it due to its volume and architecture.

Methods

We are developing tools for facilitating the linkage of the Gazel and Constances cohorts to the SNIIRAM: interactive documentation on the SNIIRAM database, software for the verification of the completeness and validity of the data received from the SNIIRAM, methods for constructing indicators from the raw data in order to flag the presence of certain events (specific diagnosis, procedure, drug…), standard queries for producing a set of variables on a specific area (drugs, diagnoses during a hospital stay…). Moreover, the REDSIAM network recently set up aims to develop, evaluate and make available algorithms to identify pathologies in SNIIRAM.

Conclusion

In order to fully benefit from the exceptional potential of the SNIIRAM database, it is essential to develop tools to facilitate its use.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Base de données médico-administrative, Données de santé, Cohorte, Gazel, Constances

Keywords : Administrative database, Health data, Cohort, Gazel, Constances


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Vol 64 - N° 4

P. 313-320 - septembre 2016 Retour au numéro
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  • Hepatitis C virus and HIV seroprevalences, sociodemographic characteristics, behaviors and access to syringes among drug users, a comparison of geographical areas in France, ANRS-Coquelicot 2011 survey
  • L. Weill-Barillet, J. Pillonel, C. Semaille, L. Léon, Y. Le Strat, X. Pascal, F. Barin, M. Jauffret-Roustide
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  • Inaba H. Age-structured population dynamics in demography and epidemiology. SpringerSingapore (2017). ISBN 978-981-10-0188-8. 500 pp.
  • Editor

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