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Use of the 'historical' National Health Data System to study infectious diseases - 18/03/26

Doi : 10.1016/j.jeph.2026.203393 
Jean-Marie Loreau 1, Aurélie Mayet 1, 2, 3, 4, Sophie Tchakamian 1, Guillaume Desjeux 1,
on behalf of the

REDSIAM Infectious diseases Group a

  REDSIAM Infectious diseases Group
Cécile BROUARD 5, Emilie CHAZELLE 5, Ibrahim CHOUAIB 5, Guillaume DESJEUX 6, Sylvie ESCOLANO 7, Benjamin GRENIER 8, Rémi HANGUEHARD 5, Clémentine LACUEILLE 9, Stella LAPORAL 5, Sophie LARRIEU 9, Magali LEMAITRE 10, Jean-Marie LOREAU 6, Aurélie MAYET 6, Cynthia TAMANDJOU 5, Anne THIEBAUT 7
5 Santé publique France, Direction des Maladies Infectieuses 
6 Centre d’épidémiologie et de santé publique des armées 
7 Inserm, UMR 1018, CESP, Université Paris-Saclay 
8 Heva Docaposte 
9 Horiana 
10 Health data expertise 

1 Centre d’épidémiologie et de santé publique des armées, Marseille France 
2 Académie de Santé des Armées, École du Val-de-Grâce, Paris 
3 Aix Marseille Univ, Inserm, IRD, SESSTIM, sciences économiques & sociales de la santé & traitement de l’information médicale, ISSPAM, Marseille, France 
4 Univ Angers, CHU Angers, Univ Rennes, Inserm, EHESP, Irset (Institut de recherche en santé, environnement et travail) - UMR S 1085, IRSET-ESTER, SFR ICAT, CAPTV/Prevention, Angers, France 

Correspondance author.
Sous presse. Manuscrit accepté. Disponible en ligne depuis le Wednesday 18 March 2026
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Abstract

Introduction

Identifying infectious diseases through French National Health Data System (SNDS), a medico-administrative database, presents specific challenges due to their intrinsic characteristics, such as curability or highly variable prevalence. This study assesses the capacity of the SNDS to accurately identify pathologies and to ensure follow-up of affected individuals.

Methods

The study focuses on "Certain infectious and parasitic diseases" (ICD-10 Chapters A and B). Eligible conditions were required to correspond to a three-character ICD-10 sub-chapter accounting for fewer than 10,000 discharge summaries (MCO) within the Programme for Medicalisation of Information Systems (PMSI) between 2006 and 2024. It evaluates the influence of different indicators, such as the extraction sources, the quality of record linkage using the national registration number (NIR) and the follow-up of subjects.

Results

A total of 155,419 individuals across 77 selected ICD-10 sub-chapters were included. On average, 6% of individuals were non-linkable. Subjects identification was primarily achieved through the beneficiary registry (87%). By sub-chapter, the PMSI was the main source of identification, with an average of 95%. The average proportion of individuals still present in the SNDS five years after the initial occurrence was 58%.

Discussion

These findings are closely linked to the core concept of the SNDS, which relies on health insurance data collection. Data linkage is fundamentally tied to insurance affiliation; consequently, while high-prevalence tropical or sub-tropical diseases are identifiable, longitudinal tracking is more challenging to achieve.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : French National Health Data System, infectious diseases, medico-administrative data


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