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Caractérisation des profils de comorbidités dans la polyarthrite rhumatoïde à partir de données de dispensations en pharmacie - 26/11/24

Doi : 10.1016/j.rhum.2024.10.326 
S. Hässler 1, , J. Aste 2, F. Berenbaum 3, M. Rosenzwajg 4, J. Sellam 5, D. Klatzmann 6, M. Maravic 7
1 General management/CIC Biothérapies, IQVIA/hôpital Pitié-Salpêtrière, AP–HP, Courbevoie, Paris 
2 Data & IA, IQVIA, Courbevoie 
3 Service de rhumatologie, hôpital Saint-Antoine, Paris 
4 CIC biothérapies et DHU i2B (inflammation, immunopathologie, biothérapie), hôpital Pitié-Salpêtrière, AP–HP, Paris 
5 Rhumatologie, hôpital Saint-Antoine, Paris 
6 Laboratoire i3 Inserm umrs_959, Sorbonne université, Paris 
7 Rhumatologie/General Management, hôpital Lariboisière/IQVIA, Paris, Courbevoie 

Auteur correspondant.

Riassunto

Introduction

Les patients avec maladies autoimmunes et inflammatoires (incluant la polyarthrite rhumatoïde, PR) sont caractérisés par 3 clusters de comorbidités (peu de comorbidités, polyautoimmunité, et polyinflammation) qui ont permis le développement d’un modèle de régression logistique polytomique utilisant 17 comorbidités pour classer les patients (précision de 96,8 %). Ces clusters sont caractérisés par (1) peu de comorbidités ; (2) plusieurs maladies autoimmunes, allergies, infections virales, maladies cardiovasculaires ; (3) plusieurs maladies inflammatoires, hypertension, hyperlipidémie, dépression, parodontite. Notre objectif était de valider ces profils de comorbidités et d’étudier leur évolution dans une population plus importante de PR.

Patients et méthodes

À partir d’une base de délivrances en pharmacie et après utilisation d’un algorithme identifiant des patients PR sous thérapie ciblée, 15 189 patients âgés de 28ans ou plus ont été identifiés en 2023 avec extraction de leurs données de délivrances de 2014 à 2023. Différents algorithmes ont été utilisés pour caractériser la présence de 17 comorbidités. Le modèle de classification a attribué un cluster de comorbidités à chaque patient pour chaque année de suivi. Une analyse de séquence d’état avec classification ascendante hiérarchique a été utilisée pour identifier les trajectoires temporelles des clusters de comorbidités.

Résultats

Pendant la 1re année de suivi, 61,9 % des patients ont un profil à faible comorbidité, 24,7 % la polyautommunité et 13,4 % la polyinflammation. L’âge et la proportion des femmes sont significativement augmentés dans la polyinflammation et la polyautoimmunité respectivement (p<0,001) : faible comorbidité (moyenne, écart-type) : 56 (12) ans et 60 % de femmes ; polyautoimmunité : 60 (12) et 75 % ; polyinflammation : 62 (11) et 62 %. Les patients avec faible comorbidité prennent plus de thérapies ciblées seules et moins de corticothérapie orale seule que ceux avec polyautoimmunité ou polyinflammation (Tableau 1).

Nous avons identifié 4 clusters de trajectoires : profil polyautoimmun dominant (31 %) ; profil polyinflammatoire stable (9 %) ; profil à faible comorbidité stable (50 %) ; profil à faible comorbidité avec switch vers la polyinflammation au cours du suivi (10 %) (Figure 1).

La part de patients aux profils polyautoimmun et polyinflammatoire la 1ère année de suivi, augmente linéairement avec l’âge de 2,5 % et 3,8 % respectivement sur une période de 10ans. La polyautoimmunité commence dès 20–25ans avec 10 % de polyautoimmunité dans cette tranche d’âge contre 0 % pour la polyinflammation (Figure 2).

Discussion

Le profil démographique et de comorbidités dans la PR est comparable à celui précédemment identifié dans une étude indépendante. Les trajectoires montrent une stabilité temporelle dans la majorité des cas. Le développement lent de la polyautoimmunité et de la polyinflammation avec l’âge pourrait expliquer le profil stable observé pour la plupart des patients sur un suivi de 10ans.

Conclusion

La stabilité des profils de comorbidités dans la PR et les différentes caractéristiques clinicobiologiques associées suggèrent qu’ils pourraient représenter différents groupes étiopathologiques. Une comparaison de la persistance des traitements de fond entre les différents profils de comorbidités nous révèlera si ces profils peuvent être utilisés comme marqueurs théranostiques pour mieux cibler la thérapie à instaurer.

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