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APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS
L’ÉPIDÉMIOLOGIE DU DIABÈTE EN FRANCE
Sonsoles Fuentes
Directeur de thèse Emmanuel Cosson
Co-encadrante Sandrine Fosse-Edorh
Paris, 16 mai de 2018
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2
Une de plus importantes cause de décès et morbidité dans le monde (N.C.D. Risk Factor Collaboration/Lancet/ 2016)
• Prévalence du diabète traité pharmacologiquement en France en 2015 (type1 & type2)
5% ~ 3,3 millions de personnes (Mandereau Bruno, L/BEH/2017)
• Inégalités géographiques
• Inégalités socioéconomiques
− Dans les départements moins favorisés
(Kusnik-Joinville/BEH/ 2007)
− Chez les personnes de faible niveau d’études:
++ Femmes (Fosse S/BEH/2015)
− Origine Nord Africaine ++ Femmes
(Fosse-Edorh S/DiabetMed/2014)
• ↑↑ Coût économique du diabète (Aguadé AS/Value Health/2014)
− Patient diabétique 6,714 €/ année
− 5% des dépenses de santé ~ € 7.7 milliards
DIABETE
Mandereau Bruno/BEH/2017
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3
Surveillance
Planification
Implémentation
Evaluation
Surveillance
PROGRAMMES EN SANTE PUBLIQUE
SURVEILLANCE DES MALADIES CHRONIQUES
Prévention I
Prévention II
Prévention III
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4
Surveillance
Planification
Implémentation
Evaluation
Surveillance
Collection
Systématique
Analyses
Interprétation
PROGRAMMES EN SANTE PUBLIQUE
SURVEILLANCE DES MALADIES CHRONIQUES
Prévention I
Prévention II
Prévention III
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5
Surveillance
Planification
Implémentation
Evaluation
Surveillance
Collection
Systématique
Analyses
Interprétation
PROGRAMMES EN SANTE PUBLIQUE
SURVEILLANCE DES MALADIES CHRONIQUES
• SOURCE DE DONNES
1. Enquêtes nationales
a. En population générale
i. Transversales : ESTEBAN
ii. Cohortes: CONSTANCES
b. En population spécifique: ENTRED
2. Registres de maladies
a. Cancer: Registre national des
leucémies et des lymphomes de
l'enfant
b. Registre des malformations
congénitales
3. Données médico-administratives
a. Données de l’Assurance Maladie
* SNDS/SNIIRAM
Prévention I
Prévention II
Prévention III
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6
Surveillance
Planification
Implémentation
Evaluation
Surveillance
Collection
Systématique
Analyses
Interprétation
PROGRAMMES EN SANTE PUBLIQUE
SURVEILLANCE DES MALADIES CHRONIQUES
• SOURCE DE DONNES
1. Enquêtes nationales
a. En population générale
i. Transversales : ESTEBAN
ii. Cohortes: CONSTANCES
b. En population spécifique: ENTRED
2. Registres de maladies
a. Cancer: Registre national des
leucémies et des lymphomes de
l'enfant
b. Registre des malformations
congénitales
3. Données médico-administratives
a. Données de l’Assurance Maladie
* SNDS/SNIIRAM
Prévention I
Prévention II
Prévention III
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7
LE SYSTÈME NATIONAL DES DONNES SANTÉ (SNDS)
• Plus grandes bases médico-administratives au monde
(66 millions de personnes)
(Tuppin P /Rev Epidemiol Sante Publique/2017)
• 99 % Population Française:
− RG 86%; MSA /RSI 10%
• Information complémentaire
− CMUc
− Indice de désavantage social (Fdep)
https://www.snds.gouv.fr/SNDS/Documentation-technique
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8
LE SYSTÈME NATIONAL DES DONNES SANTÉ (SNDS)
• SURVEILLANCE DU DIABÈTE À PARTIR DU SNDS
− Diabète type 1 et type 2 confondus
− 3 Algorithmes de repérage de cas de
diabète X Aucun algorithme de repérage de
diabète a été validé X Pas d’algorithme de typage du
diabète fiable
• Plus grandes bases médico-administratives au monde
(66 millions de personnes)
(Tuppin P /Rev Epidemiol Sante Publique/2017)
• 99 % Population Française:
− RG 86%; MSA /RSI 10%
• Information complémentaire
− CMUc
− Indice de désavantage social (Fdep)
https://www.snds.gouv.fr/SNDS/Documentation-technique
− Méthodologie GT REDSIAM (Fosse-Edorh S /RevEpidemiolSantePublique/2017)
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LE SYSTÈME NATIONAL DES DONNES SANTÉ (SNDS)
• SURVEILLANCE DU DIABÈTE À PARTIR DU SNDS
− Diabète type 1 et type 2 confondus
− 3 Algorithmes de repérage de cas de
diabète
− Informations manquantes (Moulis G/RevMedInterne/2015)
− Pas de résultats des examens
paracliniques
− Pas d’information sur traitements
non-médicamenteux
X Pas d’estimation récente de la
prévalence:
− Pré-diabète
− DB non-diagnostiqué
− DB non traité pharma.
X Aucun algorithme de repérage de
diabète a été validé X Pas d’algorithme de typage du
diabète fiable
• Plus grandes bases médico-administratives au monde
(66 millions de personnes)
(Tuppin P /Rev Epidemiol Sante Publique/2017)
• 99 % Population Française:
− RG 86%; MSA /RSI 10%
• Information complémentaire
− CMUc
− Indice de désavantage social (Fdep)
https://www.snds.gouv.fr/SNDS/Documentation-technique
− Méthodologie GT REDSIAM (Fosse-Edorh S /RevEpidemiolSantePublique/2017)
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LE SYSTÈME NATIONAL DES DONNES SANTÉ (SNDS)
• SURVEILLANCE DU DIABÈTE À PARTIR DU SNDS
− Diabète type 1 et type 2 confondus
− 3 Algorithmes de repérage de cas de
diabète
− Informations manquantes (Moulis G/RevMedInterne/2015)
− Pas de résultats des examens
paracliniques
− Pas d’information sur traitements
non-médicamenteux
X Pas d’estimation récente de la
prévalence:
− Pré-diabète
− DB non-diagnostiqué
− DB non traité pharma.
X Aucun algorithme de repérage de
diabète a été validé X Pas d’algorithme de typage du
diabète fiable
• Plus grandes bases médico-administratives au monde
(66 millions de personnes)
(Tuppin P /Rev Epidemiol Sante Publique/2017)
• 99 % Population Française:
− RG 86%; MSA /RSI 10%
• Information complémentaire
− CMUc
− Indice de désavantage social (Fdep)
https://www.snds.gouv.fr/SNDS/Documentation-technique
− Méthodologie GT REDSIAM (Fosse-Edorh S /RevEpidemiolSantePublique/2017)
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11
• Données recueillies participants:
a. Auto-questionnaire
Mode de vie
Santé Diabète
Expositions professionnelles
Socio-démographie
b. Examen santé
Questionnaire médical
*Diabète
Recueil paraclinique
Biologie Glycémie à jeun (GAJ)
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
• Données appariées participants:
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12
• Données recueillies participants:
a. Auto-questionnaire
Mode de vie
Santé Diabète
Expositions professionnelles
Socio-démographie
b. Examen santé
Questionnaire médical
*Diabète
Recueil paraclinique
Biologie Glycémie à jeun (GAJ)
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
Valider des algorithmes de
repérage de cas de diabète
• Données appariées participants:
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• Données recueillies participants:
a. Auto-questionnaire
Mode de vie
Santé Diabète
Expositions professionnelles
Socio-démographie
b. Examen santé
Questionnaire médical
*Diabète
Recueil paraclinique
Biologie Glycémie à jeun (GAJ)
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
Valider des algorithmes de
repérage de cas de diabète
Estimer de la prévalence en France
Pre-diabète
Diabète non-dignostiqué
Diabète non traité
pharmacologiquement
• Données appariées participants:
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14
• Données recueillies participants:
a. Auto-questionnaire
Mode de vie
Santé Diabète
Expositions professionnelles
Socio-démographie
b. Examen santé
Questionnaire médical
*Diabète
Recueil paraclinique
Biologie Glycémie à jeun (GAJ)
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
Valider des algorithmes de
repérage de cas de diabète
Estimer de la prévalence en France
Pre-diabète
Diabète non-dignostiqué
Diabète non traité
pharmacologiquement
• Données appariées participants:
Développer un algorithme du
typage du diabète
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15
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
OBJECTIF 1:
VALIDATION DES ALGORITHMES DE REPÉRAGE DES CAS DE DIABÈTE
<div>Icons made by <a href="https://www.flaticon.com/authors/dinosoftlabs" title="DinosoftLabs">DinosoftLabs</a> from <a href="https://www.flaticon.com/" title="Flaticon">www.flaticon.com</a> is licensed
by <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/" title="Creative Commons BY 3.0" target="_blank">CC 3.0 BY</a></div>
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16
VALIDATION DES ALGORITHMES:
ALGORITHMES DE REPERAGE DU DIABETE-REDSIAM
(Fosse-Edorh S/Rev Epidemiol Sante Publique/2017)
Algorithme
A
Algorithme
B
Algorithme
C
BENEFICIARE ALD • Code CIM-10 E10-E14
OUI OUI
DCIR • Remboursement ATC-A10
• Au moins 3 dates différentes
OU
2 dates différentes si au moins 1
Grand Conditionnement
[1 dernière
année]
[2 dernières
années]
PMSI • Diagnostic [principal ou relié] =
Code Diabète (E10-E14)
OU
• Diagnostic [principal ou relié] =
Codes complications (G59.0,H28.0…)
+
Diagnostic associé diabète (E10-E14)
[2 dernières
années]
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17
(1) DÉFINITION DE L’ÉCHANTILLON D’ÉTUDE
CONSTANCES 2012 – 2014 (n=50954)
Femmes ayant déclaré avoir eu un diabète gestationnel (n=545)
Femmes enceinte pendant l'auto-questionnaire (n = 179)
Participants sans données SNDS (n = 4491)
Echantillon d’étude (n =45739)
VALIDATION DES ALGORITHMES:
MATÉRIEL ET METHODES
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18
(2) DÉFINITION GOLD STANDARDS
Auto-questionnaire: atteinte + suivi de diabète
Examen médical : questionnaire médical
2.a GOLD STANDARD: Diabète connu
Négatif (n=44582) Positif (n = 1157)
Traitement: ADO ou/et insuline
2.b GOLD STANDARD: Diabète traité pharmacologiquement
Positif (n = 1018)
(1) DÉFINITION DE L’ÉCHANTILLON D’ÉTUDE
CONSTANCES 2012 – 2014 (n=50954)
Femmes ayant déclaré avoir eu un diabète gestationnel (n=545)
Femmes enceinte pendant l'auto-questionnaire (n = 179)
Participants sans données SNDS (n = 4491)
Echantillon d’étude (n =45739)
VALIDATION DES ALGORITHMES:
MATÉRIEL ET METHODES
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19
(3) REPÉRAGE DE CAS DE DIABÈTE
SNDS
Algorithme A (+ n = 1012 )
Algorithme B (+ n = 853 )
Algorithme C (+ n = 1116)
(1) DÉFINITION DE L’ÉCHANTILLON D’ÉTUDE
CONSTANCES 2012 – 2014 (n=50954)
Femmes ayant déclaré avoir eu un diabète gestationnel (n=545)
Femmes enceinte pendant l'auto-questionnaire (n = 179)
Participants sans données SNDS (n = 4491)
Echantillon d’étude (n =45739)
VALIDATION DES ALGORITHMES:
MATÉRIEL ET METHODES
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20
VALIDATION DES ALGORITHMES:
RÉSULTATS
Algorithm A Algorithm B Algorithm C
ALD Diabète
DCIR
remboursement AdB
[1année]
ALD-diabète +
DCIR remboursement AdB
[2années] +
PMSI hospitalisation diag.
Diabète principal ou relié )
1) GOLD STANDARD: DIABETE CONNU
Sensibilité (%) 73.73 (71.09, 76.24) 85.83 (83.68, 87.79) 93.78 (92.23, 95.10)
Spécificité(%) 100.0 (99.99, 100) 99.96 (99.93, 99.97) 99.93 (99.90, 99.95)
VPP(%) 100.0 (99.57, 100.0) 98.12 (97.08, 98.87) 97.22 (96.08, 98.11)
VPN (%) 99.32 (99.24, 99.40) 99.63 (99.57, 99.69) 99.84 (99.80, 99.87)
K 0.85 (0.83, 0.86) 0.91 (0.90, 0.93) 0.95 (0.94, 0.96)
2) GOLD STANDARD: DIABETE TRAITE PHARMACOLOGIQUEMENT
Sensibilité (%) 77.21 (74.51, 79.75) 97.35 (96.16, 98.25) 99.31 (98.59, 99.72)
Spécificité (%) 99.85 (99.81, 99.88) 99.95 (99.93, 99.97) 99.77 (99.72, 99.81)
VPP(%) 92.15 (90.13, 93.86) 97.92 (96.85, 98.71) 90.59 (88.73, 92.24)
VPN(%) 99.48 (99.41, 99.55) 99.94 (99.91, 99.96) 99.98 (99.97, 99.99)
K 0.84 (0.82, 0.86) 0.98 (0.97, 0.98) 0.95 (0.94, 0.96)
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21
VALIDATION DES ALGORITHMES:
RÉSULTATS
Algorithm A Algorithm B Algorithm C
ALD Diabète
DCIR
remboursement AdB
[1année]
ALD-diabète +
DCIR remboursement AdB
[2années] +
PMSI hospitalisation diag.
Diabète principal ou relié )
1) GOLD STANDARD: DIABETE CONNU
Sensibilité (%) 73.73 (71.09, 76.24) 85.83 (83.68, 87.79) 93.78 (92.23, 95.10)
Spécificité(%) 100.0 (99.99, 100) 99.96 (99.93, 99.97) 99.93 (99.90, 99.95)
VPP(%) 100.0 (99.57, 100.0) 98.12 (97.08, 98.87) 97.22 (96.08, 98.11)
VPN (%) 99.32 (99.24, 99.40) 99.63 (99.57, 99.69) 99.84 (99.80, 99.87)
K 0.85 (0.83, 0.86) 0.91 (0.90, 0.93) 0.95 (0.94, 0.96)
2) GOLD STANDARD: DIABETE TRAITE PHARMACOLOGIQUEMENT
Sensibilité (%) 77.21 (74.51, 79.75) 97.35 (96.16, 98.25) 99.31 (98.59, 99.72)
Spécificité (%) 99.85 (99.81, 99.88) 99.95 (99.93, 99.97) 99.77 (99.72, 99.81)
VPP(%) 92.15 (90.13, 93.86) 97.92 (96.85, 98.71) 90.59 (88.73, 92.24)
VPN(%) 99.48 (99.41, 99.55) 99.94 (99.91, 99.96) 99.98 (99.97, 99.99)
K 0.84 (0.82, 0.86) 0.98 (0.97, 0.98) 0.95 (0.94, 0.96)
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22
VALIDATION DES ALGORITHMES:
RÉSULTATS
Algorithm A Algorithm B Algorithm C
ALD Diabète
DCIR
remboursement AdB
[1année]
ALD-diabète +
DCIR remboursement AdB
[2années] +
PMSI hospitalisation diag.
Diabète principal ou relié )
1) GOLD STANDARD: DIABETE CONNU
Sensibilité (%) 73.73 (71.09, 76.24) 85.83 (83.68, 87.79) 93.78 (92.23, 95.10)
Spécificité(%) 100.0 (99.99, 100) 99.96 (99.93, 99.97) 99.93 (99.90, 99.95)
VPP(%) 100.0 (99.57, 100.0) 98.12 (97.08, 98.87) 97.22 (96.08, 98.11)
VPN (%) 99.32 (99.24, 99.40) 99.63 (99.57, 99.69) 99.84 (99.80, 99.87)
K 0.85 (0.83, 0.86) 0.91 (0.90, 0.93) 0.95 (0.94, 0.96)
2) GOLD STANDARD: DIABETE TRAITE PHARMACOLOGIQUEMENT
Sensibilité (%) 77.21 (74.51, 79.75) 97.35 (96.16, 98.25) 99.31 (98.59, 99.72)
Spécificité (%) 99.85 (99.81, 99.88) 99.95 (99.93, 99.97) 99.77 (99.72, 99.81)
VPP(%) 92.15 (90.13, 93.86) 97.92 (96.85, 98.71) 90.59 (88.73, 92.24)
VPN(%) 99.48 (99.41, 99.55) 99.94 (99.91, 99.96) 99.98 (99.97, 99.99)
K 0.84 (0.82, 0.86) 0.98 (0.97, 0.98) 0.95 (0.94, 0.96)
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23
VALIDATION DES ALGORITHMES:
DISCUSSION
• AUTRES ALGORITHMES (NDSS-Canada or Medicare US)
− Spécificité similaire – caractéristique commune des algorithmes de cas du diabète dans les BDMA
− Sensibilité plus importante
− Kappa plus importante pour les Algorithmes B et C
• APPLICATIONS
− Choisir l’algorithme:
Objectif de l’étude
Accès au données –profil SNDS
Charge de travail
− Prévalence ajustée Théorème de Bayes
(Leong /PLoSOne/2013)
𝑷𝒂 = 𝑷𝒃 ∗ 𝑺𝒑 − 𝟏
(𝑺𝒑 + [𝑺𝒆 − 𝟏])
• 𝑃𝑎 = Prévalence ajustée Se - Sp
• 𝑃𝑏 = Prévalence brute algorithme
• 𝑆𝑒 = Sensibilité
• 𝑆𝑝= Spécificité
4,7% 4,8% 5,0%
5,4% 5,5% 5,7%
0,0%
1,0%
2,0%
3,0%
4,0%
5,0%
6,0%
7,0%
8,0%
9,0%
10,0%
2013 2014 2015
Prévalence brute diabète connu en France 2013 - 2015
Prévalence algorithme B
Prévalence ajustée Se - Sp (diabète connu)
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24
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
OBJECTIF 2:
ESTIMATION DE LA PRÉVALENCE DES STADES DE DYSGLYCEMIE:
PRÉDIABÈTE
DIABÈTE NON DIAGNOSTIQUE
DIABÈTE NON TRAITE PHARMACOLOGIQUEMENT
<div>Icons made by <a href="https://www.flaticon.com/authors/dinosoftlabs" title="DinosoftLabs">DinosoftLabs</a> from <a href="https://www.flaticon.com/" title="Flaticon">www.flaticon.com</a> is licensed by <a
href="http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/" title="Creative Commons BY 3.0" target="_blank">CC 3.0 BY</a></div>
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25
Diagnostique
du
diabète
Pas
de
diabète connu
GAJ *
(critères OMS)
6.1 ≤ GAJ < 7 mmol/L Prédiabète
GAJ ≥ 7 mmol/l Diabète méconnu
Diabète connu
Traitement médicamenteux
NON Diabète non traité
pharmacologiquement
OUI Diabète traité
pharmacologiquement
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE
* Une seule mesure de
glycemie à jeun (GAJ)
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26
Diagnostique
du
diabète
Pas
de
diabète connu
GAJ *
(critères OMS)
6.1 ≤ GAJ < 7 mmol/L Prédiabète
GAJ ≥ 7 mmol/l Diabète méconnu
Diabète connu
Traitement médicamenteux
NON Diabète non traité
pharmacologiquement
OUI Diabète traité
pharmacologiquement
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE
• OBJECTIF:
1) PREVALENCE
• En France
• En 2013
• Adultes 18 – 70 ans
2) DECLINER PREVALENCES
• Sexe
• Âge
• Indice de masse corporelle (IMC)
• Niveau socioéconomique
* Une seule mesure de
glycemie à jeun (GAJ)
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27
(1) DÉFINITION ÉCHANTILLON D’ÉTUDE
CONSTANCES 2013
Femmes ayant déclaré avoir eu un diabète
gestationnel (n=158)
Femmes enceinte pendant l'auto-questionnaire
(n=47)
Participants sans données SNDS
Echantillon d’étude
n = 13938
(2) DÉFINITION STADES DE DYSGLYCÉMIE
Auto-questionnaire
Examen santé : questionnaire médical
Mesure de la glycémie à jeun (GAJ)
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
MATÉRIEL ET METHODES
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28
(1) DÉFINITION ÉCHANTILLON D’ÉTUDE
CONSTANCES 2013
Femmes ayant déclaré avoir eu un diabète
gestationnel (n=158)
Femmes enceinte pendant l'auto-questionnaire
(n=47)
Participants sans données SNDS
Echantillon d’étude
n = 13938
(2) DÉFINITION STADES DE DYSGLYCÉMIE
Auto-questionnaire
Examen santé : questionnaire médical
Mesure de la glycémie à jeun (GAJ)
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
MATÉRIEL ET METHODES
(3) PRÉVALENCES BRUTES
Diabète traité pharmacologiquement
Diabète non traité pharmacologiquement
Diabète méconnu
Prédiabète
Non dysglycémie
Diabète connu
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29
(1) DÉFINITION ÉCHANTILLON D’ÉTUDE
CONSTANCES 2013
Femmes ayant déclaré avoir eu un diabète
gestationnel (n=158)
Femmes enceinte pendant l'auto-questionnaire
(n=47)
Participants sans données SNDS
Echantillon d’étude
n = 13938
(2) DÉFINITION STADES DE DYSGLYCÉMIE
Auto-questionnaire
Examen santé : questionnaire médical
Mesure de la glycémie à jeun (GAJ)
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
MATÉRIEL ET METHODES
(3) PRÉVALENCES BRUTES
(4) PRÉVALENCE PONDÉRÉES
• Pondération :
a. Liée au plan de sondage
b. Liée à la non-réponse totale
• Intervalle de confiance 95% en appliquant
une transformation logit
Diabète traité pharmacologiquement
Diabète non traité pharmacologiquement
Diabète méconnu
Prédiabète
Non dysglycémie
Diabète connu
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30
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
RÉSULTATS PREVALENCE EN FRANCE EN 2013
SEXE
AGE
EDUCATION
Prédiabète (%)
IMC
7,4 % TOTAL
![Page 31: APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS … · APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS L’ÉPIDÉMIOLOGIE DU DIABÈTE EN FRANCE Sonsoles Fuentes Directeur de thèse Emmanuel Cosson Co-encadrante](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022013016/5b99d2d909d3f2c3468c0fec/html5/thumbnails/31.jpg)
31
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
RÉSULTATS PREVALENCE EN FRANCE EN 2013
SEXE
AGE
EDUCATION
Prédiabète (%)
IMC
7,4 %
Diabète méconnu (%)
1,9 % TOTAL
![Page 32: APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS … · APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS L’ÉPIDÉMIOLOGIE DU DIABÈTE EN FRANCE Sonsoles Fuentes Directeur de thèse Emmanuel Cosson Co-encadrante](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022013016/5b99d2d909d3f2c3468c0fec/html5/thumbnails/32.jpg)
32
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
RÉSULTATS PREVALENCE EN FRANCE EN 2013
SEXE
AGE
EDUCATION
Diabète connu (%)
TOTAL
IMC
3,8 %
![Page 33: APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS … · APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS L’ÉPIDÉMIOLOGIE DU DIABÈTE EN FRANCE Sonsoles Fuentes Directeur de thèse Emmanuel Cosson Co-encadrante](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022013016/5b99d2d909d3f2c3468c0fec/html5/thumbnails/33.jpg)
33 28%
13%
13%
10%
14%
13%
17%
8%
11%
20%
0%
12%
14%
13%
Master ou supérieur
Bac + 2 ou Bac +3
Bac
Collège
Primaire ou inférieur
Obese
Surpoids
Normal
55-75
30-54
18-29
Femme
Homme
Total
no phar phar
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
RÉSULTATS PREVALENCE EN FRANCE EN 2013
SEXE
AGE
EDUCATION
Diabète connu (%) % non traité pharmacologiquement
TOTAL
IMC
3,8 %
![Page 34: APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS … · APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS L’ÉPIDÉMIOLOGIE DU DIABÈTE EN FRANCE Sonsoles Fuentes Directeur de thèse Emmanuel Cosson Co-encadrante](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022013016/5b99d2d909d3f2c3468c0fec/html5/thumbnails/34.jpg)
34 28%
13%
13%
10%
14%
13%
17%
8%
11%
20%
0%
12%
14%
13%
Master ou supérieur
Bac + 2 ou Bac +3
Bac
Collège
Primaire ou inférieur
Obese
Surpoids
Normal
55-75
30-54
18-29
Femme
Homme
Total
no phar phar
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
RÉSULTATS PREVALENCE EN FRANCE EN 2013
SEXE
AGE
EDUCATION
Diabète connu (%) % non traité pharmacologiquement
TOTAL
IMC
3,8 %
![Page 35: APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS … · APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS L’ÉPIDÉMIOLOGIE DU DIABÈTE EN FRANCE Sonsoles Fuentes Directeur de thèse Emmanuel Cosson Co-encadrante](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022013016/5b99d2d909d3f2c3468c0fec/html5/thumbnails/35.jpg)
35 28%
13%
13%
10%
14%
13%
17%
8%
11%
20%
0%
12%
14%
13%
Master ou supérieur
Bac + 2 ou Bac +3
Bac
Collège
Primaire ou inférieur
Obese
Surpoids
Normal
55-75
30-54
18-29
Femme
Homme
Total
no phar phar
PREVALENCE STADES DE DYSGLYCEMIE:
RÉSULTATS PREVALENCE EN FRANCE EN 2013
SEXE
AGE
EDUCATION
Diabète connu (%) % non traité pharmacologiquement
TOTAL
IMC
3,8 %
![Page 36: APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS … · APPORT DE LA COHORTE CONSTANCES DANS L’ÉPIDÉMIOLOGIE DU DIABÈTE EN FRANCE Sonsoles Fuentes Directeur de thèse Emmanuel Cosson Co-encadrante](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022013016/5b99d2d909d3f2c3468c0fec/html5/thumbnails/36.jpg)
36
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
• PERSPECTIVES
OBJECTIF 3:
Développer un algorithme de typage du diabète avec
une approche Machine-learning/Big-Data
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37
CONSTANCES & SURVEILLANCE DIABÈTE
<div>Icons made by <a href="http://www.freepik.com" title="Freepik">Freepik</a> from <a href="https://www.flaticon.com/" title="Flaticon">www.flaticon.com</a> is licensed by <a
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• CONCLUSION
CONSTANCES est un excellent outil pour améliorer la surveillance
épidémiologique du diabète à partir de base de données médico- administratives
Perfectionner la méthodologie utilisée
Compléter l’information absente
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38
REMERCIEMENTS
− Laurence Mandereau-Bruno
− Clara Piffaretti
− Pascale Bernillon
.... DMNTT
.....DATA
− Marie Zins
− Marcel Goldberg
…tout l’équipe CONSTANCES
CONSTANCES-DIAB − Anne Fagot-Campagna
− Sébastien Czernichow
− Céline Druet
− Samy Hadjadj
− Gwenn Menvielle
− Paul Valensi
− Pierre-Jean Saulnier