A quoi sert un statisticien à lHôpital

A quoi sert un statisticien à l’Hôpital? Réflexions issues de l’expérience acquise à l’Hôpital Européen Georges Pompidou Gilles Chatellier 1 The Statistician “The statistician, and particularly those not in close contact with clinical medicine, may tend to forget that the physician’s first duty is to his/her patient.“ A. Bradford Hill The Clinical Trial N Engl J Med 1952; 247:113-19 2 De quoi a besoin un statisticien à l’hôpital ? • Un lieu de soin • Des patients « On peut faire de la recherche clinique grâce au travail de tous ceux qui n’en font pas » Joël Ménard 3 Histoire Laennec Boucicaut Broussais H.E.G.P. 4 HEGP: Chiffres clés  35 000 m²  700 médecins  1 545 Professionnels de santé  954 personnes dans le staff administratif et technique  3 200 employés 827 lits  4 employés / 1 patient • 1 PU-PH épidémiologiste • Depuis 2001, 1 puis 2 statisticiens plein temps •700 m² pour la recherche (CIC 650 m2 et URC (50 m²) 5 De quoi a besoin un statisticien à l’hôpital ? • Un lieu de soin • Des patients 6 Pathologies les plus fréquentes – HEGP -2001 Pathologies (N, % hospitalizations)  Cardiovasculaire 4511 (21%)  Orthopédie 2359 (11%) Gastro-entérologie 1956 (9%)  Hépatologie 634 (3%)  Pathologie pulmonaire 1617 (7%)  ORL 1091 (5%) Consultations Hospitalisations Hôpital de Jour 92 483 29 339 12 566 7 De quoi a besoin un statisticien à l’hôpital ? • Un lieu de soin • Des patients • Un ou des lieux de recherche clinique – CIC (1992) – URC (2003) 8 Du laboratoire à la pratique Recherche…. Fondamentale Physiologique Clinique Évaluative 1 2 3 CIC: Investigation clinique URC/UEC Recherche clinique Epidémiologie clinique Health system Research Outcome Research 9 Recherche clinique HEGP: dates-clés • Novembre 2000 : Autorisations de lieu de recherche SBID pour le CIC (Pr M Azizi) • 2001 : recrutement d’un Biostatisticien • 2002 : recrutement d’un Cadre Infirmier (mitemps) • 2003 : Création de l’URC (Pr Chatellier) • 2003 : Soumission à l’appel d’offres CIC intégré en biothérapie conjointement avec Necker (Pr Cavazzana-Calvo) • 2004 : Soumission à l’appel d’offres CIB (Pr M Aiach) • 2005 : Création du CIC-épidémiologie clinique (Pr Chatellier) 10 The Clinical Investigation Center Georges Pompidou European Hospital 11 CIC Missions • Installed inside university hospitals and funded by INSERM and the Hospital, clinical investigation centers work at the interface between basic and clinical research. • Their objective is to produce new scientific and medical knowledge while ensuring compliance with ethical and legal requirements. • CICs are open to investigators from any institution and to the pharmaceutical industry who wish to perform research: – on humans, healthy or ill, especially POC studies – on various themes and in research domains: physiology pathophysiology, genetics, therapeutic research…. 12 HEGP CIC Logistics The HEGP CIC makes available to the investigators a dedicated space: • 6 clinical fully equipped investigation beds, reserved for outpatient care and day or night hospitalization, • 3 examining rooms • Nurses' station • Equipment room • Dietary kitchen • Bio-analytical laboratory • Administrative office 13 What does the CIC offer ? A specialized personnel and staff Program director: Prof Jean-Noël Fiessinger, Assistant program director: Prof Michel Azizi Scientific, administrative and financial management, responsible for clinical operations, oversight of clinical studies • Clinical research MDs • A methodologist (since 1992). A full-time statistician since 2003 • a clinical pharmacologist • a nursing team • a dietetician • a laboratory technician 14 What does the CIC offer ? Ex: Molecular biology and genetic expertise Expertise on - genes of the renin angiotensin system - genes of the kallikrein kinin system - genes of the natriuretic system - genes of the ions transporters in the kidney - genes of several metabolic disease - genes of several oncogenic diseases - genes of several cardiovascular diseases Analysis of the genotype-phenotype relationships for various genes involved in vasoactive systems 15 URC HEGP Les taches urgentes du statisticien 16 URC OUEST (HEGP, Ambroise Paré, Raymond Poincaré, Sainte-Périne • Objectifs: – Relai du promoteur – Mise en œuvre de INSTITUTIONNELLE la recherche • Personnel – Encadrement (datamanager, ARC senior, Gestionnaire, Statisticien, Méthodologiste, Informaticien…) – Projet – 55 personnes, mais seulement 2 statisticiens 17 « Health Services Research » • Aide à la décision… • Modifications comportements… Statisticien EVIDENCE-BASED MEDICINE Enseignement Recherche Clinique • Originale • Synthèses (Revues systématiques métaanalyses) 18 Hôpital Universitaire Rôle du statisticien • 107 projets institutionnels l’ouverture (en cours ou soumis) • 35 Projets soumis en 2006 depuis 19 Rôle du statisticien Critique et Recherche Clinique • La critique doit être spécifique et testable: par exemple, "le résultat pourrait être dû au déséquilibre des sexes entre les groupes de traitement." • Et non cassante : "le groupe contrôle est totalement inadequate.« Pédagogie 20 Rôle du statisticien Un design correct est un des aspects de l’éthique • Une étude dont la conclusion est invalide est un mauvais service rendu à la science. • Les études incorrectement conçues gâchent des ressources limitées. • Les études ayant sous-dimensionnées peuvent ne pas mettre en évidence des différences vraies ayant un intérêt clinique. 21 Rôle du statisticien Torture des données (Data Dredging): un plan d’analyse trop fréquent • La pratique de la torture des données courante. • Elle est la règle dans toute recherche épidémiologique à fort potentiel de publication. • Le statisticien: est la vestale du risque alpha: – Ajustement des valeurs de p si tests multiples – Strict respect du protocole – Privilégier intervalles de confiance – Conseiller une nouvelle étude 22 Rôle du statisticien Publication répondant aux règles • CONSORT : Consolidated Standards of Reporting Trials • STARD: standards for reporting studies of diagnostic accuracy • QUOROM : Quality of Reporting of Metaanalyses • MOOSE: Meta-analysis Of Observational Studies in Epidemiology • REMARK: Reporting recommendations for tumour marker prognostic studies • STROBE: STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology 23 Response Rates and Deaths from Toxic Events in Phase 1 Oncology Trials, According to Whether FDA-Approved Agents Were Used Horstmann E et al. N Engl J Med 2005;352:895-904 24 La recherche sur bases de données (1) Sources: • Bases de données administratives • Outils informatiques de gestion en pleine explosion : – Entrepôts de données – “Infocentres” • Systèmes d’information régionaux et nationaux – – – – PMSI Caisses d’assurance maladie CEPIDC …. 25 HEGP (en attendant les autres hôpitaux de l’AP-HP) Système d’information complet Plateforme unique d’intégration reliant environ 50 logiciels 1 seul outil pour le dossier médical Plusieurs outils de gestion des autres données (laboratoire, images, anatomopathologie…) Prescription informatique Bases de données très volumineuses dont l’exploitation a à peine débuté 26 La recherche sur bases de données (2) Méthodes: • Traitement des séries temporelles • Etudes cas-témoins • Data-mining Problèmes posés : administratifs Ajustement des • Prévision d’activité organisations et des • Prévisions de coûts structures Problèmes posés : Qualité • Mortalité hospitalière Études analytiques • Benchmarking 27 28 Méthodologie de l’enquête 2005 • 32 spécialités • Questionnaire et base PMSI 2003 • Critères – Activité: nombre d’actes – Notoriété: % de patients non domiciliés dans le département de l’établissement – Ambulatoire: % interventions réalisées en ambulatoire (?) – Technicité: % actes réalisés avec une technique performante (?), ou part d’actes complexes vs actes simples – Spécialisation: % d’une activité très spécifique au sein d’une discipline – Indice de gravité des cas traités – Durée de séjour • Classement général: résultante des classements dans les 32 spécialités 29 AP-HP 30 Questionnaire « Le Point » 2006 Quelques questions • Chirurgie (interventions programmées) – Urologie – Ophtalmo – Chirurgie artérielle (Q: mortalité, morbidité, RMM) – Chirurgie cardiaque (Q: mortalité, RMM, base Epicard) – Chirurgie thoracique du cancer du poumon (Q: mortalité, RMM, base Epithor) – Chirurgie digestive (Q: mortalité, RMM) • Cardiologie – Coronarographies, angioplasties, endoprothèses (Q: effectifs procédures ou malades) 31 Difficultés La chirurgie – Activité identifiée via la CCAM – A quoi correspond le terme « programmé » ? – A quoi correspond le terme « Mortalité » – Service (Chirurgie digestive) – Hôpital (HEGP) – Structure (AP-HP) – à 30 jours si possible (Connexion bases externes) 32 Mortalité Hospitalière Exemples avec les données PMSI AP-HP 2005 33 Exemple : mortalité hospitalière Intervention X (données réelles en cours d’analyse) Hop Non DC DC Hop 2 Hop 3 Hop 4 Hop 5 Hop 6 Total 39 74 98 151 8 5% 159 80 443 5 8 13 25% 6.2% 7.5% Total 52 79 106 2 39 2.4% 8.1% 82 482 De 2.4 à 25% 34 Exemple : mortalité hospitalière Intervention Y (données réelles en cours d’analyse) Hop 1 Hop 2 Hop 3 Hop 4 Non DC Total 1286 104 7.5% 1390 148 188 598 30 4.8% 628 352 29 7.6% 381 19 26 11.3% 12.2% 167 214 Total DC De 4.8 à 12.2% ! 35 League table for 30-day hospital mortality (with 95%CI) - Myocardial infarction (patients aged 35-74 years) - 37 very large acute hospitals in England during 1998/9 - Hôpital 24: le plus mauvais? Adab et al. BMJ 2002 36 Hôpital 24: le plus mauvais? Non !!! Le plus mauvais? Question de codage, de case mix…? OU Performance vraiment meilleure? Le meilleur ? Adab et al. BMJ 2002 37 Références récentes Konety BR. Mortality after major surgery for urologic cancers in specialized urology hospitals: are they any better? J Clin Oncol. 2006;24(13):2006-12. Bullano MF. Agreement Between Administrative Claims and the Medical Record in Identifying patients With a Diagnosis of Hypertension. Med Care. 2006 ;44(5):486-490. Khan NA. Association of postoperative complications with hospital costs and length of stay in a tertiary care center. J Gen Intern Med. 2006;21(2):177-80. Peterson ED. Association between hospital process performance and outcomes among patients with acute coronary syndromes. JAMA. 2006 ;295(16):1912-20. 38 Job Statistician Brigham & Women's Hospital • Working independently, in collaboration with the Principal Investigators and the Senior Statistician, will work with faculty investigators and fellows in providing statistical and methodological consultation for papers, grants, presentations and reports. • Will perform statistical analyses, advanced statistical programming on a range of projects and topics, but focusing on genetic analyses in the BRASS Rheumatoid Arthritis Registry, and write sections of grant proposals. • Will serve as lead statistician on several complex projects. Analytic approaches will span a wide range of descriptive and inferential techniques including longitudinal and multivariate analyses, gene environment interactions,case only analysis, linkage analysis. • Will work primarily in SAS and R. • Will work closely with a senior statistical programmer. • Will meet on regular basis with various study teams to understand the projects and their analytic and data management needs and challenges. • Will be key member of Biometry Unit's administrative structure. • Responsibilities within the Biometry Unit will include prioritization of statistical consulting and programming work for the different Principal Investigators. 39 Statistician Brigham & Women's Hospital Requirements: • Master's level training in statistics (or greater) and at least six months to one year experience as a statistician and statistical programmer with a focus on genetics, gene environment interactions, case only analysis and linkage analysis. • Experience with SAS programming and R programming in a medical data setting. Ability to work with transcriptional profiling data. • Advanced data management and analysis skills. • Must be able to perform parametric and nonparametric bivariate analyses and a wide range of multivariate techniques, including linear and logistic regression, survival analysis. • Excellent interpersonal skills. • Teaching expertise, as the postdoctoral fellows rely upon the statistician for scientific mentoring. 40 FIN 41