Complémentarité des méthodes numériques et symboliques en pharmacovigilance
Résumé
La pharmacovigilance a pour objet la surveillance du risque d'effet indésirable résultant de l'utilisation des médicaments et produits à usage humain. Elle consiste à détecter des « signaux » correspondant à des corrélations suspectes entre la prise d'un médicament et l'observation d'un effet indésirable. Les professionnels de santé sont tenus de signaler tout effet indésirable inattendu en envoyant un rapport a leur centre régional de pharmacovigilance, alimentant ainsi une base nationale. Pour faire face à la quantité de rapports stockés, des méthodes numériques fondées sur des mesures de disproportionnalité été proposées ; elles extraient efficacement les couples (médicament, effet indésirable) sur-représentés dans la base, en vue de leur evaluation par un expert. Toutefois, ces approches fournissent peu d'information aux experts pour leur permettre de comprendre pour quelles raisons ces signaux ont eté retenus. De plus, aucune information ne leur est transmise concernant la spécificité eventuelle d'un signal qui concernerait plus particulièrement une sous-population (sexe, âge). L'utilisation d'une approche symbolique comme l'Analyse de Concepts Formels (ACF), en complément des méthodes numériques existantes, nous a permis d'obtenir une meilleure « tracabilité » des signaux extraits en fournissant aux experts une vue synthétique du contenu de la base. De plus, l'utilisation d'une approche fondée sur les treillis permet de réduire l'espace de recherche, de détecter des associations complexes impliquant plusieurs médicaments et effets indésirables et d'identifier les spécificités liées aux diverses sous-populations. Nous illustrons ces atouts par une expérimentation sur la base régionale HEGP.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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