Etude de pertinence de lutilisation de la variable CCMU Données OSCOUR® grippe/syndrome grippaux Fédération des ORU Réunion du 07 octobre 2013.

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1 Etude de pertinence de lutilisation de la variable CCMU Données OSCOUR® grippe/syndrome grippaux Fédération des ORU Réunion du 07 octobre 2013

2 Hi Contexte - Objectif Utilisation des données OSCOUR® dans la surveillance de la grippe par le DMI (passages/hospitalisations) Surveillance des cas graves: Cas de grippe admis en réanimation et signalés à lInVS Objectif : évaluer la pertinence de lutilisation de la variable CCMU pour estimer la gravité de latteinte

3 Matériel et méthode Population détude : patients avec au moins un passage aux urgences pour les codes J09 (H1N1), J10 (virus identifié) et J11 (virus non identifié) en diagnostic principal ou associé du 01/09/12 au 17/03/13 => 27 861 passages Méthode : recherche dun lien entre score CCMU et hospitalisation Variable gravité et mode de sortie Analyse univariée et multivariée avec ajustement sur le sexe et lâge

4 Matériel et méthode (2) Variable gravité 1 - état lésionnel ou pronostic fonctionnel jugé stable après le premier examen clinique P - idem CCMU 1 avec problème dominant psychiatrique ou psychologique 2 - état lésionnel ou pronostic jugé stable 3 - état lésionnel ou pronostic fonctionnel jugé susceptible de saggraver aux urgences sans mettre en jeu le pronostic vital 4 - situation pathologique engageant le pronostic vital aux urgences sans manœuvre de réanimation 5 - situation pathologique engageant le pronostic vital aux urgences avec initiation ou poursuite de manœuvres de réanimation dès lentrée aux urgences D - patient décédé à lentrée aux urgences sans avoir pu bénéficier dinitiation ou poursuite de manœuvres de réanimation aux urgences => Variable binaire grave : 1/P/2/3 versus 4/5/D Variable mode de sortie 6 – mutation 7 – transfert=> Variable binaire hosp : domicile (8) versus hospitalisation (6/7/9) 8 – domicile 9 – décès

5 Résultats: analyse descriptive Gravité 0 décès dans gravité 2 décès dans mode de sortie (1 avec gravité=3 et 1 avec gravité manquant) Examen des données manquantes Gravité : 9% dm - Mode de sortie : 8% dm Données manquantes communes aux 2 variables : 1% Description de la population 51% hommes, 49% femmes âge 0-5 ans 30,7% 5-14 ans 20,4% 15-64 ans 44,7% 65 ans et plus 4,2% Cas graves en réa Cas graves CCMU

6 Résultats 17,04527.86% 215,04959.51% 31,7827.05% 49853.90% 54271.69% 023,87694.42% 11,4125.58% mutation1,7646.91% transfert780.31% domicile23,69492.78% DC20.01% 023,69692.79% 11,8427.21% Score de gravitéMode de sortie Grave Hospitalisation

7 Résultats Selon le sexe : pas de différence significative Selon lâge: différence significative pour grave et hosp graveAge_0_15Age_16_25Age_26_45Age_46_75Age_75_pl 0 12,2862,2825,6473,132529 98.4792.0989.9590.3489.97 1 19119663133559 1.53%7.91%10.05%9.66%10.03% Total12,4772,4786,2783,467588 hospAge_0_15Age_16_25Age_26_45Age_46_75Age_75_pl 0 12,3142,2765,8133,015278 94.0895.9195.2688.6848.43 1 77597289385296 5.92%4.09%4.74%11.32%51.57% Total13,0892,3736,1023,4574

8 Croisement grave/hosp hosp grave01Total 0 20,3271,62321,95 92.617.39100.00 94.0294.6494.06 1 1,294921,386 93.366.64100.00 5.985.365.94 Total21,6211,71523,336 Pearson chi2(1) = 1.0951 Pr = 0.295 hosp grave01Total 0 10,44582711,272 92.667.34100.00 94.0395.6194.15 1 66338701 94.585.42100.00 5.974.395.85 Total11,10886511,973 hosp grave01Total 0 9,8779510,665 92.557.45100.00 93.9993.6493.96 1 63154685 92.127.88100.00 6.016.366.04 Total10,50184911,35 femmeshommes global

9 Selon la classe dâge 16-25 ans 75 ans et plus 16-25ans grave01Total 01,978872,065 95.794.21100.00 91.1997.7591.45 11912193 98.961.04100.00 8.812.258.55 Total2,169892,258 96.063.94100.00 46-75anshosp grave01Total 0 2,5623382,9 88.3411.66100.00 89.3393.6389.81 1 30623329 93.016.99100.00 10.676.3710.19 Total2,8683613,229 88.8211.18100.00 75 et plushosp grave01Total 0 243255498 48.8051.20100.00 91.0188.8589.89 1 243256 42.8657.14100.00 8.9911.1510.11 Total267287554 46-75 ans p=0,03 moins de cas graves parmi les hosp p=0,011 moins de cas graves parmi les hosp p=0,39 plus de cas graves parmi les hosp

10 Analyse multivariée (1) graveOdds RatioStd. Err.zP>z[95% Conf.Interval] sexe1,030,0570,500,620,9221,147 16-25 ans5,530,57716,410,004,5096,786 26-45 ans7,190,60523,450,006,0998,482 46-75 ans6,890,64020,770,005,7418,263 75 ans et +7,091,10912,520,005,2159,630 hospOdds RatioStd. Err.zP>z[95% Conf.Interval] sexe1,000,0500,0100,9930,911,10 16-25 ans0,680,075-3,5500,0000,550,84 26-45 ans0,790,056-3,3400,0010,690,91 46-75 ans2,020,13310,7200,0001,782,30 75 ans et +17,031,55930,9600,00014,2320,38 Grave selon sexe et âge Hosp selon sexe et âge

11 Analyse multivariée (2) Grave selon hosp, sexe et âge graveOdds RatioStd. Err.zP>z[95% Conf.Interval] hosp0,750,089-2,4200,0160,590,95 sexe1,020,0580,3800,7030,911,14 16-25 ans5,580,58816,3300,0004,546,86 26-45 ans7,130,60623,1300,0006,048,43 46-75 ans6,910,64920,5700,0005,758,30 75 ans et +7,701,28312,2400,0005,5510,67 >75ans (N=552) graveOdds RatioStd, Err,zP>z[95% Conf,Interval] hosp1,260,3580,810,420,7202,199 sexe0,830,237-0,660,510,4721,450 >80ans (N=349) graveOdds RatioStd, Err,zP>z[95% Conf,Interval] hosp1,360,4860,850,390,6722,739 sexe0,550,201-1,630,100,2701,126 >85ans (N=190) graveOdds RatioStd, Err,zP>z[95% Conf,Interval] hosp1,380,6620,680,500,5413,533 sexe0,380,197-1,860,060,1341,053 Grave selon hosp et sexe, par classe dâge Chez les moins de 75 ans, Relation négative entre grave et hosp

12 Modèles prédictifs Grave selon hosp, sexe et âge (10 catégories) xi: logit grave hosp sexe i.agecl1xi: logit grave sexe i.agecl1 Aire sous la courbe ROC = 0,7106 Aire sous la courbe ROC = 0,7086 Grave selon sexe et âge (10 catégories) Âge = prédicteur essentiel du caractère de gravité Sensibilité = 1-SP Spécificité Sensibilité = 1-SP Spécificité

13 Discussion Réserves sur la qualité de codage de la variable CCMU !! Résultats Pas de lien significatif entre gravité et hospitalisation, après ajustement sur sexe et âge Relation négative entre gravité et hospitalisation chez les moins de 75 ans, puis relation positive non significative Utilisation de la variable CCMU pas pertinente pour la surveillance des cas grave pour la grippe Perspectives: Refaire lanalyse sur plusieurs saisons grippales => gain de puissance Tenir compte des variations régionales, des logiciels métiers ?!