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Lépidémie de VHC, 22 ans après la découverte du virus Sylvie Deuffic-Burban ATIP/AVENIR Inserm Modélisation, aide à la décision et coût-efficacité en maladies.

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1 Lépidémie de VHC, 22 ans après la découverte du virus Sylvie Deuffic-Burban ATIP/AVENIR Inserm Modélisation, aide à la décision et coût-efficacité en maladies infectieuses (U995, Lille)

2 Equipe ATIP/AVENIR Responsable : Yazdan Yazdanpanah Pôle Bichat (U738) Yazdan Yazdanpanah, PU-PH Maladies infectieuses Dieynaba NDiaye, Doctorante 1ère année (Paris 6) Michaël Schwarzinger, Médecin économiste Pôle Lille (U995) Sylvie Deuffic-Burban, CR1 Inserm Dorothée Obach, Doctorante 1ère année (Paris 7) Abbas Mourad, Doctorant 2ème année (Lille 2) Karen Champenois, Doctorante 4ème année (Lille 2) Anthony Cousien, Statisticien

3 Contexte français Prévalence du VHC (2004) = 0,84% = personnes infectées (Meffre C et al, J Med Virol 2010) personnes porteuses du virus (infections chroniques) A risque de développer des complications comme la cirrhose décompensée, le carcinome hépatocellulaire, nécessité de transplantation, décès Dépistage du VHC = 57% en 2004 Traitement du VHC = 16/100 cas prévalents fin 2005 (Lettmeier et al, J Hepatol 2008) Génotype 1 = 60%, Génotype 2/3 = 27% (Payan et al, J Viral Hepatitis 2005) 3 Saint Malo, 20/10/2011

4 Progrès thérapeutiques : Taux de réponse soutenue 4 Saint Malo, 20/10/2011

5 Contexte européen = hétéronégéité Prévalence du VHC : de 0,2% (Rep. Tchèque) et à 4% (Italie) Dynamique et modalité des infections Vague épidémique intense durant les années en Italie due à des contaminations iatrogènes Distribution des génotypes GB : Génotype 1 = 44%, Génotype 2/3 = 53% Espagne : Génotype 1 = 65%, Génotype 2/3 = 23% Dépistage et prise en charge du VHC 5 Saint Malo, 20/10/2011

6 Taux de traitement en Europe fin 2005 (Lettmeier, J Hepatol 2008) 6 Saint Malo, 20/10/2011

7 7 Impact of national treatment practices on future HCV burden in six European countries: a model-based analysis Sylvie Deuffic-Burban 1,2, Pierre Deltenre 3,4, Maria Buti 5, Tommaso Stroffolini 6, Julie Parkes 7, Nikolai Mühlberger 8, Uwe Siebert 8,9,10, Christophe Moreno 11, Angelos Hatzakis 12, William Rosenberg 13, Stefan Zeuzem 14, Philippe Mathurin 3,15 1 ATIP-AVENIR Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France, 2 EA 2694, Université Lille Nord de France, Lille, France, 3 Service des Maladies de lAppareil Digestif et de la Nutrition, Pôle Médico Chirurgical, Hôpital Huriez, CHRU Lille, Lille, France, 4 Service d'Hépato-Gastroentérologie, Hôpital de Jolimont, Haine-Saint-Paul, Belgium, 5 Dept. of Internal Medicine - Hepatology, Liver Unit, Hospital General Universitario Valle Hebron and Ciber-ehd del,Instituto Carlos III, Barcelona, Spain, 6 Dipartimento Malattie Infettive e Tropicali, Policlinico Umberto 1, Roma, Italy, 7 Primary Care and Population Sciences, Faculty of Medicine, University of Southampton, Southampton, UK, 8 UMIT, University for Health Sciences, Medical Informatics and Technology, Hall i.T., Austria, 9 Dept. of Health Policy and Management, Harvard School of Public Health, Boston, MA, USA, 10 Oncotyrol Center for Personalized Cancer Medicine, Innsbruck, Austria, 11 Department of Gastroenterology and Hepatopancreatology, Hôpital Erasme, ULB, Brussels, Belgium, 12 Department of Hygiene, Epidemiology and Medical Statistics, Athens University Medical School, Athens, Greece, 13 Centre for Hepatology, University College London, London, UK, 14 Goethe University Hospital, Frankfurt, Germany, 15 Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France Saint Malo, 20/10/2011

8 Objectifs Estimer limpact sur la morbidité et la mortalité Des traitements actuels Des nouveaux traitements avec IP (Telaprevir et Boceprevir) Tester limpact dun scénario daugmentation du dépistage et de la prise en charge thérapeutique Etude de 6 pays : Allemagne, Belgique, Espagne, France, Grande-Bretagne et Italie A partir dun modèle spécifique à chaque pays 8 Saint Malo, 20/10/2011

9 Méthodologie Modèle de type Markov pour simuler la progression de la maladie Méthode de rétro-calcul pour reconstruire lincidence passée des infections VHC à partir des décès observés par CHC liés au VHC (spécifiques à chaque pays) 9 Saint Malo, 20/10/2011

10 Modèle dhistoire naturelle 10 Guérison InfectionF0F1F2F3F4 CHC Décès CHC Cirrhose décom- pensée Décès cirrhose décom- pensée Saint Malo, 20/10/2011

11 Modèle dhistoire naturelle* 11 Guérison Infection F0F1F2F3F4 CHC Décès CHC Cirrhose décom- pensée Décès cirrhose décom- pensée Mortalité compétitive 25% Estimé par âge, sexe et alcool 1,7% (F) et 3,6% (H) à 57 ans (RR=1,05/année dâge) 39% durant la 1 ère année 11% les suivantes 70-79% la 1 ère année, 23-32% les suivantes 5% pour alcool- 21% pour alcool+ 75% *Pagliaro et al, Italian J Gastroenterol Hepatol 1999; Poynard et al, J Hepatol 2001; Corrao et al, Hepatology 1998; Serfaty et al, Hepatology 1998; Degos et al, Gut 2000; DAmico et al, J Hepatol 2006; El-Serag et al, Hepatology 2001 Saint Malo, 20/10/2011

12 Modèle dhistoire naturelle* 12 Guérison Infection F0F1F2F3F4 CHC Décès CHC Cirrhose décom- pensée Décès cirrhose décom- pensée Mortalité compétitive 25% Estimé par âge, sexe et alcool 1,7% (F) et 3,6% (H) à 57 ans (RR=1,05/année dâge) 39% durant la 1 ère année 11% les suivantes 70-79% la 1 ère année, 23-32% les suivantes 5% pour alcool- 21% pour alcool+ 75% *Pagliaro et al, Italian J Gastroenterol Hepatol 1999; Poynard et al, J Hepatol 2001; Corrao et al, Hepatology 1998; Serfaty et al, Hepatology 1998; Degos et al, Gut 2000; DAmico et al, J Hepatol 2006; El-Serag et al, Hepatology 2001 Poynard et al, Lancet 1997; Roudot-Thoraval et al, Hepatology 1997; Martinot- Peignoux et al, J Viral Hepatitis 1999; Gerard et al, J Med Virol 2005; De Maeght et al, Acta Gastroenterol Belg 2008; Delwaide et al, Eur J Gastroenterol Hepatol 2005; Serra et al, J Viral Hepatitis 2003 ; Mohsen et al, Gut 2001; Mariano et al, Scand J Infect Dis 2009 Saint Malo, 20/10/2011

13 Effet des traitements sur lhistoire naturelle A partir de 3 paramètres Proportion de patients dépistés (Meffre et al, J Med Virol 2010) Proportion de patients traités parmi les dépistés Estimée indirectement à partir des données de ventes dinterféron pégylé (données GERS pour la France, IMS ailleurs) Taux de réponse soutenue au traitement Défini en fonction des différentes ères thérapeutiques, y compris les derniers résultats de phase 3 pour la trithérapie avec IP (Telaprevir et Boceprevir) pour le génotype 1 13 Saint Malo, 20/10/2011

14 Données épidémiologiques 14 AllemagneBelgiqueEspagneFranceGBItalie Prévalence*0,6%0,87%1,9%0,84%0,7%4% Nb infectés Génotype %G156%61%82%56%44%62% %G2-332%26%14%32%53%37% %G %13%4%12%3%1% Dépistage48%50%35%64%34%46% Traitement Nb (fin 2005) * Thierfelder et al. Eur J Epidemiol 2001; Palitzsch et al, Eur J Gastroenterol Hepatol 1999; Beutels et al. Eur J Epidemiol 1997; Dominguez et al. J Med Virol 2001; Meffre et al. J Med Virol 2010; Gungabissoon et al, Epidemiol Infect 2007; HPA 2008; Mariano et al, Scand J Infect Dis 2009; Ansaldi et al, J Med Virol 2005; Huppe et al, Z Gastroenterol 2008; Gerard et al, J Med Virol 2005; Serra et al, J Viral Hepatitis 2003 ; Echevarria et al, Enferm Infecc Microbiol Clin 2006; Martinot-Peignoux et al, J Viral Hepatitis 1999; Payan et al, J Viral Hepatitis 2005; Mohsen et al, Gut 2001; Hutchinson et al, Scott Med J 2006; Matera et al, Diagn Microbiol Infect Dis 2002 Zehnter et al. Hepatology 2005; Carsauw et al, Acta Gastro-Enterol Belg 2003; Varela et al, Med Clin (Barc) 2010; Meffre et al. J Med Virol 2010; Goldberg et al, Euro Surveill 2008; Mariano et al. Dig Liver Dis 2009 Saint Malo, 20/10/2011

15 Procédure 1.Simulation de la progression de toutes les cohortes depuis la date dinfection VHC 2.Calibration du modèle sur la prévalence du VHC et les nombres de patients traités 3.Ajustement du modèle sur la mortalité par CHC Itération des étapes 1 à 3 jusquà convergence Prédictions de la mortalité VHC (décompensation et CHC) Impact des traitements Réduction relative de la mortalité VHC attendue avec traitement versus sans traitement sur une période donnée 15 Saint Malo, 20/10/2011

16 Impact des traitements sur la mortalité Saint Malo, 20/10/2011

17 Impact des traitements sur la mortalité : génotype 1 17 Saint Malo, 20/10/2011

18 Impact des traitements sur la mortalité : génotype 1 18 Saint Malo, 20/10/2011

19 Impact des traitements sur la mortalité : génotype 1 19 Saint Malo, 20/10/2011

20 Conclusion Les traitements actuels ont réduit lincidence De la mortalité liée au VHC de 3% en moyenne Avec des différences marquées entre les pays Les nouveaux traitements vont permettre une réduction additionnelle de la mortalité liée au VHC dans les 10 prochaines années Surtout sils sont accompagnés dune augmentation du dépistage et de la prise en charge 20 Saint Malo, 20/10/2011

21 Contexte thérapeutique en 2011 Les patients infectés par un génotype 1 sont moins souvent traités que les patients infectés par un génotype 2 ou 3 La trithérapie va permettre aux génotypes 1 une réponse soutenue au traitement identique à celle des génotypes 2 et 3 traités par bithérapie Larrivée des trithérapies devrait saccompagner dune augmentation du nombre de patients à traiter 21 Saint Malo, 20/10/2011

22 22 1 ATIP-AVENIR Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France 2 EA2694, Université Lille Nord de France, Lille, France 3 Service des Maladies de lAppareil Digestif et de la Nutrition, Hôpital Huriez, CHRU Lille, Lille, France 4 Inserm U995, Université Lille Nord de France, Lille, France 5 Groupe Hospitalier Cochin Hôtel Dieu, Unité dHépatologie, Université Paris Descartes et Inserm U-1016, Paris, France 6 Institut de Veille Sanitaire, Département des maladies infectieuses, Saint-Maurice, France 7 Service Santé Publique, Hôpital Henri Mondor, Créteil, France 8 Inserm U955, Physiopathologie et Thérapeutique des Hépatites virales chroniques, Hôpital Henri-Mondor, Créteil, France 9 Service Universitaire des Maladies Infectieuses et du Voyageur, Centre Hospitalier de Tourcoing, Tourcoing, France Saint Malo, 20/10/2011

23 Méthodologie Modèle de type Markov de progression du VHC Simuler la progression des cohortes dinfections jusquen 2011 Projeter le nombre de patients de génotype 1 (G1) vivants fin 2011 Déterminer le nombre de patients G1 à traiter soit par bithérapie PEG-IFN/RBV, soit par trithérapie PEG-IFN/RBV+IP Arbre décisionnel Calculer la durée et les coûts associés au traitement de ces patients 23 Saint Malo, 20/10/2011

24 Méthodologie Données de ventes dinterféron pégylé de 2002 à 2009 pour calculer les nombres de patients traités par an Ajout des nombres de patients inclus dans les essais thérapeutiques menés dans 12 principaux centres hospitaliers en France Calibration du modèle sur les nombre annuels de patients traités de façon à estimer les proportions annuelles de patients traités parmi les patients dépistés 24 Saint Malo, 20/10/2011

25 Procédure Nombre de patients G1 à traiter en 2012 selon 3 scénarios 1.Taux de dépistage inchangé, proportion de patients G1 F0-F1 traités inchangée, proportion de G1 F2-F4 traités identique à celle des G2/3 F2-F4 2.Scénario 1 mais proportion de G1 F0-F1 traités identique à celle des G2/3 F0-F1 3.Scénario 2 mais augmentation du taux de dépistage de 5% 25 Saint Malo, 20/10/2011

26 Procédure (2) Traitement (bithérapie ou trithérapie), durée et règles darrêt fixés daprès rapport de lAFEF Dépend de lhistorique de traitement (patient naïf ou pré-traité), du stade de fibrose (F0-F2 versus F3-F4), du polymorphisme génétique de lIL28B (CC versus non CC) et de la réponse rapide au traitement Coût des IP supposé identiques à celui fixé par lATU Coût global du traitement estimé en supposant une part de marché identique entre les deux IP 26 Saint Malo, 20/10/2011

27 Distribution des patients G1 fin 2011 Si taux de dépistage inchangé, patients G1 dépistés naïfs (56%) et pré-traités (44%) Si taux de dépistage augmente de 5%, patients G1 dépistés naïfs (58%) et pré-traités (42%) Saint Malo, 20/10/

28 Traitement estimé en 2012 vs Saint Malo, 20/10/2011

29 A partir des durées de traitement estimées pour chaque IP (Boceprevir et Telaprevir) et des proportions de patients correspondates 497 à 638 millions dEuros 29 Traitement et coûts associés Saint Malo, 20/10/2011

30 Conclusion Larrivée des nouveaux traitements devrait entrainer une augmentation substantielle du nombre de patients à traiter en à 4 fois plus quen 2010 Préparer larrivée de ces nouveaux traitements (budgets, ressources) 30 Saint Malo, 20/10/2011


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