Pour la deuxième année consécutive, et avec l’appui de l’ACIDIM (www Pour la deuxième année consécutive, et avec l’appui de l’ACIDIM (www.acidim.asso.fr), le groupe de travail Dispositif Médical de l’AFCROs a organisé une conférence-débat sur les besoins cliniques dans le domaine des dispositifs médicaux Les pages suivantes résument les points forts de cette conférence tenue le 17 décembre 2013. Vous pouvez également accéder à la totalité des présentations par le lien : http://www.afcros.com/fr/rencontre-afcros-et-dispositif-medical-2013-81.html.

2012, 2013, 2014, 2015 …….. Projets de règlement européen relatif aux DMs (2012/0266) Objectif Plus de transparence, plus de traçabilité (IUD) Moins de cloisonnement entre Autorité Compétente et Organisme Notifié (ON) Fonctionnement des ONs Marquage CE des DMs à haut risque ….. Sujets sensibles Retraitement des DMs à Usage Unique Procédure de mise sur le marché des DMs à haut risque Proposition de règlement relatif aux essais cliniques de médicaments à usage humain (17juillet 2012) Déclaration d’Helsinki amendée – lors de la dernière assemblée générale de l’AMM (Brésil) (Octobre 2013) Guide Méthodologique de la HAS (2013) 2

PROJET DE RÈGLEMENT EUROPÉEN, DATA PROTECTION Nathalie BESLAY, AVOCAT CONTEXTE De + en + de flux et de data Besoin accru de sécurité Globalisation/activités transnationales Développements de nouvelles technologies/ données personnelles CADRE LEGAL Directive 95/46 transposée dans tous les EM (et Position commune de PE et du CONSEIL 22 novembre 2013) Application différenciée/procédures complexes Absence de coopération Définir un cadre plus cohérent pour parfaire la confiance dans l’économie digitale et donner aux entreprises des outils de compliance LE CALENDRIER Entrée en vigueur : 20 jours de la publication au JO (2014) Applicabilité: 2 ans à compter de l’entrée en vigueur 3

Essais cliniques dans le DM Besoins de données cliniques Conseil aux industriel : comment gérer ces besoins ? Les points importants • Anticipation : gérer d’ores et déjà dans l’optique RECAST(EU) / HAS(Fr)  en amont = pendant la phase de développement • Coût / contractualisation CROs, centres, investigateurs… Travaux en cours pour les interventionnelles pour mise en place d’un contrat unique • Réunion de concertation • Mise en place / compétences Cécile Fouret Vice Présidente du groupe Etudes Cliniques (SNITEM) Responsable Affaires Cliniques (MEDTRONIC) 4

Évolution technologique Acceptabilité médicale Acceptabilité patients Choix méthodologiques pour le développement clinique des dispositifs médicaux Synthèse Professeur Alain Bernard Évolution technologique Faible population E.I. potentiels Acceptabilité médicale Acceptabilité patients Plan de « Zelen » √ Essai basé sur l’expertise Essais adaptatifs Essais séquentiels Essais bayésiens 5

Choix méthodologiques pour le développement clinique des dispositifs médicaux Conclusion Un développement clinique bien conduit : Valorise une technologie ou un DM Mettre en place un essai le plus précocement Accompagnement des équipes Structure de recherche Rencontre précoce HAS Guide méthodologique: en ligne site HAS http://www.has-sante.fr/portail/jcms/c_1696842/fr/choix-methodologiques-pour-le-developpement-clinique-des-dispositifs-medicaux Professeur Alain Bernard 6

L’évaluation clinique dans le cadre du marquage CE Dr Feryal AKACHE, Direction de la Certification et de la Formation Laboratoire National de Métrologie et d'Essais (LNE) - www.gmed.fr L’évaluation des données cliniques permet de répondre aux exigences 1, 3,6 et 6bis de l’annexe I de la directive 93/42/CEE et de ce fait, supporter les indications et effets indésirables du DM: « Les dispositifs doivent atteindre les performances qui leur sont assignées par le fabricant et être conçus, fabriqués et conditionnés de manière à être aptes à remplir une ou plusieurs des fonctions visées à l'article 1er paragraphe 2 point a) et telles que spécifiées par le fabricant. » «Tout effet secondaire et indésirable doit constituer un risque acceptable au regard des performances assignées.» «La démonstration de la conformité aux exigences essentielles doit inclure une évaluation clinique conformément à l'annexe X. » L’évaluation clinique est un processus continu qui doit couvrir toute la vie du DM (§1.1 quater de l’annexe X de la directive 93/42/CEE): « L'évaluation clinique et sa documentation doivent être mises à jour activement au moyen des données obtenues par la surveillance après commercialisation. La décision de ne pas mener un suivi clinique dans le cadre du plan de surveillance du dispositif après commercialisation doit être dûment justifiée et documentée.»

Avantages d’un eCRF / CRF papier Meilleur gestion et suivi de l’étude Réduction des délais L‘utilisation d’un eCRF réduit de façon importante le délai entre la dernière visite du dernier patient et le gel de la base de données Amélioration de la qualité Réduction des coûts La saisie électronique de données (EDC) et les autres avancées dans ce domaine réduisent les coûts de recherche clinique de l'ordre de 20% 8

L’eCRF au centre d’un système intégré eCRF intégré avec CTMS* Suivi en temps réel des états d’avancement Gestion des visites de monitoring Gain de temps en management (agenda, feuille de temps, gestion des ressources) Reporting et tableaux d’avancement Indicateurs de qualité (=> Risk Based Monitoring) eTMF (Electronic Trial Master File : gestion des documents - Archivage) Suivi du budget (honoraires, surcoûts) Capitalisation des données (annuaire centralisé d’investigateurs et de centres) Accès facilité pour les Auditeurs eCRF intégré avec CDMS** Queries et editcheck Codage médical Gestion des demandes de corrections a posteriori IWRS*** couplé à une gestion de produits avec réapprovisionnement automatique Diverses interfaces possibles d’eSource: eCOA°, eDiary ou ePRO°° : Possibilité d’intégrer les données issues directement du patient dans l’eCRF ou la base de données Dossier médical ou hospitalier (EMR/EHR°°°) Une seule saisie (dossier source et eCRF) standard HL7 confère une interopérabilité avec les systèmes EDC aux normes CDISC * CTMS : Clinical Trials management System ** CDMS : Clinical Data Management System *** IWRS : Interactive Web Randomisation System °eCOA: electronic Clinical Outcome Assessment °°ePRO: electronic Patient Reported Outcome °°°EMR/EHR: electronic medical/health record 9

Aspects réglementaires pas maîtrisés Erreurs de saisie RETOUR D’EXPERIENCE COLLABORATION INDUSTRIEL - CRO Thibault VINCENT • TALI-ONIRIS, Co-fondateur / Doris BARNIER-RIPET • AFCROs Sans la CRO CRFs austères Aspects réglementaires pas maîtrisés Erreurs de saisie Données incohérentes et manquantes Risque sur l’authenticité et la sécurité des données Publication 10

La dimension économique dans les études sur le DM Actuellement Le décret d’octobre 2012 sur les études concerne également les produits avec ASA ≥3 dont le renouvellement d’inscription aura lieu après le 4/10/2013 et avec un CA TTC > 20 M€/an Pour certains produits des compléments économiques ont été demandés, mais pour les autres… pas de positionnement clair de la HAS Dans le future Votre matériel sera inscrit sur la base de l’ASA et son prix négocié en tenant compte de son efficience attendue (modélisation) Il faut vous préparer à ce qu’on vous demande : Une étude post-inscription (ad hoc ou sur base de données) avec une double finalité clinique et économique (notion de guichet unique) Mais des incertitudes persistent La doctrine française en matière de prise en compte des évaluations économiques dans la régulation des soins de santé reste peu explicite à la fois dans la relation entre les résultats obtenus et la décision dans le processus de réalisation Les obstacles matériels à la conduite d’évaluations médico-économiques ne sont pas encore levés : Transparence des prix Accès aux données Quelles implications pour le fabricant ? Collecter des données à visée économique dans l’essai clinique pivot ? Il est parfois nécessaire de réaliser une étude observationnelle sur la pathologie si les conséquences économiques des événements évités ne sont pas disponibles dans la littérature ou dans les bases de données (inputs du modèle) Prévoir un budget/délai pour la modélisation 11