A quoi sert un statisticien à l’Hôpital A quoi sert un statisticien à l’Hôpital? Réflexions issues de l’expérience acquise à l’Hôpital Européen Georges Pompidou Gilles Chatellier

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

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

Histoire Laennec Boucicaut Broussais H.E.G.P.

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)

De quoi a besoin un statisticien à l’hôpital ? Un lieu de soin Des patients

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 92 483 Hospitalisations 29 339 Hôpital de Jour 12 566

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)

Du laboratoire à la pratique Recherche…. Fondamen- tale Physio- logique Clinique Évaluative 1 2 3 CIC: Investigation clinique URC/UEC Recherche clinique Epidémiologie clinique Health system Research Outcome Research

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 (mi-temps) 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)

The Clinical Investigation Center Georges Pompidou European Hospital

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….

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

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

Ex: Molecular biology and genetic expertise 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

Les taches urgentes du statisticien URC HEGP Les taches urgentes du statisticien

URC OUEST (HEGP, Ambroise Paré, Raymond Poincaré, Sainte-Périne Objectifs: Relai du promoteur Mise en œuvre de la recherche INSTITUTIONNELLE Personnel Encadrement (datamanager, ARC senior, Gestionnaire, Statisticien, Méthodologiste, Informaticien…) Projet 55 personnes, mais seulement 2 statisticiens

EVIDENCE-BASED MEDICINE « Health Services Research » Aide à la décision… Modifications comportements… Statisticien Recherche Clinique Originale Synthèses (Revues systématiques méta-analyses) EVIDENCE-BASED MEDICINE Enseignement

Hôpital Universitaire Rôle du statisticien 107 projets institutionnels depuis l’ouverture (en cours ou soumis) 35 Projets soumis en 2006

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

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.

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

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 Meta-analyses 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

Response Rates and Deaths from Toxic Events in Phase 1 Oncology Trials, According to Whether FDA-Approved Agents Were Used Table 5. 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

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 ….

HEGP (en attendant les autres hôpitaux de l’AP-HP) Système d’information complet 1 seul outil pour le dossier médical Plusieurs outils de gestion des autres données (laboratoire, images, anatomopathologie…) Prescription informatique Plateforme unique d’intégration reliant environ 50 logiciels Bases de données très volumineuses dont l’exploitation a à peine débuté

La recherche sur bases de données (2) Méthodes: Traitement des séries temporelles Etudes cas-témoins Data-mining Problèmes posés : administratifs Prévision d’activité Prévisions de coûts Problèmes posés : Qualité Mortalité hospitalière Benchmarking Ajustement des organisations et des structures Études analytiques

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

AP-HP

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)

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)

Mortalité Hospitalière Exemples avec les données PMSI AP-HP 2005

Exemple : mortalité hospitalière Intervention X (données réelles en cours d’analyse) 482 82 159 106 79 52 Total 39 8.1% 2 2.4% 8 5% 7.5% 5 6.2% 13 25% DC 443 80 151 98 74 Non DC Hop 6 Hop 5 Hop 4 Hop 3 Hop 2 Hop De 2.4 à 25%

Exemple : mortalité hospitalière Intervention Y (données réelles en cours d’analyse) 1390 381 628 214 167 104 7.5% 29 7.6% 30 4.8% 26 12.2% 19 11.3% 1286 352 598 188 148 Total Hop 4 Hop 3 Hop 2 Hop 1 Non DC DC Total De 4.8 à 12.2% !

League table for 30-day hospital mortality (with 95%CI) - Myocardial infarction (patients aged 35­74 years) - - 37 very large acute hospitals in England during 1998/9 - Hôpital 24: le plus mauvais? Adab et al. BMJ 2002

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

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.

Statistician Brigham & Women's Hospital Job 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.

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.

FIN