Introduction Ces dernières années, de nouvelles options thérapeutiques ont été étudiées en périopératoire dans le cancer bronchique non à petites cellules (CBNPC). L’étude rétrospective FALCONS vise à améliorer la compréhension des caractéristiques et du parcours de soins des patients atteints de CBNPC, de stade précoce opéré en complétant les données issues des essais cliniques avec des données de vie réelle. FALCONS s’appuie sur le registre national français EPITHOR, qui collecte des données épidémiologiques et cliniques sur les chirurgies thoraciques. Méthodes FALCONS analyse les données de patients ayant bénéficiés d’une chirurgie thoracique entre 2016 et 2018 (cohorte A, n=9429, 27 sites), ce qui inclut les bénéficiaires d’un traitement néoadjuvant (cohorte A1, n=758) et d’un traitement adjuvant (cohorte A2, n=993). Les caractéristiques à l’inclusion, la prise en charge thérapeutique et la survie globale (SG) ont été analysées dans chaque cohorte avec un suivi minimal de 5 ans. Une collecte de données à partir des dossiers patients complètera prochainement les analyses (cohorte B, n=517, 11 sites). Résultats La répartition des patients par sexe et par habitudes tabagiques était similaire dans les trois cohortes. Les patients des cohortes A1 et A2 étaient plus jeunes que ceux de la cohorte A. Dans la cohorte néoadjuvante A1, il y avait moins de patients présentant un score ECOG PS 0 (A1 : 42 % ; A2 : 53 % ; À : 49 %), plus de patients présentant un score de dyspnée de 0 (A1 : 63 % ; A2 : 59 % ; À : 58 %), plus de tumeurs épidermoïdes (A1 : 31 % ; A2 : 26 % ; À : 24 %), plus de pneumonectomies (A1 : 16 % ; A2 : 11 % ; À : 6 %), moins de lobectomie (A1 : 68 % ; A2 : 74 % ; À : 72 %), moins de segmentectomie (A1 : 4 % ; A2 : 6 % ; À : 11 %) et moins de patients atteints de comorbidités (A1 : 86 % ; A2 : 92 % ; À : 90 %). Dans la cohorte A1, les stades tumoraux TNM III-IV étaient plus fréquents avant chirurgie (A1 : 67 % ; A2 : 32 % ; À : 19 %) qu’après chirurgie (A1 : 46 % ; A2 : 48 % ; À : 24 %). Au 31 décembre 2023, les taux de SG à 5 ans étaient estimés à 53 % dans la cohorte A1, 52 % dans la cohorte A2 et 65 % dans la cohorte A. La SG médiane était respectivement de 65,6 mois (IC95 % : 58,2–77,6), 64,8 mois (IC95 % : 58,9–70,6) et non atteinte. Conclusion Cette étude nationale menée en vie réelle confirme une amélioration significative récente des résultats en termes de survie, ce qui reflète probablement la mise en œuvre progressive en France, de l’obligation réglementaire de décisions thérapeutiques multidisciplinaires pour les CBNPC et l’amélioration continue de la qualité de la chirurgie. Malgré ces résultats encourageants, la mortalité reste élevée aux stades précoces, ce qui souligne la nécessité de nouveaux traitements pour le CBNPC aux stades opérables ; à l’instar des immunothérapies, récemment introduites dans un contexte périopératoire.

Les données cliniques et thérapeutiques « de vie réelle » ont pris une place importante dans l'évaluation des produits de santé et des stratégies thérapeutiques, imposant la création de nouvelles plateformes dynamiques qui s'appuient sur les méthodes de big data et de « machine learning ». Dans ce contexte et dans le cadre d'un partenariat public-privé ouvert sous gouvernance scientifique académique, le « Onco Data Hub » (ODH) est un entrepôt de données de Santé (EDS) géré par Unicancer et constitué de données extraites à partir des données immédiatement disponibles dans les établissements de santé (ETS) prenant en charge des patients atteints de cancer en France. La plateforme centralise plus de 60 variables clés (caractéristiques patients et maladie, traitements reçus, biomarqueurs, suivi du statut vital…) nativement structurées et collectées automatiquement via les logiciels de préparation des traitements anticancéreux parentéraux (CHIMIO®…) mais également des données issues du dossier médical des patients nécessitant l'usage d'outils de traitement automatique (NLP, RegEx) pour extraire la donnée recherchée. L'objectif est d'obtenir une base unique, structurée et exhaustive adaptée à de nombreux usages : description des populations cibles, étude d'efficacité… La collecte des données s'organise autour de deux campagnes annuelles avec l'intégration des données de patients nouvellement pris en charge ainsi que la mise à jour des patients déjà inclus lors des collectes précédentes. Les patients ayant eu une administration d'une thérapie anticancéreuse injectable au cours des six mois précédant l'extraction sont sélectionnés à partir du logiciel de préparation des traitements anticancéreux. Pour la première phase du projet, nous avons restreint la sélection aux patients ayant un diagnostic de cancer broncho-pulmonaire ou du sein. Une généralisation aux autres cancers est prévue ultérieurement. Les données collectées font systématiquement l'objet d'un contrôle visant à valider la qualité et la cohérence des données. En 2022, 25 premiers ETS ont participé à l'acquisition des données. L'objectif est fixé à environ 60 ETS représentatifs (CHU, CH, CLCC, cliniques…) d'ici fin 2023. La base comptait, en novembre 2022, 30 953 patients traités dans l'un des 25 ETS contributeurs entre le 01/01/2020 et le 30/06/2022, dont 18 782 patients atteints d'un cancer du sein et 12 171 patients atteints d'un cancer broncho-pulmonaire. Les caractéristiques des patients, de leur maladie et de leur prise en charge sont déjà accessibles et seront présentées. Dans certains cas, la non-structuration des données a nécessité une collecte manuelle directement à partir du dossier patient source sur site. Un travail d'automatisation de la récupération de ces données est en cours avec les ETS permettant, en plus d'atteindre l'objectif d'automatisation complète du processus de recueil des données prévu pour ODH, de s'inscrire dans le processus d'optimisation des systèmes informatiques propre à chaque ETS. Le programme ODH va contribuer à une meilleure compréhension des stratégies thérapeutiques « en vraie vie » en constituant à terme une nouvelle source de données récentes, riche, dynamique et représentative de la prise en charge des patients qui permettra de mener des projets de recherche académiques et de produire des données nécessaires aux laboratoires pharmaceutiques, aux institutions de santé impliquées dans l'évaluation des produits de santé et à la décision en santé publique. Données de vie réelle; Cancer du sein; Cancer Broncho-pulmonaire; Epidémiologie; Base de données Les auteurs n'ont pas précisé leurs éventuels liens d'intérêts.

La situation sanitaire causée par la COVID-19 est très dynamique, tant au niveau mondial qu'en France, avec à la fois l'arrivée de nouveaux variants et donc des changements de positionnement des traitements, mais une protection accrue contre les formes sévères par les vaccins. Dans ce contexte, il apparaît utile, voire nécessaire d'estimer le poids du fardeau sanitaire et économique de la COVID-19, pour soutenir les choix futurs des allocations de ressources et pour permettre la comparaison avec d'autres maladies. L'objectif de cette étude est d'apporter des premiers éléments de réponse, en présentant les résultats d'un modèle de simulation, simple mais flexible, permettant d'évaluer l'impact de santé publique de la COVID-19 chez les patients français traités en ambulatoire, présentant au moins un facteur de risque de forme sévère. La population d'intérêt est représentée par la population de la cohorte d'autorisation temporaire d'utilisation (ATU) de Ronapreve (moyenne de 63 ans). La première partie de ce modèle de simulation permet de refléter la phase aigüe de la COVID-19 (un mois), avec un arbre de décision. Les patients sont pris en charge soit en ambulatoire soit à l'hôpital, selon des probabilités dérivées de la même cohorte d'ATU. A l'issue de cette phase, les patients peuvent être « en vie sans forme longue », « en vie avec une forme longue traitée en ambulatoire », « en vie avec une forme longue ou prolongée traitée à l'hôpital », ou « décédé ». La seconde partie permet de simuler le devenir des patients sur 2 ans, à l'aide d'une chaîne de Markov. Dans chaque partie du modèle, les caractéristiques des séjours hospitaliers, que ce soit leur durée, la mortalité ou le coût associé, ont été documentées par une analyse de la base de données du PMSI. Plusieurs analyses de scénarios ont été réalisées. Sur 1 000 patients sont observées 382 hospitalisations, dont 258 au cours du premier mois, 407 formes longues ou prolongées de la COVID-19 et 37 décès. De façon générale, le modèle permet d'estimer le fardeau de la COVID-19 à 0,7 jours de vie perdu le premier mois, avec un coût associé de 1 578 €, et à 27 jours de vie perdus sur l'ensemble de l'horizon temporel, avec un coût associé de 4 280 €. La charge sanitaire et financière la plus élevée est observée pour les patients âgés de plus de 80 ans et pour les patients non vaccinés. Les scénarios menés avec un variant moins sévère, ou avec l'arrivée de nouveaux traitements efficaces permettent de documenter la réduction non négligeable du poids de ce fardeau. Cette étude permet de quantifier le fardeau considérable lié à la COVID-19 en France chez les patients infectés et traités en ambulatoire, présentant au moins un facteur de risque de forme sévère. Il semble indispensable de mettre en place des stratégies capables de réduire ce fardeau, en particulier chez les patients les plus vulnérables. Roche SA France

ContextCoronavirus disease (Covid-19) is an infectious disease caused by the SARS-CoV-2 virus. The disease can cause symptoms ranging from mild to very severe. People with risk factors as age, gender, medical conditions may be more likely to need hospitalization or intensive care if they have Covid-19, or to die of the infection. A retrospective study based on a national French hospitalized claims database (PMSI) over the year 2020 has been performed to support Covid-19 patient's description but also to describe the disease management with a dedicated focus on ventilation status and finally to describe the health care resource use and the economic impact for treatment of Covid-19 in outpatient patients with more than one risk-factor for severe Covid-19. –ObjectivesThe main objective was to describe patient's characteristics hospitalized for Covid-19. The secondary objectives were to describe the disease management of Covid-19 according to the ventilation status, the health care resource use for and economic impact of Covid-19 disease management in hospital.MethodThis retrospective observational study identified people with Covid-19 in the PMSI through hospitalisation diagnosis codes in 2020. 4 ventilation status were identified: without and with oxygen support (O2), with non-invasive ventilation (NIV), with mechanical ventilation (MV) based on CCAM acts. Due to underreporting of medical procedure related to oxygen support, status “without oxygen support” was combined to O2 status. In case of several status in the same stay, the most severe was kept. Risk factors were identified through ICD10 codes, DRG and age. Rehospitalizations were calculated for 1st wave stays (from January to June). A minimum delay of 14 days between 2 stays was applied (to not consider transfer as a rehospitalisation). Cost estimation was performed based on health insurance perspective.ResultsAbout 200,00 patients for 240,00 stays. 1% of stay were in NIV status, 8% in MV. Median age was 69 years and 54% of patients were men. Men were overrepresented in NIV and MV. 10% of people over 80 had MV. 34% of patients had no risk factor (11% of MV patients, 6% of NIV and 36% of O2). The length of stay increases with the requirement of ventilation support. From a mean of 7 days for O2 to 22 days for MV. 16% of patients died (14% of O2, 25% of NIV, 36% of MV). The mortality rate increase with the age, between 1 and 5% for patients younger than 60 years, 9% for 61-65 years, 13% for 66-70 years, 17% for 71-75, 23% for 76-80 years and 33% for patients older than 80 years old. 14% of 1st wave patients were rehospitalised in 2020. The mean cost of Covid-19 hospitalisation was €5,510 (€+/- 7,142) and the median is €3,800. The mean cost of hospitalisation increased with ventilation support intensity from €3,990 (€+/- 3,021) for O2, up to €10, 600 (€+/- 5,534) for NIV and €21,100 (€+/- 15,343) for MV.ConclusionAge, sex and risk factor increased the severity of ventilation support, cost and mortality rates. Elderly people had less MV support, shorter length of stay and lower cost. In this study, requirement for low-flow oxygen support was largely under-reported, due to many reasons: lack of impact of O2 support on stay valorisation, not specified in the registry, and overload of work leading to enter only the most valuable information in the database. This under-reporting could also apply, to a much lesser extent to non-invasive ventilation, as such procedure is associated with increased stay cost.Conflict of interestVM, KB and KLL are employees of Roche. CL, CB, ALM and AM are employees of Creativ-Ceutical, a contract research organisation under contract with Roche for the implementation and exploitation of this study.Financial supportThis study was funded by Roche.

Background: Quantification of COVID-19 burden may be useful to support the future allocation of resources. Objective: To evaluate the public health impact of COVID-19 in French ambulatory patients with at least one risk factor for severe disease. Study design: A Markov model was used to estimate life years, costs, number of hospitalisations, number of deaths and long/prolonged COVID forms over a time horizon of 2 years. The hospitalisation probabilities were derived from an early access cohort, and the hospitalisation stay characteristics were derived from the French national hospital discharge database. Several scenario analyses were conducted. Results: The number of hospitalisations reached 256 per 1000 patients over the acute phase (first month of simulation), and 382 per 1000 patients over 2 years. The number of deaths was 37 per 1000 patients, and the number of long/prolonged COVID forms reached 407 per 1000 patients. These translated into a reduction of 0.7 days of life per patient in the first month, with an associated cost of €1578, and a reduction of 27 days of life over the time horizon, with an associated cost of €4280. The highest burden was observed for patients over 80 years old, and those not vaccinated. The scenarios with a less severe situation or new treatments available showed a non-negligible burden reduction. Conclusion: This study allowed us to quantify the considerable burden related to COVID-19 in infected patients, with at least one risk factor for severe form. Strategies with the ability to substantially reduce this burden in France are urgently required.

Objective This article describes the Personalized Reimbursement Model (PRM) program methodology, limitations, achievement and perspectives in using real-world data of cancer drugs use to improve and personalize drug pricing and reimbursement in France. Materials and methods PRM platform aggregates Electronic Pharmacy Records (EPR) data from French medical centers (PRM centers) to build retrospective cohorts of patients treated with injectable cancer drugs in a hospital setting. Data extracted on January 1st, 2020, from breast cancer (BC) patients who received trastuzumab, trastuzumab emtansin or pertuzumab since January 1st, 2011, and from lung cancer (LC) patients who received bevacizumab or atezolizumab since January 1st, 2015, enabled recovering their injectable cancer drugs history from diagnosis date until December 30th, 2019, and served as dataset for assessment. Results 123 PRM centers provided data from 30,730 patients (25,660 BC and 5,070 LC patients respectively). Overall, 20,942 (82%) of BC and 4,716 (93%) of LC patients were analyzed. Completion rate was above 98% for patients characteristics, diagnostic and treatment related data. PRM centers cover 48% and 33% of BC and LC patients in-hospital therapeutic management in France, respectively. Distribution of BC and LC patients therapeutic management, by medical center category and geographic location, was similar in PRM centers to all French medical centers, ensuring the representativeness of the PRM platform. Conclusion PRM Platform enabled building a national database generating on demand Real-World Evidence based on EPR. This enabled the first performance-based risk-sharing arrangements based on PRM data, between the CEPS and Roche, for atezolizumab cancer immunotherapy in metastatic non-small cell lung cancer indication.

The objectives of the study were to describe the characteristics of Covid-19 patients hospitalised, the level of intensity of care that was required for their management and in particular the ventilation status, and to estimate the direct medical costs of these hospitalisations to the French national health insurance. The study included all patients hospitalised with an ICD-10 diagnostic code for Covid-19 between 1st January 2020 and 31st December 2020 and stratified into 4 ventilations: status without and with oxygen support (O2), with non-invasive ventilation (NIV), with mechanical ventilation (MV) based on medical procedure. Due to underreporting of procedures related to oxygen support, status "without O2" was combined to O2 status. Risk factors for complications were identified based on the list defined by the French National Health Authority. Cost estimation of hospitalisation was determined from the DRG. 199,455 patients were included for 238,582 stays. 1% of stays were in NIV status, 8% in MV. Median age was 69 years and 54% of patients were men. Men were overrepresented in NIV and MV. 10% of people over 80 had MV. 34% of patients had no risk factor (11% of MV, 6% of NIV and 36% of O2). 16% of patients died (14% of O2, 25% of NIV, 36% of MV). The mortality rate increased with the age, between 1 and 5% for patients younger than 60 years to 33% for patients older than 80 years old. The mean cost of Covid-19 hospitalisation was €5,510 (€+/- 7,142) and the median €3,800. It increased with ventilation support intensity from €3,990 (€+/- 3,021) for O2, €10, 600 (€+/- 5,534) for NIV, €21,100 (€+/- 15,343) for MV. Age, sex and risk factor increased the severity of ventilation support, cost and mortality rates. Elderly people had less MV support, shorter length of stay and lower cost.

The study purpose was to use a data-science methodology to display an exhaustive and comprehensive overview of the treatment sequences of patients treated for her2-positive early breast cancer (eBC), using the French national hospital database (PMSI). From the PMSI, we extracted patients with a malignant breast tumor and a breast surgery in 2016 (N=60,160). We selected patients with eBC and with over one trastuzumab administration (N=3,531). Patients who initiated a treatment before the surgery formed the neoadjuvant cohort (NC), others formed the adjuvant cohort (AC). Patients were followed for 6 months before the surgery and 1 year after to identify their trastuzumab and chemotherapy administrations. Treatment sequences were algorithmically arranged through the similarity criterion of the TAK methodology (Time-sequence Analysis through K-clustering). An Agglomerative Clustering algorithm was configured with the Hamming distance and the Ward linkage method. It produced an exhaustive temporal graph containing one discretized timeline per patient. These lines were ordered one above the other and followed the 1.5-year follow-up. Finally, the image was smoothed to highlight distinctive patterns. 912 patients (26%) initiated a neoadjuvant treatment (NC) and 2,619 (74%) were included in the adjuvant cohort (AC). Five patterns of treatment sequences were highlighted by the TAK. The main pattern (NC: 54%; AC: 36%) corresponded to the standard protocol. It consisted of 2 months of chemotherapy, followed by 1 year of trastuzumab. The second one (NC: 18%; AC: 34%) included another type of 21-day cycle, combining both trastuzumab and chemotherapy. A third pattern (NC: 11%; AC: 25%) was only composed of trastuzumab. The TAK representation gave a precise, complete, and interpretable temporal view of the treatment sequences. It confirmed that the management of a large proportion of her2-positive eBC patients followed the recommendations and revealed the existence of other specific patterns.

Funding innovation under budget constraints is a trade-off between savings and reimbursement at sustainable prices. For innovations with multiple-indications like immunotherapies, one of the ways is to move from volume-based to value-based pricing models. That is what the PRM (Personalized Reimbursement Models) project sought to do by providing a pricing-model based on patients’ real-life benefit of atezolizumab in lung cancer, thanks to a better knowledge of hospital drugs’ usage. The PRM data collection is based on IT systems of the French hospitals (Electronic Pharmacy Record). Data related to demographics, disease description and drug usage are collected in the EPR and partner hospitals share their data 2-3 times a year. PRM data collection is compliant with privacy requirements. Data are controlled and centralized in an anonymous and secure way through a hosting provider. Data management is validated by a scientific committee. PRM started in 2014. More than 135 hospitals/clinics are currently taking part, covering 33% and 45% of patients with lung and breast cancers respectively and ensuring the representativeness of patient care at the national level. The database includes 26,500 breast cancer and almost 3,000 lung cancer patients. A first PRM-price agreement was signed in February 2019 between Roche and the French economic committee, based on real-life usage data of atezolizumab in lung cancer. Roche is committed to reimburse to national health insurance all treatment cycles of patients who do not fully benefit from the drug. For this therapy, the benefit is correlated with the treatment duration since a short duration means a toxicity issue or a lack of treatment efficacy. By developing a robust and representative real-world database, Roche-France was able to sign the first price agreement based on PRM data. Other pricing models might follow per indication, treatment combinations or any other usage conditions of drugs in breast/lung cancer.

Environ 100 000 personnes présentent une sclérose en plaques. Les traitements existants traitent principalement les poussées de la maladie et les différentes stratégies thérapeutiques actuelles sont peu documentées. L'étude avait pour objectif de décrire les traitements des patients avec une sclérose en plaques (SEP) en France en 2014. L'étude a été réalisée à partir des données de l'échantillon généraliste des bénéficiaires représentant 1/97e des bénéficiaires des principaux régimes d'Assurance maladie en France (≈ 600 000 patients). Les patients adultes avec une SEP ont été identifiés par leur statut d'affection de longue durée (code CIM10 : G35) OU l'existence d'au moins un séjour hospitalier pour SEP en diagnostic principal OU l'existence d'au moins un remboursement pour un traitement spécifique de la SEP sur la période 2007–2014. Sur 940 pts avec SEP (50,9 ± 13,7 ans, 71,4 % de femmes), 38,9 % ont vu un neurologue libéral en 2014. Parmi les pts, 44,3 % ont reçu au moins un traitement : bêta interférons (28,8 %), immunosuppresseur : sélectif (6,1 %), non-sélectif (5,7 %), anticorps monoclonal : anti-α4-intégrine (5,0 %), anti-CD20 (0,3 %) ; activateur oral Nrf2 (3,1 %), immunomodulateur oral sélectif (2,0 %), anticorps monoclonal 22,1 % ont eu des remboursements d'aides techniques, 46,9 % au moins une séance de kinésithérapie et 6,2 % des patients ont été hospitalisés. L'analyse transversale réalisée a été complétée par une analyse longitudinale sur la période 2007–2014 qui montre une fréquence élevée et une durée importante des interruptions thérapeutiques chez les patients présentant une SEP. Cette situation s'explique par l'absence de traitement curatif et de traitements influant directement sur le devenir des formes progressives. La prise en charge de la SEP a évolué avec la commercialisation de traitements modificateurs mais la moitié des patients continue à ne recevoir aucun traitement primaire. Analyse financée par Roche.

Oncology medicines reimbursed in France have one fixed price whereas benefits vary across patient groups. Herceptin®, anti-HER2 targeted therapy, obtained reimbursement successively for metastatic breast cancer (2002), adjuvant setting (2006) and neo-adjuvant setting (2012). Consequently, its price decreased regularly on a volume based agreement ignoring the scaling of patients clinical benefit. The Personalised Reimbursement Models (PRM) project is an infrastructure validated by the French National Data Privacy Committee to collect real life data of HER2+ breast cancer (BC) patients receiving Roche targeted therapies since January 2011. The French PRM database has been active since 2015. It provides fully available datasets extracted from chemotherapy prescriptions, which gives the opportunity of modeling reimbursement agreements for Roche BC drugs next indications. BC patients at 105 centers recorded in the Electronic Pharmacy Record system with at least one HER2 targeted Roche therapy administration since January 2011. PRM scenarios have been simulated to reflect the impact of price rebate of trastuzumab regarding its indications. From >18,000 HER2+BC patient files extracted, 13,535 patients from 97 centers were analyzed, accounting for around 45% of all 2011-2016 French HER2+BC. 7,658 patients had at least one prescription for 2015 or 2016 and at least one treatment line initiation for 5,347 of them within this period (respectively 3,728 (64%) / 2,128 (36%) early / advanced treatments). 49,372 trastuzumab injections are recorded in the database for 2016; 31,030 (63%) were related to early treatments and 18,342 (37%) to advanced treatments. According to price decrease over time, PRM agreements could have resulted in 40% price difference for Herceptin between early and metastatic indications. PRM database provides a reliable reference basis for substantial and relevant price agreements in HER2+ breast cancer drugs opening innovative pricing solutions based on in real life care practices that could be extended to new therapies in breast cancer.