Une étude sur le vaccin grippe, de l’analyse populationnelle à la donnée clinique

Cette session a permis de mettre en lumière un retour d’expérience concret sur la mise en place et l’exploitation d’un entrepôt de données de santé (EDS) hospitalier. Ce retour terrain, issu de la collaboration entre le CHU de Nantes et Heva (filiale de La Poste Santé & Autonomie), s’est structuré autour d’un projet de recherche appliquée sur les hospitalisations liées à la grippe chez les personnes âgées. Il illustre de manière exemplaire comment structurer une demande de données hospitalières, conduire une étude de faisabilité rigoureuse et dégager des résultats exploitables dans une logique de santé publique.

Le projet présenté prolonge une première étude menée par Heva sur l’efficacité du vaccin antigrippal haute dose (HD) par rapport à la version standard (SD). Cette étude, réalisée sur plus de huit millions de personnes à partir des données du SNDS, avait montré une efficacité vaccinale supérieure du HD, avec une réduction significative des hospitalisations liées à la grippe. Pour aller plus loin et renforcer la robustesse scientifique des résultats, Heva a souhaité valider ses hypothèses sur un entrepôt hospitalier, en croisant les diagnostics issus du PMSI avec des données cliniques disponibles dans le système d’information interne du CHU.

Une méthodologie rigoureuse portée par le CHU de Nantes

Anne-Sophie Le Bonniec, chargée de la valorisation des données au CHU de Nantes, a exposé le processus structuré mis en place par l’établissement pour répondre à ce type de sollicitation. Le processus débute par une étude de faisabilité associant experts cliniques, data scientists, épidémiologistes et ingénieurs en santé publique. Cette première étape permet de clarifier la demande, de vérifier la disponibilité des données dans l’EDS et d’évaluer les capacités techniques à y répondre dans un calendrier raisonnable. Dans le cas de cette étude grippe, le CHU a pu instruire la demande en environ six semaines. La faisabilité portait sur l’identification, à partir de l’entrepôt, des patients de plus de 65 ans hospitalisés pour grippe entre 2021 et 2024, en croisant le diagnostic PMSI avec des données biologiques (tests PCR ou tests rapides), ainsi que le statut vaccinal récupéré par text mining dans les comptes rendus.

Au terme de cette analyse, 497 patients ont été inclus dans la cohorte. Les résultats ont montré que, sur les 1 523 séjours initialement repérés, les deux tiers ont été exclus pour âge ou absence de consentement. Ce travail a permis de valider en vie réelle le diagnostic de grippe hospitalière à partir de données hospitalières enrichies, démontrant l’intérêt de coupler PMSI, biologie et comptes rendus dans une logique d’analyse épidémiologique.

Une démarche collaborative au bénéfice de l’efficacité :

Pour le CHU de Nantes, cette première collaboration avec un partenaire industriel a été jugée très positive. Anne-Sophie Le Bonniec a souligné l’importance des études de faisabilité dans le cadre d’une relation partenariale. Elles permettent, selon elle, de mieux cadrer les projets, de sécuriser les engagements réglementaires et budgétaires, et d’optimiser l’adéquation entre la demande industrielle et la réalité des données hospitalières. Elle a également insisté sur la nécessité de bien formuler la question initiale, condition essentielle à l’efficacité du processus.

Du côté de Heva, Fanny Raguideau a partagé le même enthousiasme, en saluant la qualité du dialogue, la structuration du processus et la perspective d’aller plus loin. Elle a évoqué l’intérêt croissant des industriels pour les données hospitalières, tout en rappelant les points de vigilance récurrents : qualité des données, délais de traitement, contraintes budgétaires. Elle a également insisté sur l’importance de se projeter vers des collaborations multicentriques et l’exploitation de données issues d’autres sources, comme les biocollections ou les data catalogues.

Une illustration concrète de la valorisation maîtrisée des EDS :

Cette session a donc permis d’illustrer concrètement comment un CHU peut structurer une gouvernance de la donnée à des fins de recherche, tout en s’inscrivant dans une logique d’innovation ouverte, rigoureuse et maîtrisée. Elle confirme que les entrepôts de données hospitaliers, lorsqu’ils sont bien encadrés, peuvent devenir des leviers puissants pour produire de la connaissance, nourrir des évaluations médico-économiques et accompagner des stratégies de santé publique.