Données de la e-Santé

Des données de vraie vie
Aux données de la e-Santé
VERS LA PERSONNALISATION DE LA PRISE EN
CHARGE MÉDICALE EN ONCOLOGIE?
- 08 NOVEMBRE 2016 -

UNICANCER, a Healthcare Cooperation Consortium
A national network of 20
private non-profit
hospitals
> 120 000 patients /y
> 17% of patients are
included in 250 clinical
trials in process vs 8,5% in
France
National leader in
clinical research in
oncology –acknowledged by
French authorities
140+ trials since 1994,
33 000+ patients
included
200+ sites involved in
R&D Unicancer -sponsored
research
15 Expert Groups
Tumours
Cross pathologies
Support groups
4 Groups
accredited
by the French National
Cancer Institute (NCI),
INCa
French Comprehensive
Cancer Centers (FCCC)
R&D UNICANCER
A mutualised Research
Entity
Recognized expert
Groups
Strategic Alliance &
Development
AL Martin, PharmD
Epidemiology
Real World Data
M. Robain, MD, PhD
R&D
Unicancer
C. Cailliot, MD
Compliance, PV &
Regulatory. Affairs
PH Bertoye, MD
Clinical
Operations
C. Desseaux, PhD
MATWIN*
L Robert
* Maturation & Accelerating Translation With INdustry
100+ people dedicated exclusively to clinical
trials operations and management
Tumor bank : 15,000+ new samples / year
(Lyon)
Centralized Data center –Database C-DISC
INCa* labellized–FDA certified
(Montpellier)
French liaison Office for EORTC (European
Organization for Research and Treatment of
Cancer)
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R&D UNICANCER 3
Real World Data (Données de vraie vie)
Evaluer l’évolution de la prise en charge des patients pour mesurer l’efficience
d’une stratégie thérapeutique
Conditions réelles de la pratique clinique sur une population définie (aucune
influence sur les relations médecins/patients)
Indépendance d’un protocole, des industriels, des professionnels de santé et des
autorités
Essais cliniques
Evaluer l’efficacité et la sécurité d’un produit/stratégie thérapeutique
Mesure d’événements précoces
Population ciblée restreinte & Conditions expérimentales
Etudes observationnelles
Evaluer l’efficience (« rendement ») d’un produit/stratégie thérapeutique
Population moins restreinte & Conditions d’utilisation (influence potentielle
sur les relations médecins/patients)
Rarement totalement indépendant des financeurs
Données Registres
Big data / e-Santé
Les informations pour la Décision en
Recherche et en Santé

Contexte des données de vraie vie
Données de vraie vie
Large population
Conditions réelles d’utilisation
Complémentaires aux essais cliniques
Nécessité de production de données de vie réelle en oncologie
Place des stratégies thérapeutiques
Alimenter les modèles médico-économiques
Intérêt grandissant des autorités de santé pour les données de
vie réelle
Missions d’évaluation médicales et économiques des médicaments / produits de santé
Recommandations sur les pratiques
R&D UNICANCER

Objectifs : Disposer de «données de vie réelle »
R&D UNICANCER 5
Description de l'évolution de la prise en charge thérapeutique des
cancers sur la période étudiée par pathologie
Etudier les déterminants de la stratégie thérapeutique
Décrire des critères de survie (OS, PFS,…)
Analyse type « comparative effectiveness »
Evaluation médico-économique des stratégies thérapeutiques
Recherche méthodologique et Modélisation (extrapolation…)
Exploitation:
Valorisation des données des centres participants pour répondre
aux demandes académiques
Soutenir les demandes des autorités de Santé (CT, CEESP,…)
Répondre aux demandes des partenaires industriels
Décrire les parcours thérapeutiques en pratique courante