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Intérêt des bases de données médico-administratives dans l'évaluation du dépistage, de la surveillance et des complications du diabète

Le diabète constitue une des cibles mondiales prioritaires. Le besoin de définir des priorités, d'élaborer des objectifs clairs et de mener des actions coordonnées rend tout aussi prioritaire l'accès aux données probantes. Les bases de données médico-administratives sont de plus en plus utilisées à ses fins. Nous avons choisi d'illustrer et d'évaluer l'intérêt de la base française de données de consommation de soins dans l'évaluation du dépistage, de la surveillance et des risques de complications aigues ou chroniques du diabète dans certaines populations à risque. Nous avons conclu à l'insuffisance du dépistage précoce du diabète de type 2 chez des femmes ayant un antécédent de diabète gestationnel. Si une légère augmentation s'est produite après les recommandations en 2010, une femme sur deux ne réalise aucun dépistage dans la première année suivant la grossesse. Après un infarctus du myocarde, le dépistage préconisé du diabète de type 2 est très insuffisant en population générale. La prescription du test de dépistage au moment de la réadaptation cardiaque crée une forte implication, avec un taux de dépistage de 97% des patients, pour un diagnostic de diabète ou prédiabète chez 40% d'entre eux. Après un accident vasculaire cérébral, la surveillance du diabète reste faible. Le contrôle du risque de récidive semble s'intégrer pleinement à la prise en charge de la maladie cérébrovasculaire dans les cas les moins lourds. Le risque précoce de complications cardiovasculaires après un diabète gestationnel et de réhospitalisation pour complications aigues chez les personnes jeunes, atteintes de diabète de type 1 et de schizophrénie a pu être démontré. La politique de prévention du diabète s'appuyant sur un plaidoyer offrirait l'opportunité de créer des coalitions fortes entre des partenaires aux intérêts divers. L'usage des bases de données médico-administratives et des études observationnelles a prouvé sa capacité à augmenter nos connaissances sur le diabète. Il implique l'évaluation préalable de la qualité des données et des algorithmes de sélection, la mise en œuvre de méthodes d'analyse statistique appropriées
Computer Program, French, 2017