Les données de santé (données de vraie vie) permettent d’étudier les stratégies thérapeutiques et les innovations sur de larges populations de patients en conditions réelles d’utilisation et sont complémentaires aux données des essais cliniques.
Elles permettent d’alimenter les modèles médico-économiques pour l’évaluation de l’efficience des thérapies et elles permettent également de réaliser un benchmark des pratiques de soin, ainsi qu’un observatoire du médicament.
Les données de vie réelle apportent des connaissances complémentaires à celles des essais cliniques et peuvent offrir l’accès à des connaissances inaccessibles aux essais cliniques telles que les descriptions :
- du profil des patients traités en conditions réelles d’utilisation : sex-ratio, âge, origine sociale, profession, comorbidité…
- des conditions d’usage du traitement afin d’estimer la différence qu’il peut exister entre les conditions d’un essai et celles de la pratique courante : posologies, durées, interruptions, observance, co-médications…
- de populations spécifiques ou de situations rares : certaines populations sont rarement incluses dans les ECR, comme les personnes âgées, les personnes précaires, les femmes enceintes, ou encore les formes rares
- du rapport bénéfice – risque (efficacité, tolérance, qualité de vie) sur de longues durées
- de la place d’un traitement au sein d’une stratégie thérapeutique donnée
- de l’impact de sa prescription sur l’organisation et les parcours de soins
Les essais cliniques permettent de disposer de données robustes permettant d’évaluer de nouvelles méthodes diagnostiques ou thérapeutiques. Mais ils ne peuvent refléter les populations de patients traités « dans la vraie vie ». C’est pourquoi, générer des données en vie réelle pour montrer que les résultats obtenus dans ces essais sont reproductibles et transposables est fondamental et représente une priorité pour Unicancer
Pr. Jean-Yves Blay – Président d’Unicancer
