Risque attribuable des facteurs environnementaux et socio-économiques sur le diagnostic du diabète de type 1 dans la population générale en France
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Finalité de l'étude
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
La revue de littérature a été menée par Sanofi avec pour objectif de fournir une compréhension globale des facteurs environnementaux et socio-démographiques déjà étudiés dans divers pays à travers le monde, ainsi que de leur impact sur le risque de développer le diabète de type 1 (DT1). Les résultats de cette revue ont montré que de nombreux facteurs, notamment les infections virales, la pollution des sols et de l'air, le climat/la température, l'alimentation, ainsi que les facteurs démographiques et socio-économiques, ont été identifiés comme des facteurs de risque dans certaines régions du globe. Cependant, certaines divergences observées dans les résultats des études ont montré l’intérêt de conduire une analyse étudiant l’impact de l’exposome sur le DT1 dans une région donnée. En conclusion, compte tenu de la gravité de la maladie et de sa prévalence, ainsi que des lacunes portant sur l’étude des facteurs environnementaux et sociodémographiques propre à la France impactant le risque de développer un DT1, l’étude est d’intérêt public. Elle pourrait également contribuer à une meilleure gestion du diabète de type 1 (DT1), en améliorant la compréhension des impacts socio-démographiques et environnementaux, ce qui pourrait mener à des mesures de prévention et des stratégies de dépistage plus efficaces.
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Autre(s) catégorie(s) de donnée(s) utilisée(s)
Trois types de sources de données principales vont être utilisées dans l’étude : Les données administratives géographiques, les données du PMSI et les données exposome en open-source.
Les données administratives géographiques:
Afin de pouvoir créer une grille d’interopérabilité géographique entre les données du PMSI et les données en Open-Source, les données administratives de l’INSEE disponibles en source ouverte seront collectées afin de développer un modèle territorial complet de la France à la maille la plus fine possible compatible avec les données du PMSI (ville), sur laquelle les mailles territoriales supérieures seront ajoutées : intercommunalités, cantons, départements et régions. Les données de l’INSEE de base seront les « Code officiel géographique au 1er janvier 2024 », complétées par la « Base officielle des codes postaux » mise à disposition par La Poste, et les « codes géographiques PMSI » mis à disposition par l’ATIH.
Le PMSI:
Le PMSI enregistre toutes les hospitalisations en France dans tous les centres de soins publics et privés. Dans le cadre de l’étude, seules les données sur les hospitalisations en MCO, pour la population diagnostiquée avec un Diabetes de type 1 (Code CIM-10 : E10 et sous codes) seront utilisées.
Les données exposome en open-source :
La collecte et l'intégration dans une base de données unifiée de toutes les données de santé, sociales, économiques et environnementales préexistantes pertinentes pour mesurer l’exposome impactant le diabète de type 1 seront effectuées. De manière non exhaustive, les bases de données provenant des sources suivantes seront intégrées : L’Observatoire des territoires, Ministère de l’Éducation nationale , Ministère de l’Agriculture et de l’Alimentation , Ministère de la santé et de l'accès aux soins , Météo France, Data.gouv,...
Cette liste de source est non-exhaustive, elle représente uniquement les données de base mise à disposition par Sanofi aux élèves afin de commencer le travail de créations d’indicateurs territoriaux et de modélisation, avec instructions par les enseignants du Master de l’ENSAE de compléter ces données de base par d’autres indicateurs en open-source, a la discrétion des groupes d’élèves afin de potentiellement ajouter des dimensions non-préalablement identifiées.
Variables sensibles utilisées
Justification du recours à cette(ces) variable(s) sensible(s)
La commune de residence est un element essentiel pour pouvoir statistiquement replacer la population diabétiques de Type 1 dans son cadre de vie a travers la liaison avec les données Administratives Géographiques et les donnes en Open Source. L'année et mois de naissance des patients est une valeur essentielle pour étudier les sous populations Pédiatriques et Adultes atteintes de Diabetes de Type1
Plateforme utilisée pour l'analyse des données
Acteurs finançant et participant à l'étude
Responsable(s) de traitement
Type de responsable de traitement 1
Responsable de traitement 1
Localisation du responsable de traitement 1
Représentant du responsable de traitement 1
Responsable(s) de mise en oeuvre non cités comme responsable de traitement
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 1
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
2
Existence d'une prise de décision automatisée
Fondement juridique
Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)
Article 9 du RGPD (Exception permettant de traiter des données de santé)
Transfert de données personnelles vers un pays hors UE
Non Applicable
Droits des personnes
Une information générale quant à la réutilisation possible des données du SNDS et aux modalités d’exercice des droits (auprès de l’organisme gestionnaire du régime d'assurance maladie obligatoire auquel la personne est rattachée) sera mise à disposition sur le site internet de Sanofi a l'adresse suivante : https://www.sanofi.fr/fr/mention-information-collective-patients, et inscrite dans le repertoire public de la Plateforme Nationale des Données de Santé.