Professeur de Pharmacie au CHU de Rennes (PU-PH), responsable du secteur Pharmacotechnie et Oncopharmacie, du Laboratoire de Biopharmacie et Pharmacie Clinique et membre de l’unité IRSET INSERM U 1085 (Equipe 1 Xénobiotiques et barrières – XENOBAR), les travaux de recherche de Pascal Le Corre sont orientés dans le domaine de la pharmacocinétique des médicaments, plus précisément des passages transmembranaires et des transporteurs membranaires potentiellement impliqués dans des interactions médicamenteuses au niveau de l’absorption intestinale, de la distribution tissulaire ou de l’élimination hépatique et rénale.
Pascal Le Corre a récemment mené des études de recherche sur l’impact des interactions médicamenteuses et de l’utilisation chez le sujet âgé de médicaments potentiellement inappropriés (PIM) sur des évènements indésirables, à partir de la ré-utilisation de données massives issues d’entrepôt hospitalier de données cliniques, en lien avec l’équipe DOMASIA (DOnnées MAssives et Système d’Information Apprenant en santé – LTSI Université de Rennes 1) dirigée par le Pr Marc Cuggia,
En 2007, l’étude EMIR (Bénard-Laribière A et al. 2015) a montré que les hémorragies, en particulier induites par les anti-vitamines K (AVK), étaient les EI les plus fréquents et le premier motif d’hospitalisation. En dépit de l’implication des autorités sanitaires (ANSM et HAS) dans la promotion du bon usage des anticoagulants, et de l’arrivée de nouveaux anticoagulants oraux, l’étude IATROSTAT de 2018 (Laroche ML et al. 2022) montre que les hémorragies restent au premier plan des motifs d’hospitalisation (8.8 %).
Afin de préciser les facteurs prédictifs du risque, l’étude récemment publiée a analysé les déterminants des évènements hémorragiques chez des patients ambulatoires et hospitalisés traités par anticoagulants oraux (AVK et NACO), et en particulier l’impact des interactions médicamenteuses et du statut de médicament potentiellement inapproprié (Potentially inappropriate medication – PIM, AGS 2019) relatifs aux anticoagulants oraux chez les patients âgés (Bories et al 2022). Une étude rétrospective sur la cohorte INSHARE (Integrating and Sharing Health Big Data for Research, Bannay A et al. 2021) associant des données de l’entrepôt hospitalier e-HOP du CHU de Rennes et des données du SNIIRAM a identifié que sur un total de 159485 patients, 5583 (3.5%) avaient ≥ 65 ans, recevaient un anti-coagulant oral dans le mois précédent l’hospitalisation (2.4%, n=3867) ou pendant l’hospitalisation (2.2%, n=3595) et que 17.1 % des patients (n = 662 et 70 % ayant plus de 75 ans) ont été hospitalisés pour évènement hémorragique (55 % sous AVK et 45 % sous NACO). Après une analyse exploratoire par régression logistique, plusieurs modèles de « machine learning » pour tenter de prédire un évènement hémorragique ont été évalués et le modèle XGBoost a donné les meilleures performances (ROC AUC = 0.72).
Les principales variables prédictives sont le score de comorbidité de Charlson, l’existence d’une coagulopathie, une hospitalisation antérieure pour hémorragie, une hypertension et l’âge. Viennent ensuite le nombre d’interactions médicamenteuses, la polymédication, une maladie rénale et un anticoagulant considéré comme PIM. Il apparaît donc que certaines variables thérapeutiques pourraient être ciblées pour diminuer de risque hémorragique. Une étude sur une cohorte plus importante est en cours afin de confirmer et de préciser le rôle des variables prédictives.
Auteur : Professeur Pascal Le Corre, PU-PH
Laboratoire de Biopharmacie et Pharmacie Clinique
Faculté des Sciences Pharmaceutiques et Biologiques
Faculté de Pharmacie de Rennes 1
Références :
Bories M, Bouzillé G, Cuggia M, Le Corre P.
Drug-Drug Interactions with Oral Anticoagulants as Potentially Inappropriate Medications: Prevalence and Outcomes in Elderly Patients in Primary Care and Hospital Settings.
Pharmaceutics. 2022 Jul 5;14(7):1410. doi: 10.3390/pharmaceutics14071410.
Bannay A, Bories M, Le Corre P, Riou C, Lemordant P, Van Hille P, Chazard E, Dode X, Cuggia M, Bouzillé G.
Leveraging National Claims and Hospital Big Data: Cohort Study on a Statin-Drug Interaction Use Case.
JMIR Med Inform. 2021 Dec 13;9(12):e29286. doi: 10.2196/29286.
