Les maladies chroniques psychiatriques et les retards mentaux sont les maladies les plus fréquentes au sein des affections de longue durée (ALD) en pédiatrie (28%). A ce jour, il existe peu d’études de cohortes longitudinales décrivant les différents aspects épidémiologiques et les parcours de soins d’une population d’enfants et d’adolescent atteints de maladies psychiatriques chroniques. L’analyse des données du système national d’informations inter-régimes de l’Assurance Maladie en France (SNIIR-AM) combinant les remboursements ambulatoires et les hospitalisations (PMSI) peut permettre de mieux préciser ces parcours de soins en tenant compte des éventuelles comorbidités, en précisant les facteurs prédictifs des hospitalisations. Cette étude se base sur des données d’observations en population. Mieux comprendre l’influence des facteurs prédictifs d’hospitalisation répétée pourrait permettre d'aider à une meilleure planification hospitalière. Objectifs : Il s’agit de répondre aux deux questions suivantes : (i) Qui sont les enfants et adolescents atteints d'ALD psychiatriques, quelles sont leurs consommations de soins ambulatoires et quelle est leur fréquence d’hospitalisation, selon le PMSI « médecine, chirurgie, obstétrique » (MCO)? (ii) Quels sont les facteurs prédictifs du parcours de soins en hospitalisation et les meilleurs modèles pour prédire les hospitalisations répétées ? Méthodologie : Il s’agit d’une étude épidémiologique non interventionnelle utilisant le SNIIR-AM. Une cohorte anonyme exhaustive des maladies chroniques psychiatriques et des retards mentaux identifiés en 2006 par l’ALD (N°23) inclut l’ensemble des 56644 enfants et adolescents jusqu’à 16 ans, suivis 3 ans par un chaînage individuel des données : ALD, données générales et diagnostics, comorbidités, remboursements des médicaments délivrés en pharmacie, hospitalisation du PMSI « MCO » et date de décès. L’étude est descriptive et prédictive pour permettre d’identifier les facteurs de risque d’hospitalisation répétée. Nous avons comparé différents modèles statistiques tels que le modèle de régression logistique, de régression polytomique et de Poisson à inflation de zéros pour tenir compte de la fréquence élevée des patients non hospitalisés au cours du suivi. Résultats : 31% des patients ont été hospitalisés au moins une fois au cours du suivi. Les maladies psychiatriques les plus fréquentes sont les retards mentaux non spécifiques, les troubles du développement, les troubles de la personnalité et les troubles mixtes des conduites et troubles émotionnels. Une analyse stratifiée a été réalisée séparant les populations avec comorbidités neurologiques ou non-neurologiques (N=25096, 44%) et sans-comorbidités (N= 31548, 56%) car il apparaît que les comorbidités sont des facteurs très significatifs du risque d’hospitalisation. Cela permet de mieux évaluer l’influence des facteurs prédictifs liée à la maladie psychiatrique chronique. Le sexe féminin, l’âge de diagnostic précoce, un niveau socio-économique faible, le retard mental, un trouble de la personnalité, un trouble mixte des conduites et émotionnel, la dépression, les manies et troubles de l’humeur, le trouble alimentaire, la psychose, les prescriptions d’antipsychotiques, d’anxiolytiques et les antécédents d’hospitalisations sont des facteurs de risque dans la population sans comorbidité pour l’hospitalisation répétée au cours du suivi. La comparaison des facteurs de risques d’hospitalisations des différents modèles multivariés a permis d’identifier une majorité qui est similaire dans les différents modèles. Cela est en faveur de la robustesse de la prédiction. Le modèle polytomique rajoute une dimension au modèle de régression logistique, mais le modèle de Poisson à inflation de zéros est le plus précis lorsqu’il est réalisé dans la population sans comorbidité pour préciser les facteurs de risque liés aux diagnostics psychiatriques. (...) / Chronic psychiatric diseases and neurological comorbidities in children and adolescents
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016USPCB013 |
| Date | 05 April 2016 |
| Creators | Hasheminezhad, Maryam |
| Contributors | Sorbonne Paris Cité, Mikaeloff, Yann |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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