A lire : Utiliser des données externes pour l’évaluation clinique d’un DM

Dans le numéro de septembre/octobre de DeviceMed, Nicolas PAGES présente le concept du 𝙗𝙧𝙖𝙨 𝙙𝙚 𝙘𝙤𝙣𝙩𝙧𝙤̂𝙡𝙚 𝙨𝙮𝙣𝙩𝙝𝙚́𝙩𝙞𝙦𝙪𝙚. Grâce à cette approche, des données externes à l’évaluation clinique d’un DM sont utilisées comme base de comparaison pour évaluer les résultats d’un groupe expérimental.

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Patients et Recherche Clinique, le modèle inspirant de la co-construction

Les études co-construites avec les #patients permettent d’améliorer les capacités d’inclusion, la fluidité de son déroulement mais aussi la qualité des résultats, de spécifier les attendus « qui comptent » pour les patients, de partager la pertinence des objectifs et de les adapter, mais aussi d’ouvrir de nouveaux points de vue de recherche sur des critères jusque-là trop souvent ignorés.

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Evaluations quantitatives des Expérimentations art.51 : catalyseurs de la culture d’évaluation basée sur les données de santé en France

Evaluations quantitatives des experimentations article 51

L’évaluation quantitative des expérimentations article 51 constitue un pilier essentiel pour la transformation du système de santé en France et la promotion d’une culture d’évaluation basée sur les données de santé. Malgré les défis liés à l’accessibilité et à la qualité des données, ainsi qu’à la durée des expérimentations, ce déploiement massif d’évaluations en vie réelle ouvre de nouvelles perspectives pour l’écosystème.

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Nouvel article dans DeviceMed de juillet-août 2023

Dans le numéro de juillet/août 2023 de DeviceMed, Cécile Bultez & Laure Morsiani, membres du groupe de travail Dispositif Médical, expliquent quelques principes de base du Suivi Clinique Après Commercialisation (SCAC) ou Post Market Clinical Follow-up (PMCF).
Elles font un focus sur le domaine de la cardiologie interventionnelle qui a défini des critères uniformes d’évaluation de la performance et de la sécurité de ses Dispositifs Médicaux, avec l’exemple du stent.

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Actualités de mai

Newsletter mai 2023

Au sommaire :
– Réutilisation des données de santé en vie réelle dans les études cliniques décentralisées
– Promouvoir les métiers de la Recherche Clinique
– Colloque de Données de Santé en vie réelle – mardi 20 juin 2023
– EUCROF News

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Bilan des décisions d’accès précoce des médicaments et des PUT-RD un an après la réforme

A travers l’analyse des décisions rendues entre le 01/07/2021 et le 30/06/2022 et mises en ligne sur le site de la HAS, Jade Putzolu et Hélène Denis, membres du groupe de travail Accès Précoce de l’AFCROs partagent leur bilan et leur vision sur la réforme.
Un an après l’entrée en vigueur de la réforme en juillet 2021, alors que plus de 100 demandes ont été déposées par les laboratoires pharmaceutiques, la HAS a rendu 64 décisions concernant les demandes d’autorisation d’AP. Environ deux tiers ont concerné des indications disposant d’une AMM : 41 AAP post-AMM et 23 AAP pré-AMM.

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L’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) dans l’analyse des données de santé en vie réelle

L’utilisation de l'Intelligence Artificielle (IA) dans l’analyse des données de santé en vie réelle

Le monde de la recherche en santé dispose aujourd’hui de très nombreuses sources de données – au niveau national avec le SNDS (Système National des Données de Santé), ou plus localement via des registres, des établissements de santé ou des entrepôts de données -, et doit faire face à la nécessité de développer des outils analytiques toujours plus adaptés et plus performants pour exploiter au mieux ces données. Créer ces outils analytiques est désormais un enjeu majeur, notamment pour la détection de signaux épidémiques, pour la pharmacovigilance, l’accès au marché des médicaments ou des dispositifs médicaux, ou encore le développement d’outils d’aide à la décision destinés à la pratique médicale. Cette démarche est au croisement de l’épidémiologie telle qu’elle existe depuis des décennies et des méthodes innovantes dites d’Intelligence Artificielle (IA). Au-delà de l’image parfois médiatique de l’IA, il est important de cerner comment ces techniques apportent en pratique de nouvelles réponses au regard de l’épidémiologie plus classique et établie, et les nouvelles perspectives qu’elles ouvrent. C’est avant tout une façon différente d’utiliser des données, notamment si elles sont volumineuses.

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