J'ai réalisé mon travail d'étude et de recherche (TER) au sein du LabCom RISCA dans le cadre du Master 1 «Sciences du médicament » en parallèle de ma troisième année d'étude de pharmacie. Nous avons cherché à savoir s’il existait un effet week-end impactant les transplantations rénales : les patients transplantés pendant le week-end sont-ils plus sujets aux complications que les patients transplantés du lundi au vendredi ? Pour cette étude, nous nous sommes appuyés sur le logiciel Plug-Stat pour réaliser les analyses statistiques. Je n’avais auparavant jamais travaillé sur un logiciel de statistiques. J'ai trouvé le logiciel très intuitif et facile de prise en mains. Je le conseillerai sans hésiter à toute personne voulant faire des analyses statistiques. Ce travail a été publié dans Transplant International.

Nous avons découvert qu'en étudiant la séquence des allèles HLA d'un donneur d'organe, nous pouvions prédire le rejet d'allogreffe hépatique. Nous avions utilisé une approche un peu vieillotte, celle du modèle de Cox. Alors que le papier plaisait aux reviewers de Annals of Internal Medicine, le statisticien de la revue était beaucoup plus sévère et bloquait le papier ! Grâce à l'expertise de l'équipe d'IDBC et du LabCom RISCA, nous avons revisité nos data avec la méthode la plus adaptée et la plus moderne et répondu de manière très argumentée aux commentaires statistiques très nombreux. Le résultats ne s'est pas fait attendre et le papier est définitivement accepté. Pendant la réécriture, l'équipe a interagi à de nombreuses reprises avec nous de manière très positive et très significative. Ils ont même découvert aux seins des data un résultat supplémentaire qui a encore renforcé le message. Pourquoi sont-ils si bons ? Ils ont l'habitude de travailler avec des médecins c'est clair, mais surtout ce ne sont pas (que) des statisticiens mais des chercheurs en statistique.

IBDC accompagne l'Institut Transplantation Néphrologie et Urologie depuis sa création en 2000 sur deux grands projets structurants : 1️⃣ une base de données installée en réseau entre plusieurs grands centres de transplantation en France (www.DIVAT.fr) et en Europe (EKITE datawarehouse) pour une mutualisation des données des patients et la réalisation d'études épidémiologiques multicentriques d'envergure dans le domaine de la greffe de rein et de pancréas 2️⃣ Un portail web médico-soignant "epatient" destiné aux médecins, pharmaciens, paramédicaux et aidants pour optimiser le parcours de soins de patients porteurs de maladies chroniques.

Je suis étudiante en pharmacie et j'ai utilisé le logiciel PlugStat dans le cadre de l'UE "Introduction à la biostatistique" du Master 1 Sciences du médicament. L'objectif des analyses que j'ai faites sur PlugStat était d'étudier le devenir des patients greffés obèses versus des patients greffés non obèses, en se basant sur les données de la cohorte DIVAT. Les avantages de PlugStat sont qu'on peut réaliser des analyses très complètes car il permet de sélectionner toutes les données nécessaires (critères de sélection de l'âge, de l'IMC, de dates, etc.). A la fin de l'analyse, le logiciel construit les courbes de survies et les graphiques de manière autonome. Les calculs sont faits directement par Plugstat, sans nécessiter de grandes connaissances en statistiques. Ce travail a été publié dans BMC nephrology.

J’ai utilisé Plug-Stat pour analyser les données de la cohorte Atlanréa (patients polytraumatisés ou cérébrolésés). Nous nous sommes notamment posé la question de l’impact de l’utilisation des barbituriques chez les patients traumatisés crâniens. Plug-Stat, via ses outils de représentation graphique m’a permis d’explorer les données de la cohorte afin d’optimiser la sélection de notre population d’étude. Nous avons ensuite pu analyser, pour nos deux groupes (ceux traités par barbituriques et ceux du groupe contrôle), différents critères de jugement. Plug-Stat est composé de différents modèles statistiques permettant l’ajustement sur les critères de confusion. Même si Plug-Stat nous guide dans les étapes de modélisation, la décision finale est celle de l’utilisateur. A la fin l’outil nous délivre les résultats sous forme d’un texte (en français ou en anglais), avec de nombreux tableaux et figures que nous pouvons modifiés à convenance. En résumé, Plug-Stat permet d'effectuer une analyse rapidement avec des méthodes statistiques « up to date » afin d’estimer des liens de causalité. L’outil, via des étapes progressives et intuitives, nous guide jusqu’à obtenir un ensemble de résultats détaillés répondant à notre question initiale.

Nous travaillons avec IDBC depuis 10 ans maintenant. L’année dernière, nous avons obtenu les accords réglementaires pour mettre en place notre étude ERMES qui est un appariement des données de notre cohorte sommeil avec les données SNIIRAM de la CNAMTS. Les données ERMES nous obligeaient à passer à un niveau de sécurité supérieur et c’est sans hésitation que nous avons confié l’hébergement et l’autonomisation de nos données à IDBC car nous connaissons leur disponibilité, leur réactivité et leur efficacité !