Infections néonatales précoces en France : impact du changement des recommandations de prise en charge.

Early-onset neonatal bacterial infections in France: impact of changing management recommendations

• Auteur / Autrice : Léna Paucard
• Direction : Laurence Watier, Bich-Tram Huynh
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Biostatistiques et data sciences
• Date : Inscription en doctorat le 04/11/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé Publique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en épidémiologie et Santé des populations
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Echappement aux anti-infectieux et pharmaco-épidémiologie
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Université de Versailles-Saint-Quentin-en-Yvelines

Mots clés

Mots clés libres

Infections néonatales

Analyse de survie

Série temporelles

Base de données médico-administratives

Sequence analysis

Survival analysis

Sequence analysis

Medical-administrative database

Neonatal infection

Time series

Résumé

L'infection néonatale bactérienne précoce (ie. survenant dans les 3 premiers jours de vie (INBP)) est une cause majeure de morbidité et mortalité chez les nouveau-nés. En 2017, un changement important dans la prise en charge de ces infections a été mis en place en France. Auparavant, des prélèvements microbiologiques centraux et périphériques étaient réalisés chez tous les nouveau-nés présentant des facteurs de risque, même asymptomatiques. Une antibiothérapie était débutée, notamment si un des prélèvements périphériques revenait positif. Cependant, ces prélèvements n'étaient pas spécifiques et pouvaient entraîner une sur-prescription d'antibiotiques et des hospitalisations inutiles. Les recommandations actualisées de 2017 préconisent de surveiller étroitement les nouveau-nés avec des facteurs de risque et de débuter une antibiothérapie que s'ils présentent des signes cliniques d'INBP. Les conséquences médico-économiques de ce changement n'ont pas été étudiées. Les objectifs de cette thèse sont d'estimer l'impact du changement de recommandation sur : 1/ les hospitalisations pour infection néonatale bactérienne (INB) ; 2/ la mortalité pour infection néonatale bactérienne ; 3/ les parcours de soins post-hospitalier des nouveau-nés. Les données utilisées seront issues du Programme de médicalisation des systèmes d'information (PMSI) de l'Agence Technique de l'information sur l'Hospitalisation (ATIH) pour l'objectif 1, et du Système National des données de Santé (SNDS) de la Caisse Nationale d'Assurance Maladie (CNAM) pour les objectifs 2 et 3. Ces données seront accessibles dès le début de la thèse. Pour estimer l'impact du changement des recommandations sur l'évolution du nombre d'hospitalisations pour INB, plusieurs indicateurs temporels du nombre d'hospitalisations pour INB seront construits sur la période 2015-2024 en France métropolitaine en considérant les nouveau-nés (≤ 28 jours de vie) de 34 semaines d'aménorrhée (SA) ou plus. Ces indicateurs incluent entre autres le nombre total d'hospitalisations pour INB par mois, en distinguant les hospitalisations pour INB précoce (≤3 jours de vie) et tardive (>3 jours de vie), ainsi que les hospitalisations pour INBP sévère et non sévère (en tenant compte du passage en réanimation). Ces différentes séries temporelles seront analysées avec la méthode de Box & Jenkins permettant de mesurer et de quantifier les conséquences d'une ou plusieurs interventions. Pour évaluer la mortalité des nouveau-nés hospitalisés pour une infection néonatale bactérienne (INB) et identifier les facteurs de risque associés, les nouveau-nés nés à 34 SA ou plus, et hospitalisés pour INB entre 2015 et 2024 seront considérés. La mortalité sera analysée sur une période de 90 jours à partir du début de l'hospitalisation pour INB. Une analyse de survie sera réalisée. Un modèle à risque proportionnel de Cox si l'hypothèse des risques proportionnels est respectée pour tous les facteurs pris en compte. Dans le cas contraire, un modèle paramétrique Accelerated Failure Time (AFT) sera envisagé. Enfin, le parcours de soins des nouveau-nés après une hospitalisation pour INBP sera étudié chez les nouveau-nés à 34 SA ou plus survivants de leur séjour pour INBP sur la période 2015-2024. L'identification des parcours type après hospitalisation pour INBP sera effectuée par une analyse de séquence. Pour chacun des parcours identifiés, les coûts associés à chaque parcours seront estimés. Une régression logistique multinomiale multiple permettra d'estimer si la période (pré- ou post- changement des recommandations) est associée à un parcours de soins. Ces travaux permettront d'évaluer de quelle manière le changement de recommandation a pu influencer l'épidémiologie des INB, ses conséquences cliniques et les coûts associés.

Early-onset neonatal bacterial infections (EO-NBI), which occur within the first 3 days of life, are a major cause of morbidity and mortality in neonates. In 2017, a major change in the management of these infections was implemented in France. Previously, central and peripheral microbiological samples were taken from all newborns with risk factors, even if they were asymptomatic. Antibiotic therapy was initiated, especially if peripheral samples were positive. However, these samples were not specific and could lead to over-prescription of antibiotics and unnecessary hospitalisations. The updated 2017 recommendations advocate close monitoring of newborns with risk factors and initiation of antibiotic therapy only if they show clinical signs of EO-NBI. The clinical and health economic impact of this change has not been assessed. The aims of this project are to estimate the impact of the change in recommendations on 1/Hospitalisations for neonatal bacterial infections (NBI). 2/Mortality due to neonatal bacterial infection. 3/Post-hospitalisation care pathways for neonates. The data used will come from the Programme de médicalisation des systèmes d'information (PMSI) of the Agence Technique de l'information sur l'Hospitalisation (ATIH) for Objective 1 and from the Système National des données de Santé (SNDS) of the Caisse Nationale d'Assurance Maladie (CNAM) for Objectives 2 and 3. These data will be available at the start of the PhD. To estimate the impact of the change in recommendations on the evolution of hospitalisations for NBI, different temporal indicators of hospitalisations for NBI will be constructed for the period 2015-2024 in metropolitan France, taking into account newborns (≤ 28 days old) of 34 weeks of gestation or more. These indicators will include the total number of hospitalisations for NBI per month, distinguishing between early (≤3 days old) and late (>3 days old) hospitalisations, as well as between severe and non-severe cases (taking into account the admission to intensive care or not). These different time series will be analysed using the Box & Jenkins method which allow to measure and quantify the impact of one or more interventions. To assess the mortality of newborns hospitalised for NBI and identify associated risk factors, newborns born at 34 weeks of gestation or more and hospitalised for NBI between 2015 and 2024 will be included. Mortality will be analysed over a period of 90 days from the start of hospitalisation for NBI. Survival analysis will be performed. A Cox proportional hazards model will be used if the proportional hazards assumption is met for all factors considered. Otherwise, a parametric Accelerated Failure Time (AFT) model will be considered. Finally, the post-hospital care pathway of newborns after hospitalisation for EO-NBI will be studied among newborns born at 34 weeks of gestation or more who survived their stay for EO-NBI during the period 2015-2024. Sequence analysis will be used to identify typical pathways after hospitalisation for EO-NBI. For each pathway identified, the costs associated with each pathway will be estimated. Multiple multinomial logistic regression will be used to estimate whether time (before or after the change in recommendations) is associated with a pathway. This project will assess how the change in recommendations may have influenced the epidemiology, clinical outcomes and associated costs of EO-NBI.