EczemaPred: a computational framework for personalised prediction of eczema severity dynamics

Background: Atopic dermatitis (AD) is a chronic inflammatory skin disease leading to substantial quality of life impairment with heterogeneous treatment responses. People with AD would benefit from personalised treatment strategies, whose design requires predicting how AD severity evolves for each individual. Objective: This study aims to develop a computational framework for personalised prediction of AD severity dynamics. Methods: We introduced EczemaPred, a computational framework to predict patient-dependent dynamic evolution of AD severity using Bayesian state-space models that describe latent dynamics of AD severity items and how they are measured. We used EczemaPred to predict the dynamic evolution of validated patient-oriented scoring atopic dermatitis (PO-SCORAD) by combining predictions from the models for the nine severity items of PO-SCORAD (six intensity signs, extent of eczema, and two subjective symptoms). We validated this approach using longitudinal data from two independent studies: a published clinical study in which PO-SCORAD was measured twice weekly for 347 AD patients over 17 weeks, and another one in which PO-SCORAD was recorded daily by 16 AD patients for 12 weeks. Results: EczemaPred achieved good performance for personalised predictions of PO-SCORAD and its severity items daily to weekly. EczemaPred outperformed standard time-series forecasting models such as a mixed effect autoregressive model. The uncertainty in predicting PO-SCORAD was mainly attributed to that in predicting intensity signs (75% of the overall uncertainty). Conclusions: EczemaPred serves as a computational framework to make a personalised prediction of AD severity dynamics relevant to clinical practice. EczemaPred is available as an R package

Did advice on the prescription of sodium valproate reduce prescriptions to women? An observational study in three European countries between 2007 and 2016

ObjectivesIn November 2014, the CMDh (a regulatory body representing EU Member States) advised doctors not to prescribe sodium valproate for epilepsy or bipolar disorder in preg nant women, in women who can become pregnant, or in girls unless other treatments are ineffective or not tolerated. This study aimed to determine if this warning led to changes in prescription patterns.Design and settingCohort of 5.4 million women aged between 10 and 50 years identified in electronic health care data from United Kingdom, France, and Italy (2007–2016).Main outcome measuresAnti‐epileptic drug (AED) prescriptions.ResultsThe prevalence of women receiving AED prescriptions in 2016 varied from 12.2 per 1000 to 29 per 1000 in the four regions. The incidence of prescribing any AED (excluding clonazepam, gabapentin, and pregabalin) fell each year on average by 7.5% (95% CI, 7.0%‐8.0%; Emilia Romagna), 9.6% (8.3%‐11.0%; France), 7.1% (6.7%‐7.6%; Tuscany), and 0.4% (0.2%‐1.0%; United Kingdom). The relative odds of prescribing sodium valproate rather than any other AED decreased more after 2014 compared with before the end of 2014 in France (OR = 0.77; 95% CI, 0.60‐0.98), Tuscany (0.81; 0.76‐0.86), Emilia Romagna (0.83; 0.76‐0.90), and the United Kingdom (0.92; 0.80‐1.06; not statistically significant).ConclusionsThere is evidence that the CMDh warning did lead to changes in prescription patterns of sodium valproate in women of childbearing age. There were considerable differences in prescribing practice amongst regions of Europe

Lungitudinal and quantitative approach to drug exposure in pharmacoepidemiology studies : methodological development and application to exposures during pregnancy in EFEMERIS cohort

Des études de pharmaco-épidémiologie ont montré le rôle de la dose et de la durée d'exposition à un médicament dans la survenue d'effets indésirables. Toutefois, ces différents paramètres sont rarement pris en compte simultanément dans les travaux visant à étudier le risque lié à une exposition médicamenteuse, notamment au cours de la grossesse. Les bases de données administratives de santé permettent d'appréhender ces paramètres et de retracer de façon précise l'historique de l'exposition de chaque patient aux médicaments. L'objectif de ce travail est de développer une nouvelle méthode de mesure d'exposition visant à classifier les individus en tenant compte de l'intensité et de l'évolution de cette exposition au cours du temps. L'application en pharmaco-épidémiologie permet une approche quantitative de l'exposition des patients (à travers la prise en compte des doses de médicaments délivrés) et longitudinale au cours du temps définissant ainsi des trajectoires individuelles d'exposition. La classification des individus en groupes homogènes selon ces trajectoires est mise en oeuvre grâce à l'utilisation d'une méthode de classification non supervisée fondée sur le principe de la méthode des K-means adaptée aux données longitudinales. Cette " Méthode des Trajectoires d'Exposition " a été appliquée à l'exposition aux psychotropes au cours de la grossesse, en utilisant les données de la cohorte EFEMERIS. Elle a mené, lors d'une première phase, à la constitution de clusters aux profils d'exposition homogènes. Lors de la deuxième phase d'application, les clusters issus de la classification des femmes exposées aux anxiolytiques et hypnotiques ont pu être utilisés comme variable explicative dans l'étude des risques pour le nouveauné et l'enfant liés une exposition in utero à ces médicaments. La mise en évidence d'une relation de type dose-effet au sein des 4 clusters identifiés laisse penser qu'un niveau élevé d'exposition à ces médicaments au cours de la grossesse augmenterait notamment le risque de pathologie néonatale. En opposition, les résultats concernant les femmes exposées ponctuellement ou à de faibles doses étaient rassurants. L'application à des données réelles a été l'occasion de valider cette méthode et de montrer l'intérêt de la prise en compte de l'intensité et de l'évolution des expositions médicamenteuses au cours du temps dans les études de pharmaco-épidémiologie. La méthode proposée peut être adaptée à d'autres populations, d'autres classes de médicaments mais également d'autres types d'exposition. Cette approche " trajectorielle " de l'exposition ouvre de nouvelles perspectives pour les futures études épidémiologiques.The intensity and duration of drug exposure may contribute to the occurrence of drug adverse effects. However, these parameters are rarely simultaneously addressed in studies of risks associated to drug exposure, in particular during pregnancy. Administrative databases give the opportunity to apprehend these parameters and to reconstruct the history of patient drug exposure. The aim of this research is to develop a new method of exposure measurement in order to cluster individuals, taking into account both the intensity and the evolution of exposure. The application to pharmaco-epidemiological studies allow a quantitative approach of drug exposure and longitudinal over time defining individual trajectories of exposure. We used an unsupervised clustering method based on an implementation of K-means adapted to longitudinal data analysis to cluster individuals in homogeneous groups according to their trajectories. This "trajectory method" was applied to psychotropic drug exposure during pregnancy, using EFEMERIS database. The first phase of this application led to the identification of clusters with homogeneous profiles. During the second phase, clusters of women exposed to anxiolytic and hypnotic drugs were used as independent variables to study the effects of in utero exposure to these drugs on newborns and children. The study especially indicates a dose-response relationship between the 4 clusters and an increased risk of neonatal pathologies after an exposure to a heavy drug burden. By contrast, results concerning women punctually exposed or exposed to a light drug burden were reassuring. This application to real-clinical-data has validated this method and demonstrates the interest value of considering intensity and evolution of drug exposure over time in pharmaco-epidemiological studies. The proposed method could be adapted to other populations, classes of drugs and other types of exposure. This "trajectorial" approach of exposure opens up new prospects for future epidemiological studies

Approche longitudinale et quantitative de l'exposition aux médicaments dans les études de pharmaco-épidémiologie : développement méthodologique et application aux expositions au cours de la grossesse dans la cohorte EFEMERIS

Des études de pharmaco-épidémiologie ont montré le rôle de la dose et de la durée d'exposition à un médicament dans la survenue d'effets indésirables. Toutefois, ces différents paramètres sont rarement pris en compte simultanément dans les travaux visant à étudier le risque lié à une exposition médicamenteuse, notamment au cours de la grossesse. Les bases de données administratives de santé permettent d'appréhender ces paramètres et de retracer de façon précise l'historique de l'exposition de chaque patient aux médicaments. L'objectif de ce travail est de développer une nouvelle méthode de mesure d'exposition visant à classifier les individus en tenant compte de l'intensité et de l'évolution de cette exposition au cours du temps. L'application en pharmaco-épidémiologie permet une approche quantitative de l'exposition des patients (à travers la prise en compte des doses de médicaments délivrés) et longitudinale au cours du temps définissant ainsi des trajectoires individuelles d'exposition. La classification des individus en groupes homogènes selon ces trajectoires est mise en oeuvre grâce à l'utilisation d'une méthode de classification non supervisée fondée sur le principe de la méthode des K-means adaptée aux données longitudinales. Cette " Méthode des Trajectoires d'Exposition " a été appliquée à l'exposition aux psychotropes au cours de la grossesse, en utilisant les données de la cohorte EFEMERIS. Elle a mené, lors d'une première phase, à la constitution de clusters aux profils d'exposition homogènes. Lors de la deuxième phase d'application, les clusters issus de la classification des femmes exposées aux anxiolytiques et hypnotiques ont pu être utilisés comme variable explicative dans l'étude des risques pour le nouveauné et l'enfant liés une exposition in utero à ces médicaments. La mise en évidence d'une relation de type dose-effet au sein des 4 clusters identifiés laisse penser qu'un niveau élevé d'exposition à ces médicaments au cours de la grossesse augmenterait notamment le risque de pathologie néonatale. En opposition, les résultats concernant les femmes exposées ponctuellement ou à de faibles doses étaient rassurants. L'application à des données réelles a été l'occasion de valider cette méthode et de montrer l'intérêt de la prise en compte de l'intensité et de l'évolution des expositions médicamenteuses au cours du temps dans les études de pharmaco-épidémiologie. La méthode proposée peut être adaptée à d'autres populations, d'autres classes de médicaments mais également d'autres types d'exposition. Cette approche " trajectorielle " de l'exposition ouvre de nouvelles perspectives pour les futures études épidémiologiques.The intensity and duration of drug exposure may contribute to the occurrence of drug adverse effects. However, these parameters are rarely simultaneously addressed in studies of risks associated to drug exposure, in particular during pregnancy. Administrative databases give the opportunity to apprehend these parameters and to reconstruct the history of patient drug exposure. The aim of this research is to develop a new method of exposure measurement in order to cluster individuals, taking into account both the intensity and the evolution of exposure. The application to pharmaco-epidemiological studies allow a quantitative approach of drug exposure and longitudinal over time defining individual trajectories of exposure. We used an unsupervised clustering method based on an implementation of K-means adapted to longitudinal data analysis to cluster individuals in homogeneous groups according to their trajectories. This "trajectory method" was applied to psychotropic drug exposure during pregnancy, using EFEMERIS database. The first phase of this application led to the identification of clusters with homogeneous profiles. During the second phase, clusters of women exposed to anxiolytic and hypnotic drugs were used as independent variables to study the effects of in utero exposure to these drugs on newborns and children. The study especially indicates a dose-response relationship between the 4 clusters and an increased risk of neonatal pathologies after an exposure to a heavy drug burden. By contrast, results concerning women punctually exposed or exposed to a light drug burden were reassuring. This application to real-clinical-data has validated this method and demonstrates the interest value of considering intensity and evolution of drug exposure over time in pharmaco-epidemiological studies. The proposed method could be adapted to other populations, classes of drugs and other types of exposure. This "trajectorial" approach of exposure opens up new prospects for future epidemiological studies