Description du projet
Exploiter les données du monde réel pour évaluer le traitement de la maladie inflammatoire de l’intestin
L’évaluation de la balance bénéfices-risques des traitements est essentielle en médecine mais est confrontée à certains défis, en particulier dans la maladie inflammatoire de l’intestin (MII). Bien que de nouvelles thérapies soient disponibles, leur pertinence n’est pas établie en raison de l’absence de comparaison directe. De récents essais imités ont mis en évidence l’efficacité des données réelles dans l’évaluation des traitements de la MII. Le projet FORECAST, financé par le CER, vise à valider des algorithmes qui identifient les caractéristiques et les résultats des patients à l’aide de bases de données nationales sur les soins de santé. Il reproduira des essais cliniques comparant les thérapies avancées dans la MII, intégrera les résultats et les préférences des patients dans un système d’aide à la décision clinique, et évaluera ce système par le biais d’un essai contrôlé randomisé pragmatique. Le projet établira également des méthodes de surveillance des médicaments après leur mise sur le marché, applicables aux futurs traitements de la MII et à d’autres maladies chroniques.
Objectif
Assessing the benefit-risk balance of treatment is crucial in medicine to select the most appropriate treatment for patients. This process faces major challenges, how to implement evidence in real time to guide treatment choice and how to summarize efficacy and safety outcomes to patients and clinicians, while incorporating patient preferences. Inflammatory bowel diseases (IBD) affect 3 million residents in Europe. New advanced therapies have been recently approved, but in the absence of head-to-head randomized controlled trials (RCT), data are lacking to position each drug in the therapeutic management. Multiple types of real-world data (RWD) sources are available to assess the effect of treatment, but each type has its proper strengths and limitations. Linking multiple RWD sources can overcome limitations and leverage the strengths of each data source. We recently emulated clinical trials supporting the use of RWD to assess treatment effectiveness and safety in IBD.
Based on the linkage of nationwide healthcare databases, electronic health records, and a prospective cohort of IBD patients, the aims of the current proposal are (i) to validate algorithms identifying IBD characteristics and outcomes in nationwide healthcare databases, (ii) to emulate head-to-head clinical trials comparing advanced therapies in IBD, (iii) to incorporate trials findings and patient preferences in a clinical decision support system for IBD patients and clinicians, whose impact will be assessed by a pragmatic RCT nested in nationwide healthcare databases.
This challenging project will involve multi-disciplinary aspects, from qualitative approach to artificial intelligence, to clarify the position of each treatment in IBD and disseminate findings to patients and clinicians. Besides scientific importance, it will have societal impact by setting the stage for a novel post-marketing drug surveillance framework applicable not only to future IBD treatments but also to other chronic diseases.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2024-STG
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