Facteurs associés à la non-observance : cinq ans d’observation dans la cohorte APROCO ANRS-CO 8

1. Facteurs associés à la non-observance : cinq ans d’observation dans la cohorte APROCOANRS-CO 8 Bruno Spire INSERM U379/ORS-PACA

2. La cohorte APROCO CO-8 • Cohorte APROCO multidisciplinaire pour étudier le suivi des patients VIH+ initiant une multi-thérapie avec anti-protéase • Cohorte nationale, multicentrique (n=1281) • Suivi à M0, M1, M4 , M12 et tous les 8 mois • Mesures de variables cliniques, biologiques et socio-comportementales, en particulier l’observance, la dépression, les effets secondaires perçus par les patients

3. Résultats antérieurs • Chez les patients VIH+, le succès virologique à long-terme du traitement est associé à • Une observance élevée en phase initiale (induction) • L’absence d’épisodes de non-observance sévère en phase de maintenance (Carrieri et al, AVT, 2003) • Les facteurs expliquant l’observance en phase d’induction sont déjà connus mais ne sont pas encore identifiés en phase de maintenance

4. Problématique • Cependant, en phase de maintenance les données manquantes deviennent un problème majeur • L’analyse des données longitudinales recueillies par auto-questionnaire peut être affectée par un biais du aux données manquantes, • à cause de l’attrition du suivi clinique, comme dans toute cohorte • à cause des non-réponses aux auto-questionnaires lors d’une visite (non-réponse ou non distribution)

5. Objectifs • Étudier les facteurs associés à la non-observance pendant la phase de maintenance • Vérifier la stabilité des résultats quand on tient compte du biais induit par les données manquantes

6. Application d’un modèle à 2 stades à l’analyse de l’observance • Adaptation de la méthode d’Heckman aux données longitudinales (Shelton et al, Statist Med 2003), sous l’hypothèse que les données manquantes ne sont pas aléatoires • Variables réponses étudiées • Donnée d’observance présente ou absente • Observance à la visite haute ou non: basée sur l’auto-questionnaire, algorithme validé par la CV et les dosages plasmatiques d’IP

7. Modèle à 2 stades • Stade I: Modélisation du processus de non-réponse • Une équation de type probit (GEE) modélise la probabilité d’avoir des données d ’observance remplies à chaque visite • Les résidus de ce modèle sont utilisés pour créer une nouvelle variable appelée inverse du rapport de Mills (IMR) qui exprime la variabilité non expliquée du processus de non-réponse • Stade II: Modélisation de l’observance La variable IMR est utilisée dans un autre modèle probit GEE comme variable d’ajustement du biais du aux données manquantes

8. Sélection des visites • Tous les patients qui ont pu avoir au moins 12 mois de suivi clinique après la mise sous traitement (N=1110 patients) • Au premier stade, pour modéliser l’observance (renseignée ou non renseignée), toutes les visites possibles entre M12-M60 ont été prises en compte (7694 visites) sauf celles des décédés • Au deuxième stade, toutes les visites entre M12 et M60 où les patients avaient l’observance renseignée ont été considérées (970 patients, 3889 visites renseignées)

9. M60 M12 M20 M28 M36 M44 M52 Données d’observance manquantes (n=1110) 62% des données manquantes sont seulement dues à l’absence d’AQ 38 % sont dues à des visites manquées

10. Données descriptives (n=1110, M12-M60) • 56% des patients ont été déprimés au moins 1 fois (36% des visites) • Jamais de soutien du partenaire pour 40% des pts • Le % de patients avec IP décroît de 88% à M12 à 41% à M60 • Le nombre médian d’effets secondaires perçus varie entre 3 et 4 à chaque visite • Le % de patients déclarant une LD est de 28% à M12 et varie entre 65 et 77% entre M20 et M60

11. Patients concernés * Visites (M12-M60) Observance 2466 792 1423 779 Non-observance 3889 970 Total

12. Facteurs associés à l’observance manquante (analysemultivariée, modèle probit) • Facteurs socio-démographiques • Age élevé • Sexe féminin • UDVI • Logement non confortable • Né en dehors de l’UE • Facteurs cliniques • Date de diagnostic > 6 mois • Naïfs à l’inclusion • Statut « intermédiaire »; CD4 >200, CV détectable • Stade A ou B

13. Facteurs associés à la non-observance * * l’IMR est hautement significatif

14. Conclusions (1) • Il existe un biais du aux données manquantes • La prise en compte du biais du à la non réponse modifie les facteurs explicatifs de la non-observance • facteurs sociaux fortement modifiés • facteurs liés au traitement non modifiés • dépression non modifiée

15. Conclusions (2) • Les patients avec un bas niveau social (logement), ou ceux qui ont été infectés par UDVI ne sont pas moins observants; la relation trouvée sans ajuster sur le biais indique une sur-représentation des patients observants avec un haut niveau social au cours du suivi • Les résultats indiquent aussi que les migrants sont plus observants, mais seulement en tenant compte du biais de sélection. Les patients non migrants non-observants sont sous-représentés

16. Conclusions (3) • Les facteurs explicatifs indépendamment associés à la non-observance liés à la combinaison thérapeutique sont: • Les effets secondaires perçus • Un IP dans la combinaison • Une combinaison en plus de 2 prises ou en une seule prise par jour • Peu d’études ont pu démêler le rôle de la simplification du traitement de celui de la tolérance perçue

17. Groupe d’étude APROCO-COPILOTE 14/03/2005 • Comité de pilotage: • Investigateurs principaux: C. Leport, F. Raffi, • Méthodologistes: G. Chêne, R. Salamon, • Sciences Sociales : J-P. Moatti, J. Pierret , B. Spire, • Virologie: F. Brun-Vézinet, H. Fleury, B. Masquelier, • Pharmacologie: G. Peytavin, R. Garraffo. • Conseil scientifique: • Membres du comité de pilotage • Autres membres: D. Costagliola, P. Dellamonica, C. Katlama, L. Meyer, M. Morin, D. Salmon, A. Sobel. • Coordination: F. Collin. • Comité de validation des évènements: L. Cuzin, M. Dupon, X. Duval, V. Le Moing, B. Marchou, T. May, P. Morlat, C. Rabaud, A. Waldner-Combernoux. • Groupe de recherche clinique : V. Le Moing, C. Lewden. • Base de données et analyse:C. Alfaro, F. Alkaied, C. Barennes, S. Boucherit, AD. Bouhnik,C. Brunet-François, MP. Carrieri, M. Courcoul, JL. Ecobichon, M. François, V. Journot, JP. Legrand, E. Pereira, M. Préau, C. Protopopescu, A. Taieb, V. Villes, H. Zouari. • Promoteur: Agence Nationale de Recherches sur le Sida (ANRS, AC7) • Autres sponsors: Collège des Universitaires de Maladies Infectieuses et Tropicales (CMIT ex APPIT),, Ensemble contre le Sida et partenaires industriels : Abbott, Boehringer-Ingelheim, Bristol-Myers Squibb, Glaxo- SmithKline, Merck Sharp et Dohme, Roche.

18. Groupe d’étude APROCO-COPILOTE 14/03/2005 Centres cliniques (investigateurs):Amiens (Pr JL. Schmit), Angers (Dr JM. Chennebault), Belfort (Dr JP. Faller), Besançon (Pr JL. Dupond, Dr JM. Estavoyer, Pr R. Laurent), Bobigny (Pr A. Krivitzky), Bordeaux (Pr J. Beylot, Pr M. Dupon, Pr M. Longy-Boursier, Pr JM. Ragnaud), Bourg-en-Bresse (Dr P. Granier), Brest (Pr M. Garré), Caen (Pr R. Verdon), Compiègne (Dr P. Veyssier), Corbeil Essonnes (Dr A. Devidas), Créteil (Pr A. Sobel), Dijon (Pr H. Portier), Garches (Pr C. Perronne), Lagny (Dr P. Lagarde), Libourne (Dr J. Ceccaldi), Lyon (Pr D. Peyramond), Meaux (Dr C. Allard), Montpellier (Pr J. Reynes), Nancy (Pr T. May), Nantes (Pr F. Raffi), Nice (Pr JP. Cassuto, Pr P. Dellamonica), Orléans (Dr P. Arsac), Paris (Pr Bricaire, Pr Cabane, Pr Caulin, Dr Cessot, Pr Girard, Pr Herson, Pr Molina, Pr Pialoux, Pr Salmon, Pr Vildé, Pr Yéni), Poitiers (Pr B. Becq-Giraudon), Reims (Pr G. Rémy), Rennes (Pr C. Michelet), Saint-Etienne (Pr F. Lucht), Saint-Mandé (Pr T. Debord), Strasbourg (Pr JM. Lang), Toulon (Dr JP. de Jaureguiberry), Toulouse (Pr B. Marchou), Tours (Pr JM. Besnier).