Les bases de données médico-administratives constituent une source d’information très intéressante dans le domaine des maladies endocriniennes, nutritionnelles et métaboliques. L’objectif de cet article est de décrire les premiers travaux menés par le groupe de travail du Réseau données Sniiram (REDSIAM) dans ce champ.

Les algorithmes développés en France dans le domaine du diabète, du traitement de la dyslipidémie, de la puberté précoce et de la chirurgie bariatrique à partir des données du Système national d’information inter-régimes de l’assurance maladie (Sniiram) ont été recensés et décrits.

Trois algorithmes de repérage des personnes prises en charge pour un diabète sont disponibles en France. Ces algorithmes sont basés soit sur les données de prise en charge pour affection de longue durée, soit sur les remboursements de traitements antidiabétiques, soit sur la combinaison de ces deux modes de prise en charge associée aux hospitalisations en lien avec le diabète. Chacun de ces algorithmes a des utilités différentes, et le choix doit dépendre de l’objectif de l’étude. Par ailleurs, des algorithmes de repérage de personnes traitées pour dyslipidémie, pour puberté précoce ou ayant bénéficié d’une chirurgie bariatrique sont également disponibles.

Les premiers travaux du groupe de travail REDSIAM dans le champ des maladies endocriniennes, nutritionnelles et métaboliques fournissent un inventaire des algorithmes existant en France et de leurs objectifs, en présentent les limites et les avantages et mettent ces réflexions à disposition de la communauté scientifique. Ces travaux vont se poursuivre par l’étude d’algorithmes portant sur l’incidence du diabète de l’enfant, la thyroïdectomie pour nodule thyroïdien, l’hypothyroïdie, l’hypoparathyroïdie, et l’amylose.

Medico-administrative databases represent a very interesting source of information in the field of endocrine, nutritional and metabolic diseases. The objective of this article is to describe the early works of the Redsiam working group in this field.

Algorithms developed in France in the field of diabetes, the treatment of dyslipidemia, precocious puberty, and bariatric surgery based on the National Inter-schema Information System on Health Insurance (SNIIRAM) data were identified and described.

Three algorithms for identifying people with diabetes are available in France. These algorithms are based either on full insurance coverage for diabetes or on claims of diabetes treatments, or on the combination of these two methods associated with hospitalizations related to diabetes. Each of these algorithms has a different purpose, and the choice should depend on the goal of the study. Algorithms for identifying people treated for dyslipidemia or precocious puberty or who underwent bariatric surgery are also available.

Early work from the Redsiam working group in the field of endocrine, nutritional and metabolic diseases produced an inventory of existing algorithms in France, linked with their goals, together with a presentation of their limitations and advantages, providing useful information for the scientific community. This work will continue with discussions about algorithms on the incidence of diabetes in children, thyroidectomy for thyroid nodules, hypothyroidism, hypoparathyroidism, and amyloidosis.