BPCO : les actions d'optimisation des parcours de soins à l'épreuve des coûts de santé // COPD: Initiatives to Optimize Care Pathways in the Face of Healthcare Costs

La BPCO est une maladie fréquente et sévère : elle touche environ 20 % des personnes depuis plus de 40 ans fumant ou ayant fumé au moins 20 paquets-années, et c'est la quatrième cause de mortalité mondiale. Bien que sa définition soit rigoureuse, la BPCO reste mal diagnostiquée : on estime que jusqu'à 70 % des cas ne sont pas identifiés (sous-diagnostic) et que 50-75 % des diagnostics sont portés à tort (sur-diagnostic). Cela implique une perte de chance et des coûts indus, à la fois pour le sous-diagnostic (car les sujets ne bénéficient pas de la prise en charge de leur BPCO) et pour le sur-diagnostic (car les sujets cumulent le fait d'avoir à tort un traitement de la BPCO et de ne pas avoir une prise en charge adaptée à la cause de leurs symptômes). Avoir un diagnostic approprié pour tous les patients est important pour au moins deux raisons. La première est l'apparition dans les recommandations d'un nouveau concept d'objectif de prise en charge, appelé « contrôle », qui vise à optimiser et stabiliser la maladie selon trois critères (symptômes, fonction respiratoire et exacerbations) ; l'impact de l'obtention ou non d'un contrôle de la BPCO sur la trajectoire et le coût des soins reste à déterminer. La deuxième est l'avènement de nouvelles thérapeutiques indiquées dans la BPCO non-contrôlée, pour la plupart onéreuses, dont l'impact sur la trajectoire et le coût des soins reste également à déterminer.
La thèse proposée vise à coupler des données de registre avec des données de l'assurance-maladie (système national des données de santé : SNDS) pour évaluer un certain nombre de mesures visant à améliorer le parcours de soins dans la BPCO. Les objectifs sont : (i) évaluer le rapport coûts/efficacité de la pratique de la spirométrie en médecine générale ; (ii) identifier des algorithmes de détection de la BPCO dans les données du SNDS, en intégrant des données socio-économiques ; (iii) identifier les déterminants socio-économiques et individuels associés au contrôle (ou à l'absence de contrôle) de la BPCO, et identifier à partir des données du SNDS les relations entre contrôle de la BPCO et parcours de soins ; (iv) étudier l'impact des thérapeutiques (en particulier des biothérapies) de la BPCO sur les trajectoires de santé et le coût global de la prise en charge de la pathologie.
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COPD is a common and severe disease: it affects approximately 20% of people over the age of 40 who smoke or have smoked at least 20 pack-years, and it is the fourth leading cause of death worldwide. Although its definition is straightforward, COPD remains misdiagnosed: it is estimated that up to 70% of cases go undiagnosed (under-diagnosis) and that 50–75% of diagnoses are incorrect (over-diagnosis). This results in missed treatment opportunities and unnecessary costs, both due to underdiagnosis (since patients do not receive appropriate COPD care) and due to overdiagnosis (since patients are subjected to unnecessary COPD treatment and do not receive care tailored to the cause of their symptoms). Ensuring an appropriate diagnosis for all patients is important for at least two reasons. The first is the introduction in the guidelines of a new concept of treatment goal, called “COPD control,” which aims to optimize and stabilize the disease based on three domains (symptoms, lung function, and exacerbations); the impact of achieving or failing to achieve COPD control on the care trajectory and cost remains to be determined. The second is the advent of new therapies indicated for uncontrolled COPD, most of which are costly, and whose impact on the care trajectory and cost also remains to be determined.
This proposed thesis aims to combine registry data with health insurance data (National Health Data System: SNDS) to evaluate a series of measures designed to improve the care pathway for COPD. The objectives are: (i) to assess the cost-effectiveness of spirometry in primary care; (ii) to identify algorithms for detecting COPD in SNDS data, incorporating socioeconomic data; (iii) to identify the socioeconomic and individual determinants associated with COPD control (or lack thereof), and to identify, using SNDS data, the relationships between COPD control and the care pathway; (iv) to evaluate the impact of COPD treatments (particularly biologics) on health trajectories and the overall cost of managing the disease.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université Grenoble Alpes

216 ISCE - Ingénierie pour la Santé la Cognition et l'Environnement

Les candidats devront avoir un excellent dossier académique et un diplôme dans les domaines de l'informatique, des mathématiques, de l'ingénierie, de la médecine ou des sciences biomédicales. Une expérience préalable de la recherche sera un atout. Les candidats ne devront pas être titulaires d'un doctorat. La connaissance de l'analyse des données, des (bio)statistiques, de l'apprentissage automatique et des compétences de programmation associées sera essentielle. Les candidats devront être capables de travailler de manière indépendante, de prendre des initiatives, d'adopter un jugement critique et de démontrer leur capacité à travailler au sein d'une équipe pluridisciplinaire. Les candidats devront être motivés pour travailler et interagir avec des experts ayant une formation clinique, biomédicale, biostatistique et/ou technique, et ce à la fois dans l'environnement local et à l'échelle de réseaux de recherche. Le projet impliquera pour le candidat sélectionné d'assister à plusieurs événements (symposia, congrès), pour lesquels des compétences en matière de voyage, de communication et de relations sociales seront nécessaires.
Candidates must have an excellent academic record and a degree in computer science, mathematics, engineering, medicine, or biomedical sciences. Prior research experience is desirable. Candidates must not hold a Ph.D. Knowledge of data analysis, (bio)statistics, machine learning, and related programming skills will be essential. Candidates must be able to work independently, take initiative, use critical judgement, and demonstrate the ability to work within a multidisciplinary team. Candidates must be motivated to work and interact with experts with clinical, biomedical, biostatistical, and/or technical backgrounds, both locally and within research networks. The project will require the selected candidate to attend various events (symposia, conferences), for which travel, communication, and interpersonal skills will be necessary.