L'Alliance européenne des associations pour la rhumatologie – a publié de nouvelles recommandations sur les ensembles de données de base à utiliser dans le lupus érythémateux systémique (LED). Le travail définit un ensemble d'éléments essentiels pour les soins complets des personnes atteintes de LED dans la pratique clinique, ainsi que des éléments vitaux pour la recherche translationnelle et observationnelle.
Le LED est une maladie auto-immune complexe et potentiellement mortelle. Une partie de la complexité découle de la façon dont elle peut différer d'une personne à l'autre – donnant lieu à une hétérogénéité marquée dans les manifestations non seulement, mais aussi dans l'évolution de la maladie et la réponse au traitement. Pour soutenir une meilleure compréhension de la maladie, les chercheurs ont suggéré d'utiliser des «mégadonnées». Les données traditionnelles sont souvent structurées et stockées dans des bases de données de tables – ce qui facilite l'interrogation et l'exécution de statistiques. C'est bien pour des volumes relativement petits de données avec des formats prévisibles. Avec les mégadonnées, des ensembles de données massifs et complexes peuvent être utilisés avec des outils avancés tels que l'apprentissage automatique pour découvrir des modèles et des informations. Cependant, les mégadonnées peuvent faire face à des ensembles de données massifs dans des formats structurés, semi-structurés et non structurés, et ces informations sont stockées de différentes manières, comme dans les lacs de données sans schémas prédéfinis. Les analyses de ces projets pourraient avoir un certain nombre d'impacts, comme aider à identifier les sous-groupes de patients qui pourraient convenir aux essais cliniques ciblés. Cependant, bien qu'il existe de nombreux registres collectant des données dans le LED, ceux-ci n'utilisent pas toujours les mêmes termes ou mesures, ce qui rend difficile la combinaison d'ensembles de données pour obtenir le Big Data. Pour améliorer les résultats de recherche clinique et multicentrique, une documentation standardisée des caractéristiques liées aux patients et aux maladies est importante.
Pour résoudre ces problèmes, EULAR a mis en place un groupe de travail pour définir un ensemble de données de base complet des éléments essentiels nécessaires pour assurer des soins cliniques complets, ainsi que pour faciliter la recherche scientifique au profit des personnes atteintes de LED. Au total, 25 parties prenantes de 14 pays différents ont participé. Une recherche documentaire a été effectuée pour collecter des informations pertinentes, ce qui a entraîné une liste de 99 éléments à considérer. Dans une enquête anonyme en ligne, le comité d'experts a évalué l'importance perçue de chacun d'eux, suivi d'une enquête de Delphi.
The New Work, publié dans le numéro d'août 2025 de la Annales des maladies rhumatismalescomprend 73 éléments pour un ensemble de données de base clinique et 8 autres à des fins de recherche. L'ensemble de données clinique de base est divisé en trois groupes globaux en fonction du calendrier de la collecte des données: première visite et à la demande, annuelle et régulièrement. Le premier comprend des éléments démographiques généraux, ainsi que les antécédents de la maladie et la sérologie, le second une revue annuelle des comorbidités et l'enregistrement des dommages et de la progression de la maladie, et la dernière revue régulière des paramètres de laboratoire, des résultats, du traitement, des résultats signalés par les patients et de l'activité de la maladie. Dans chaque sujet, il existe des mesures suggérées spécifiques.
Les 8 éléments supplémentaires de l'extension de recherche couvrent la réalisation des critères de classification, les dommages hématologiques, les vaccinations, la réalisation d'une faible activité de maladie, l'adhésion aux médicaments, l'utilisation d'autres médicaments, ainsi que la qualité de vie liée à la santé et la productivité du travail.
L'évolution des mégadonnées, en particulier à travers des ensembles de données standardisés, sera essentiel dans l'accélération de la recherche et la révélation de nouvelles informations qui peuvent transformer la façon dont nous gérons et traitons les conditions difficiles. Le développement de cet ensemble de données de base jette une base cruciale pour atteindre cette normalisation « .
Dr Johanna Mucke – Auteur principal du journal et chercheur de Ruhr-University Bochum, Allemagne
EULAR estime que cet ensemble de données de base est réalisable pour l'évaluation en soins cliniques – d'autant plus que bon nombre des éléments ne nécessitent pas d'évaluation régulière mais seulement une évaluation annuelle ou ponctuelle. La comparabilité qui résultera des ensembles de données standardisés facilitera l'analyse comparative clinique, conduisant à des progrès dans notre compréhension et notre traitement du LED. En fin de compte, ce projet vise à améliorer les soins et la qualité de vie des personnes vivant avec le LED.
