{"id":11676,"date":"2025-12-05T11:36:58","date_gmt":"2025-12-05T11:36:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.biotrial.com\/?page_id=11676"},"modified":"2025-12-10T14:08:39","modified_gmt":"2025-12-10T14:08:39","slug":"donnees-de-vie-reelle","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.biotrial.com\/fr-ca\/donnees-de-vie-reelle\/","title":{"rendered":"Donn\u00e9es de vie r\u00e9elle"},"content":{"rendered":"\n
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\n Retour<\/a>\n <\/div>\n
\n \n Services<\/span>\n <\/a>\n \n Avantages<\/span>\n <\/a>\n \n D\u00e9couvrir \u00e9galement<\/span>\n <\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/section>\n\n\n\n
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Donn\u00e9es de vie r\u00e9elle<\/h1>\n

Chez Biotrial, nous sommes conscients de l\u2019impact des donn\u00e9es de sant\u00e9 en vie r\u00e9elle<\/strong> (RWD \u2013 Real-World Data)<\/strong> dans la recherche clinique et l\u2019am\u00e9lioration des r\u00e9sultats pour les patients.
\nNos services en RWD<\/strong> visent \u00e0 combler le foss\u00e9 entre les essais cliniques contr\u00f4l\u00e9s<\/strong> et la pratique m\u00e9dicale<\/strong> quotidienne<\/strong>, en fournissant des informations exploitables qui soutiennent une prise de d\u00e9cision claire tout au long du cycle de d\u00e9veloppement du m\u00e9dicament.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n \n \n \n \"Real\n <\/picture>\n <\/div>\n<\/section>\n\n\n

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\n \n \n \n \"real\n <\/picture>\n <\/div>\n
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Comprendre les donn\u00e9es de sant\u00e9 en vie r\u00e9elle<\/h2>\n

Les donn\u00e9es de sant\u00e9 en vie r\u00e9elle<\/strong> comprennent les informations relatives \u00e0 la sant\u00e9 recueillies en dehors du cadre des essais cliniques. Elles incluent notamment les donn\u00e9es collect\u00e9es \u00e0 partir des dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques (DME), des demandes de remboursement d’assurances, des registres de patients, ainsi que la r\u00e9utilisation de donn\u00e9es issues d\u2019\u00e9tudes de cohortes ou d\u2019essais cliniques ant\u00e9rieurs.<\/p>\n\n <\/div>\n <\/div>\n<\/section>\n\n

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Services Biotrial en donn\u00e9es de vie r\u00e9elle.<\/strong><\/h2>\n<\/div><\/section>\n\n
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Analyse de sous-populations<\/strong><\/p>\n<\/div><\/section>\n\n

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Nous identifions et analysons des sous-groupes sp\u00e9cifiques de patients afin de comprendre les diff\u00e9rentes r\u00e9ponses aux traitements. Cette approche permet de d\u00e9velopper des strat\u00e9gies de m\u00e9decine personnalis\u00e9e, garantissant que les th\u00e9rapies soient adapt\u00e9es aux caract\u00e9ristiques uniques de chaque groupe de patients.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n

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Amplification des donn\u00e9es et bras de contr\u00f4le synth\u00e9tiques<\/strong><\/p>\n<\/div><\/section>\n\n

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En utilisant des techniques statistiques avanc\u00e9es, nous augmentons la puissance des \u00e9tudes en g\u00e9n\u00e9rant des jumeaux num\u00e9riques des patients existants et des bras de suspension synth\u00e9tiques. Cette m\u00e9thode renforce la robustesse des \u00e9valuations cliniques, notamment dans les situations o\u00f9 il est difficile d\u2019\u00e9tablir des groupes t\u00e9moins traditionnels ou lorsque les patients sont rares.<\/p>\n<\/div><\/section>\n\n

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Bras de contr\u00f4le externe<\/h6>\n\n\n\n

R\u00e9utilisation de donn\u00e9es existantes pour g\u00e9n\u00e9rer des preuves pr\u00e9coces de l\u2019efficacit\u00e9 du traitement et acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019autorisation du m\u00e9dicament<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\u00c9mulation d’un essai cible<\/h6>\n\n\n\n

Application de m\u00e9thodes avanc\u00e9es d’inf\u00e9rence causale pour \u00e9muler un essai clinique cible \u00e0 partir de donn\u00e9es observationnelles<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\u00c9tude \u00e0 partir de donn\u00e9es publiques<\/h6>\n\n\n\n

Exploiter les bases de donn\u00e9es publiques (par exemple, SNDS, PMSI, ESND) pour g\u00e9n\u00e9rer des informations sur le poids de la maladie et les parcours de soins.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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\u00c9tudes \u00e9pid\u00e9miologiques<\/h6>\n\n\n\n

\u00c9tudes sur mesure \u2014 descriptives ou causales \u2014 pour comprendre l\u2019histoire naturelle d\u2019une maladie.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Synth\u00e8se des preuves<\/h6>\n\n\n\n

Comparaisons indirectes de traitements \u00e0 partir de donn\u00e9es individuelles ou agr\u00e9g\u00e9es (p. ex. comparaison indirecte ajust\u00e9e par appariement \/ MAIC, m\u00e9ta-analyse en r\u00e9seau \/ NMA).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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Avantages de l\u2019int\u00e9gration des donn\u00e9es du monde r\u00e9el (Real-World Data, RWD)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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