Volume 21, N^o 4 - 2000

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Comparaison de deux façons différentes de mesurer l’usage de médicaments dans une même enquête

C Ineke Neutel et Wikke Walop

La seconde série de questions a été posée uniquement aux répondants qui avaient dit prendre des médicaments dans la première série de questions. La question a été formulée de la façon suivante : «Au cours des deux derniers jours, combien de médicaments différents avez-vous pris? Quel est le nom exact du médicament?» La personne a été invitée à regarder la bouteille, le tube ou la boîte. Les répondants devaient rassembler tous les contenants de médicaments et des produits connexes et lire le nom du médicament ou du produit sur l’étiquette. Dans la mesure du possible, nous avons regroupé les médicaments ou produits spécifiques dans les dix catégories correspondantes indiquées au tableau 1. Ces catégories ont été appelées «médicaments particuliers» pour indiquer qu’elles réfèrent au produit exact plutôt qu’à la catégorie de médicaments auto-déclarée en réponse à la première série de questions posées directement au répondant.

Il a été possible de regrouper les médicaments particuliers en utilisant les codes de médicaments de la classification ATC (Anatomic Therapeutic Chemical ) du Conseil d’examen du prix des médicaments brevetés (CEPMB)^9,10 que nous avons adaptée pour les besoins de notre enquête. Le système ATC consiste en un code alphanumérique à sept caractères fondés sur des sous-groupes de substances anatomiques, thérapeutiques et chimiques. Il s’agit d’une classification hiérarchique qui divise les médicaments en 14 principaux groupes et quatre niveaux de sous-groupes. L’adaptation du CEPMB incorpore des changements aux deux derniers caractères de la version originale de l’OMS. D’autres changements apportés pour l’ENSP ont permis de coder toutes les principales substances chimiques (p. ex., M01AB04 pour le diclofénac) de même que les associations médicamenteuses (p. ex., M01AB64 pour le diclofénac et le misoprostol) et des catégories plus générales (p. ex., M01XX99 pour les anti-inflammatoires prescrits pour l’arthrite). Le codage comme tel a été fait en grande partie par ordinateur, p. ex., Ativan (ou lorazépam) s’est vu attribuer automatiquement le code N28GC07. S’il n’y avait pas de possibilité de confusion avec un autre médicament, les noms de médicaments souvent mal orthographiés ont également été codés par ordinateur. S’il y avait une erreur d’orthographe grave ou s’il était difficile de savoir de quel médicament il s’agissait, l’un de nous a tranché.

Les deux séries de questions sur la prise de médicaments concernaient des périodes différentes : les catégories de médicaments auto-déclarées s’appliquaient aux médicaments pris au cours des 30 jours qui ont précédé l’entrevue alors que la question sur les médicaments particuliers portaient sur les médicaments pris pendant les deux jours précédents. En théorie, les médicaments consignés comme ayant été pris au cours des deux derniers jours devraient également se retrouver parmi les médicaments utilisés durant les 30 derniers jours. L’hypothèse nulle pourrait s’exprimer ainsi : s’il y a une réponse à la catégorie de médicaments particuliers, il devrait y avoir une réponse dans la catégorie auto-déclarée correspondante. Nous avons analysé les données pour déterminer dans quelle mesure l’hypothèse nulle n’était pas valide. La première partie de l’analyse a consisté à effectuer une compilation croisée des deux séries de catégories de médicaments et de déterminer la proportion de cas où il n’y avait pas de chevauchement comme on aurait pu le prévoir. Par la suite, nous avons procédé à une régression logistique pour examiner si d’autres variables, comme l’âge, le sexe, la scolarité, l’état matrimonial et l’état de santé, permettaient de prédire quels répondants étaient plus susceptibles de répondre comme prévu aux questions. Dans chaque modèle, les sujets devaient se limiter à ceux qui ont répondu «oui» à la catégorie de médicaments particuliers, et la variable dépendante était la catégorie de médicaments auto-déclarée. Dans le cas des antibiotiques, par exemple, nous avons utilisé comme modèle la probabilité que les répondants ne répondent pas par l’affirmative pour la catégorie des antibiotiques pris au cours des 30 derniers jours tout en déclarant avoir pris des antibiotiques particuliers au cours des deux derniers jours.

Résultats

Le tableau 2 montre le nombre de personnes qui ont répondu par l’affirmative aux questions sur les médicaments qui pouvaient être classés dans les 10 catégories présentées. Ces catégories ont été classées selon le pourcentage obtenu dans la dernière colonne, c.-à-d. la proportion de cas où des médicaments particuliers n’ont pas été inclus dans les catégories auto-déclarées correspondantes. Neuf cent quatre-vingt-deux répondants ont cité des antibiotiques parmi les médicaments qu’ils avaient pris au cours des deux derniers jours, mais 17,8 % d’entre eux n’avaient pas répondu «oui» à la question portant sur la prise d’antibiotiques au cours du mois écoulé. Le tableau 2 indique que le pourcentage de médicaments qu’on retrouvait dans la catégorie des médicaments particuliers seulement (pas de réponse pour la catégorie auto-déclarée correspondante) variait entre 4,8 % pour l’insuline et les antidiabétiques oraux combinés et 43,7 % pour les analgésiques narcotiques. Le pourcentage de réponses dans la catégorie de médicaments particuliers seulement a également été calculé séparément pour l’insuline et les antidiabétiques oraux et montre que le pourcentage était plus élevé lorsque ceux-ci étaient distingués que lorsqu’ils étaient combinés.

Le tableau 3 présente la distribution d’une série de variables dans la population étudiée en prévision de l’analyse de régression logistique du tableau 4. L’échantillon comprenait en tout 62 588 répondants, dont 46,1 % d’hommes et 53,9 % de femmes. La plupart des répondants appartenaient à la plus jeune des trois tranches d’âge de 20 ans et le nombre de sujets diminuait avec l’âge. Deux catégories ont été utilisées pour définir l’état matrimonial actuel : «avec un partenaire», c.-à-d. marié(e) ou en union de fait, et «sans partenaire actuellement», c.-à-d. célibataire, divorcé(e) ou veuf(ve). La grande majorité des sujets «avaient actuellement un partenaire».

Le tableau 4 illustre les modèles de régression logistique pour les seuls sujets qui avaient mentionné des médicaments dans la catégorie des médicaments particuliers. La variable dépendante est la catégorie de médicaments auto-déclarée. Par exemple, le modèle de régression logistique pour les antidépresseurs a été appliqué seulement dans le cas des répondants qui disaient faire usage d’antidépresseurs particuliers alors que la variable dépendante renvoyait aux répondants qui avaient répondu «oui» ou «non» à la catégorie auto-déclarée des antidépresseurs. Dans chacun des modèles, nous avons examiné toutes les variables énumérées dans la partie supérieure du tableau comme variables indépendantes. Toutes les variables, sauf l’âge, étaient dichotomiques. Le groupe d’âge le plus jeune est la catégorie de référence. La catégorie après la barre oblique est la catégorie de référence pour les autres variables. Les limites de confiance n’ont pas été indiquées parce que cela donnerait un immense tableau et qu’il serait plus difficile de détecter des tendances.

Le résultat le plus constant pour les diverses catégories de médicaments est lié à l’âge, cinq des 10 catégories de médicaments affichaient un RC statistiquement significatif supérieur à 1,0, ce qui indique que les personnes plus âgées étaient moins nombreuses à avoir répondu «oui» dans la catégorie auto-déclarée correspondante. Les cinq autres RC dans la colonne sont cependant près de 1,0. Pour les autres variables, p. ex., état matrimonial, nous avons obtenu des RC statistiquement significatifs dans les deux directions. Le fait d’avoir un partenaire semblait donc augmenter la probabilité qu’un sujet déclare avoir pris des analgésiques narcotiques au cours des 30 derniers jours, mais diminuait les chances qu’il déclare avoir pris des médicaments pour la thyroïde ou des antibiotiques.

Analyse

Il ressort que les participants à l’enquête n’ont pas toujours répondu par l’affirmative à la question sur les médicaments pris dans chacune des catégories lorsque on examine leurs réponses aux questions subséquentes sur les médicaments particuliers qu’ils disaient prendre. Par exemple, 17,8 % de ceux qui ont déclaré prendre des antibiotiques particuliers n’ont pas répondu «oui» à la question leur demandant s’ils avaient déjà fait usage d’antibiotiques au cours du mois précédent. De même, près de la moitié des répondants qui avaient pris un analgésique narcotique au cours des deux jours précédents n’avaient pas déclaré avoir fait usage de médicaments dans la catégorie des analgésiques narcotiques, laquelle incluait le Demerol, la morphine ou les médicaments contenant de la codéine.

Pour évaluer les raisons éventuelles de ces écarts, nous examinerons tout d’abord la qualité de la collecte des données. Le répondant doit indiquer la catégorie de médicaments en réponse à une question assez générale. Pour répondre à cette question, il faut être capable de se rappeler avoir fait usage d’un médicament et être capable d’interpréter la question avec assez de discernement pour savoir quels médicaments devraient être inclus dans cette catégorie générale de médicaments. Compte tenu de ces facteurs, il était important d’avoir l’occasion de pouvoir interpréter les réponses des participants et c’est l’une des raisons pour lesquelles cette étude a été entreprise.

La demande plus précise du nom des médicaments particuliers visait à obtenir au moyen d’une entrevue téléphonique une liste de médicaments qui s’approcherait le plus possible d’un inventaire à domicile. Il y avait toujours un élément de mémoire : le répondant devait se rappeler avoir pris ou non des médicaments au cours des deux jours précédents (ou vouloir s’en donner la peine) ou devait se souvenir de l’endroit, p. ex., armoire à pharmacie, ou des divers endroits de la maison où ses médicaments étaient conservés. Un intervieweur qui se rendrait au domicile pour dresser un inventaire ferait face aux mêmes problèmes. Une enquête téléphonique doit surmonter un problème additionnel, à savoir la nécessité de lire l’étiquette de la bouteille et d’être capable d’épeler des noms parfois difficiles. En général, la méthode de collecte de données qui consiste à demander au répondant de rassembler tous les contenants et de lire le nom des médicaments sur les étiquettes serait la meilleure stratégie à adopter pour une entrevue téléphonique et celle qui s’approcherait le plus d’un inventaire à domicile dans les circonstances. La collecte des deux types de données dans le cadre de la même entrevue fournit une occasion unique d’en apprendre plus sur la signification de ces questions et notamment sur celle des catégories de médicaments auto-déclarées.

Même si les données sont relativement exactes, le tableau 2 montre clairement qu’il y a un écart considérable entre les catégories auto-déclarées et les catégories de médicaments particuliers, le pourcentage de médicaments déclarés dans ces dernières catégories variant de moins de 5 % à près de 50 % pour les divers groupes de médicaments. Diverses raisons peuvent expliquer ces écarts :

• Oublis. Les répondants peuvent avoir oublié avoir pris un médicament jusqu’à ce qu’on leur demande de rassembler tous les contenants. Cela concorderait avec les conclusions de de Jong et coll., qui ont constaté que lorsque l’intervieweur posait trois questions successives sur l’usage de médicaments, le nombre de médicaments indiqué augmentait à chaque question successive⁸.
• Différents types de questions. De Jong et coll. ont observé qu’on obtenait différents résultats pour différents types de questions, p. ex., les questions portant sur l’indication et sur des médicaments particuliers fournissaient des données plus exactes que les questions ouvertes ⁸. Les catégories de médicaments auto-déclarées plus génériques utilisées dans la présente étude avaient tendance à se rapporter plus ou moins à une indication plutôt qu’à un médicament particulier, bien que l’indication puisse n’être qu’implicite ou que la question puisse renvoyer à la fois à une indication et à un médicament précis. Par exemple, lorsque l’on a demandé aux répondants s’ils prenaient de la «pénicilline ou d’autres antibiotiques», la question était à la fois orientée vers un produit, la pénicilline, et axée sur une indication, les antibiotiques.
• Terminologie. Dans quelle mesure les personnes savent que les antibiotiques sont pris pour lutter contre des infections? Cela peut sembler évident pour les chercheurs et les professionnels de la santé, mais il est possible que les dispensateurs de soins puissent utiliser une terminologie différente, p. ex., «Je vais vous prescrire quelque chose pour votre problème de vessie», ou «Je vais vous prescrire quelque chose pour votre infection», sans utiliser le mot «antibiotique».
• Communication avec les dispensateurs de soins. Il peut y avoir d’autres problèmes de communication entre le répondant et la personne qui lui dispense des soins. Le médecin a prescrit un médicament et le patient n’a pas compris exactement pourquoi ce médicament lui était prescrit ou peut avoir mal saisi la raison pour laquelle il fallait prendre le médicament.
• Indications moins évidentes du médicament. Il est également possible qu’un médicament puisse avoir été prescrit pour une indication différente de son indication principale : un antidépresseur peut avoir été prescrit pour des problèmes de sommeil, par exemple, si le médecin soupçonne que la dépression est à l’origine de l’insomnie. Le patient en aurait déduit qu’il s’agit d’un somnifère plutôt que d’un antidépresseur. Citons un autre exemple : les personnes qui prennent de l’acide acétylsalicylique (AAS) pour prévenir des problèmes cardiaques peuvent ne pas avoir considéré l’AAS comme un analgésique dans les circonstances.
• Formulation/ordre des questions. On peut se demander si le fait de suggérer un médicament particulier comme exemple d’une catégorie de médicaments s’est avéré utile ou a plutôt été une source de confusion. Est-ce que cela a aidé ou nui de demander aux gens s’ils prenaient des tranquillisants comme le Valium? Certaines personnes peuvent n’avoir jamais entendu parler de Valium, ou encore ce qu’ils en ont entendu peut ne pas être très positif. Ils peuvent ne pas s’être rendu compte qu’Ativan est un médicament du même type que Valium et, dans tous les cas, peuvent ne pas vouloir admettre qu’ils prennent le même type de médicament. Pour ce qui est de l’ordre des questions, on pourrait penser que le fait de demander si les répondants prenaient des «médicaments pour l’hypertension» et de demander tout de suite après dans une question séparée s’ils prenaient des «diurétiques», qui sont aussi surtout utilisés comme antihypertenseurs, pourrait facilement semer la confusion.

La série de modèles de régression logistique n’a pas fait ressortir de constante dans les caractéristiques des répondants associées à la présence ou à l’absence d’écarts entre les deux méthodes de collecte de données sur l’usage de médicaments. Pour cinq des catégories de médicaments, l’âge avancé semblait être associé à un écart, toutefois, pour les cinq autres, le RC était voisin de 1,0. Les autres variables ne semblaient pas être associées de façon statistiquement significative ou l’association pouvait être significative dans les deux directions pour la même variable. Les écarts entre les deux mesures différentes étaient tout probablement le produit d’un type de biais, p. ex., biais lié à la collecte de données, plutôt qu’un facteur qui pourrait avoir été calculé, le pourcentage pouvant être utilisé comme facteur de correction. En posant la question d’une manière différente, on pourrait obtenir des résultats très différents.

Ces observations ont d’importantes implications, tant du point de vue de l’interprétation des résultats d’une enquête de ce type que de celui de la planification d’enquêtes futures sur l’usage des médicaments. Tout d’abord, le fait de poser des questions sur des médicaments particuliers seulement aux personnes qui ont répondu «oui» dans une catégorie de médicaments auto-déclarée entraîne fort probablement une sous-déclaration, compte tenu notamment des pourcentages indiqués dans la dernière colonne du tableau 2, certains médicaments particuliers qui sont cités n’étant pas inclus dans les catégories auto-déclarées. Deuxièmement, les personnes qui planifient des enquêtes doivent examiner soigneusement le type d’information sur l’usage de médicaments qu’elles désirent obtenir. Les questions sur des catégories de médicaments plutôt que sur des noms de médicaments particuliers permettront de remplir les questionnaires plus facilement et réduiront le temps nécessaire pour répondre aux questions. Toutefois, si l’on veut réellement connaître la proportion de personnes âgées qui prennent des BZD, une question sur les tranquillisants et les sédatifs comme celle qui a été utilisée dans cette enquête serait trompeuse, comme on peut le voir au tableau 2. Cependant, si l’on veut connaître la proportion de personnes qui prennent des médicaments pour lutter contre leur problème de sommeil, la question est bonne tant et aussi longtemps qu’on garde à l’esprit qu’il ne s’agit pas d’une catégorie bien définie sur le plan de l’appellation des médicaments.

Références

1. Johnson RE, Vollmer WM. Comparing sources of drug data about the elderly. J Am Geriatr Soc 1991; 39:1079–84.

2. Lau HS, de Boer A, Beuning KS, Porsius A. Validation of pharmacy records in drug exposure assessment. J Clin Epidemiol 1997;50:619–25.

3. Psaty BM, Lee M, Savage PJ, Rutan GH, German PS, Lyles M.. Assessing the use of medications in the elderly: methods and initial experience in the Cardiovascular Health Study. J Clin Epidemiol 1992; 45:683–92.

4. Klungel OH, de Boer A, Paes AHP, Herrings RMC, Seidell JC, Bakker A. Influence of question structure on the recall of self-reported drug use. J Clin Epidemiol 2000; 53:273–7.

5. Klungel OH, de Boer A, Paes AH, Herings RM, Seidell JC, Bakker A.. Agreement between self-recorded antihypertensive drug use and pharmacy records in a population-based study in The Netherlands. Pharm World Sci 1999; 21:217–20.

6. Sjahid SI, van der Linden PD, Stricker BH. Agreement between the pharmacy medication history and patient interview for cardiovascular drugs: the Rotterdam elderly study. Br J Clin Pharmacol 1998; 45:591–5.

7. Heerdink ER, Leufkens HG, Koppedraaijer C, Bakker A. Information on drug use in the elderly: a comparison of pharmacy, general practitioner and patient data. Pharm World Sci 1995;17:20–4.

8. De Jong-van den Berg LT, Waardenberg CM, Haaijer-Ruskamp FM, Dukes MN, Wesseling H. Drug use in pregnancy: a comparative appraisal of data collecting methods. Eur J Clin Pharmacol 1993;45:9–14.

9. Conseil d’examen du prix des médicaments brevetés. Système de classification ATC des médicaments pour usage humain. Édition canadienne,1994.

10. WHO Collaborating Centre for Drug Statistics Methodology/ Nordic Council on Medicines. Guidelines for ATC Classification. Oslo:1990. ISBN 82-90312-12-1.

C Ineke Neutel, Département de recherche, Service de santé SCO, Institut sur la santé des personnes âgées de l’Université d’Ottawa, 43 rue Bruyère, Ottawa (Ontario) K1N 5C8; fax: (613) 562-6387; courriel: ineutel@scohs.on.ca

Wikke Walop, Division de l’immunisation, Bureau des maladies infectueuses, Santé Canada, Ottawa (Ontario)

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