Embed Size (px)
Citation preview
© François Lefebvre, 2021
Impact des maladies chroniques sur l'adhésion aux recommandations cliniques dans le traitement des
infections urinaires
Mémoire
François Lefebvre
Maîtrise en épidémiologie - avec mémoire
Maître ès sciences (M. Sc.)
Québec, Canada
ii
Résumé
Dans la littérature, il y a très peu de données présentant l’usage des antibiotiques en milieu
communautaire, surtout au Québec. Il est pourtant important de faire le suivi de ces
antibiotiques, comme ils constituent la majeure partie de la consommation d’antibiotiques au
Canada. Ces suivis sont particulièrement importants chez les populations malades
chroniques, car elles sont plus à risque de développer des complications lors de traitements
avec des antibiotiques.
Une étude a été menée pour aider à combler cette lacune. Cette étude comptait trois objectifs :
décrire l’usage des antibiotiques pour traiter une infection urinaire chez les adultes couverts
par le régime public d’assurance médicaments (RPAM); déterminer si ces ordonnances
concordaient avec les guides cliniques de l’Institut national d’excellence en santé et en
services sociaux (INESSS); déterminer si la présence de maladies chroniques chez un patient
influençait les chances de recevoir une ordonnance non-concordante. Les données
administratives du Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec
(SISMACQ) ont été utilisées. Nous avons réalisé une analyse descriptive des ordonnances et
des séries chronologiques de l’adhésion aux guides cliniques pour les ans 2002 à 2016 ainsi
que des modèles de régression pour la période de 2013 à 2016 afin de déterminer si la
présence de maladies chroniques influence la probabilité de recevoir une ordonnance non-
concordante.
Nous avons observé que les guides cliniques ont été bien respectés au niveau de l’agent
antibiotique servi (94%). Cependant, les quantités servies laissaient place à l’amélioration,
étant souvent plus élevées que ce que les guides cliniques recommandaient. En effet, les
ordonnances concordantes n’atteignaient que 32% lorsque les quantités servies étaient prises
en compte. De plus, nous avons vu une dégradation de l’adhésion aux guides lorsque la
personne traitée était atteinte de maladies chroniques. Les personnes atteintes de quatre
maladies chroniques ou plus étaient 12% plus susceptibles de recevoir une ordonnance non-
concordante aux guides cliniques que les personnes sans maladies chroniques.
Cette étude démontre que la concordance avec les guides cliniques n’était pas optimale dans
la période étudiée. Il faudra déterminer les raisons derrière cette pratique, surtout chez les
iii
patients malades chroniques qui reçoivent plus d’ordonnances non-concordantes que les
personnes en santé.
Abstract
In scientific literature, there is very little data presenting community antibiotic use, especially
in the province of Quebec. However, it is of extreme importance to track these antibiotics, as
they represent the majority of consumed antibiotics in Canada. This tracking is especially
important in chronically ill patients, as this population is more at risk of developing
complications from antibiotic use.
We conducted a study to help fill this void. Our study had three objectives: describe antibiotic
use for the treatment of urinary tract infections in adult patients covered by the Quebec public
drug plan; determine if these prescriptions followed guidelines set by the Institut National
d’excellence en santé et services sociaux (INESSS); determine if the presence of chronic
diseases in a patient influenced their probability of receiving a non-concordant prescription.
Administrative data from the Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System
(QICDSS) was used to describe antibiotic use, to graph time trends of guideline adherence
and to create regression models in order to determine if the presence of chronic diseases
influenced probabilities of receiving a non-concordant prescription.
We observed that guidelines were very well respected when choosing the antibiotic agent
(94%). However, quantities dispensed were often higher than what clinical guidelines
recommended. When quantities dispensed were considered, 32% of prescriptions were
concordant to guidelines. Furthermore, a clear degradation of guideline adherence can be
observed the more chronic diseases a person had. Multimorbid individuals were more likely
to receive non-concordant prescriptions, attaining a 12% increased risk when a person had
four chronic diseases or more.
This study exposes that guideline adherence for antibiotic use in urinary tract infections in
Quebec is not optimal. The reasons behind this practice must be ascertained, especially for
chronically ill patients who receive a larger amount of these non-concordant prescriptions.
iv
Table des matières
Résumé ................................................................................................................................... ii
Abstract .................................................................................................................................. iii
Table des matières ................................................................................................................. iv
Liste des figures et tableaux ................................................................................................. vii
Liste des abréviations, sigles et acronymes ......................................................................... viii
Dédicaces ............................................................................................................................... ix
Remerciements ....................................................................................................................... x
Avant-propos ......................................................................................................................... xi
Introduction ............................................................................................................................ 1
Chapitre 1 Revue de littérature ............................................................................................... 3
1.1 Les infections urinaires ................................................................................................. 3
1.1.1 Distinction entre infections urinaires compliquées, non compliquées et bactériurie
......................................................................................................................................... 3
1.1.2 Distinction entre une réinfection et une infection urinaire persistante ................... 3
1.1.3 Les infections urinaires résistantes aux antibiotiques ............................................ 4
1.2 Usage des antibiotiques ................................................................................................ 5
1.2.1 Usage en milieu hospitalier .................................................................................... 5
1.2.2 Usage en milieu communautaire ............................................................................ 7
1.2.3 Surveillance de l’usage des antibiotiques dans la communauté ............................. 9
1.3 Les maladies chroniques ............................................................................................. 10
1.3.1 Effet des maladies chroniques sur l’usage des antibiotiques ............................... 10
1.3.3 Définitions des maladies chroniques dans le SISMACQ ..................................... 11
1.4 Les lignes directrices de l’INESSS ............................................................................. 11
v
1.5 Le régime public d’assurance médicaments (RPAM) ................................................ 11
Chapitre 2 Objectifs .............................................................................................................. 13
Chapitre 3 Méthodologie ...................................................................................................... 14
3.1 Devis de l’étude .......................................................................................................... 14
3.2 Collecte des données avec le système intégré de surveillance des maladies chroniques
du Québec (SISMACQ) .................................................................................................... 14
3.3 Population à l’étude .................................................................................................... 15
3.4 Critères d’inclusion et d’exclusion de la cohorte ........................................................ 16
3.5 Variables à l’étude ...................................................................................................... 17
3.5.1 Antibiotique ayant pour but de traiter une infection urinaire ............................... 17
3.5.2 Adhésion aux guides cliniques ............................................................................. 19
3.5.3 Maladies chroniques et covariables ...................................................................... 19
3.6 Analyse statistique ...................................................................................................... 19
3.7 Éthique ........................................................................................................................ 20
Chapitre 4 Article ................................................................................................................. 21
4.1 Résumé ........................................................................................................................... 21
4.2 Abstract ........................................................................................................................... 23
4.3 Introduction ................................................................................................................. 24
4.4 Methods ...................................................................................................................... 25
4.4.1 Data source ........................................................................................................... 25
4.4.2 Study Design and population ............................................................................... 25
4.4.3Variables................................................................................................................ 26
4.4.4 Statistical analysis ................................................................................................ 27
4.4.5 Ethics .................................................................................................................... 28
4.5 Results ......................................................................................................................... 28
vi
4.5.1 2002-2016 data and time trends ........................................................................... 28
4.5.2 Impact of chronic diseases on guideline adherence ............................................. 29
4.6 Discussion ................................................................................................................... 30
4.6.1 Time trends ........................................................................................................... 30
4.6.2 Guideline adherence ............................................................................................. 30
5. Discussion ......................................................................................................................... 40
5.1 Synthèse des principaux résultats ............................................................................... 40
5.2 Validité interne ........................................................................................................... 42
5.2.1 Biais de sélection .................................................................................................. 42
5.2.2 Biais d’information .............................................................................................. 43
5.2.3 Biais de confusion ................................................................................................ 46
5.4 Taille de l’échantillon et précision des estimations .................................................... 47
5.5 Validité externe ........................................................................................................... 48
5.6 Implications pour la santé publique ............................................................................ 49
5.7 Orientation pour les travaux à venir ........................................................................... 49
Conclusion ............................................................................................................................ 51
Bibliographie ........................................................................................................................ 52
Annexes ................................................................................................................................ 56
Annexe A – Infection urinaire chez l’adulte (extrait), guide de 2005 (42)....................... 56
Annexe B – Infection urinaire chez l’adulte (extrait), guide de 2009 (43) ....................... 57
Annexe C – Infection urinaire chez l’adulte (extrait), guide de 2017 (8) ......................... 58
vii
Liste des figures et tableaux
Tableau 1 : Analyse du délai entre l’acte facturé du médecin et le service de l’antibiotique
………………………………………………………………………………………...……18
Figure 1: Trends of guideline adherence in antibiotic treatments for urinary tract infection in
the Quebec public drug plan based on the number of chronic diseases presented by the
individual treated …………………………………………………………………………..34
Tableau 2: Sociodemographic data of individuals receiving prescriptions for urinary tract
infections (2013 to 2016)
……………………………………………………………………………….….……….…35
Tableau 3: Multivariate analysis of the impact of the number of chronic diseases on receiving
non-concordant urinary tract infection treatment
………………………..……………………………………………………………….……38
Tableau 4: Multivariate analysis of the impact of chronic disease categories on receiving non-
concordant urinary tract infection
treatment………………………………………………………………………………..…..39
viii
Liste des abréviations, sigles et acronymes
AMR: Antimicrobial resistance
AMU: Antimicrobial use
ATC (système de classification) : Système de classification anatomique, thérapeutique et
chimique
CARSS: Canadian antimicrobial resistance surveillance system
CIM-9/10: 9e et 10e versions de la classification internationale des maladies
CHSLD : Centre hospitalier de soins de longue durée
DDD: Defined daily dose
EEG: Équations d’estimation généralisée
IC: Intervalle de confiance
INESSS: Institut national d’excellence en santé et en services sociaux
INSPQ: Institut national de santé publique du Québec
OMS: Organisation mondiale de la santé
QICDSS: Quebec integrated Chronic Disease Surveillance System
RAMQ: Régie de l’assurance maladie du Québec
RPAM: Régime public d’assurance médicaments
RR: Risque relatif
TMP-SMX: Triméthoprime-Sulfaméthoxazole
UTI: Urinary tract infection
ix
Dédicaces
À mes parents, Michel et Francine, qui par leurs sacrifices et leur dévouement
incessant m’ont permis d’avoir accès à la meilleure éducation possible. Je ne me serais jamais
rendu où je suis sans leur support et amour inconditionnel.
À mes sœurs, Noémie et Laurence qui illuminent toujours mes journées et me
supportent malgré les agacements qui viennent avec le fait d’avoir un grand frère.
x
Remerciements
Je tiens à remercier mes directrices de recherche, Dre Caroline Sirois et Dre Élise
Fortin qui m’ont soutenu tout au long de mon projet. Elles ont su me conseiller à chaque fois
que j’avais des questions et ont su me débloquer lors de moments plus difficiles. Je ne crois
pas avoir pu atteindre la moitié de ce que j’ai accompli lors de ce projet sans leur support.
Leurs relectures et commentaires ont toujours été très pertinents et ont permis de grandement
améliorer le projet. Je n’aurais pas pu demander des meilleurs superviseurs de maîtrise.
Je tiens aussi à remercier Marc Simard qui m’a aidé à plusieurs reprises avec ses
expertises en statistique, surtout lorsque SAS décidait d’être capricieux. Sa disponibilité et
son écoute ont été très appréciées.
J’aimerais remercier également Geneviève Deceuninck, Sonia Jean et tout le
personnel de l’INSPQ que j’ai côtoyé qui m’ont accueilli à bras ouverts et étaient toujours
ouverts à mes questions.
J’aimerais finalement remercier Marie-Ève Gagnon, qui m’a conseillé et m’a
grandement aidé à m’ajuster au rythme de travail des cycles supérieurs, qui est très différent
et souvent beaucoup plus difficile qu’au baccalauréat. Avec son aide, j’ai eu beaucoup moins
de surprises et j’ai pu entrer dans mon projet avec des attentes claires.
xi
Avant-propos
Ce mémoire comporte un article qui sera bientôt soumis pour publication dans le Journal of
Antimicrobial Chemotherapy – Antimicrobial Resistance. La version de l’article incluse dans
le mémoire peut donc différer de la version finale qui sera publiée.
En ordre dans l’article, les auteurs sont les suivants :
François Lefebvre1,2, Élise Fortin1,2,3, Caroline Quach2,3, Marc Simard1,2, Geneviève
Deceuninck2, Marc Dionne2, Alejandra Irace-Cima2, Nadine Magali-Ufitinema4, Caroline
Sirois2,5,6
1. Département de médecine sociale et préventive, Faculté de médecine, Université Laval,
Québec, Canada
2. Institut national de santé publique du Québec, Québec, Canada
3. Département de microbiologie, Immunologie et maladies infectieuses, Faculté de
médecine, Université de Montréal, Québec, Canada
4. Direction de la prévention et du contrôle des maladies infectieuses, Direction générale
adjointe de la protection de la santé publique, Ministère de la Santé et des Services
sociaux
5. Centre d’excellence sur le vieillissement de Québec, Centre de recherche du CHU de
Québec, Québec, Canada
6. Faculté de pharmacie, Université Laval, Québec, Canada
L’auteur principal de l’article est l’étudiant et l’auteur du présent mémoire, François
Lefebvre. L’étudiant a rédigé le protocole, a fait la collecte des données, les analyses
statistiques, ainsi que la rédaction de l’article. Cet article a été rédigé sous la direction de
Caroline Sirois et Élise Fortin, qui ont participé à chacune des étapes du projet. Caroline
Quach, Marc Simard, Geneviève Decuninck, Marc Dionne et Alejandra Irace-Cima ont
contribué à la rédaction du protocole du projet plus large, à l’interprétation des résultats ainsi
qu’à la rédaction de l’article. Finalement, Nadine Magali-Ufitinema est la représentante du
ministère de la Santé et des Services sociaux qui a mandaté le projet et a également participé
à l’interprétation des données.
1
Introduction
Depuis leur découverte il y a moins de 100 ans (1), les antibiotiques sont devenus des
outils très importants en médecine pour le traitement et la prévention d’infections
bactériennes de toutes sortes. Au Canada en 2017, 24 millions d’ordonnances d’antibiotiques
ont été remplies, 92 % de celles-ci étaient servies en communauté (1). Avec le temps, les
bactéries développent des résistances aux agents qui leur sont initialement nocifs. L’usage
inapproprié des antibiotiques peut accélérer la sélection de ces bactéries et nous laisser sans
défense contre certaines maladies (2). Ceci entraîne des complications chez les patients et un
coût plus élevé pour la société (3). Selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS), la
résistance aux antibiotiques est une menace pour la santé mondiale (4). Il est donc primordial
de s’appliquer afin de préserver l’efficacité des antibiotiques contre les infections
bactériennes.
Même une infection relativement courante et normalement simple à traiter est souvent causée
par des souches bactériennes résistantes. C’est entre autres le cas de l’infection urinaire,
l’infection bactérienne la plus commune en soins primaires chez les adultes (5), pour laquelle
Escherichia coli est la cause dans environ 80 % des circonstances (6, 7). Cette bactérie peut
résister à des antibiotiques couramment prescrits pour le traitement des infections urinaires.
Au Québec, de 15 à 20 % des E. coli sont résistants au triméthoprime-sulfaméthoxazole
(TMP-SMX), un antibiotique de première intention pour les infections urinaires non
compliquées (8). Également, 10 à 15 % des E. coli responsables des infections urinaires sont
résistants à la ciprofloxacine, un médicament de deuxième intention contre les infections
urinaires non compliquées et de première intention pour les infections urinaires compliquées
(8). Lors du traitement de telles infections, la prescription d’antibiotiques auxquels la bactérie
en cause est résistante entraîne une forte probabilité de récidive et potentiellement de
complications chez le patient, telles des septicémies pouvant mener jusqu’au décès (2).
La résistance aux antibiotiques est un sujet doublement important pour les personnes
atteintes de maladies chroniques. Les personnes multimorbides ont en général une plus
grande exposition cumulative aux antibiotiques, les rendant plus à risque d’être atteintes
d’infections multi-résistantes (9). De plus, la multimorbidité est associée avec plus de visites
dans les hôpitaux, ainsi qu’à un plus grand nombre de complications en milieu hospitalier
2
(10, 11). Ce nombre accru de visites à l’hôpital augmente les possibilités d’être atteint
d’infections nosocomiales ou d’être colonisé par une bactérie résistante aux antibiotiques.
Chez les patients atteints de maladies chroniques, il est donc particulièrement essentiel de
prescrire le bon traitement antibiotique, tant pour les infections communautaires que
nosocomiales, afin d’éviter une détérioration rapide et potentiellement grave de l’état de santé
du patient.
Or, il existe peu de données analysant l’usage approprié des antibiotiques au Canada
(12, 13). Au Québec, l’Institut national d’excellence en santé et en service sociaux (INESSS)
a développé divers guides à titre indicatif pour les cliniciens, dans le but de guider leurs
pratiques en ce qui a trait aux prescriptions d’antibiotiques contre les infections courantes,
notamment les infections urinaires (8). Ces guides proposent diverses options de traitements
antibiotiques en première et deuxième ligne de traitement, en spécifiant les doses et les durées
de traitement appropriées en fonction de certaines caractéristiques des individus selon les
infections traitées. Cependant, il n’existe pas de données démontrant si ces recommandations
sont respectées. Il est pourtant important de brosser un portrait de l’utilisation des
antibiotiques au Québec, compte tenu qu’il y a très peu de données sur l’utilisation des
antibiotiques pour la province et même pour le Canada dans son ensemble, surtout au niveau
communautaire.
Ce projet permettra de décrire les ordonnances d’antibiotiques émises pour le
traitement d’infection urinaire chez les adultes et de mesurer le caractère concordant de ces
ordonnances selon les recommandations cliniques de l’INESSS. Ce portrait soutiendra la
réflexion sur les interventions à privilégier pour améliorer l’usage d’antibiotiques dans le
traitement des infections urinaires.
3
Chapitre 1 Revue de littérature
1.1 Les infections urinaires
1.1.1 Distinction entre infections urinaires compliquées, non compliquées et bactériurie
Une infection urinaire non compliquée est une infection qui survient chez la femme
adulte de tout âge et en bonne santé. Cette infection peut être aiguë, récidivante ou
sporadique. Une infection urinaire est considérée compliquée si la femme est enceinte,
souffre d’un diabète mal contrôlé, est immunosupprimée, porte un cathéter urinaire ou est
affectée par une anomalie anatomique ou fonctionnelle de l’appareil urinaire. Chez l’homme
adulte, toute infection urinaire est considérée comme étant compliquée (8). Le traitement
change selon l’infection ; les infections compliquées seront normalement traitées avec un
antibiotique à large spectre, tandis qu’une infection non compliquée sera traitée avec un
antibiotique plus ciblé. Il est important de noter que les bactériuries asymptomatiques, soit la
présence de bactéries dans l’urine sans la présence de symptômes, sont fréquentes chez les
personnes en santé. Il est recommandé de ne pas traiter ces personnes à moins qu’il ne
s’agisse d’une femme enceinte, mais ces recommandations ne sont pas toujours respectées
(14).
1.1.2 Distinction entre une réinfection et une infection urinaire persistante
Une infection urinaire est considérée persistante si les symptômes perdurent pendant
l’antibiothérapie ou réapparaissent rapidement après celle-ci, soit après une à deux semaines
(6) mais pouvant aller jusqu’à deux à quatre semaines (8). De plus, l’infection sera causée
par la même bactérie. Dans la majorité des cas d’infection urinaire récidivante, une
réinfection se produit normalement moins rapidement après la première infection que dans
le cas d’une infection persistante et peut être causée par un agent pathogène différent (6). Il
est important de distinguer ces deux types d’infections, car le choix de l’antibiotique ne sera
pas fait de la même façon. Dans le cas d’une réinfection, il s’agit d’une toute nouvelle
4
infection. Elle peut alors être traitée de façon isolée, car elle a très peu de chance d’avoir un
lien avec l’infection initiale. Cependant, dans le cas d’une infection persistante, il est très
probable qu’il s’agisse d’un échec au traitement initial, alors il faut en prendre compte dans
les prochains choix de traitement.
1.1.3 Les infections urinaires résistantes aux antibiotiques
Avec le temps, des souches de bactéries résistantes aux antibiotiques ont fait surface
et ces souches deviennent de plus en plus prévalentes. Il est donc primordial de surveiller
l’usage d’antibiotiques afin de ralentir l’émergence des souches résistantes. Dans le cas des
infections urinaires, des souches d’E. coli résistantes sont apparues. Des études menées entre
2010 et 2015 en Amérique du Nord démontrent que l’E. coli est résistant à la ciprofloxacine
dans l’ordre de 10 % et au TMP-SMX dans l’ordre de 20 % (5, 15-17). Cependant, certaines
sous-populations affichent des pourcentages plus élevés. Notamment, une étude a démontré
des taux de résistance de 21 % à la ciprofloxacine et 52 % au TMP/SMX chez une population
de gens ayant reçu un don de rein (18). La résistance à la nitrofurantoïne est plus basse,
atteignant des niveaux d’environ 5 % (5).
La haute diversité génétique des souches résistantes suggère qu’elles se propagent
peu pour l’instant. Ceci impliquerait que la résistance n’a pas été acquise par sélection
naturelle des souches plus résistantes au niveau de la population, mais bien au niveau des
individus colonisés (19).
Il faut également noter que la résistance aux antibiotiques peut différer à plus petite
échelle, d’une région à l’autre. Une étude de cohorte menée au Québec a démontré que la
sensibilité du E. coli au TMP/SMX est plus basse dans la région de Montréal que dans les
autres régions du Québec. Effectivement, la bactérie est sensible à 73,4% (IC 95 % 71,1 %-
75,9 %) à Montréal, tandis qu’elle présente des taux de sensibilité autour de 82% dans les
autres régions (5). Malgré le caractère local des résistances aux antibiotiques, il faut prendre
en compte qu’avec la mondialisation, il peut arriver que certaines souches résistantes
5
provenant d’autres régions du monde soient introduites au Québec. Par exemple, l’E. coli
produisant l’enzyme CTX-M-15, enzyme procurant plusieurs résistances à des antibiotiques
courants, comme la ciprofloxacine, aurait été introduit dans plusieurs endroits dans le monde,
incluant le Canada, par les immigrants et les voyageurs provenant du sous-continent indien
(20).
1.2 Usage des antibiotiques
1.2.1 Usage en milieu hospitalier
La surveillance de l’utilisation des antibiotiques est un sujet qui a connu une
croissance marquée dans les dernières années. De multiples études ont été faites dans les
hôpitaux.
Le Point Prevalence Survey est un projet développé par le European Centre for
Disease Prevention and Control en vue de brosser un portrait de l’utilisation des antibiotiques
en milieu hospitalier dans l’Union européenne. Ce projet lancé en 2006 consiste en
l’élaboration d’un protocole standardisé afin de répertorier l’utilisation des antibiotiques et
leur indication en milieu hospitalier. Les données sont recueillies par l’entremise de sondages
remplis en ligne par le personnel hospitalier provenant d’hôpitaux choisis au hasard dans
chaque pays. En tout, 25 pays européens et 200 hôpitaux ont participé à ce projet. La
représentativité de cet échantillon a été prouvée à postériori (21). Ce projet a par la suite été
introduit dans d’autres pays à l’extérieur de l’Europe en 2014 sous le nom de Global Point
Prevalence Survey. Plusieurs études descriptives sur l’utilisation d’antibiotiques faisant appel
à ce protocole ont été publiées dans les trois dernières années (22-31).
Ce protocole a toutefois ses limites. Les données sont recueillies en une seule journée
à chacun des hôpitaux. Ce devis transversal empêche de voir les tendances saisonnières de
l’utilisation des antibiotiques. De plus, la population source est la population hospitalière, il
n’est donc pas possible de généraliser les résultats à l’ensemble de la population des
différents pays, les infections traitées en milieu hospitalier n’étant pas les mêmes que celles
qu’on peut voir en communauté.
6
Une autre étude européenne a été menée dans des hôpitaux du Royaume-Uni, de
l’Allemagne et de la France afin de déterminer les indications pour la prescription des
fluoroquinolones. Les chercheurs ont mesuré le taux de prescription des fluoroquinolones
pour les bronchites aiguës, les sinusites aiguës, ainsi que pour les infections urinaires non
compliquées entre le 1er janvier 2000 et le 31 décembre 2015. Pour ce qui est des infections
urinaires non compliquées, les chercheurs ont déterminé que les fluoroquinolones ont été
prescrites chez 73,1 % des cas en France, 69,9 % des cas en Allemagne et 68,6 % des cas au
Royaume-Uni. L’infection urinaire était l’indication pour laquelle les fluoroquinolones
étaient les plus utilisées. Les auteurs ont en revanche déterminé que l’utilisation des
fluoroquinolones était en baisse dans les trois pays (32).
Au Canada, l’usage des antibiotiques en milieu hospitalier est suivi par le Canadian
Antimicrobial Resistance Surveillance System (CARSS). L’utilisation des antibiotiques est
mesurée en defined daily doses (DDD). Une DDD est la dose quotidienne définie par 1000
personnes-jours, où une dose correspond au dosage standard d’un antibiotique pour son
indication principale chez un adulte de 70 kg (1). Cette mesure permet de comparer différents
médicaments qui pourraient être difficiles à comparer autrement. En 2017, 1,51 DDD par
1000 personnes-jours ont été servies en milieu hospitalier au Canada, une mesure qui est
stable depuis 2012. Elle n’est toutefois pas homogène. Certaines provinces, comme les
provinces maritimes, ont des DDD par 1000 personnes-jours autour de 2,40, tandis que
d’autres provinces comme l’Ontario ont un taux plus bas que la moyenne nationale, à
1,10 DDD par 1000 personnes-jours. Le Québec, quant à lui, se situe légèrement au-dessus
de la moyenne nationale en servant 1,77 DDD par 1000 personnes-jours. Il est cependant
important de noter que le CARSS suit un nombre limité d’hôpitaux, leurs mesures permet
donc que de faire une appréciation partielle de l’usage des antibiotiques en milieux
hospitaliers. De plus, on constate une hausse de l’utilisation des antibiotiques considérés « de
réserve » par l’OMS, soit des antibiotiques qui devraient seulement être servis si tout autre
traitement possible a échoué, par exemple les céphalosporines de deuxième ou de troisième
génération dans le cas des infections urinaires. Malheureusement, le CARSS ne répertorie
pas les indications pour lesquelles les antibiotiques ont été servis en milieu hospitalier.
Cependant, en 2018, le système estimait qu’en tout, 18 % des infections nécessitant des
7
antibiotiques chez les personnes de 20 à 64 ans était pour les infections de l’appareil urinaire,
suivies par la suite des bronchites (12 %) et des sinusites (11 %). Chez les personnes de
65 ans et plus, la réalité change quelque peu, mais la première infection traitée était encore
l’infection urinaire (15 %), suivie de la bronchite (14 %) et de la pneumonie (12 %) (33). Le
système CARSS surveille aussi les taux de résistance des bactéries, par exemple, il a colligé
les données d’antibiogrammes du E. coli et a détecté une non-sensibilité de 23 % au TMP-
SMX et de 19 % à la ciprofloxacine, deux antibiotiques souvent utilisés dans le traitement
des infections causées par cette bactérie, notamment pour les infections urinaires (33). En
2020, le CARSS a publié de nouvelles données par rapport aux taux de résistance du E. coli
dans les échantillons urinaires entre 2016 et 2018. On a observé une baisse du taux de
résistance à la ciprofloxacine ainsi qu’à la TMP-SMX, atteignant des taux de 17,7% et 21,5%
respectivement (34). Ces données sont encourageantes, démontrant qu’il est possible de
réduire les taux de résistance des bactéries à l’aide d’une surveillance adéquate couplée à la
mise en œuvre de mesures basées sur les résultats de cette surveillance.
1.2.2 Usage en milieu communautaire
Dans le monde, il existe certaines données mesurant l’usage des antibiotiques en
milieu communautaire, telles que celles générées par le European Surveillance of
Antimicrobial Consumption Network. Cependant, les informations fournies sont limitées
puisqu’elles n’incluent pas les indications des ordonnances d’antibiotiques. Cette réalité est
possiblement causée par une privatisation beaucoup plus grande des services
pharmaceutiques en communauté. Il est alors très difficile de recueillir une grande quantité
de données représentatives puisqu’il faudrait parvenir à des ententes avec plusieurs entités
ayant des objectifs et des points de vue différents.
En Nouvelle-Zélande, une étude descriptive a été menée en 2012 afin de vérifier les
tendances de prescription pour les infections urinaires non compliquées dans 139 pharmacies
communautaires. Les chercheurs ont déterminé que 73 % des antibiotiques servis dans ce
pays sont des antibiotiques de première intention, soit le triméthoprime et la nitrofurantoïne,
8
mais ils ont aussi trouvé une assez haute proportion de médicaments de deuxième intention,
le plus commun étant la norfloxacine (21 % des services) (35). Avec ces données, les
chercheurs concluaient qu’il y aurait une occasion de réduire l’utilisation de la norfloxacine
et autres antibiotiques à large spectre pour les infections urinaires.
Au Québec, comme dans le reste du monde, il y a peu de données sur l’usage des
antibiotiques en milieu communautaire. Une étude publiée en 2017 a démontré qu’un
système d’information basé sur des données médico-administratives, comme le système
intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec (SISMACQ) peut être utilisé à
des fins de surveillance de l’utilisation des antibiotiques en milieu communautaire. En effet,
il contient toutes les informations nécessaires pour mesurer l’utilisation selon la
méthodologie prônée par l’OMS et les estimations obtenues sont valides. L’étude démontrait
également que la présence d’asthme ou d’une maladie pulmonaire obstructive chronique est
associée à une utilisation accrue d’antibiotiques. L’étude était cependant limitée aux
personnes de 65 ans et plus assurées par le régime public d'assurance médicaments (RPAM)
entre avril 2010 et mars 2015 (12). De plus, l’indication thérapeutique pour laquelle
l’antibiotique avait été prescrit n’a pas été étudiée, ce qui empêchait de juger du caractère
approprié de l’ordonnance en la comparant aux recommandations disponibles. Il était donc
difficile d’évaluer si une réduction de l’utilisation était possible et souhaitable.
Il y a peu de données analysant l’adhésion des médecins aux guides cliniques qui leur
sont offerts. Aux États-Unis en 2014, une étude a évalué la concordance des ordonnances de
médecins au guide le plus à jour du Infectious Diseases Society of America à partir des
dossiers médicaux d’une clinique universitaire. Les chercheurs ont vérifié si un code
diagnostique de la neuvième version de la classification internationale des maladies (CIM-9)
pour une infection urinaire était présent, et ont ensuite identifié le traitement prescrit. Puis,
les chercheurs ont évalué trois éléments des ordonnances, soit l’antibiotique servi, la durée
de traitement, ainsi que la dose prescrite. Les chercheurs ont déterminé que 34 % des
traitements prescrits étaient totalement concordants avec les guides. L’élément de traitement
qui était le moins concordant était la durée du traitement, qui respectait les recommandations
52 % du temps. Les chercheurs citent que ces résultats sont bien en deçà des objectifs du
9
Infectious Disease Society of America qui souhaite un niveau de concordance de 80 % (36).
Une autre étude publiée en 2020 réalisée dans l’état de la Virginie présente une méthodologie
semblable (37). Cette étude quant à elle rapporte que 68 % des ordonnances ne seraient pas
appropriées et que dans 50 % des cas, la durée de traitement était problématique.
1.2.3 Surveillance de l’usage des antibiotiques dans la communauté
Les études uniques telles que celles présentées précédemment nous permettent de
trouver des pistes et de détecter certaines tendances d’usage des antibiotiques. Cependant,
elles n’offrent pas une vue aussi complète que celle permise par la surveillance, qui est
souvent faite au niveau gouvernemental et dont l’éventail de données est souvent plus vaste.
Au Canada, il existe depuis 2015 un système de surveillance intégré regroupant l’information
de neuf systèmes de surveillance de l’Agence de la santé publique du Canada, ainsi que de
certains laboratoires, soit le Système canadien de surveillance de la résistance aux
antimicrobiens. Un rapport publié en 2016 présente des données descriptives au sujet de
plusieurs souches à surveiller considérées prioritaires étant donné la présence de résistance
au Canada. Cependant, le rapport mentionne qu’il y a des lacunes dans les données
canadiennes pour plusieurs bactéries, notamment E. coli, surtout au niveau communautaire
(3).
Le CARSS estime qu’en 2017, 336 millions de diagnostics auraient été posés par les
médecins au Canada, et 25,3 millions auraient mené à la recommandation d’un antibiotique
(33). Ceci représente une proportion de 7,5 % de tous diagnostics confondus qui auraient
mené à la recommandation d’un antibiotique. Les données indiquent que les femmes
consultent plus les médecins que les hommes et qu’elles reçoivent plus d’antibiotiques
qu’eux. De plus, les personnes âgées de 65 ans et plus sont plus susceptibles de recevoir une
ordonnance d’antibiotiques pour un diagnostic quelconque (33). Enfin, ces chiffres
démontrent qu’environ 1 million des ordonnances d’antibiotiques (4 % de l’ensemble des
ordonnances d’antibiotiques) ne mènent pas à la prise d’antibiotiques par le patient (1, 33).
Cette donnée est importante, car le fait de limiter la prise d’antibiotiques peut mener à une
réduction des taux de résistance des bactéries traitées.
10
1.3 Les maladies chroniques
1.3.1 Effet des maladies chroniques sur l’usage des antibiotiques
Les maladies chroniques doivent absolument être prises en compte lors de la
prescription d’antibiotiques. D’une part, il y a des chances d’interactions entre l’antibiotique
et la médication régulière du patient. Par exemple, une revue systématique a démontré qu’il
existe des interactions entre les antibiotiques prescrits pour réduire les exacerbations des
maladies pulmonaires obstructives chroniques et les médicaments pour traiter les
comorbidités, comme les maladies cardiaques, des patients atteints. Cette revue met l’accent
sur le jugement du clinicien lors du choix d’antibiotique chez les personnes multimorbides
(38).
Par surcroît, certains antibiotiques peuvent être déconseillés chez certaines personnes
atteintes de maladies chroniques. Une revue systématique réalisée en 2018 a détecté une
augmentation de 15% du risque d’infarctus du myocarde avec l’usage de macrolides (39).
Les chercheurs déconseillent donc l’usage de ces antibiotiques sur des périodes prolongées,
surtout chez les gens qui présentent déjà certaines vulnérabilités cardiaques.
Aux Pays-Bas, une étude a été menée afin de vérifier si les tendances de prescription
d’antibiotiques pour les infections urinaires différaient lorsque les femmes étaient atteintes
de diabète. L’étude a comparé des femmes en âge de procréer ainsi que des femmes ayant
passé la ménopause, l’âge de la ménopause étant fixé à 55 ans. Les chercheurs ont déterminé
que les femmes atteintes de diabète recevaient plus souvent des ordonnances de plus longue
durée (plus de cinq jours) pour un antibiotique à large spectre, soit la norfloxacine (26,5 %
vs. 19,2 %; P < 0,001), mais qu’elles étaient aussi plus à risque de faire des récidives
d’infection urinaire (16,1 % vs. 12,2 %; P = 0,003) que les femmes en santé (40).
Ces trois études ne sont que quelques exemples qui démontrent les risques pour la
santé plus élevés au moment de choisir un traitement antibiotique pour les personnes atteintes
de maladies chroniques. Il est donc nécessaire de bien comprendre l’impact des maladies
11
chroniques sur les choix de traitements antibiotiques et voir dans quelle mesure ces choix
sont concordants avec les guides cliniques.
1.3.3 Définitions des maladies chroniques dans le SISMACQ
Plusieurs maladies chroniques sont suivies dans le SISMACQ. Pour chacune d’elles,
il existe des algorithmes utilisés afin de bien identifier une personne atteinte de l’une ou
l’autre de ces maladies chroniques (41). Ces algorithmes se basent sur les codes
diagnostiques de la CIM-9 pour les consultations médicales, ainsi que les codes de la CIM-
10 pour des diagnostics posés en milieu hospitalier. Ces algorithmes ont été validés par
l’entremise d’études.
1.4 Les lignes directrices de l’INESSS
L’INESSS a publié trois guides cliniques entre 2005 et 2017 pour guider le traitement
des infections urinaires. Ces guides sont créés à titre indicatif pour les cliniciens, à partir
d’une revue systématique de la littérature ainsi que de l’opinion d’experts québécois dans le
domaine. Les trois guides ont été publiés en mars 2005, en octobre 2009 et finalement la
version la plus récente a été publiée en octobre 2017 (8, 42, 43). Les recommandations
complètes sont présentées en annexe (annexes 1-3), mais les grandes lignes peuvent être
résumées ainsi : dans les guides de 2005 et 2009, le TMP/SMX, la nitrofurantoïne, les β-
lactamines ainsi que les fluoroquinolones sont priorisés pour les infections urinaires non
compliquées. En 2017, les β-lactamines ainsi que les fluoroquinolones ont été retirées de la
première intention pour les infections non compliquées, étant donné la résistance
grandissante du E. coli aux fluoroquinolones et à l’existence d’antibiotiques à spectre plus
étroit, comme la fosfomycine.
1.5 Le régime public d’assurance médicaments (RPAM)
Le RPAM est un régime géré par la régie de l’assurance maladie du Québec et a pour
but d’offrir une couverture de base pour les résidents permanents de la province. Il est
obligatoire d’adhérer à un programme d’assurance médicaments au Québec. Ainsi, si une
personne n’a pas accès à un régime privé, elle doit s’inscrire au RPAM. Les personnes de 65
12
ans et plus sont automatiquement inscrites au RPAM, mais peuvent se désinscrire si elles ont
accès à une assurance privée. Avec ces mesures, le RPAM couvre donc une grande partie de
la population québécoise, soit environ 90 % des personnes de 65 ans et plus, ainsi qu’environ
le tiers des personnes de moins de 65 ans (44). Tous les antibiotiques recommandés pour le
traitement des infections urinaires dans les guides de l’INESSS sont présents dans la liste des
médicaments couverts par le RPAM. Avec une couverture si vaste, les données du RPAM
peuvent donc être très utiles pour déterminer quels sont les antibiotiques servis en
communauté et si ces ordonnances respectent les guides cliniques.
13
Chapitre 2 Objectifs
Décrire les caractéristiques des ordonnances servies en pharmacies communautaires pour le
traitement des infections urinaires entre le 1er avril 2002 et le 31 mars 2017, chez les adultes
couverts par l’assurance médicaments de la RAMQ.
Calculer la proportion de ces ordonnances qui concordent avec les recommandations des
guides de l’INESSS pour le traitement des infections urinaires.
Mesurer l’impact du nombre de maladies chroniques ainsi que de différentes catégories de
maladies chroniques sur la prescription d’antibiotiques concordant avec les guides de
l’INESSS entre le 1er octobre 2013 et le 31 mars 2017.
14
Chapitre 3 Méthodologie
3.1 Devis de l’étude
Cette étude de cohorte descriptive longitudinale analyse les services d’antibiotiques
qui seraient liés aux traitements d’infection urinaire inclus dans le SISMACQ, entre le 1er
avril 2002 et le 31 mars 2017 (41).
3.2 Collecte des données avec le système intégré de surveillance des
maladies chroniques du Québec (SISMACQ)
Le SISMACQ est un système d’information géré par l’Institut national de santé
publique du Québec (INSPQ). Ce système contient les données de cinq fichiers médico-
administratifs québécois (41).
Premièrement, le SISMACQ contient le fichier d’inscription des personnes assurées,
celui-ci contenant l’information démographique et géographique de toute personne ayant une
carte d’assurance maladie de la Régie de l’assurance maladie du Québec (RAMQ). Il contient
également l’information quant à l’éligibilité de ces personnes au régime public d’assurance
médicaments.
Deuxièmement, le système utilise le fichier des hospitalisations. Ce fichier contient
de l’information au sujet des séjours hospitaliers, dont, entre autres, les diagnostics posés et
les services reçus à l’hôpital.
Troisièmement, le SISMACQ contient le fichier des décès. Celui-ci comprend
l’information au sujet des décès, ainsi que la cause du décès et ce, même si la personne est
décédée à l’extérieur du Québec.
Quatrièmement, le système comprend les données du fichier des services médicaux
rémunérés à l’acte. Ce fichier contient des réclamations de paiement à la RAMQ des
15
médecins pour les actes posés envers les patients, ainsi que le code diagnostic émis s’il y a
lieu.
Finalement, le SISMACQ contient le fichier des services pharmaceutiques. Ce fichier
contient l’information relative au remboursement d’ordonnances remplies en pharmacies
communautaires par le régime public d’assurance médicaments. La durée de traitement, le
médicament servi, la quantité totale servie ainsi qu’un identifiant anonyme du médecin
prescripteur sont des informations qui figurent dans ce fichier (41).
Une force particulière de cette base de données est que chaque individu détient un
identifiant unique, ce qui permet de jumeler toutes les informations issues de chacune des
bases, et rend ainsi cette étude possible.
Les fichiers du SISMACQ utilisés plus spécifiquement pour cette étude sont les
suivants : le fichier d’inscription des personnes assurées, le fichier des services médicaux
rémunérés à l’acte et le fichier des services pharmaceutiques. Toutefois, l’information sur les
comorbidités et les maladies chroniques est produite à partir de l’ensemble des fichiers à
l’exception du fichier des décès. Ces données sont répertoriées depuis le 1er avril 1996 et sont
mises à jour annuellement (41).
3.3 Population à l’étude
La population cible de cette étude est la population du Québec âgée de 18 ans et plus.
La population source sera la population âgée de 18 ans et plus assurée par le RPAM incluse
dans le SISMACQ. À titre indicatif, en 2016, cette assurance garantissait la couverture de
2 820 163 individus de plus de 20 ans (44). Cette population représente plus de 90 % des
personnes de 65 ans et plus (41) et environ un tiers de la population de moins de 65 ans. Les
gens plus pauvres devraient être surreprésentés parmi les moins de 65 ans, car en moyenne,
les gens de moins de 65 ans couverts par le RPAM sont de statut socio-économique plus
faible par rapport à ceux qui utilisent une assurance privée (44).
16
3.4 Critères d’inclusion et d’exclusion de la cohorte
Afin d’être inclus dans cette étude, il fallait que l’individu pour lequel un diagnostic
d’infection urinaire a été posé soit inscrit au RPAM (Codes CIM-9 suivants : 590.1, 590.2,
590.8, 590.9, 595.0, 595.9, 599.0). De plus, l’ordonnance devait être servie dans une
pharmacie communautaire. La validité des données du SISMACQ en entier n’a pas été
étudiée, mais les données du RPAM, qui sont celles retrouvées dans le fichier des services
pharmaceutiques, ont été validées en 1995. Dans cette étude, après révision des dossiers
médicaux, les chercheurs ont conclu que les données administratives générées par le RPAM
pouvaient correctement identifier un individu et l’antibiotique servi dans 83 % des cas (45).
De plus, cette identification serait sous-estimée, les auteurs considérant que 10 % des
personnes ne vont pas récupérer l’antibiotique prescrit par un médecin et que cette statistique
sous-estimerait la mesure de validité rapportée. Ces résultats semblent suivre la norme de
plusieurs autres bases de données médico-administratives canadiennes, qui présentent des
taux de validité dans les 90 % et plus (46). Le risque qu’une information soit erronée est donc
assez faible. Par exemple, la quasi-totalité de l’information recueillie à la source pour la
réclamation de médicaments se fait de façon électronique, réduisant le risque d’erreurs
aléatoires, les données aberrantes étant normalement détectés par les systèmes (46). Enfin,
l’INSPQ a établi des indicateurs afin de faire un suivi de la qualité des données présents dans
le SISMACQ (47), et les résultats sont satisfaisants. La couverture de la population est très
bonne, oscillant entre 90 et 100% selon la base de données. Les bases sont mises à jour
régulièrement, soit à chaque année, et les informations s’y retrouvant sont donc assez récentes
(47).
Après avoir pris en compte les facteurs d’inclusion, nous avons dû éliminer certaines
ordonnances qui ne pouvaient pas être utilisées pour notre étude. Nous avons éliminé les
solutions injectables ainsi que les solutions liquides, étant donné que les quantités n’étaient
pas assez précises pour être analysées correctement. Ces formulations sont identifiées par un
code de formulation dans les données, ce qui les rend faciles à identifier et éliminer. En outre,
nous avons éliminé toute ordonnance où l’information du patient était incomplète ou
manquante. Nous avons également exclu les ordonnances lorsque le patient n’était pas
couvert par le RPAM pour la totalité du mois du service, car il était impossible de lier le
17
diagnostic détecté avec un service d’ordonnance si la personne n’était pas couverte. Nous
avons aussi éliminé les cas où le patient a reçu plusieurs ordonnances dans une même journée.
Il est possible que le traitement prescrit exige de recourir à deux doses d’antibiotiques à cause
de pénuries à la pharmacie pour la dose précise ou de l’inexistence de la dose précise en un
seul comprimé requérant la combinaison de comprimés. En revanche, il se peut que les deux
ordonnances soient émises pour des infections différentes, ou encore une ordonnance pour
une même infection, pourrait être servie initialement, pour ensuite être ajustée. Afin
d’éliminer l’incertitude derrière ces services, nous avons opté pour l’élimination complète de
ces cas, qui ne représentaient qu’une quantité infime de nos données, soit moins de 0,8%.
Nous avons aussi opté pour l’élimination des ordonnances prescrites par un spécialiste en
médecine interne afin d’exclure le plus possible la détection de traitements antibiotiques
débutés à l’hôpital. La détection de ceux-ci aurait mené à une sous-estimation de la
concordance aux guides, comme les traitements servis en pharmacie seraient plus courts que
ce qui a été réellement prescrit, le traitement étant partiellement complété. Finalement, s’il y
avait présence d’actes rémunérés pour une infection respiratoire entre le service de
l’ordonnance et le diagnostic d’infection urinaire, l’antibiotique était exclu de l’étude, car il
était difficile de dire avec certitude que l’antibiotique servi était pour une infection urinaire.
3.5 Variables à l’étude
3.5.1 Antibiotique ayant pour but de traiter une infection urinaire
Les types d’antibiotiques ont été identifiés par l’entremise de leur code de dénomination
commune qui était présent dans le fichier des services pharmaceutiques. Pour ce qui est de
l’indication pour laquelle l’antibiotique a été prescrit, elle est absente de cette base de
données. Il a donc fallu imputer l’indication par l’entremise du fichier des services rémunérés
à l’acte, qui, lui, présente un code diagnostic CIM-9. Comme tous les fichiers ont un
identifiant unique commun pour chaque individu, nous avons pu créer une sorte de ligne du
temps pour chaque individu par rapport aux actes facturés en leur nom et aux services
d’antibiotiques qu’ils ont récupérés en pharmacie. Nous avons donc pu attribuer à chaque
ordonnance servie un acte facturé dans les jours précédant le service. Comme les patients ne
récupèrent pas nécessairement une ordonnance la journée même de la consultation médicale,
nous avons exploré la distribution des délais entre les consultations pour une infection
18
urinaire et l’exécution des ordonnances en pharmacie. Cette analyse est représentée dans le
tableau qui suit :
Tableau 1 : Analyse du délai entre l’acte facturé du médecin et le service de
l’antibiotique
Journées après l’acte facturé Nombre de services d’antibiotiques
0 1 335 201
1 200 324
2 59 865
3 47 229
4 38 455
5 33 706
6 32 438
7 35 094
8 28 338
9 23 576
10 21 745
11 20 503
12 19 181
13 21 130
14 24 101
Ces données nous permettent de conclure que sans égard au temps écoulé depuis le dernier
acte facturé du médecin, un minimum d’environ 20 000 ordonnances d’antibiotiques étaient
servies par jour. Celles-ci pouvaient être des renouvellements, des nouvelles ordonnances
pour une infection dont nous ne tenions pas compte ou un service pour lequel le patient a
tardé à récupérer son ordonnance. Avec ces données, nous avons décidé d’inclure les
ordonnances servies les jours 0, 1 et 2 après un acte facturé pour une infection urinaire. La
majeure partie des ordonnances se trouve dans cette période et la probabilité qu’elles aient
réellement été servies dans le but de traiter une infection urinaire est plus élevée.
19
3.5.2 Adhésion aux guides cliniques
Afin de déterminer si une ordonnance concorde avec les guides, nous avons évalué deux
éléments : l’antibiotique servi ainsi que la quantité servie. L’antibiotique était considéré
concordant s’il était présent dans le guide en première ou deuxième intention de traitement.
Pour ce qui est de la quantité servie, nous avons additionné la quantité journalière avec la
durée de traitement recommandée et nous avons déterminé si les ordonnances
correspondaient avec les guides cliniques. Plus de détails sont fournis dans l’article au
chapitre 4.
3.5.3 Maladies chroniques et covariables
Nous avons pris en compte les maladies chroniques à l’aide d’informations présentes dans le
fichier d’inscription des patients assurés. C’est aussi dans ce fichier que nous avons enregistré
d’autres covariables pour l’étude, tels l’âge et le sexe. La liste complète des covariables ainsi
que d’autres informations pertinentes se retrouvent dans l’article au chapitre 4.
3.6 Analyse statistique
Des statistiques descriptives sur les caractéristiques des individus et des ordonnances
ont été réalisées pour toute la période de l’étude. Nous avons calculé la proportion des
ordonnances qui concordaient aux guides cliniques de l’INESSS quant à l’antibiotique servi
et la quantité totale servie. Ces données sur la concordance aux guides cliniques et celles sur
le type d’antibiotique servi ont servi à la création de séries temporelles sur toute la période
étudiée afin d’observer des possibles tendances dans la concordance avec les guides cliniques
ainsi que dans l’usage de différents antibiotiques.
L’influence des maladies chroniques sur la proportion de concordance avec les guides
cliniques a été évaluée à l’aide de régressions de Poisson robustes. Nous avons créé deux
modèles, puisque nous voulions vérifier l’impact du cumul des maladies chroniques ainsi que
l’impact de différentes catégories de maladies chroniques et que ces deux variables ne sont
pas indépendantes. Dans notre base de données, une même personne pouvait avoir plusieurs
ordonnances. Nous avons donc utilisé des équations d’estimation généralisées (EEG ou GEE
en anglais) pour contrôler le fait que les ordonnances n’étaient pas nécessairement
indépendantes les unes des autres. De plus, ce modèle nous permet d’obtenir le risque relatif,
20
qui facilitera l’interprétation en comparaison avec un modèle qui donnerait plutôt un rapport
de cotes. Plus d’informations relatives aux modèles de régression se trouvent dans l’article.
3.7 Éthique
Notre étude fait un usage secondaire de données dénominalisées de la RAMQ. Il était
impossible de retracer les individus présents dans nos bases de données. Une exemption
éthique a donc été obtenue de la part du comité d’éthique de la recherche avec des êtres
humains de l’Université Laval. Par ailleurs, l’usage des données du SISMACQ à des fins de
surveillance a été approuvé par la Commission d’accès à l’information du Québec.
21
Chapitre 4 Article
4.1 Résumé
Objectifs
Réaliser une analyse descriptive de l’usage des antibiotiques pour traiter les infections
urinaires chez les adultes au Québec de 2002 à 2016, en prenant en compte les maladies
chroniques, et mesurer l’impact des maladies chroniques sur la tendance des cliniciens à
adhérer ou non aux guides cliniques.
Méthode
Le système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec a été utilisé. Nous
avons identifié les ordonnances d’antibiotiques précédées d’une visite médicale pour
infection urinaire dans les deux jours. Nous avons identifié certaines maladies chroniques
chez les patients recevant ces ordonnances. La concordance avec les guides cliniques quant
au choix de molécule et à la quantité servie a été décrite selon la présence de maladies
chroniques ainsi que dans le temps. Deux modèles multivariés ont été créés en utilisant la
régression de Poisson robuste afin de déterminer si la présence de maladies chroniques
influençait l’adhésion des cliniciens aux guides pour la fin de la période étudiée, soit de 2013
à 2016.
Résultats
Nous avons analysé un total de 1 258 211 ordonnances. Le choix de l’antibiotique est très
bon, concordant aux guides 94% du temps, mais les quantités servies sont souvent trop
élevées. L’adhésion à tous les critères des guides cliniques pour la totalité de la période
étudiée est de 32%. L’adhésion est toutefois en augmentation, passant de 24% en 2002 à 43%
en 2016. Les modèles multivariés démontrent que la présence de maladies chroniques réduit
l’adhésion aux guides cliniques. Les personnes atteintes de quatre maladies chroniques ou
plus ont par exemple 12% plus de risque de recevoir une ordonnance non concordante qu’une
personne sans maladie chronique. Selon le type de maladie chronique, le risque de recevoir
une ordonnance non concordante varie entre 2 à 4%.
Conclusion
Nos analyses démontrent un usage non optimal des antibiotiques pour le traitement des
infections urinaires. Nous devons explorer les raisons derrières ces dérogations, car l’usage
22
approprié des antibiotiques est important pour la santé publique, notamment pour éviter la
résistance aux antibiotiques.
23
4.2 Abstract
Objectives
Provide a descriptive overview of community antimicrobial use for the treatment of urinary
tract infections in Quebec from 2002 to 2016, in relation to the presence of various chronic
diseases and determine if their presence influenced clinicians’ tendencies to adhere to clinical
guidelines.
Methods
The Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System, an administrative database,
was used. We identified chronic diseases in patients receiving prescriptions. Concordance to
clinical guidelines was determined based on the type of antibiotic and quantity dispensed.
The data was then stratified based on the number of chronic diseases. Time trends for the
whole study period were created. Two multivariate models using the robust Poisson model
were used in order to determine if the presence of chronic disease influenced clinicians’
adherence to guidelines in the later part of our study, from 2013 to 2016.
Results
A total of 1 258 211 prescriptions were analysed. The choice of the antibiotic concords with
guidelines 94% of the time. However, full guideline adherence for our study period was 32%,
progressing from 24% in 2002 to 43% in 2016. When stratifying for chronic diseases, a clear
degradation of guideline adherence can be observed. Multivariate models showed a
cumulative effect of chronic diseases on guideline adherence with patients suffering from 4
chronic diseases or more being 12% more likely to receive a non-concordant prescription.
Single chronic diseases had a 2-4% impact on guideline adherence.
Conclusion
Our analysis shows suboptimal antibiotic prescription for treatment of urinary tract
infections. The choice of antibiotic matches guidelines almost all the time, however,
quantities dispendsed are often higher than what is recommended. The reasons behind these
deviations must be explored, as proper antibiotic use is extremely important for public health
and for preventing antimicrobial resistance.
24
4.3 Introduction
With the rising threat to world health caused by antimicrobial resistance (AMR) (4),
previously simple infections, such as urinary tract infections (UTIs), now require much more
minutiae. In recent years, resistance to fluoroquinolones and to
trimethoprim/sulfamethoxazole (TMP-SMX) has increased in multiple bacteria strains (16,
17). In the province of Quebec, Canada, the percentage of E. coli., the most common cause
of UTI in the province (8), resistant to antimicrobial now hovers around 13% for
ciprofloxacin and 18% for TMP-SMX (8). These recent findings are particularly troubling in
chronically ill patients who, on average, spend a longer time navigating the healthcare system
(10, 11, 18, 48). This, paired with the fact that these individuals consume more antibiotics
(9), increases the risk for colonization and infection with resistant bacterial strains. This, in
turn, can lead to increasing complications in this already vulnerable population.
In Quebec, provincial clinical guidelines for the treatment of UTI have been
developed by the Institut national d’excellence en santé et en services sociaux (INESSS),
publishing guidelines in 2005, 2009 and most recently in 2017 (8). These guidelines consider
the most recent studies in AMR and antimicrobial use (AMU) to create a succinct guide to
help clinicians prescribe the appropriate treatment for UTI. However, very little data
analysing AMU in community settings is available in Quebec and Canada, as a whole (2, 12,
33). This is an important gap to fill, as 92% of antimicrobials are dispensed in a community
setting, usually trough community pharmacies (1). This void also makes it difficult to
evaluate whether antimicrobial use can be improved, as it is difficult to connect the indication
for treatment and the antimicrobial dispensed in a community pharmacy. Furthermore,
subpopulations that would benefit from targeted interventions cannot be identified.
Our aim was to provide a descriptive overview of community AMU for the treatment
of UTIs in Quebec from 2002 to 2016, in relation to the presence of various chronic diseases.
With this data, we then measured the adherence to the clinical guidelines in terms of
antibiotic chosen and total quantities prescribed per episode. We also determined if the
presence of chronic diseases influenced clinicians’ adherence to guidelines from 2013 to
2016.
25
4.4 Methods
4.4.1 Data source
We performed our study using the administrative data from the Quebec Integrated
Chronic Disease Surveillance System (QICDSS). The QICDSS integrates five databases and
is updated yearly. Each individual is assigned an anonymized unique identifier (41) that spans
across all databases, allowing analyses combining multiple databases. The presence of
chronic diseases in an individual was determined by the presence of ICD-9 or ICD-10
diagnostic codes from past medical visits (41).
We used data from three of these databases:
- The physician claims database: lists payment claims submitted by physicians for
services provided to patients and provides diagnoses made during these services.
- The pharmaceutical services database: contains information regarding medication
claimed to the Quebec public drug plan, such as the medication dispensed (content
and form codes), the total amount (in number of tablets dispensed or mL), the form
(ex. tablet, capsule, suspension).
- The health insurance registry: lists individuals covered by the Quebec health
insurance plan and the Quebec public drug plan, and provides demographic
information, such as age, region of residence and the social and material deprivation
index, an ecological index estimating socioeconomic status (49).
Virtually every resident of the province is included in the QICDSS, as all transactions using
the Quebec public health plan are included. This plan covers over 95% of the province’s
population (44). However, the pharmaceutical services database contains information on
medication used only for individuals covered by the public drug plan. About 42% of the
population is covered, with an overrepresentation of individuals 65 years of age or older, as
this age group is de facto covered in the plan (44).
4.4.2 Study Design and population
We included all antimicrobial prescriptions dispensed in community pharmacies
between April 1st, 2002 and March 31st, 2017, that were meant to treat a UTI in individuals
26
aged 18 years or older benefitting from the Quebec public drug plan for the entire month of
the prescription according to the health insurance registry. As indication for treatment is not
included in the pharmaceutical services database, we inferred that if a physician claim listed
UTI as the diagnosis on the same day or up to two days prior to the antibiotic claim, the drug
was aimed to treat a UTI. From these prescriptions, the following were excluded:
- Antibiotics meant for injection and liquid solutions, as their quantities are not
accurately listed.
- Prescriptions with incomplete or missing patient demographic information.
- Cases where a patient received two or more doses of the same antibiotic on the same
day, as these could represent situations where two different antibiotic strengths were
required to complete the treatment or could be a correction brought to an already
dispensed prescription, among other potential reasons. Hence, the validity of these
prescriptions was difficult to discern and they were thus eliminated.
Given these exclusion criteria, we eliminated a total of 58 011 (4.2%) prescriptions of over
1.3 million prescriptions.
4.4.3Variables
Antibiotic use
We collected information regarding the agent dispensed and the total quantity
dispensed. The latter was then compared to see if it was between the minimum and maximum
total quantities recommended in the guidelines; this measurement combines both the duration
of treatment and the daily dose prescribed and is used in prescription billing. For a
prescription to be considered concordant to the guidelines, both these elements as well as the
antibiotic agent prescribed had to line up with the most up-to-date recommendations at the
time the prescription was filled.
Chronic diseases
Chronic diseases were analysed using two methods. First, a categorical variable was
created in order to classify prescriptions based on the total number of chronic diseases the
patient had. Then, chronic diseases were classified into four different categories:
- diabetes
27
- cardiovascular diseases, containing ischemic heart disease, hypertension, heart failure
and cerebrovascular disease
- respiratory diseases; including asthma and chronic obstructive pulmonary disease
- mental health conditions; including Alzheimer’s disease and other ICD-9 classified
adult mental disorders, such as depression, schizophrenia and substance abuse,
among others (50).
It is important to note that since prescriptions are what is measured and not individuals, a
single individual can be counted in multiple chronic disease categories as they can be
afflicted with multiple chronic diseases.
We collected patients’ sociodemographic information at the time the antibiotic was
dispensed, including age, sex, social and materiel deprivation index and area of residence.
The area of residence is categorized depending on the number of people living in the area;
less than 10 000 people (rural), 10 000 to 100 000 people (suburban), 100 000 people or more
(urban) and the Montreal metropolitan area (41).
Guideline adherence
We separated our data into two parts. From the beginning of the period to October
2009, we used guidelines published in 2005 (42). For the period from October 2009 to the
end of our study period, we used guidelines published in 2009 (43), which were also the most
recent guidelines published during our study period. Although our study begins in 2002, we
evaluated these earlier prescriptions using the 2005 guidelines, as there were no provincial
guidelines at the time, giving us a comparator for the publication of the guidelines in 2005.
4.4.4 Statistical analysis
Descriptive statistics were used to describe the population and characterize
medication prescription. Yearly frequencies and proportions were produced to describe time
trends of antibiotic use through the entire study period. Two multivariate regression models
were created using robust Poisson regression in order to determine if the presence of chronic
diseases influenced the proportion of non-adherence to guidelines. This was done in order to
ascertain if chronically ill patients were more at risk of receiving non concordant
prescriptions. We focused on the October 1st, 2013 to March 31st 2017 period for the
regression model because fosfomycin was first used on October 1st , 2013 in our data and
28
because it is an antibiotic only recommended for urinary apparatus treatment (51). This
period is fully encompassed in the second half of the study; hence we used the 2009
guidelines to measure adherence. Furthermore, we were interested in the determinants of the
more recent practice to increase the relevance of our results. In model 1, the influence of the
cumulative number of chronic diseases was analysed and in model 2, the influence of each
of the four different chronic disease categories was analysed. Both models included
sociodemographic data. The alpha threshold was set at 0.05. SAS enterprise version 7.1 was
used for all statistical analyses.
4.4.5 Ethics
The use of QICDSS for surveillance has been approved by the Commission d’accès
à l’information du Québec. The QICDSS data has been anonymized before researchers are
given access to the database and no direct contact was made with patients or physicians. The
study has been conducted in accordance with the Institut national de santé publique du
Québec rules and security measures in order to maintain the confidentiality of the database.
4.5 Results
4.5.1 2002-2016 data and time trends
A total of 1 258 211 prescriptions were determined to be for UTI treatment. Among these,
93.6% were antibiotic agents recommended by guidelines. Overall, 32% of prescriptions
fully concorded to guidelines, deviations were mainly due to prescribed total quantities being
larger than recommendations. Ciprofloxacin was the most frequently used antibiotic,
increasing to a plateau of around 70% of yearly prescriptions from 2007 to 2012, followed
by trimethoprim/sulfamethoxazole (11%) and nitrofurantoin monohydrate (10%).
Ciprofloxacin use reduced starting in 2012, hitting a low in 2016 (51%) in favour of
nitrofurantoin, as well as fosfomycin. Guideline adherence improved throughout the years,
from 24% in 2002 to 43% in 2016 (Figure 1), a finding that remained true for any number of
chronic diseases. Guideline adherence was comparatively lower in patients with more
chronic diseases. For example, in 2016, guideline adherence was at 49% for healthy
individuals compared to 32% for people with four or more chronic diseases.
29
4.5.2 Impact of chronic diseases on guideline adherence
Sociodemographic data from the 2013-2016 period (Table 2) remained largely similar in
proportion to the larger 2002 to 2016 period (not shown). The vast majority of prescriptions
were dispensed to women (82%; n=233 411); 55% to patients aged 65 years or older
(n=155 983); over two-thirds (69%; n= 197 416) to patients with at least one chronic disease.
Half of prescriptions were dispensed to individuals with cardiovascular diseases (50%;
n=143 809), and around a quarter to individuals with mental health issues (23%; n= 65 356)
or respiratory diseases (26%; n= 73 149). Diabetes accounted for 18% (n= 51 533) of
prescriptions. Overall proportion of each covariable remained largely similar when stratified
per number of chronic diseases when compared to overall data. The only differing covariable
was age, where younger individuals had less chronic diseases.
The most prescribed antibiotic was ciprofloxacin (63%; n=179 252) followed by
nitrofurantoin monohydrate (14%; n= 39 313) and trimethoprim/sulfamethoxazole (11%; n=
30 690). During the 2013-2016 period, a significant shift was observed in dispensed
antibiotics, fosfomycin and nitrofurantoin monohydrate gradually favoured in comparison to
ciprofloxacin, reducing the proportion of ciprofloxacin by around 20% and seeing an increase
to 17% for nitrofurantoin and 6% for fosfomycin. Nonetheless, ciprofloxacin remained the
most prescribed antibiotic. Trimethoprim/sulfamethoxazole prescription stayed relatively
stable throughout the whole period.
The cumulative presence of chronic conditions was associated with non-concordant
prescriptions, with a 12% increase when four chronic diseases or more were present,
compared to none (RR 1.12 95% CI 1.11-1.13 p=0.001) (Table 3). The type of chronic
diseases increased the risk of receiving a non-concordant prescription by a factor of 2-4%
(Table 4). In the case of cardiovascular diseases on a population level, this number represents
roughly 4500 non concordant antibiotic prescriptions that could have been concordant if it
were not for the patient’s chronic disease. Two covariables had a significant impact on the
likelihood of being dispensed a non-adherent prescription, age and sex. Men were more likely
to receive non adherent prescriptions (RR 1.40 95% CI 1.39-1.41) (Model 1, Table 3).
Furthermore, older patients were more at risk of receiving a non-concordant prescription,
plateauing in patients aged 75 years and up (RR 1.20 95% CI 1.19-1.22) (Model 1, Table 3).
30
4.6 Discussion
Community-dispensed antibiotic guideline adherence has been consistently on the rise,
starting at 24% in 2002. Yet, even in the later years, fully concordant prescriptions are still
in minority (46% in 2016). However, the antibiotic dispensed is almost always concordant
to guidelines (94%). Chronic diseases have an impact on the likelihood of receiving a non-
concordant prescription, a single chronic disease causing a 2-4% increase, while cumulation
of chronic diseases increases this likelihood to up to 12% in patients suffering from 4 diseases
or more.
4.6.1 Time trends
Ciprofloxacin was by far the most utilized antibiotic during the study period. This is
unsurprising given the potency proven by early trials of the medication (52). However, more
recent studies evaluating potential long-term side effects of fluoroquinolones, such as
tendinopathy (53) and retinal detachment (54), has led to a recommendation against their use
for uncomplicated infections such as UTIs (55). This trend can be observed in our data, as a
reduction of ciprofloxacin use was observed in 2012 in favour of nitrofurantoin monohydrate
and fosfomycin, two narrower spectrum antibiotics almost solely used for the treatment of
UTIs. At first glance, women received more prescriptions for UTIs, but this is typical as
women are more likely to develop them. It is important to note that chronic diseases are
omnipresent over the course of our study. In fact, prescriptions were dispensed more often to
patients presenting chronic diseases than to completely healthy individuals. The most
common chronic disease category, cardiovascular diseases, was linked to 50% of dispensed
antibiotics. The least common category was diabetes, present in 18% of cases, which is still
far from negligeable. This, most likely, increases the complexity of prescribing antibiotics,
due to contraindications and potential complications linked to the chronic diseases (38, 39,
56). This high proportion of chronic disease throughout the whole study period underlines
the importance of studying the link between chronic diseases and appropriate antibiotic use.
4.6.2 Guideline adherence
A clear dichotomy appeared in our data regarding adherence to guidelines. Over the entire
period of our study, the type of antibiotics largely concorded to guidelines (94%), but the
31
total quantity (mg) dispensed rarely followed guidelines (32%). This low adherence is
consistent with the results of similar studies on UTI prescriptions in the United States where
non-adherence levels were around 65% (36, 37) In most cases, the total dose of antibiotics
dispensed were greater than what guidelines recommended, meaning that antibiotic
treatments had a higher daily dose and/or a longer duration than what the most up-to-date
guidelines recommended. A study in the United States showed similar results, concluding
that 71% to 82% of prescriptions, depending on the antibiotic dispensed, were too long (57).
This is likely caused by a shift in recommendations around the turn of 2010 towards treating
for shorter durations to reduce the potential appearance of resistant bacteria in the
community, and following research suggesting that short duration antibiotic treatment can be
as efficient as longer durations (58-60). In the case of UTI treatment guidelines in Quebec,
this shift can also be observed, as the 2005 guidelines suggested higher doses and longer
treatment durations than the 2009 guidelines and even more so in the most recent 2017
guidelines (8). Guideline adherence has been continuously on the rise since the beginning of
our study period showing that health professionals are adjusting to more recent guideline
recommendations. However, this adjustment is much more gradual than the changes
mentioned in guidelines. Many studies around the world show similar trends of more careful
antibiotic prescription (61, 62).
Regression models also show that men are more likely to receive non concordant
prescriptions than women. This is likely because UTIs in males are by default considered
complicated, hence clinicians will most likely tend to treat these on a case-by-case fashion
(63).
The presence of multiple chronic diseases seemed to have a higher effect than the presence
of a particular chronic disease category for a decrease in guideline adherence. This finding is
supported by past studies observing that multimorbidity exacerbates chronic disease burden
caused by single chronic diseases (64, 65). Given the nature of our study, it was impossible
to discern why this was the case, but there are some likely hypotheses we can suggest.
Chronically ill patients generally take more medication than healthy patients, increasing the
risk of drug-drug and drug-disease interactions (66, 67). This leads to a closer individual
analysis of these cases and may result in non-concordant prescriptions more often than with
a typical healthy patient. It is also possible that clinicians treat with wider spectrum
32
antibiotics for longer periods in chronically ill patients to ensure complete treatment of the
infection, as complications in chronically ill patients can be much more severe than in healthy
patients (18). Chronically ill patients also tend to be more frequently in contact with
antimicrobial resistant organisms, as they spend more time in healthcare facilities (10, 11,
18, 48), which may lead to infections with these resistant pathogens, modifying the choice of
empirical therapy.
4.6.3 Limitations
Our dataset had certain limitations that must be considered. The fact that the Quebec public
health plan does not automatically cover patients aged under 65 years leads to an under
representation of this population. Considering that private health plans are usually a premium
or are obtained through an employer offering certain benefits, it is likely that the individuals
present in our data are less socio-economically favoured. However, considering socio-
economic status had little impact on our data, this bias is unlikely to have affected our results.
Certain chronic diseases, such as HIV, were not present in our data, leading to these patients
being considered as non chronically ill patients. Finally, certain confounding variables were
not present in our data, such as an individual’s allergies to antibiotics. Such variables could
have led a clinician to prescribe a non concordant antibiotic, which would have been
tabulated as such by our data. This stresses the importance of noting that a non concordant
prescription does not necessarily mean that it is a malpractice.
4.6.4 Conclusion
Our study showed that the presence of chronic diseases leads to an increased risk of receiving
UTI treatment options non adherent to guidelines. The reasons behind this observation must
be ascertained and evaluated in order to see if they are justified, especially considering the
very large portion of prescriptions that are dispensed to patients suffering from chronic
diseases. However, our time trend shows that prescribers are adjusting to more recent clinical
guidelines, adherence rising yearly. Adherence was also very high when only considering the
antibiotic prescribed. Although being similar to other areas of the world, guideline adherence
in Quebec leaves room for improvement, as 43%, the highest adherence rate achieved in
2016, is rarely considered a passing grade. We must therefore determine the reasons behind
33
these deviations and find areas for improvement, as this will improve populational health by
a significant margin.
34
Figure 1: Trends of guideline adherence in antibiotic treatments for urinary tract infection in the Quebec
public drug plan based on the number of chronic diseases presented by the individual treated
0
10
20
30
40
50
60
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Pro
po
rtio
n o
f ad
her
ence
(%
)
Year
Total 0 chronic diseases 1 chronic disease
2 chronic diseases 3 chronic diseases 4+ chronic diseases
2005 guidelines 2009 guidelines
35
Table 2: Sociodemographic data of individuals receiving prescriptions for urinary tract infections (2013 to
2016) 1
Number of chronic diseases
Total (%) 0 1 2 3 4+
N=284 944 n=87 528
(31%)
n=78 374
(28%)
n=51 955
(18%)
n=31 857
(11%)
n=35 190
(12%)
Sex
F 240 630 (84.4) 78 785 (90.0) 67 798 (86.5) 42 382 (81.6) 24 876 (78.1) 26 879 (76.3)
M 44 314 (15.6) 8 743 (10.0) 10 576 (13.5) 9 613 (18.4) 6 981 (21.9) 8 401 (23.7)
Age
18-29 39 183 (13.8) 25 539 (29.2) 11 442 (14.6) 2 081 (4.0) 104 (0.3) 17 (0.04)
30-49 42 326 (14.8) 24 873 (28.4) 12 368 (15.8) 3 692 (7.1) 983 (3.1) 410 (1.2)
50-64 47 452 (16.6) 16 877 (19.3) 15 080 (19.2) 8 409 (16.2) 4 032 (12.7) 3 054 (8.7)
65-74 70 728 (24.8) 14 389 (16.4) 21 798 (27.8) 16 756 (32.3) 9 644 (30.3) 8 141 (23.1)
75+ 85 255 (30.0) 5 850 (6.7) 17 686 (22.6) 21 057 (40.5) 17 094 (53.7) 23 568 (67.0)
Chronic
diseases2
None 87 528 (31.0) 87 528
(100.0)
0 (0) 0 (0) 0 (0) 0 (0)
Mental 65 356 (22.9) 0 (0) 20 871 (26.6) 15 286 (29.4) 10 899 (34.2) 18 300 (52.0)
Respiratory 73 149 (25.7) 0 (0) 15 410 (19.7) 17 575 (33.8) 15 100 (47.4) 25 064 (71.2)
Cardiovascular 143 809 (50.5) 0 (0) 37 017 (47.2) 41 656 (80.2) 30 155 (94.7) 34 981 (99.4)
Diabetes 51 533 (18.1) 0 (0) 5 076 (6.5) 13 680 (26.3) 12 504 (39.3) 20 273 (57.6)
36
Table 2: Sociodemographic data of individuals receiving prescriptions for urinary tract infections (2013 to
2016) (cont’d)
Area of
residence3
Montreal 138 535 (48.6) 45 620 (52.1) 37 687 (48.1) 24 188 (46.6) 14 671 (46.1) 16 279 (46.3)
Other urban
areas
54 618 (19.2) 15 525 (17.4) 15 050 (19.2) 10 301 (19.8) 6 503 (20.4) 7 239 (20.6)
Suburban
areas
32 772 (11.5) 8 842 (10.1) 9 244 (11.8) 6 371 (12.3) 3 837 (12.0) 4 478 (12.7)
Rural areas 58 420 (20.5) 17 346 (19.8) 16 204 (20.7) 11 028 (21.2) 6 703 (21.0) 7 139 (20.3)
Material
deprivation
index
1 (least
deprived)
42 396 (14.9) 14 402 (16.5) 12 210 (15.6) 7 458 (14.3) 4 292 (13.5) 4 034 (11.5)
2 44 537 (15.6) 14 653 (16.7) 12 867 (16.4) 7 783 (15.0) 4 539 (14.2) 4 695 (13.3)
3 52 051 (18.3) 16 533 (18.9) 14 562 (18.6) 9 457 (18.2) 5 604 (17.6) 5 895 (16.8)
4 55 837 (19.6) 17 288 (19.8) 15 730 (20.0) 10 197 (19.6) 6 152 (19.3) 6 470 (18.4)
5 (most
deprived)
62 869 (22.1) 20 067 (22.9) 17 175 (21.9) 11 645 (22.4) 6 722 (21.1) 7 260 (20.6)
37
Table 2: Sociodemographic data of individuals receiving prescriptions for urinary tract infections (2013 to
2016) (cont’d)
Social
deprivation
index
1 (least
deprived)
42 833 (15.0) 14 035 (16.0) 12 347 (15.8) 7 714 (14.8) 4 558 (14.3) 4 179 (11.9)
2 45 912 (16.1) 14 654 (16.7) 13 073 (16.7) 8 402 (16.1) 4 867 (15.3) 4 916 (14.0)
3 48 844 (17.1) 15 602 (17.8) 13 974 (17.8) 8 973 (17.2) 5 180 (16.3) 5 115 (14.5)
4 55 819 (19.6) 17 988 (20.5) 15 391 (19.6) 10 226 (19.7) 5 824 (18.3) 6 390 (18.2)
5 (most
deprived)
64 282 (22.6) 20 664 (23.6) 17 759 (22.7) 11 225 (21.6) 6 880 (21.6) 7 754 (22.0)
Year4
2013 40 293 (14.1) 12 887 (14.7) 11 019 (14.1) 7 086 (13.6) 4 515 (14.2) 4 786 (13.6)
2014 86 033 (30.2) 27 060 (30.9) 23 614 (30.1) 15 693 (30.2) 9 303 (29.2) 10 363 (29.4)
2015 84 931 (29.8) 25 932 (29.6) 23 439 (29.9) 15 451 (29.7) 9 614 (30.2) 10 495 (29.8)
2016 73 687 (25.9) 21 649 (24.7) 20 302 (25.9) 13 765 (26.5) 8 425 (26.4) 9 546 (27.1) 1 It is important to note that the totals here are describing a number of prescriptions and not individuals, a single individual could be
present in multiple cells 2 The chronic disease categories are as follows; mental health diseases (Alzheimer’s disease and other ICD-9 classified adult mental
disorders), respiratory diseases (asthma, chronic obstructive pulmonary disease), cardiovascular diseases (heart failure, hypertension,
stroke and ischemic heart disease) and diabetes (type 1 and type 2). 3 Urban areas are defined as having a population of over 100 000, suburban being between 10 000 and 100 000 and rural being under
10 000. 4 Years begin on April 1st and end on March 31st the following year, with the exception of 2013, which begins on October 1st.
38
Table 3: Multivariate analysis of the impact of the number of chronic diseases on receiving non-concordant
urinary tract infection treatment
category number of
prescriptions
number of non-
concordant
prescriptions
% non-
concordant
univariate RR
(95% CI)
adjusted RR
(95% CI)
Number of
chronic
diseases
0 87 528 48 347 55.2 1.00 (ref) 1.00 (ref)
1 78 374 46 292 59.1 1.07 (1.06-1.08) 1.02 (1.01-1.03)
2 51 955 32 887 63.3 1.15 (1.13-1.16) 1.04 (1.03-1.05)
3 31 857 21 156 66.4 1.20 (1.19-1.21) 1.06 (1.05-1.07)
4+ 35 190 25 145 71.5 1.29 (1.28-1.31) 1.12 (1.11-1.13)
Sex
Women 240 630 137 079 57.0 1.00 (ref) 1.00 (ref)
Men 44 314 36 748 82.9 1.45 (1.44-1.46) 1.40 (1.39-1.41)
Age
18-29 39 183 20 133 51.4 1.00 (ref) 1.00 (ref)
30-49 42 326 23 376 55.2 1.07 (1.06-1.09) 1.05 (1.04-1.06)
50-64 47 452 27 762 58.5 1.14 (1.12-1.15) 1.08 (1.06-1.09)
65-74 70 728 43 686 61.8 1.20 (1.19-1.22) 1.10 (1.09-1.11)
75+ 85 255 58 870 69.1 1.34 (1.33-1.36) 1.20 (1.19-1.22)
Model also adjusted for area of residence, year, material and social deprivation indexes and Quebec health regions, however, these had
little impact on the outcome.
39
Table 4: Multivariate analysis of the impact of chronic disease categories on receiving non-concordant urinary
tract infection treatment
category number of
prescriptions
number of non-
concordant
prescriptions
% non-
concordant
univariate RR
(95% CI)
adjusted RR
(95% CI)
Chronic disease
categories
No chronic
disease
87 528 48 347 55.2 1.00 (ref) 1.00 (ref)
Cardiovascular 143 809 94 807 65.9 1.18 (1.17-1.19) 1.03 (1.02-1.04)
Respiratory 73 149 46 671 63.8 1.06 (1.05-1.07) 1.02 (1.01-1.03)
Mental 65 356 41 160 63.0 1.04 (1.03-1.05) 1.03 (1.02-1.04)
Diabetes 51 533 35 120 68.1 1.15 (1.14-1.16) 1.04 (1.03-1.05)
Sex
Women 240 630 137 079 57.0 1.00 (ref) 1.00 (ref)
Men 44 314 36 748 82.9 1.45 (1.44-1.46) 1.41 (1.40-1.42)
Age
18-29 39 183 20 133 51.4 1.00 (ref) 1.00 (ref)
30-49 42 326 23 376 55.2 1.07 (1.06-1.09) 1.05 (1.04-1.06)
50-64 47 452 27 762 58.5 1.14 (1.12-1.15) 1.09 (1.07-1.10)
65-74 70 728 43 686 61.8 1.20 (1.19-1.22) 1.11 (1.10-1.12)
75+ 85 255 58 870 69.1 1.34 (1.33-1.36) 1.20 (1.19-1.22)
The chronic disease categories are as follows; mental health diseases (Alzheimer’s disease and other ICD-9 classified adult mental
disorders), respiratory diseases (asthma, chronic obstructive pulmonary disease), cardiovascular diseases (heart failure, hypertension,
stroke and ischemic heart disease) and diabetes (type 1 and 2).
Model adjusted for area of residence, year, material and social deprivation indexes and Quebec health regions, however, these had little
impact on the outcome.
40
5. Discussion
Il existe peu de données sur l’usage des antibiotiques en milieu communautaire au
Canada et au Québec. Ce mémoire comble une partie de ces lacunes et permet d’offrir des
pistes afin d’étudier ces données plus en détail dans le futur.
5.1 Synthèse des principaux résultats
Le premier objectif de ce mémoire était de décrire les caractéristiques des
ordonnances servies en pharmacie communautaire pour le traitement des infections urinaires
pour les adultes couverts par le RPAM entre le 1er avril 2002 et le 31 mars 2017. Nous
pouvons très facilement observer que les ordonnances de ciprofloxacine constituent la grande
majorité des prescriptions, soit presque le deux-tiers des services (62%), suivies par le
TMP/SMX (11%) et la nitrofurantoïne (10%). Considérant les taux de résistance de la
ciprofloxacine ainsi que du TMP-SMX, il serait pertinent d’envisager de mettre davantage
d’emphase sur l’usage de la fosfomycine (un antibiotique indiqué uniquement pour les
infections urinaires (51)) et de la nitrofurantoïne, qui ont des taux de résistance plus bas (8),
mais sont encore peu utilisées, ce qui a été dans le guide de 2017 de l’INESSS (8). Cependant,
depuis 2012, on observe une diminution de l’usage de la ciprofloxacine (51% en 2016) en
faveur de la nitrofurantoïne (16% en 2016) et de la fosfomycine (6% en 2016), il semble donc
y avoir déjà des changements appropriés dans les habitudes de prescription. Pour ce qui est
des caractéristiques des personnes recevant un antibiotique pour traiter une infection urinaire,
la grande majorité des ordonnances étaient servies chez les femmes (84%). De plus, presque
le tiers des ordonnances ont été servies chez des personnes de 75 ans et plus (30%). Moins
du tiers des services l’ont été chez des personnes ne présentant aucune maladie chronique
(31%) et environ un service sur neuf était pour une personne présentant quatre maladies
chroniques ou plus (12%). Le fait que les ordonnances soient surtout servies chez des femmes
est peu surprenant, comme ce sont elles qui sont plus à risque d’en faire (6). Pour ce qui est
de la présence accrue de maladies chroniques et de patients âgées de 75 ans et plus, il est
difficile d’en établir la cause exacte. Il est très possible que ces patients reçoivent plus
d’ordonnances pour des infections urinaires que des patients plus jeunes, considérant leur
présence accrue dans le système de santé. Cependant, il faut aussi considérer que la
41
couverture quasi complète des patients âgées de 65 ans et plus amène aussi une plus grosse
représentation de cette population dans nos données.
Notre deuxième objectif était de calculer la proportion des ordonnances qui
concordent avec les recommandations des guides de l’INESSS pour le traitement des
infections urinaires. Sur la totalité de la période étudiée, 32% des ordonnances concordaient
totalement au guide clinique de l’INESSS en vigueur au moment de la prescription.
Cependant, 94% des ordonnances ciblaient un agent recommandé dans les guides de
l’INESSS. De plus, la concordance avec les guides cliniques était en hausse depuis le début
de la période à l’étude, débutant à 24% en 2002 et atteignant un seuil de 43% en 2016. Nous
pouvons observer une claire dégradation de la concordance aux guides cliniques lorsque nous
prenons en compte le nombre de maladies chroniques dont est atteint le patient traité. En
effet, chez les personnes ne présentant aucune maladie chronique, la proportion de
concordance aux guides cliniques atteint 45%, tandis que chez les personnes présentant
quatre maladies chroniques ou plus, cette proportion n’est que de 29%. Nous observons une
dégradation similaire avec l’âge, les gens plus jeunes étant plus susceptibles de recevoir une
ordonnance concordante aux guides cliniques. Cette observation n’est pas surprenante,
compte tenu de la forte corrélation entre l’âge et les maladies chroniques (68, 69).
Notre troisième objectif était de mesurer l’impact du nombre de maladies chroniques
ainsi que de différentes catégories de maladies chroniques sur la concordance avec les guides
de l’INESSS. Comme mentionné dans l’objectif précédent, nous pouvons clairement
observer une dégradation de la concordance aux guides cliniques plus une personne est
atteinte de maladies chroniques. Cette observation est corroborée par nos modèles de
régression multivariée. Le risque de recevoir une ordonnance non concordante augmentait
progressivement avec le nombre de maladies chroniques, atteignant une augmentation de
12% pour les personnes atteintes de quatre maladies chroniques ou plus. Même pour les
personnes atteintes d’une seule maladie chronique, il y a une augmentation du risque de 2%,
un risque relatif léger mais tout de même statistiquement significatif. Pour ce qui est des
classes de maladies chroniques, nous observons une augmentation du risque variant entre 2
et 4%, ce qui peut parfois représenter un nombre important d’ordonnances. L’âge et le sexe
ont été identifiés comme variables confondantes. Cette confusion a été détectée lorsque nous
42
les avons retirées du modèle statistique. La mesure d’association entre les maladies
chroniques avec la concordance aux guides cliniques se voyait augmentée de plus de 5%,
tandis que le retrait de toute autre variable entraînait un changement de moins de 0,1%. L’âge
était associé avec une augmentation du risque relatif jusqu’à 20% chez les 75 ans et plus. De
plus, les hommes recevaient des ordonnances non concordantes 40% plus souvent que les
femmes. Ces données sont abordées avec plus de détail à la section 5.4.
Nous avons utilisé la régression de Poisson robuste, qui nous donne directement les
rapports de risques. Il s’agit de d’une force de notre étude, vu la probabilité plus grande
d’obtenir des résultats beaucoup plus près de la réalité qu’avec un modèle nous donnant un
rapport de cotes. En effet, des études ont été menées démontrant que le modèle de Poisson
robuste a tendance à donner des résultats moins biaisés lorsque la prévalence de l’événement
est élevée (70), ce qui est certainement le cas ici. Les rapports de risques sont également plus
faciles à interpréter que les rapports de cotes, comme nous comparons directement le risque
entre les deux groupes plutôt que les probabilités d’exposition des groupes.
5.2 Validité interne
5.2.1 Biais de sélection
Nous avons considéré plusieurs éléments afin de limiter le risque de biais de sélection.
La couverture systématique des résidents québécois à la RAMQ implique que tout sous-
groupe de la population sera représenté au niveau des diagnostics cliniques. L’usage du
SISMACQ, qui comporte des données administratives du RPAM, est aussi plus complet que
d’autres sources pour identifier les ordonnances d’antibiotiques, comme l’usage de données
provenant d’une seule pharmacie communautaire ou une seule clinique par exemple.
Il y a cependant certaines limites à notre population. L’adhésion au RPAM ne se fait
pas automatiquement avant l’âge de 65 ans, ce qui crée une disparité dans la représentativité
entre les personnes de moins de 65 ans et les aînés. Il est estimé que 90% des individus de
65 ans et plus sont couverts par le RPAM, contre environ le tiers chez les gens de moins de
65 ans (41). Il est donc très probable que nous ayons exclu une bonne partie des jeunes
femmes en santé, qui comporte une assez grande proportion de la population qui reçoit des
43
traitements contre des infections urinaires (6). L’exclusion d’une partie de ce groupe risque
d’avoir mené à une sous-estimation de l’adhésion aux guides cliniques. En effet, comme ces
femmes ne présentent généralement pas de problèmes de santé, il y a moins d’éléments à
considérer pour le clinicien, ce qui mène à une plus grande propension à prescrire un
traitement standard et correspondant aux guides cliniques. Cependant, cette exclusion n’a
fort probablement eu très peu d’effet sur les modèles de régression, comme ils étaient ajustés
pour l’âge et le niveau socio-économique. Le tableau 3 peut nous donner une estimation de
la non-concordance réelle considérant que nous savons que 30% des personnes de moins de
65 ans sont présents dans nos données, nous pouvons pondérer ces âges, nous donnant une
non-concordance de 58% plutôt que de 61%, ce qui est assez mineur. Il est aussi important
de noter que l’adhésion à la RPAM sous-entend que l’individu n’a pas d’assurance privée,
car les gens ayant une assurance privée n’ont pas droit au RPAM (44). Comme la majorité
des plans d’assurance privés sont obtenus par l’entremise d’un emploi à temps plein ou par
des études, il est très probable que nous avons une surreprésentation de gens moins bien
nantis économiquement. Cette hypothèse a pu être vérifiée par les indices de défavorisation
sociale et matérielle présents dans le SISMACQ. Nous voyons qu’en effet, 22% des
ordonnances servies sont chez les gens du quintile le plus défavorisé, contre 15% chez les
gens les moins défavorisés. Cependant, nos modèles de régression ne démontrent pas d’effet
significatif de la défavorisation sociale ou matérielle sur l’association entre les maladies
chroniques et la concordance des ordonnances avec les guides, alors on peut penser que cette
limite ne réduit pas notre représentativité. Toutefois, les personnes défavorisées étant souvent
plus malades que les personnes plus favorisées (71), cela risque d’avoir causé une sous-
estimation de l’adhésion aux guides chez la population générale, car ce groupe est plus
fortement représenté. Cette représentation amène un plus grand nombre de personnes
malades chroniques qui, comme nos résultats le démontrent, reçoivent plus d’ordonnances
non concordantes.
5.2.2 Biais d’information
Dans notre étude, l’indication pour la prescription de l’antibiotique n’était pas
inscrite, ouvrant la possibilité de biais d’information. Cependant, nous avons pris des
44
mesures afin de limiter ces biais. Avec la présence de l’identifiant unique uniforme pour
chaque base de données comprise, nous avons pu jumeler la base de données des services
pharmaceutiques avec la base de données des actes rémunérés des médecins. Avec ce
jumelage, nous pouvions prendre chaque service d’antibiotique et remonter dans le temps
afin de voir s’il y avait présence d’un acte de médecin comportant un code diagnostic pour
une infection urinaire. Nous avons conservé tout service d’antibiotique avec un acte dans les
deux jours précédant le service. De plus, s’il y avait présence d’acte rémunéré pour une
infection respiratoire entre le service de l’ordonnance et le diagnostic d’infection urinaire,
l’antibiotique était exclu de l’étude, car il était difficile de dire avec certitude que
l’antibiotique servi était pour une infection urinaire. La période de deux jours choisie peut
avoir causé une mauvaise classification de certains antibiotiques. En effet, comme nous ne
pouvons pas dire avec certitude que c’est l’acte médical rémunéré qui a mené au service de
l’antibiotique, il se peut que ce soit pour une autre indication. Par contre, comme les
infections urinaires et les infections respiratoires, les deux infections prises en compte ici,
sont parmi les infections les plus communes, il est très improbable que ce biais ait influencé
les résultats. De même, l’élimination des ordonnances après deux jours peut mener à
l’exclusion d’antibiotiques pour traiter une infection urinaire. En éliminant les ordonnances
servies après deux jours, nous sommes plus à risque d’éliminer des services d’antibiotiques
où le patient attend des résultats de test urinaire. Dans ce cas, comme le médecin prescrira
un antibiotique auquel la bactérie sera sensible, il sera moins enclin à suivre les guides
cliniques comme des données plus concrètes et individuelles sont disponibles. Ces
ordonnances ne devraient pas être considérés comme non-concordantes : comme le clinicien
se base sur des données cliniques, nous ne pouvons certainement pas dire qu’il s’agit de
mauvaise pratique. Le choix de cette période plus courte risque aussi de limiter les données
des personnes ayant un accès plus restreint aux pharmacies communautaires, chez les
personnes plus pauvres ou des personnes habitant en milieu rural par exemple. Ce biais risque
cependant d’être non différentiel, comme le milieu ainsi que la défavorisation sociale et
matérielle n’ont pas eu d’effet significatif sur l’association entre les maladies chroniques et
le service d’ordonnances non concordantes. Cependant, comme la grande majorité des
ordonnances étaient servies dans cette fenêtre de 0 à 2 jours (plus de 90%) l’effet de ces
exclusions est probablement mineur.
45
La mesure des maladies chroniques dans nos données doit être considérée. Certaines
maladies chroniques, telles que le VIH, n’ont pas été prises en compte dans cette étude. Ces
omissions peuvent nous avoir amené à classifier certaines personnes malades comme étant
en santé, ce qui risque d’avoir sous-estimé notre effet. De plus, nous ne pouvions pas prendre
en compte le stade d’avancement ou la sévérité de la maladie chronique de la personne. Dans
nos données, une personne avec un diabète bien contrôlé depuis la naissance sera classifiée
de la même façon qu’une personne qui a développé un diabète plus tard dans sa vie et a de la
difficulté à le contrôler. La personne avec un diabète contrôlé sera considérée comme étant
malade, même si elle est en bonne santé malgré son diabète. Ce biais risque aussi de sous-
estimer notre effet, comme ces personnes seront possiblement traitées comme des personnes
non-malades, mais seront classifiées dans les personnes avec maladies chroniques.
Pour ce qui est de l’adhésion aux guides cliniques, nous avons pris plusieurs mesures
afin de nous assurer que les ordonnances étaient correctement identifiées comme
concordantes ou non-concordantes. Pour l’agent servi, nous avons utilisé le code de
dénomination commune du médicament, menant à très peu de chances d’erreur ou
d’exclusion, comparé à l’usage du drug identification number par exemple, qui augmenterait
les chances d’exclure ou d’oublier certains médicaments, comme chaque compagnie
générique ainsi que chaque dosage du médicament en contient un différent. L’usage du code
de dénomination commune assure une classification standard pour chaque médicament,
assurant qu’il y ait très peu de chance de mauvaise classification, le code étant équivalent au
niveau 5 de la classification anatomique thérapeutique chimique (ATC) de l’OMS. Pour ce
qui est de la quantité émise, nous nous sommes assurés de combiner des ordonnances
consécutives, afin d’inclure le service en pilulier ou autres services pour des courtes durées
pouvant être demandé par le clinicien. En nous assurant d’éliminer les spécialistes en
médecine interne, les traitements amorcés lors d’un séjour à l’hôpital puis complétés en
communauté devraient normalement être rares dans nos données. Toutefois, certaines autres
spécialités médicales pouvant amorcer des traitements antibiotiques pour une infection
urinaire en établissements de santé (ex. médecine familiale, urologie, chirurgie générale), il
est possible que certaines ordonnances n’aient pas été exclues.
46
Il est important de noter que notre définition de la non-concordance était assez
conservatrice. Nous avons considéré que n’importe quelle quantité servie entre la dose
minimum et la dose maximum recommandées dans les guides cliniques était concordante.
Ceci risque d’avoir surestimé la concordance et potentiellement dilué notre effet considérant
que les personnes avec des maladies chroniques recevaient plus souvent des ordonnances
avec les plus fortes doses comparées aux personnes en santé.
5.2.3 Biais de confusion
Afin de limiter la confusion dans nos modèles de régression, nous nous sommes
assurés de prendre en compte le plus de covariables potentiellement confondantes
disponibles. Ces covariables comprenaient l’âge, le sexe, la zone de résidence, l’année de
service de l’antibiotique, les indices de défavorisation sociale et matérielle, ainsi que les
régions sociosanitaires du Québec. Toutes ces variables ont été choisies car elles peuvent
modifier les tendances de prescription chez les médecins et peuvent être associées aux
maladies chroniques. Ces covariables nous ont permis d’ajuster nos modèles de régression
afin d’obtenir des rapports de risque plus exacts.
Compte tenu de la nature de notre étude, certaines variables potentiellement
confondantes n’ont pas été prises en compte. Notamment, nous n’avons pas les éléments
cliniques des individus, tels leurs allergies ou leurs préférences. Par surcroît, nous n’avons
pas étudié leurs médicaments réguliers, ni leur historique de consultation médicale. Tous ces
éléments peuvent amener le clinicien à déroger des guides et standard cliniques pour des
raisons tout à fait légitimes. En réalité, ces ordonnances non concordantes ne seraient pas
inappropriées. De plus, il existe toujours un risque qu’une infection soit récurrente.
Effectivement, une analyse simple de nos données démontre que dans le cas de 3% des
prescriptions détectées, il s’agissait, au minimum, du 3ième traitement prescrit à un même
individu au cours de l’année pour une infection urinaire. Des personnes présentant des
infections urinaires à répétition doivent être traitées de façon plus personnalisée, compte tenu
de certaines anomalies de l’appareil urinaire, par exemple. Par conséquent, il y a une grande
probabilité que le clinicien déroge des guides cliniques, entraînant également à une sous-
47
estimation de l’adhésion. Cette sous-estimation pourrait être mesurée en faisant un compte
d’ordonnances servies chez chaque patient sur une période et mesurer la concordance selon
le nombre d’ordonnances reçues précédemment ou ne prendre en compte que da la première
prescription reçue dans une année.
5.4 Taille de l’échantillon et précision des estimations
Généralement, plus un échantillon est grand, plus les estimations seront précises. Les
intervalles de confiance à 95% étaient très serrés dans nos résultats, donnant des intervalles
presque toujours égaux ou plus petits à 0,02. Cependant, le désavantage d’un échantillon très
volumineux est que presque toutes les analyses menées vont donner un résultat
statistiquement significatif. En effet, nos modèles se sont trouvés avec des valeurs p en
dessous de 0,0001 dans tous les cas. Il faut donc faire preuve de jugement au cours du
processus d’analyse des résultats. Effectivement, dans nos modèles de régression, certaines
covariables étaient statistiquement significatives, avec des rapports de risque très proche de
1. Nous avons décidé de ne pas les considérer significatives cliniquement car elles étaient
trop proches de l’absence d’effet.
Il y a aussi une importante distinction à apporter à la significativité de nos données
au point de vue de la santé publique par rapport au point de vue clinique. Au niveau clinique,
nos résultats ne semblent pas nécessairement très intéressants. Effectivement, des rapports
de risque de 1,02-1,12 ont moins d’impact au niveau individuel, puisqu’une augmentation du
risque de 2% pour un individu peut paraître relativement faible. Cependant, ces résultats sont
très intéressants à l’échelle populationnelle et donc pour la santé publique. Par exemple,
l’effet augmenté de 3% par les maladies cardiovasculaires représente environ 4500
ordonnances qui auraient pu être concordantes aux guides cliniques si la personne ne
présentait pas de maladies cardiovasculaires. Nous voyons donc que lorsque nous travaillons
avec des échantillons volumineux, un petit effet peut avoir un impact considérable. Il est
aussi important de noter que lorsqu’un événement est très commun, comme est le cas ici, la
notion de « gros effet » est toute relative puisque la concordance potentielle est limitée à
100%. Il est donc encore plus digne d’intérêt que nous ayons pu trouver des effets allant
jusqu’à 12% pour un événement qui se présente dans plus de 50% des cas.
48
5.5 Validité externe
Afin que notre étude ait une bonne validité externe, il faut que notre échantillon
représente bien la population à laquelle nous voulons l’appliquer, dans notre cas la population
québécoise. Notre étude peut avec quasi-certitude se généraliser chez les 65 ans et plus, étant
donné que le RPAM couvre 90% des personnes âgées de 65 ans et plus (44). Notre étude
n’est cependant pas représentative des tendances de prescription en CHSLD, vu que cette
population n’était pas incluse dans nos données. Cette dernière population présente des
particularités qui méritent des études plus spécifiques.
Dans le sous-groupe des jeunes femmes en santé, nous avons dû prendre plus
d’éléments en considération. Compte tenu du fait que le RPAM couvre seulement le tiers
(44) des personnes de moins de 65 ans et le fait que les personnes couvertes par le RPAM
sont souvent moins fortunées par les facteurs d’éligibilité, il est possible que le sous-groupe
étudié représente moins bien les jeunes femmes couvertes par une assurance privée.
Néanmoins, la grande fréquence de jeunes femmes dans nos données, soit environ 30 000,
jumelé au fait que les indices de défavorisation sociale et matérielle ont eu peu d’effet sur
l’association décelée, nous permet d’affirmer avec réserve que nos données peuvent
adéquatement représenter les jeunes femmes en santé couvertes par un plan privé. Il est
cependant important de noter que comme nous avons une plus grande représentation de gens
moins favorisés économiquement, il est possible que les jeunes femmes que nous avons dans
nos données présentent plus fréquemment des maladies chroniques que les femmes couvertes
par des assurances privées. De plus, une étude a comparé les taux d’utilisation d’antibiotiques
chez les 18 à 64 ans dans le SISMACQ aux taux répertoriés pour tout groupe d’âge par
l’agence de la santé publique du Canada et a détecté qu’une différence de 0,1%
(communication personnelle). Malgré le fait qu’il ne s’agit pas tout à fait des mêmes éléments
étudiés, ceci peut agir comme indice que les jeunes femmes couvertes par le RPAM ne sont
pas bien différentes de celles couvertes par une assurance privée.
Notre étude ne peut pas et ne prétend pas représenter la réalité des personnes
autochtones habitant au Québec, car nous voyons à plusieurs reprises que ce sous-groupe de
la population québécoise présente des réalités bien différentes des populations non-
49
autochtones (72). Nous croyons donc que des études d’usage d’antibiotiques plus spécifiques
à ce groupe sont nécessaires afin de bien présenter cette réalité.
5.6 Implications pour la santé publique
Cette étude s’avère très utile pour la santé publique, comme il s’agit de la première
étude qui présente des données sur l’usage des antibiotiques dans le traitement des infections
urinaires en communauté au Québec. Elle nous permet de déceler des points forts et des
endroits où il pourrait y avoir place à l’amélioration. Nous voyons que le choix de l’agent
antibiotique est souvent concordant aux lignes directrices, mais peu quant au niveau des
quantités servies, puisqu’elles sont souvent plus grandes que nécessaires selon les guides
cliniques. De plus, cette étude permet d’identifier certains sous-groupes de la population
québécoise auprès desquels une attention particulière devrait être portée quant aux
prescriptions d’antibiotiques qui sont remises. Par exemple, une attention accrue serait à
apporter chez les personnes âgées et les personnes atteintes de maladies chroniques. Ces
observations deviennent de plus en plus importantes compte tenu du vieillissement général
de la population au Québec. Si certains sous-groupes demandent presque toujours une
évaluation plus personnalisée, cette réalité devrait être soulignée dans les guides cliniques,
afin que ces dérogations ne soient pas perçues comme anormales. Nos données permettent
aussi d’avoir une vue plus complète de l’usage des antibiotiques dans la province, nous
donnant une nouvelle perspective qui nous permettra de mieux comprendre les résultats de
la surveillance de l’antibiorésistance.
5.7 Orientation pour les travaux à venir
Comme notre étude se fait à un niveau populationnel, il était impossible de déterminer
les raisons derrière une dérogation aux guides cliniques. Il sera donc primordial de faire des
études à plus petite échelle, dans des pharmacies communautaires ou dans des cliniques, afin
de pouvoir identifier plus spécifiquement ces raisons, surtout auprès des groupes où les
dérogations aux guides se produisent plus fréquemment.
De plus, il serait essentiel de réaliser des études sur les tendances de prescription dans
le temps, car nous voyons clairement qu’une tendance se dessine quant à l’usage
50
d’antibiotiques autres que la ciprofloxacine depuis l’an 2012. Cet aspect est encore plus
manifeste si on considère le fait que le dernier guide clinique publié par l’INESSS en 2017
ne recommande plus la ciprofloxacine en première intention de traitement pour les infections
non-compliquées. Il faudra donc observer les effets de ce changement de recommandation
dans la pratique de prescription et voir comment ceci pourra affecter l’antibiogouvernance
ainsi que la résistance bactérienne.
Il est fondamental de mentionner l’importance grandissante du pharmacien
communautaire au niveau de la prescription de médicaments. Depuis la fin de l’an 2011,
l’entrée en vigueur de la loi 41 (73) donne un droit de prescription aux pharmaciens pour
certains problèmes de santé communs, telles les infections urinaires. Nous ne pouvions pas
détecter ces ordonnances, parce que le pharmacien communautaire n’émet pas d’acte
facturable à la RAMQ lors d’un service d’ordonnance comme le font les cliniciens. Il sera
donc primordial d’observer l’impact de l’émission de prescriptions par les pharmaciens, qui
prend de l’ampleur depuis la mise en vigueur de la loi 41, sur le respect des cadres énoncés
dans les guides cliniques. Il est raisonnable de croire que l’adhésion aux guides cliniques soit
accrue dans ce cas, étant donné que les pharmaciens peuvent seulement prescrire des
antibiotiques pour des infections urinaires non-compliquées. Cette hypothèse semble être
corroborée par certaines données probantes dans d’autres provinces, tel le Nouveau-
Brunswick (74). En plus, les pharmaciens ont un rôle plus important au niveau de
l’antibiogouvernance en conseillant les médecins lors de prescription d’antibiotiques. Ces
pratiques risquent aussi d’augmenter la concordance aux guides cliniques du côté des
cliniciens.
51
Conclusion
Dans notre période d’étude, la concordance des ordonnances aux guides de l’INESSS
ne semble pas être optimale. Les agents antibiotiques servis, sont la majorité du temps des
agents recommandés dans les guides, mais les quantités totales semblent être moins bien
respectées. Nous avons pu noter une grande proportion des ordonnances présentant des
quantités servies supérieures à ce qui est recommandé. Cependant, la concordance avec les
guides cliniques est à la hausse depuis le début de la période d’étude. La concordance chez
les malades chroniques est aussi en augmentation, mais reste constamment sous les taux de
concordance chez les personnes en santé.
Nous observons que les personnes avec maladies chroniques semblent recevoir des
ordonnances moins concordantes avec les lignes directrices que le reste de la population
québécoise. Ce phénomène n’est pas surprenant, étant donné que les cliniciens ont souvent
plus d’éléments à considérer lorsqu’ils traitent une personne atteinte d’une maladie
chronique. Ceci reste cependant inquiétant considérant que cette population est en général
plus vulnérable et risque des complications majeures si une infection n’est traitée
adéquatement. Il faudrait que les guides cliniques mettent en évidence cette réalité et
s’appuient sur des études afin de déterminer si un traitement plus personnalisé est nécessaire.
Il est difficile d’offrir une réponse uniforme pour toute maladie ou toute combinaison de
maladies chroniques, mais il est possible que certains malades chroniques puissent être traités
de façon plus conforme aux cadres proposés qu’ils ne le sont actuellement.
Comme nous ne pouvons pas identifier présentement les raisons qui sous-tendent à la
non-concordance aux guides cliniques, nous recommandons que des études soient entreprises
afin d’analyser ce phénomène, surtout chez les populations atteintes de maladies chroniques
et auprès des personnes âgées. Il sera important de déterminer si le non-respect des guides
cliniques est justifié et préférable dans ces cas, car sans un contrôle rigoureux de l’usage des
antibiotiques nous pourrions devoir lutter contre des bactéries de plus en plus résistantes et
de plus en plus difficiles à traiter.
52
Bibliographie
1. Public Health Agency of Canada. HANDLE WITH CARE: Preserving Antibiotics Now and Into the Future Chief Public Health Officer of Canada’s 2019 Spotlight Report. In: Canada Phao, editor. Ottawa2019. p. 28. 2. Ferri M, Ranucci E, Romagnoli P, Giaccone V. Antimicrobial resistance: A global emerging threat to public health systems. Crit Rev Food Sci Nutr. 2017;57(13):2857-76. 3. Agence de la santé publique du Canada. Canadian Antimicrobial Resistance Surveillance System - Report 2016. In: Agence de la santé publique du Canada, editor. Ottawa2016. p. 118. 4. Organisation mondiale de la santé. Ten Threats to Global Health in 2019: Organisation mondiale de la santé; 2019 [Available from: https://www.who.int/emergencies/ten-threats-to-global-health-in-2019. 5. Delisle G, Quach C, Domingo MC, Boudreault AA, Gourdeau M, Bernatchez H, et al. Escherichia coli antimicrobial susceptibility profile and cumulative antibiogram to guide empirical treatment of uncomplicated urinary tract infections in women in the province of Quebec, 2010-15. The Journal of antimicrobial chemotherapy. 2016;71(12):3562-7. 6. Goolsby MJ. Urinary tract infection. Journal of the American Academy of Nurse Practitioners. 2001;13(9):395-8. 7. Nicolle LE. Urinary tract infection. Critical care clinics. 2013;29(3):699-715. 8. Institut national d'excellence en santé et en services sociaux. Infection Urinaire chez l'adulte. 2017. p. 6. 9. Barlam TF, Morgan JR, Kaplan WA, Outterson K, Pelton SI. Disproportionate Exposure to Antibiotics in Children at Risk for Invasive Pneumococcal Disease: Potential for Emerging Resistance and Opportunity for Antibiotic Stewardship. J Pediatric Infect Dis Soc. 2019;8(1):63-5. 10. Read JR, Sharpe L, Modini M, Dear BF. Multimorbidity and depression: A systematic review and meta-analysis. J Affect Disord. 2017;221:36-46. 11. Ticinesi A, Nouvenne A, Folesani G, Prati B, Morelli I, Guida L, et al. An investigation of multimorbidity measures as risk factors for pneumonia in elderly frail patients admitted to hospital. Eur J Intern Med. 2016;28:102-6. 12. Fortin É, Sirois C, Simard M, Jean S, Irace-Cima A, Dionne M, et al. Projet de démonstration de l’analyse des données du SISMACQ à des fins de surveillance de l’utilisation communautaire d’antibiotiques par les personnes âgées de 65 ans et plus atteintes de maladie chronique. Québec: Institut national de santé publique du Québec; 2017. p. 18. 13. Chin TL, McNulty C, Beck C, MacGowan A. Antimicrobial resistance surveillance in urinary tract infections in primary care. The Journal of antimicrobial chemotherapy. 2016;71(10):2723-8. 14. Nicolle LE, Gupta K, Bradley SF, Colgan R, DeMuri GP, Drekonja D, et al. Clinical Practice Guideline for the Management of Asymptomatic Bacteriuria: 2019 Update by the Infectious Diseases Society of Americaa. Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America. 2019. 15. Mathai D, Jones RN, Pfaller MA. Epidemiology and frequency of resistance among pathogens causing urinary tract infections in 1,510 hospitalized patients: a report from the SENTRY Antimicrobial Surveillance Program (North America). Diagnostic microbiology and infectious disease. 2001;40(3):129-36. 16. Lob SH, Nicolle LE, Hoban DJ, Kazmierczak KM, Badal RE, Sahm DF. Susceptibility patterns and ESBL rates of Escherichia coli from urinary tract infections in Canada and the United States, SMART 2010-2014. Diagnostic microbiology and infectious disease. 2016;85(4):459-65. 17. Filiatrault L, McKay RM, Patrick DM, Roscoe DL, Quan G, Brubacher J, et al. Antibiotic resistance in isolates recovered from women with community-acquired urinary tract infections presenting to a tertiary care emergency department. Cjem. 2012;14(5):295-305. 18. Delmas-Frenette C, Dorais M, Tavares-Brum A, Frenette C, Yang B, Medani S, et al. Epidemiology and outcome of antimicrobial resistance to gram-negative pathogens in bacteriuric kidney transplant recipients. Transplant infectious disease : an official journal of the Transplantation Society. 2017;19(4).
53
19. Poulsen HO, Johansson A, Granholm S, Kahlmeter G, Sundqvist M. High genetic diversity of nitrofurantoin- or mecillinam-resistant Escherichia coli indicates low propensity for clonal spread. The Journal of antimicrobial chemotherapy. 2013;68(9):1974-7. 20. Peirano G, Pitout JD. Molecular epidemiology of Escherichia coli producing CTX-M beta-lactamases: the worldwide emergence of clone ST131 O25:H4. International journal of antimicrobial agents. 2010;35(4):316-21. 21. Goosens H, Nathwani D. Global Point Prevalence Survey of Antimicrobial Consumption and Resistance. 2019. 22. Metsini A, Vazquez M, Sommerstein R, Marschall J, Voide C, Troillet N, et al. Point prevalence of healthcare-associated infections and antibiotic use in three large Swiss acute-care hospitals. Swiss medical weekly. 2018;148:w14617. 23. Plachouras D, Karki T, Hansen S, Hopkins S, Lyytikainen O, Moro ML, et al. Antimicrobial use in European acute care hospitals: results from the second point prevalence survey (PPS) of healthcare-associated infections and antimicrobial use, 2016 to 2017. Euro surveillance : bulletin Europeen sur les maladies transmissibles = European communicable disease bulletin. 2018;23(46). 24. Ripabelli G, Salzo A, Mariano A, Sammarco ML, Tamburro M. Healthcare-associated infections point prevalence survey and antimicrobials use in acute care hospitals (PPS 2016-2017) and long-term care facilities (HALT-3): a comprehensive report of the first experience in Molise Region, Central Italy, and targeted intervention strategies. Journal of infection and public health. 2019. 25. Stefkovicova M, Litvova S, Melus V, Kristufkova Z, Brazinova A. Point prevalence study of antimicrobial usage in acute care hospitals in the Slovak Republic. The Journal of hospital infection. 2016;93(4):403-9. 26. Suetens C, Latour K, Karki T, Ricchizzi E, Kinross P, Moro ML, et al. Prevalence of healthcare-associated infections, estimated incidence and composite antimicrobial resistance index in acute care hospitals and long-term care facilities: results from two European point prevalence surveys, 2016 to 2017. Euro surveillance : bulletin Europeen sur les maladies transmissibles = European communicable disease bulletin. 2018;23(46). 27. Zingg W, Hopkins S, Gayet-Ageron A, Holmes A, Sharland M, Suetens C. Health-care-associated infections in neonates, children, and adolescents: an analysis of paediatric data from the European Centre for Disease Prevention and Control point-prevalence survey. The Lancet Infectious diseases. 2017;17(4):381-9. 28. Labi AK, Obeng-Nkrumah N, Owusu E, Bjerrum S, Bediako-Bowan A, Sunkwa-Mills G, et al. Multi-centre point-prevalence survey of hospital-acquired infections in Ghana. The Journal of hospital infection. 2019;101(1):60-8. 29. Aghdassi SJS, Gastmeier P, Piening BC, Behnke M, Pena Diaz LA, Gropmann A, et al. Antimicrobial usage in German acute care hospitals: results of the third national point prevalence survey and comparison with previous national point prevalence surveys. The Journal of antimicrobial chemotherapy. 2018;73(4):1077-83. 30. Cai Y, Venkatachalam I, Tee NW, Tan TY, Kurup A, Wong SY, et al. Prevalence of Healthcare-Associated Infections and Antimicrobial Use Among Adult Inpatients in Singapore Acute-Care Hospitals: Results From the First National Point Prevalence Survey. Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America. 2017;64(suppl_2):S61-s7. 31. Deptula A, Trejnowska E, Dubiel G, Zukowski M, Misiewska-Kaczur A, Ozorowski T, et al. Prevalence of healthcare-associated infections in Polish adult intensive care units: summary data from the ECDC European Point Prevalence Survey of Hospital-associated Infections and Antimicrobial Use in Poland 2012-2014. The Journal of hospital infection. 2017;96(2):145-50. 32. Morales DR, Slattery J, Pinheiro L, Kurz X, Hedenmalm K. Indications for Systemic Fluoroquinolone Therapy in Europe and Prevalence of Primary-Care Prescribing in France, Germany and the UK: Descriptive Population-Based Study. Clinical drug investigation. 2018;38(10):927-33. 33. Public Health Agency of Canada. Canadian Antrimicrobial Resistance Surveillance System. In: Canada Adlspd, editor. Ottawa: Agence de la santé publique du Canada,; 2018. p. 68. 34. Agence de la santé publique du Canada. Canadian Antimicrobial Surveillance System Report. Ottawa2020. p. 108.
54
35. Gauld NJ, Zeng IS, Ikram RB, Thomas MG, Buetow SA. Treatment of uncomplicated cystitis: analysis of prescribing in New Zealand. The New Zealand medical journal. 2016;129(1437):55-63. 36. Kim M, Lloyd A, Condren M, Miller MJ. Beyond antibiotic selection: concordance with the IDSA guidelines for uncomplicated urinary tract infections. Infection. 2015;43(1):89-94. 37. Wattengel BA, DiTursi S, Schroeck JL, Sellick JA, Mergenhagen KA. Outpatient antimicrobial stewardship: Targets for urinary tract infections. Am J Infect Control. 2020;48(9):1009-12. 38. Wang Y, Bahar MA, Jansen AME, Kocks JWH, Alffenaar JC, Hak E, et al. Improving antibacterial prescribing safety in the management of COPD exacerbations: systematic review of observational and clinical studies on potential drug interactions associated with frequently prescribed antibacterials among COPD patients. The Journal of antimicrobial chemotherapy. 2019;74(10):2848-64. 39. Gorelik E, Masarwa R, Perlman A, Rotshild V, Muszkat M, Matok I. Systematic Review, Meta-analysis, and Network Meta-analysis of the Cardiovascular Safety of Macrolides. Antimicrob Agents Chemother. 2018;62(6). 40. Schneeberger C, Stolk RP, Devries JH, Schneeberger PM, Herings RM, Geerlings SE. Differences in the pattern of antibiotic prescription profile and recurrence rate for possible urinary tract infections in women with and without diabetes. Diabetes care. 2008;31(7):1380-5. 41. Blais C, Jean S, Sirois C, Rochette L, Plante C, Larocque I, et al. Quebec Integrated Chronic Disease Surveillance System (QICDSS), an innovative approach. Chronic diseases and injuries in Canada. 2014;34(4):226-35. 42. Institut National d'excellence en santé et en services sociaux. Infection urinaire chez l'adulte. Québec2005. 43. Institut National d'excellence en santé et en services sociaux. Infection urinaire chez l'adulte. Québec2009. 44. Régie de l'assurance maladie du Québec. Données et Statistiques 2017 [Available from: http://www.ramq.gouv.qc.ca/fr/donnees-et-statistiques/Pages/la-regie-en-quelques-chiffres.aspx. 45. Tamblyn R, Lavoie G, Petrella L, Monette J. The use of prescription claims databases in pharmacoepidemiological research: the accuracy and comprehensiveness of the prescription claims database in Quebec. Journal of clinical epidemiology. 1995;48(8):999-1009. 46. Roos LL, Gupta S, Soodeen RA, Jebamani L. Data quality in an information-rich environment: Canada as an example. Canadian journal on aging = La revue canadienne du vieillissement. 2005;24 Suppl 1:153-70. 47. Gagnon RR, L. Plante, C. Cadre de qualité des données du Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec. In: Bureau d'information et d'études en santé des populations, editor. 2017. p. 38. 48. Nikolić E, Brandmajer T, Bokan V, Ulyashova M, Rubtsova M. Prevalence of Escherichia coli Resistant to Beta-Lactam Antibiotics among Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Urinary Tract Infection. Tohoku J Exp Med. 2018;244(4):271-7. 49. Pampalon R, Hamel D, Gamache P, Philibert MD, Raymond G, Simpson A. An area-based material and social deprivation index for public health in Quebec and Canada. Canadian journal of public health = Revue canadienne de sante publique. 2012;103(8 Suppl 2):S17-22. 50. Government of British Columbia. Mental Disorders. In: Government of British Columbia, editor. Victoria, Canada2011. p. 5. 51. Paladin Labs. Monurol Product monograph. product monograph ed. st-Laurent, Québec2017. p. 25. 52. LeBel M. Ciprofloxacin: chemistry, mechanism of action, resistance, antimicrobial spectrum, pharmacokinetics, clinical trials, and adverse reactions. Pharmacotherapy. 1988;8(1):3-33. 53. Alves C, Mendes D, Marques FB. Fluoroquinolones and the risk of tendon injury: a systematic review and meta-analysis. Eur J Clin Pharmacol. 2019;75(10):1431-43. 54. Yu X, Jiang DS, Wang J, Wang R, Chen T, Wang K, et al. Fluoroquinolone Use and the Risk of Collagen-Associated Adverse Events: A Systematic Review and Meta-Analysis. Drug Saf. 2019;42(9):1025-33. 55. Bennett AC, Bennett CL, Witherspoon BJ, Knopf KB. An evaluation of reports of ciprofloxacin, levofloxacin, and moxifloxacin-association neuropsychiatric toxicities, long-term disability, and aortic
55
aneurysms/dissections disseminated by the Food and Drug Administration and the European Medicines Agency. Expert Opin Drug Saf. 2019;18(11):1055-63. 56. Kwon OC, Lee JS, Kim YG, Lee CK, Yoo B, Hong S. Safety of the concomitant use of methotrexate and a prophylactic dose of trimethoprim-sulfamethoxazole. Clin Rheumatol. 2018;37(12):3215-20. 57. Grigoryan L, Zoorob R, Wang H, Trautner BW. Low Concordance With Guidelines for Treatment of Acute Cystitis in Primary Care. Open Forum Infect Dis. 2015;2(4):ofv159. 58. Yahav D, Franceschini E, Koppel F, Turjeman A, Babich T, Bitterman R, et al. Seven Versus 14 Days of Antibiotic Therapy for Uncomplicated Gram-negative Bacteremia: A Noninferiority Randomized Controlled Trial. Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America. 2019;69(7):1091-8. 59. Stolbrink M, Amiry J, Blakey JD. Does antibiotic treatment duration affect the outcomes of exacerbations of asthma and COPD? A systematic review. Chron Respir Dis. 2018;15(3):225-40. 60. Ebell MH. Short Courses of Antibiotics as Effective as Longer Courses for Outpatient Infections. Am Fam Physician. 2018;98(1):56. 61. Kim SH, Kim JR, Song JJ, Chae SW. Trend and patterns in the antibiotics prescription for the acute otitis media in Korean children. Int J Pediatr Otorhinolaryngol. 2020;130:109789. 62. Barbieri JS, Bhate K, Hartnett KP, Fleming-Dutra KE, Margolis DJ. Trends in Oral Antibiotic Prescription in Dermatology, 2008 to 2016. JAMA Dermatol. 2019;155(3):290-7. 63. Bardsley A. Assessment, management and prevention of urinary tract infections in men. Nurs Stand. 2018;33(8):76-82. 64. Brown TT, Guaraldi G. Multimorbidity and Burden of Disease. Interdiscip Top Gerontol Geriatr. 2017;42:59-73. 65. Quiñones AR, Markwardt S, Botoseneanu A. Diabetes-Multimorbidity Combinations and Disability Among Middle-aged and Older Adults. J Gen Intern Med. 2019;34(6):944-51. 66. Sirois C, Laroche ML, Guénette L, Kröger E, Cooper D, Émond V. Polypharmacy in multimorbid older adults: protocol for a systematic review. Syst Rev. 2017;6(1):104. 67. Sirois C, Ouali A, Simard M. Polypharmacy among Older Individuals with COPD: Trends between 2000 and 2015 in Quebec, Canada. Copd. 2019;16(3-4):234-9. 68. Ng R, Sutradhar R, Yao Z, Wodchis WP, Rosella LC. Smoking, drinking, diet and physical activity-modifiable lifestyle risk factors and their associations with age to first chronic disease. Int J Epidemiol. 2020;49(1):113-30. 69. Cohen-Mansfield J, Shmotkin D, Blumstein Z, Shorek A, Eyal N, Hazan H. The old, old-old, and the oldest old: continuation or distinct categories? An examination of the relationship between age and changes in health, function, and wellbeing. Int J Aging Hum Dev. 2013;77(1):37-57. 70. Petersen MR, Deddens JA. A comparison of two methods for estimating prevalence ratios. BMC Med Res Methodol. 2008;8:9. 71. Braveman P, Gottlieb L. The social determinants of health: it's time to consider the causes of the causes. Public Health Rep. 2014;129 Suppl 2(Suppl 2):19-31. 72. Carrière GM, Garner R, Sanmartin C. Housing conditions and respiratory hospitalizations among First Nations people in Canada. Health Rep. 2017;28(4):9-15. 73. Assemblé nationale du Québec. Projet de loi no 41, loi modifiant la loi sur la pharmacie. Québec2011. p. 1. 74. Beahm NP, Smyth DJ, Tsuyuki RT. Outcomes of Urinary Tract Infection Management by Pharmacists (R(x)OUTMAP): A study of pharmacist prescribing and care in patients with uncomplicated urinary tract infections in the community. Can Pharm J (Ott). 2018;151(5):305-14.
56
Annexes
Annexe A – Infection urinaire chez l’adulte (extrait), guide de 2005 (42)
57
Annexe B – Infection urinaire chez l’adulte (extrait), guide de 2009 (43)
58
Annexe C – Infection urinaire chez l’adulte (extrait), guide de 2017 (8)
59
