Avant de pouvoir mesurer l’adhérence thérapeutique, il fallait d’abord la définir clairement. Grâce à des recherches approfondies et à des consultations d’experts, CROPLAND et Novellas Healthcare ont élaboré une définition sur mesure, basée sur les catégories de l’OMS influençant l’adhérence (système de santé, pathologie, schéma thérapeutique, environnement socio-économique et patient), le seuil de l’AMA (au moins 80% de la médication prescrite prise), ainsi que les facteurs de l’APA tels que l’éducation, le coût des médicaments, la confiance dans le traitement et la peur des effets secondaires. Cela a abouti à une définition de l’adhérence thérapeutique comme l’engagement d’un patient à suivre le plan de traitement convenu, incluant le dosage et le moment de la prise, en tenant compte des symptômes, des effets secondaires, du coût et de la connaissance de la maladie. CROPLAND a analysé les jeux de données de Novellas Healthcare, en se concentrant sur les programmes d’adhérence et des facteurs tels que l’âge, la localisation, la pathologie et les taux d’abandon, tandis que Novellas Healthcare développait Dynamic Forms pour capturer les données patients de manière structurée et sécurisée. En ajoutant à cela des données sensibles et une description initialement vague de l’adhérence thérapeutique, il devient évident que cette analyse n’était pas une tâche simple. Grâce à un pipeline de données sur mesure, les data engineers de CROPLAND ont pu transformer des enquêtes patients non structurées en données exploitables. Ces données ont ensuite servi à tester la corrélation entre différents facteurs et l’adhérence thérapeutique. L’interprétation de ces résultats a été soutenue par des experts de Novellas Healthcare, impliqués en continu dans le projet. Cette approche itérative a créé une synergie entre les deux partenaires, menant à de meilleurs résultats que ce que chacun aurait pu atteindre séparément.