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Quels usages pour les outils numériques en addictologie et médecine du sommeil ? Volume 93, numéro 8, Octobre 2017
Lors d’un précédent article [1] nous avions évoqué la place des technologies mobiles dans le suivi des patients en psychiatrie.
Cet article s’attachera à explorer l’impact de ces outils dans les domaines particuliers de l’addictologie et des troubles du sommeil.
Pour ce faire, nous redéfinirons ce que l’on entend par outils numériques et tenterons de montrer ce que l’on peut attendre de ceux-ci mais aussi les limites de leur inclusion dans la relation de soins.
Le terme d’outils numériques ou celui de nouvelles technologies de l’information et la communication (NTIC) regroupent des réalités distinctes.
À un premier niveau se trouvent tous les programmes informatiques ou softwares : au début présents sous forme de sites internet ils sont aujourd’hui majoritairement représentés par les applications smartphones.
Les applications offrent un avantage de disponibilité et de simplicité d’utilisation qui leur a fait supplanter les autres programmes, d’autant plus que le smartphone s’est généralisé dans la population (en moins de 10 ans le taux d’équipement a dépassé les 60 % en France [2] et atteint 80 % de pénétration dans les foyers américains).
Au deuxième niveau, arrivent les objets connectés grand public.
Enfin les dispositifs médicaux sont les outils médicaux ayant été validés selon de plus stricts processus.
Il existe aujourd’hui peu de programmes d’évaluation scientifique de l’impact des NTIC dans le domaine de la santé en général et dans les domaines de l’addictologie et de la médecine du sommeil en particulier et ceci pour les raisons suivantes :
–le rythme de l’innovation technologique est supérieur au rythme de l’évaluation scientifique : il faut bien plus d’un an pour concevoir, approuver, réaliser et publier un essai thérapeutique. Or c’est pour une start-up le temps qu’il lui faudra souvent pour concevoir et mettre son produit sur le marché ;
–les acteurs du domaine des NTIC choisissent souvent de ne pas se mettre en danger en testant leurs produits mais préfère rester dans des domaines (le bien-être) dans lesquels ils peuvent multiplier les assertions de santé sans être forcés de les justifier ;
–peu d’acteurs ont aujourd’hui le temps et les moyens pour évaluer la multitude de produits (applications ou objets connectés) arrivant sur le marché chaque année. On peut noter qu’en France les acteurs institutionnels (l’ordre des médecins, par exemple, a débuté un processus d’évaluation, l’HAS a publié des recommandations [3, 4]) se placent derrière des acteurs privés comme DMD santé ou Medapp care qui ont standardisé leurs évaluations.
Quelle place dans la relation de soins ?
Les outils numériques trouvent leur place dans la relation de soins comme facteur d’autonomisation du patient (meilleure connaissance de son sommeil et de ses consommations, support au changement) mais aussi comme outil de communication (reprise avec le professionnel des informations récoltées entre les consultations).
Nous proposons de passer en revue les différents outils utilisés actuellement en médecine du sommeil et en addictologie en fonction des domaines précédemment présentés : applications, outils connectés grands publics ou dispositifs médicaux.
Si des applications ont pu prouver une certaine utilité dans la détection des épisodes de ronflement et des épisodes d’apnée du sommeil [5-8], leur prétention à analyser la structure du sommeil des sujets s’est révélée non concluante dans les rares études qui ont proposé de tester ces applications face à une polysomnographie (PSG).
Tout en tenant compte du fait que les créateurs de ces applications soulignent souvent le caractère uniquement informatif des données aux usagers, on peut se demander si l’utilisation à grande échelle de ces applications ne risque pas de léser les utilisateurs en les rassurant (ou les inquiétant) faussement et en entraînant des retards au diagnostic [9, 10].
Baht et al.[11] ont réalisé une étude portant sur 20 sujets sains avec comparaison PSG vs une application nommée Sleep Time. Les résultats ne montrent pas de corrélation entre la PSG et l’application pour l’efficacité du sommeil, le pourcentage de sommeil léger ou lent et la latence de sommeil.
La comparaison par époques de sommeil montre une précision mauvaise pour la détermination des stades de sommeil (49,5 % de corrélation), efficace uniquement pour la différenciation veille-sommeil (89,9 %).
Les auteurs font remarquer qu’une seule application a été testée et sur un seul type de smartphone. En 2016, Patel et al.[12], étudient l’application Sleep Cycle chez 25 sujets de 2 à 14 ans, versus polysomnographie. Les sujets sont des patients qui ont été adressés en majorité pour une suspicion de syndrome d’apnée obstructive du sommeil (SAOS). Les résultats montrent une absence de corrélation entre les stades de sommeil et entre le temps total de sommeil. Seul le temps de latence de sommeil de la PSG et le temps de latence de « sommeil profond » de l’application étaient corrélés (p = 0,03).
Les auteurs s’interrogent sur les éventuelles restrictions entraînées par le biais de sélection (patients bougeant plus dans leur sommeil du fait du SAOS ou au contraire patients de faible poids n’entraînant pas la capture par l’actimètre du smartphone). Ils s’interrogent aussi sur le modèle daté de leur iPhone et sur la possibilité d’étendre cette analyse aux autres applications.
Une étude pilote réalisée par l’auteur dans le service de médecine du sommeil de l’Hôtel-Dieu de Paris (service du Pr Léger) en janvier 2016 (non publiée) a comparé chez un sujet les données de plusieurs applications smartphones versus une nuit de polysomnographie. Les applications ont été choisies sur leur prédominance dans les classements d’utilisateurs et ont été installées sur deux smartphones : un iPhone 6 et un Nexus 5 (système Android).
Les applications choisies présentaient l’avantage de proposer un calcul automatique des pourcentages de sommeil léger et profond, voir du sommeil paradoxal. De la même manière que Bath et al. Les mesures de stades N1 et N2 en « sommeil léger » et N3 et REM en sommeil profond ont été fusionnées.
Les données présentées ci-dessous montrent une totale incohérence avec les données de la polysomnographie mais aussi une grande hétérogénéité entre les résultats donnés par les applications et, plus étonnant, entre la même application sur deux supports différents (tableau 1).
Application et support % d’éveil % de sommeil « léger » % de sommeil « profond »
Pillow sur iPhone 17 17 64
Motion x sur iphone 16 21 63
Sleep Timer sur iPhone 22 5 73
Sleep Better sur iPhone 7 9 84
Sleep Better sur Android 9 9 82
Smart Alarm sur iPhone 13 36 51
Smart Alarm sur Android 12 15 73
PSG de référence 20,3 41,3 38,2
Résultats de l’étude « applications versus polysomnographie ».
Ils sont majoritairement représentés par les actimètres grand public (Jawbone, Fitbit) qui proposent, en plus d’une surveillance de l’activité physique, une analyse du sommeil.
Ces actimètres montrent une meilleure capacité à faire la différence entre les périodes de veille et de sommeil [13], avec une supériorité nette versus l’application smartphone seule [14].
La limite de leur utilisation est l’équipement des patients.
On peut citer encore une approche innovante avec Dodow, une source de lumière qui permet au patient de calmer sa respiration, se relaxer pour préparer le sommeil.
Les dispositifs médicaux sur le marché et à venir
L’avenir de l’utilisation des outils numériques en clinique passera probablement par l’utilisation d’outils validés, tenant la comparaison avec la référence de la polysomnographie.
On peut citer, par exemple, Somno-Art, un brassard connecté qui, en utilisant l’onde de pouls et l’acétimétrie, obtient des résultats comparables à la polysomnographie [15].
Enfin, des systèmes utilisant les tissus connectés pourraient permettre de réaliser une polysomnographie complète en remettant un bonnet, un tee-shirt et une paire de chaussettes connectées au patient. Cette technologie de la start-up Bioserenity permettrait de dépasser les délais et les résistances des patients à la réalisation des polysomnographies et de réduire le sous-diagnostic de cette pathologie chez nos patients.
Plusieurs obstacles freinent le déploiement de la santé connectée dans le champ de l’addictologie :
–la prise en charge addictologique est un domaine sensible en termes de régulations (différentes dans chaque pays) ;
–les usagers de produits ne sont pas forcément demandeurs de solution visant l’abstinence ;
–la validation de l’efficacité des solutions en termes de diminution de consommation ou de maintien d’abstinence demande des suivis encore plus longs que dans le domaine du sommeil.
Cette absence de solutions mobiles utilisées par un grand nombre de patients est préjudiciable pour ceux-ci mais aussi pour la recherche qui se prive d’une information essentielle : la caractérisation et la contextualisation de la consommation des usagers dans leur milieu « naturel », au plus proche de la réalité.
Ces données « en vie réelle », apportées par les technologies mobiles, ont le potentiel d’améliorer la compréhension et la prise en charge des problématiques addictologiques.
Malgré cela de nouvelles solutions ambitieuses sont développées, souvent par des équipes universitaires. Elles sont actuellement dominées par les applications smartphone.
Les applications existantes se rangent aujourd’hui globalement en 2 catégories :
–applications développées par des individus/structures privées : elles n’offrent souvent que des fonctionnalités limitées (information sur les produits/ structures de soins, compteur d’abstinence) ;
–applications d’origines universitaires/recherche : Stop-alcool, Stop-cannabis, Drug-meters, A-Chess…
Elles sont souvent de grande qualité scientifique et s’accompagnent de protocoles d’évaluation de leur efficacité.
La revue de Savic et al[16] date déjà de 2013 mais, en passant en revue 87 applications retrouvées sur la plateforme de téléchargement Google elle a pu mettre en évidence les fonctionnalités proposées par celles-ci :
–informations sur le processus de guérison ;
–contenus visant à renforcer la motivation et le support social ;
–outils de mesure des consommations et de suivi des progrès.
Pour les auteurs, l’absence de validation scientifique de ces applications appelle à la réalisation de nouveaux protocoles de recherche.
L’article de synthèse de Lucet et al.[17] fait le point, en 2016, sur le paysage des applications ayant fait la preuve de leur efficacité et met en lumière les projets A-Chess dans le domaine de l’alcool et Stop-Cannabis dans l’addiction au cannabis.
Le projet A-Chess [18] a inclus 349 patients alcoolo-dépendants randomisés en deux groupes. L’application comporte des fonctionnalités d’information et d’aide à la relaxation, un système de GPS pour prévenir les situations à risque géographique (lieux où le patient peut être amené à boire) ainsi qu’un lien par « chat » (discussion) avec un professionnel de santé. Le suivi, durant les huit mois d’intervention et quatre mois après sa fin a montré une différence significative dans le nombre de jours de consommation à risque (plus de 2 ou 3 unités en fonction du sexe) : moyenne de 1,39 jour avec l’application vs 2,75 pour le groupe contrôle.
Le projet Stop-cannabis fait partie d’un projet plus ambitieux de l’université de Genève, décliné en plusieurs applications : Stop-cannabis mais aussi Stop-tabac et Stop-alcool. Ces applications proposent une similarité de structure : informations, suivi des consommations et renforçateurs de l’abstinence, fonctionnalité de chat (avec modérateur) permettant un support social à l’abstinence.
L’évaluation de l’application [19] a été réalisée sur 482 utilisateurs à l’aide d’un message sur l’application. Elle a pu montrer un taux d’utilisation robuste (70 % d’utilisateurs quotidiens) et un taux de satisfaction élevé : plus de 80 % des utilisateurs considéraient que l’application les avait aidés « un peu » ou « beaucoup » à réduire ou stopper leur consommation. Les auteurs remarquent cependant le biais de recrutement des utilisateurs et insistent sur la nécessité d’une étude randomisée contrôlée.
Ces études montrent tout l’intérêt d’une évaluation rationnelle de l’efficacité des technologies mobiles dans la prise en charge addictologique.
L’inclusion d’un suivi par des professionnels dans la construction de la solution mobile (interaction directe ou modération) semble être un véritable plus comparé aux applications ne délivrant que des messages impersonnels.
Le coût de cette prise en charge doit être pris en compte dans l’évaluation médico-économique des nouvelles thérapies mais reste raisonnable si l’on en croit les promoteurs de l’étude A-Chess qui chiffre à environ 600 dollars par patients le coût lors de leur étude [18].
L’auteur et le Csapa Charonne à Paris ont conduit une étude pilote en 2015 sur 15 patients (étude SMART-THC, en cours de rédaction).
Nous avons développé une application permettant aux usagers de quantifier et qualifier leur consommation de cannabis. L’application permettait aussi une visualisation des résultats sous forme graphique avec le patient pour discuter de sa consommation avec le professionnel de soins. Les usagers estimaient l’application plutôt simple à utiliser et appréciaient le retour sur les consommations.
Les deux types d’objets connectés actuellement disponibles en addictologie sont les e-cigarettes connectées et les briquets connectés. Ils permettent de mesurer les consommations et sont associés à des applications.
On peut citer la cigarette connectée Smokio ou le briquet connecté Quitbit.
Enfin nous n’avons pas connaissance de dispositifs médicaux disponibles actuellement sur ce marché.
Actuellement peu présents dans la relation de soins en addictologie et médecine du sommeil, le smartphone et les objets connectés ont vocation à être de plus en plus intégrés au fur et à mesure de leur validation scientifique. Celle-ci viendra de la maturité d’un marché jusqu’ici dominé par les applications de « bien-être » et par le développement d’études ambitieuses sur l’efficacité réelle des solutions proposées.
La révolution connectée, après avoir suscité de nombreux espoirs et permis une floraison de solutions technologiques aux approches les plus diverses (plus de 200 000 applications « santé » sur les plateformes de téléchargements), entre aujourd’hui dans une deuxième phase de développement qui verra les produits réellement innovants venir seconder les praticiens dans leurs prises en charge.
On peut donc imaginer demain la prescription de polysomnographies grandement facilitée par les objets connectés ou la prise en charge de l’addiction au cannabis secondée par les applications comme Stop-cannabis, prescrites au patient en consultation.
Enfin, la proximité et l’intrication des troubles du sommeil et des troubles addictifs posent la question de leur intégration dans une solution numérique unique. C’est ce que l’auteur propose dans une application gratuite (ASC, Agenda de sommeil et de comportements), disponible sur les plateformes de téléchargement Apple et Google, et qui propose un agenda de sommeil ainsi qu’un agenda de consommation (avec et sans substance). Ce projet sans but lucratif est développé pour être mis au service des patients et des praticiens. En fonction des retours de ces deux catégories d’usagers une version 2 sera prochainement mise en ligne en incluant une fonction d’export des résultats bruts par l’usager pour participer à la recherche.
l’auteur déclare : protocole d’évaluation clinique de l’application ASC en cours de rédaction.