Peut-on déléguer le tri des urgences ophtalmologiques à un algorithme informatisé auto-implémenté par le patient ? : le projet ICARE (Interactive Care Assessment of Risk factors and Emergency levels)
Can we delegate the sorting of medical emergencies to an algorithm ? : the ICARE project (Interactive Care Assessment of Risk factors and Emergency levels)
par Mikaël GUEDJ sous la direction de Pascal HERSEN
Thèse de doctorat en Interdisciplinaire
ED 474 Frontières de l'Innovation en Recherche et Education

Soutenue le Tuesday 02 October 2018 à Sorbonne Paris Cité

Sujets
  • Algorithmes
  • Aspect médical
  • Télémédecine
  • Urgences médicales -- Diagnostic
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Mots clés
Open-médecine, Algorithme, Tri des urgences, Auto-diagnostic, Santé publique, E-santé
Resumé
Chaque année en France, 4 millions de consultations en urgence ne sont pas justifiées d'un point de vue médical et presque la moitié des patients se présentant aux Urgences auraient vocation à être traités ailleurs, libérant ainsi les services d'Urgences destinés à traiter les réelles situations urgentes. L'engorgement des Urgences a conduit les services à mettre en place une priorisation de la prise en charge à l'accueil des patients ; cette priorisation n'est pas standardisée ni rationalisée. Nous avons conçu un outil informatisé permettant le tri des niveaux d'urgence en fonction des symptômes, antécédents et contexte médical du patient. Par cet outil, baptisé iCare, le patient seul ou aidé d'un tiers, doit être capable de détecter et de prioriser ses symptômes devant mener à une consultation urgente, par opposition aux symptômes moins urgents ou non-urgents. L'évaluation de l'algorithme iCare concernant les pathologies oculaires a pour ambition de disposer d'un outil de tri généralisable et reproductible au sein des différentes unités de soin, mais aussi à améliorer la responsabilisation et l'autonomie des patients dans la compréhension de leurs symptômes et leur recours au système de soins (concept d'empowerment en e-santé). L'objectif principal de notre recherche interventionnelle ne comportant que des risques et contraintes minimes consistait à valider l'algorithme de tri iCare, déterminant le niveau d'urgence approprié correspondant aux situations cliniques rencontrées. Cette validité était basée sur les calculs de sensibilité, spécificité, valeurs prédictives positives et négatives. Le niveau de référence retenu était le niveau d'urgence déterminé par le médecin à l'issue de sa consultation. Un effectif de 1000 patient se présentant pour une urgence ophtalmologique s'est vu proposer la participation à la recherche à son arrivée à l'accueil de deux centres de soins parisiens (Fondation Rothschild, Institut Vernes), à compter de la date d'acceptation du protocole par le Comité pour la Protection des Personnes dans la recherche biomédicale (CPP). Si le patient consentait à participer à la recherche, un technicien d'étude clinique (TEC) lui faisait remplir l'algorithme iCare, présenté sous forme de questionnaire interactif sur tablette tactile, dont l'implémentation prenait en routine moins de deux minutes. À l'issue de cette implémentation, un niveau d'urgence A, B, C ou D était fourni par le programme. Le niveau d'urgence attribué par l'algorithme n'était connu ni du patient, ni du médecin qui allait l'examiner. Le niveau d'urgence déterminé par le médecin à l'issue de son examen clinique (gold standard du critère de jugement principal) était recueilli, sous forme de niveau A,B,C,D ou de choix binaire Urgent / Non Urgent (U / NU). D'autres paramètres, comme temps nécessaire et le besoin d'aide au remplissage, le motif de consultation, les données démographiques et le temps d'attente sur place ont également été analysés. Cette thèse dresse un état de l'art de l'appellation "e-santé" en 2018, aborde les problématiques actuelles de santé publique liées à l'hyperfréquentation des services d'urgence en France, et présente l'outil iCare comme solution potentielle pour simplifier et rationaliser le tri des niveaux d'urgence en ophtalmologie (aspect santé publique), comme moyen d'éducation à la santé et d'autonomisation des patients dans la lecture de leurs symptômes (aspect empowerment), mais aussi comme outil généralisable de big data rapportant les motifs de consultation dans les services d'urgence, les cabinets ou même à domicile (aspect épidémiologique).