Santé numérique, télémédecine et télésoin


Construisons ensemble la médecine du XXIème siècle


Quelle est l'implication de la santé numérique et de la télésanté dans le suivi distanciel des maladies chroniques ? Quel niveau de preuves ? (1)


Tous ceux qui s'intéressent à l'avenir des systèmes de santé dans le monde ont acquis la conviction que le tsunami représenté par les maladies chroniques nécessite des organisations professionnelles innovantes pour prendre en charge ces patients en dehors des structures de santé traditionnelles. 

Une équipe de chercheurs en santé publique de Singapour vient de publier un remarquable travail dans lequel ils ont cherché à préciser le niveau de preuves sur l'efficacité et la pertinence des organisations mises en place au cours des dix dernières années pour suivre, le plus souvent à leur domicile, les patients atteints de maladies chroniques.

Ils ont recensé dans la littérature médicale près de 8000 études, dont 252 correspondaient in fine au champ précis de leur recherche. Leur travail d'analyse exploratoire est intéressant et original, car ils retiennent 5 catégories d'approches scientifiques pour évaluer le suivi à distance des patients atteints de maladies chroniques. 

  • Les modèles de processus : Ces modèles servent à détailler et à faciliter le processus de transition entre la recherche et la pratique clinique courante. On peut citer comme exemples le cadre « De la connaissance à l’action » et le modèle d’Ottawa.

  • Les cadres de déterminants : Il s’agit de cadres qui fournissent une liste de facteurs d’analyse susceptibles d’influencer les résultats de la mise en œuvre. On peut citer comme exemples le cadre des domaines théoriques et le cadre consolidé pour la recherche sur la mise en œuvre.

  • Les théories classiques : Il s’agit de théories utilisées pour analyser les facteurs qui influencent les résultats de la mise en œuvre, généralement issues d’autres disciplines, telles que la psychologie et la théorie des organisations. On peut citer comme exemples la théorie du comportement planifié, la théorie sociocognitive et la théorie du changement.

  • Les théories de la mise en œuvre : Il s’agit de théories issues de la recherche sur la mise en œuvre visant à comprendre et à traiter les éléments qui influencent les résultats de cette mise en œuvre. La théorie du processus de normalisation en est un exemple.

  • Les cadres d’évaluation : Il s’agit de cadres destinés à guider l’évaluation des efforts de mise en œuvre. On peut citer comme exemples le cadre RE-AIM (portée, efficacité, adoption, mise en œuvre et maintien) et le cadre pour les résultats dans la recherche sur la mise en œuvre.

Current Implementation of Digital Health in Chronic Disease Management: Scoping Review. Pong C, Tseng RMWW, Tham YC, Lum E.J Med Internet Res. 2024 Dec 12;26:e53576. doi: 10.2196/53576.PMID:39666972.


C'est la première étude qui aborde ce sujet de santé publique avec cette approche scientifique. Nous consacrerons 3 billets successifs pour analyser en profondeur cette nouvelle approche. Les auteurs estiment qu'il y aurait environ 1800 milliards de dollars gaspillés au niveau des systèmes de santé de la planète par manque de rigueur dans les études de suivi au domicile, par les moyens de la santé numérique et de la télésanté, des patients atteints de maladies chroniques.

Transforming healthcare: navigating digital health with a value-driven approach. World Economic Forum. [2024-08-14]. https://www3.weforum.org/docs/WEF_Transforming_Healthcare_2024.pdf


Ce premier billet est consacré à la méthodologie de l'étude et à la définition des différents modèles d'analyse scientifique.  


STRATÉGIE DE RECHERCHE UTILISÉE


Cette étude a été réalisée selon la méthodologie de l’Institut Joanna Briggs pour les revues de cadrage. Le protocole a été publié sur Open Science Framework et est brièvement décrit dans cet article. Nous avons élaboré une stratégie de recherche comprenant les concepts clés suivants : santé numérique, mise en œuvre et maladies chroniques, et l’avons affinée à l’aide des recommandations PRESS (Peer Review of Electronic Search Strategies).

Nous avons recherché dans les 5 bases de données suivantes, PubMed, Scopus, CINAHL, PsycINFO et IEEE Xplore, la littérature publiée entre janvier 2015 et mars 2023. Nous avons choisi de commencer en 2015 car il y a eu une forte augmentation du nombre d'études publiées sur les innovations en santé numérique à partir de 2016.


CRITÈRES D’ADMISSIBILITÉ


Nous avons inclus les études primaires de toute conception d'étude rapportant la pré-mise en œuvre ou la mise en œuvre de tout type d'innovations numériques en santé pour les maladies chroniques qui profitent directement aux patients, aux aidants ou aux professionnels de la santé, avec ou sans l'utilisation d'un cadre de science de la mise en œuvre.

Les études qui n'incluaient pas la mise en œuvre ou qui n'étaient pas rapportées en anglais, les méta-analyses, les revues systématiques, les actes de conférence, les rapports brefs, les protocoles d'étude, les commentaires et les thèses ont été exclus de cette revue.


    SÉLECTION DES ÉTUDES


    Trois chercheurs (CP, RMWWT et EL) ont procédé à la sélection des articles par titre et résumé, suivie d'une analyse du texte intégral. Chaque étude a été examinée indépendamment par deux chercheurs. Les désaccords survenus lors des deux étapes de sélection ont été résolus par la discussion, et tout désaccord persistant a fait l'objet d'une médiation par un troisième chercheur. Les listes de références des études répondant partiellement aux critères d'inclusion, mais exclues car il s'agissait de méta-analyses, de revues systématiques ou de protocoles d'étude, ont été examinées par un chercheur (CP) afin d'identifier d'éventuelles études pertinentes supplémentaires. Covidence (Veritas Health Innovation), une plateforme collaborative en ligne pour les revues de littérature, et la plateforme EndNote (version 20 ; Clarivate Analytics) ont été utilisées respectivement pour la sélection et la gestion des citations.


    EXTRACTION ET ANALYSE DES DONNÉES


    Un formulaire standardisé a été élaboré pour l'extraction des données à l'aide de Google Forms (Google LLC). Les données suivantes ont été extraites : année de publication, auteur, pays de l'étude, type d'étude, caractéristiques des innovations en santé numérique, définitions de la santé numérique utilisées par les auteurs, cadres de mise en œuvre utilisés, stratégies de mise en œuvre et indicateurs de résultats utilisés pour évaluer la mise en œuvre. Nous avons également extrait les principaux obstacles et facteurs favorisant une mise en œuvre réussie, les enseignements tirés et les recommandations formulées par les auteurs des études.

    La méthode d'extraction des données est présentée dans l'annexe. Par exemple, les données textuelles, telles que « principaux obstacles », ont été résumées comme : « manque de motivation et de temps des patients », « augmentation de la charge de travail des professionnels de santé », etc.

    Le formulaire d'extraction a été testé par deux chercheurs (CP et RMWWT) sur cinq études incluses, puis affiné. Un examinateur (CP) a procédé à l'extraction des données pour les études restantes. L'extraction des données d'un échantillon aléatoire de 10 % (25/252, soit 9,9 %) des articles inclus a été vérifiée par un second chercheur (EL) afin d'en garantir la rigueur et la fiabilité. Des statistiques descriptives ont été utilisées pour consolider les données extraites dans Excel (version 1808 ; Microsoft Corporation).

    Nous avons utilisé les taxonomies suivantes pour éclairer notre analyse et la synthèse des données extraites : la catégorisation des pays et régions de l’Organisation mondiale de la Santé pour le pays étudié ; la taxonomie de Nilsen pour les théories, modèles et cadres de mise en œuvre ; la taxonomie ERIC (Expert Recommendations for Implementing Change) pour les stratégies de mise en œuvre et les résultats de Proctor pour la recherche sur la mise en œuvre. Les modèles logiques et les parcours n’ont pas été considérés comme un cadre de recherche sur la mise en œuvre dans notre analyse.


    INTERPRÉTATION DES RÉSULTATS


    Les résultats ont été regroupés en trois catégories : résultats de mise en œuvre, résultats liés aux services et résultats pour les patients, conformément à la méthodologie de Proctor et al. : Outcomes for implementation research: conceptual distinctions, measurement challenges, and research agenda E Proctor, H Silmere,R Raghavan,P Hovmand,G Aarons,A Bunger, R Griffey, M Hensley Administration and policy in mental health and mental health services research, 2011.

    Les résultats de mise en œuvre indiquent le succès (ou l’échec) de cette mise en œuvre ou de l’intégration de l’innovation en santé numérique. Les résultats liés aux services et les résultats pour les patients indiquent l’efficacité de l’innovation en santé numérique sur la prestation de services ou les soins aux patients, et sur la santé ou le bien-être des patients, respectivement. Ces trois catégories de résultats sont détaillées dans les sections « résultats de mise en œuvre » et « résultats liés aux services et aux patients ».

    Les résultats de Proctor et al pour la recherche sur la mise en œuvre comprennent huit types de résultats : l’acceptabilité, l’adoption, la pertinence, le coût, la faisabilité, la fidélité, la pénétration et la pérennité. L’acceptabilité correspond à l’impression des parties prenantes quant à l’acceptabilité de l’innovation ; l’adoption représente le désir initial de tester ou d’utiliser une innovation donnée ; et la pertinence désigne l’adéquation perçue de l’innovation dans un contexte particulier. Le coût englobe à la fois le coût de l’innovation et celui de sa mise en œuvre. La faisabilité mesure dans quelle mesure une innovation peut être mise en œuvre efficacement dans un contexte spécifique et la fidélité, dans quelle mesure l’innovation a été mise en œuvre conformément aux intentions initiales. La pénétration correspond à l’intégration de l’innovation dans les services de santé et la pérennité, dans quelle mesure une innovation et ses avantages peuvent être maintenus efficacement dans un contexte spécifique.

    Dans les résultats de Proctor et al pour la recherche sur la mise en œuvre, différents types de parties prenantes sont identifiés : les administrateurs, les payeurs, les professionnels de santé, les patients ou consommateurs et leurs familles, pour n’en citer que quelques-uns. Par conséquent, un résultat de mise en œuvre tel que « l’acceptabilité » revêtirait une importance différente pour chaque type de partie prenante. Par souci de clarté, dans cette analyse, nous avons choisi de privilégier le point de vue des utilisateurs cibles concernant le résultat de mise en œuvre « acceptabilité ».

    Par conséquent, nous pouvons regrouper les 8 résultats proposés par Proctor et al dans les trois groupes suivants : (1) les résultats du point de vue de l'utilisateur qui sont fonction de la conception de l'innovation (acceptabilité, adoption, pertinence et faisabilité), (2) le processus de mise en œuvre (fidélité) et (3) les résultats qui préfigurent l'intégration dans la pratique courante du point de vue organisationnel (coût et rentabilité, pénétration et durabilité).

    Les résultats en matière de services et les résultats pour les patients témoignent de l'efficacité des innovations en santé numérique sur la prestation de services ou les soins aux patients, ainsi que sur leur santé ou leur bien-être. Parmi ces résultats, on peut citer les indicateurs de sécurité des patients, les résultats de santé quantifiables, la satisfaction des patients, la qualité de vie liée à la santé, l'autonomisation des patients et leurs connaissances.


    RÉSULTATS


    Rendement de la recherche 

    La recherche a permis d'identifier 7 970 études. Après élimination des doublons, 96,16 % (7 664/7 970) des études ont été conservées. Après examen des titres et des résumés, puis du texte intégral, de 7 664 et 754 études respectivement, 3,22 % (247/7 664) des études ont été retenues. L'examen manuel des listes de références de 5 protocoles d'étude et de 9 méta-analyses et revues systématiques exclues lors de la sélection a permis d'identifier 5 études supplémentaires, portant le nombre total d'études incluses à 252.

    Le motif le plus fréquent d'exclusion des articles en texte intégral était que l'innovation utilisée ne relevait pas de notre champ d'application ni de notre définition de la santé numérique (257/507, 50,7 %).


    Caractéristiques de l'étude

    La majorité étaient des études monocentriques (243/252, 96,4 %). La plupart des études provenaient (classification OMS) de la région des Amériques (106/252, 42,1 %), de la région européenne (89/252, 35,3 %) et de la région du Pacifique occidental (35/252, 13,9 %). Environ la moitié des études incluses ont été publiées entre 2015 et 2019, avant l’émergence de la pandémie de COVID-19 (123/252, 48,8 %), et l’autre moitié (129/252, 51,2 %) entre 2020 et 2023, pendant et après la pandémie de COVID-19. Les 3 types de maladies chroniques les plus fréquemment pris en charge étaient les maladies respiratoires chroniques (64/252, 25,4 %), les maladies cardiovasculaires (33/252, 13,1 %) et les troubles neurologiques (29/252, 11,5 %).

    Les trois principales innovations en santé numérique mises en œuvre étaient la santé mobile (mSanté) (107/252, 42,5 %), la télésanté (97/252, 38,5 %) et la santé en ligne (eSanté) (61/252, 24,2 %). La plupart de ces innovations étaient destinées aux patients (241/252, 95,6 %). Les trois principaux types d'études étaient 1) les études à méthodes mixtes (57/252, 22,6 %), 2) les études descriptives qualitatives (54/252, 21,4 %) et 3) les essais contrôlés randomisés (47/252, 18,7 %. La taille des échantillons était très variable, allant de 11 à 23 282 participants. Parmi les 252 études, 82 (32,5 %) mentionnaient leur durée, qui s'échelonnait de 0,5 à 106 mois, avec une moyenne de 18,1 mois (écart-type : 16,8 mois).


    Définition de la santé numérique

    Sur les 252 études, seules 24 (9,5 %) incluaient une définition de la santé numérique. Parmi ces 24 études, 3 (12,5 %) proposaient une définition générale : l’utilisation des TIC pour les soins de santé, incluant la e-santé et la m-santé, ou l’intégration de technologies de rupture et de technologies médicales. Les études restantes (21/24, 88 %) définissaient un type spécifique d’innovation en santé numérique : 9 (43 %) définissaient la m-santé, 9 (43 %) la télésanté, 2 (10 %) la télésurveillance et 1 (5 %) la e-santé.

    La m-santé était définie comme l’utilisation des technologies mobiles pour les services liés aux soins de santé, et la télésanté comme l’utilisation des TIC pour la prestation de soins de santé via . Parmi les deux études portant sur la télésurveillance, l'une la décrit comme un système automatisé, tandis que l'autre la définit comme un système non invasif de surveillance des patients utilisant les TIC pour la diffusion des données cliniques des patients depuis leur domicile vers leurs professionnels de santé respectifs. La seule étude comportant une définition de la santé numérique la décrit comme l'utilisation des TIC dans le domaine des soins de santé.


    Type de cadre

    Les cadres utilisés pour la mise en œuvre des innovations en santé numérique sont diverses. La plupart des études (216/252, soit 85,7 %) n'ont pas indiqué ni précisé le cadre utilisé pour guider la mise en œuvre. Parmi celles qui l'ont fait, on observe un bon équilibre entre les sciences de la mise en œuvre (23/252, soit 9,1 %) et d'autres cadres (13/252, soit 5,2 %).

    Les modèles et théories de mise en œuvre utilisés étaient le modèle COM-B (capacité, opportunité, motivation, comportement) associé à la roue du changement comportemental (4/252, 1,6 %) et la théorie du processus de normalisation (3/252, 1,2 %).

    Les théories classiques utilisées étaient la théorie de l'autodétermination (4/252, 1,6 %), la théorie socio-cognitive (2/252, 0,8 %) et la théorie de l'auto-efficacité de Bandura (1/252, 0,4 %).

    Les cadres d'analyse des déterminants utilisés étaient le cadre consolidé pour la recherche sur la mise en œuvre (4/252, 1,6 %), le cadre EPA (exploration, préparation, mise en œuvre et pérennisation) (1/252, 0,4 %), le cadre intégré de promotion de l'action pour la mise en œuvre de la recherche dans les services de santé (1/252, 0,4 %) et le cadre des domaines théoriques (1/252, 0,4 %). Le seul cadre de processus utilisé était le modèle de Grol et Wensing (1/252, 0,4%), alors que le cadre Exploration, Préparation, Mise en œuvre et Maintien peut être considéré comme chevauchant à la fois les cadres de déterminants et de processus, il pourrait être inclus ici.


    Stratégies de mise en œuvre

    La plupart des études ont utilisé une (103/252, 40,9 %) ou deux (102/252, 40,5 %) stratégies pour la mise en œuvre de la santé numérique. Les trois stratégies les plus fréquemment utilisées avec la taxonomie ERIC

    Use of concept mapping to characterize relationships among implementation strategies and assess their feasibility and importance: results from the Expert Recommendations for Implementing Change (ERIC) study. Waltz TJ, Powell BJ, Matthieu MM, Damschroder LJ, Chinman MJ, Smith JL, Proctor EK, Kirchner JE.Implement Sci. 2015 Aug 7;10:109. doi: 10.1186/s13012-015-0295-0.PMID:26249843.

    étaient : la collecte des retours d’information auprès des utilisateurs cibles (ERIC 46 : recueillir et utiliser les retours d’information des patients, des consommateurs et de leurs familles ; 196/252, 77,8 %) ; l’analyse des données relatives aux performances cliniques et la formulation de retours d’information (ERIC 5 : réaliser un audit et fournir des retours d’information ; 106/252, 42,1 %) ; et la réalisation d’études pilotes avant la mise en œuvre (ERIC 61 : mise à l’échelle progressive de la mise en œuvre ; 85/252, 33,7 %).


    COMMENTAIRES. Pour bien comprendre cet article, le lecteur doit maitriser les 5 catégories d'approche scientifique de l'évaluation du suivi des patients atteints de maladies chroniques.

    1. Modèles de processus

    Ces modèles décrivent comment une intervention se déroule, étape par étape. Ils tentent de cartographier le chemin entre le fait de mettre en place un suivi à distance et l'obtention d'un résultat concret (par exemple, une meilleure gestion du diabète). L'idée centrale est de ne pas juste mesurer « ça marche ou ça ne marche pas », mais de comprendre par quels mécanismes ça marche. On parle souvent de « boîte noire » : ces modèles cherchent à l'ouvrir.

    2. Cadres de déterminants

    Ces cadres s'intéressent aux facteurs qui influencent le comportement des patients ou des professionnels de santé — par exemple, pourquoi un patient accepte ou refuse de suivre un programme de télémédecine. On distingue généralement plusieurs niveaux de déterminants : individuels (motivations, croyances), sociaux (entourage, culture), organisationnels (ressources, workflows), et environnementaux (accès à la technologie, politiques). Ces cadres permettent d'identifier les leviers sur lesquels agir pour améliorer l'adhésion.

    3. Théories classiques

    Ce sont des théories établies depuis longtemps en sciences comportementales ou en santé publique, comme le modèle des croyances en santé, la théorie du comportement planifié, ou le modèle trans théorique (stages of change). Elles sont utilisées pour prédire ou expliquer les comportements liés à la santé. Dans le contexte du suivi à distance, elles permettent de comprendre par exemple pourquoi un patient s'engage (ou pas) dans la télésurveillance de sa maladie chronique depuis son domicile.

    4. Théories de la mise en œuvre

    Ces théories se concentrent sur le fait de passer d'une intervention qui fonctionne en théorie à une pratique réelle dans un système de santé. Le problème courant, c'est qu'une technologie bien conçue ne sera pas forcément bien utilisée une fois déployée. On s'intéresse donc aux obstacles institutionnels, aux questions de formation, à l'intégration dans les flux de travail existants, aux questions de politique et de financement. L'objectif est de réduire le fossé entre évaluation contrôlée et utilisation quotidienne.

    5. Cadres d'évaluation

    Ces cadres définissent comment mesurer l'efficacité d'un programme de suivi à distance. Ils proposent des indicateurs, des méthodologies et des critères pour décider si une intervention atteint ou non ses objectifs. On peut évaluer sur plusieurs dimensions : efficacité clinique (les marqueurs biologiques s'améliorent-ils ?), satisfaction du patient, rentabilité économique, équité d'accès, ou durabilité à long terme. Ces cadres permettent de structurer l'évaluation de façon rigoureuse et comparable entre études.


    Le prochain post donnera les résultats de l'analyse de 252 études passées au crible de ces 5 catégories d'approche scientifique pour l'évaluation des patients atteints de maladies chroniques et suivis par un moyen de la santé numérique.


    3 février 2026