Un modèle prédictif pour gérer les listes d’attente dans les cliniques de gestion de la douleur

Des chercheurs de l’Université McGill ont développé un modèle pour prédire le développement de douleurs chroniques chez les patients qui en souffrent. Un outil qui pourrait être utilisé pour gérer les listes d’attente dans les cliniques de gestion de la douleur, selon un co-auteur de l’étude.

Dans l’article “A prognostic risk score for development and spread of chronic pain”, publié dans la revue Natude Medecine au début du mois de juillet, les chercheurs se sont penchés sur les douleurs chroniques qui se chevauchent, c’est-à-dire lorsque quelqu’un signale avoir des douleurs chroniques à plusieurs endroits.

Pour cela, les auteurs de l’étude ont utilisé les données de la biobanque du Royaume-Uni (UK Biobank), qui regroupe des informations sur la santé de 500 000 personnes.

“L’avantage de cela, c’est que pour la première fois, nous avons accès à un demi-million de personnes qui ont rempli différents questionnaires, passé des batteries de tests et signalé les différents types de douleurs qui les affectent”, explique le Dr Etienne Vachon-Presseau, professeur adjoint à la Faculté de médecine dentaire et des sciences de la santé buccodentaire à l’Université McGill, et co-auteur de l’étude.

Les données ont été collectées auprès de citoyens britanniques âgés de 50 à 70 ans, que la biobanque suit tout au long de leur vieillissement.

“Dans cette cohorte, nous observons beaucoup de patients souffrant de douleurs chroniques, environ 40% des personnes ayant participé à l’étude. Et parmi ceux-ci, une proportion importante, encore une fois environ 40%, signalaient des douleurs à plusieurs endroits de leur corps”, détaille M. Vachon-Presseau.

Grâce à ces nombreuses données, “nous avons développé un modèle prédictif en utilisant l’apprentissage automatique sur une variété de facteurs environnementaux, psychologiques, de personnalité, de troubles du sommeil, de consommation d’alcool, de tabagisme, ainsi que des mesures anthropométriques telles que l’indice de masse corporelle, par exemple”, explique-t-il.

Les chercheurs ont inclus environ 100 variables dans le modèle afin de déterminer quelles combinaisons de facteurs peuvent prédire le nombre de sites sur le corps où une personne souffrira de douleurs chroniques.

“Nous avons été en mesure d’entraîner des modèles qui pouvaient prédire, par exemple, si un patient souffrant de douleurs chroniques au genou présentait un risque de développer des douleurs à d’autres endroits au fil du temps. Par exemple, nous commençons au genou, mais nous finissons avec quatre sites supplémentaires neuf ans plus tard, des douleurs au dos, aux hanches, au cou et aux épaules”, illustre Etienne Vachon-Presseau.

Bien que le modèle soit plus performant lorsqu’il analyse le développement de douleurs chroniques chez une personne qui en souffre déjà, il peut prédire, dans certaines conditions, si une personne qui présente un risque de douleurs chroniques mais qui n’en souffre pas actuellement, en ressentira plus tard. Cependant, dans ce cas, “les performances étaient un peu inférieures”, souligne M. Vachon-Presseau.

Une façon de gérer les listes d’attente ?

Les auteurs de l’étude ont conclu qu’il n’était pas réaliste de poser 100 questions pour prédire l’évolution des douleurs chroniques d’un patient. Ils ont donc identifié les six principaux facteurs de leur modèle afin de permettre aux cliniciens de l’utiliser au quotidien.

“Nous avons donc sacrifié un peu la performance du modèle pour essayer de le simplifier au maximum”, déclare M. Vachon-Presseau.

Ces six facteurs sont le sommeil, le neuroticisme (vous sentez-vous souvent dépassé ?), la fatigue, la consultation récente d’un médecin ou d’un psychiatre pour des problèmes de santé mentale, les stress de la vie (décès, divorce, difficultés financières, etc.) ainsi que l’indice de masse corporelle (IMC).

“Nous aimerions implanter ce modèle dans les cliniques de gestion de la douleur pour voir comment il se comporte réellement avec des patients dans des unités de soins tertiaires”, affirme le professeur.

“Cela pourrait potentiellement servir, par exemple, dans l’évaluation et le dépistage des patients, pour déterminer s’ils doivent être prioritaires en raison de leur risque, ou inversement, si la personne peut peut-être attendre un peu sur la liste d’attente”, ajoute-t-il, soulignant que le temps d’attente peut atteindre un an pour certains patients.

Si le modèle fonctionne bien, il pourrait également inciter les cliniciens à prescrire des traitements plus agressifs si une personne présente un risque particulièrement élevé que sa douleur se propage.

Ce modèle pourrait également être utilisé dans la recherche, souligne M. Vachon-Presseau.