Détection et intervention précoces liées au mode de vie pour les personnes âgées et les personnes âgées à risque de syndrome métabolique (GATEKEEPER)

Plus de 1,5 milliard de personnes dans le monde sont touchées par le syndrome métabolique (MetS) - un groupe de conditions reflétant des facteurs de risque comportementaux typiques du mode de vie moderne (apport alimentaire excessif, faible activité physique, etc.) - avec un impact socio-économique énorme et un coût total estimé à des billions d'euros.

Les mesures de prévention précoce, en particulier pour les personnes âgées à haut risque de maladies chroniques, telles que les prédiabétiques ou les obèses, comprennent des programmes structurés de changement de mode de vie qui aident les gens à modifier et à maintenir leurs habitudes alimentaires et leurs activités physiques.

Il est bien établi que la prévalence du MetS, ainsi que ses composantes individuelles (hypertension artérielle, glycémie élevée, adiposité centrale) augmentent avec l'âge. Notamment, les pourcentages de MetS dans le groupe d'âge de 50 à 55 ans et plus sont presque 2 à 3 fois plus élevés que dans les groupes d'âge plus jeunes, probablement en raison d'une accumulation d'adversités tout au long de la vie, notamment la suralimentation, un mode de vie sédentaire, l'obésité et la dyslipidémie, des changements dans les hormones, l'hypertension non traitée, les modifications du fonctionnement des cellules bêta et d'autres facteurs environnementaux et physiologiques.

Par conséquent, il est important de cibler non seulement les citoyens âgés, mais plutôt les adultes âgés de ≥ 55 ans comme groupe cible optimal pour une intervention de prévention MetS.

Dans l'intervention GATEKEEPER, les techniques Big Data Analytics seront exploitées pour aborder la stratification des risques et la détection précoce, sur la base de l'analyse des modes de vie, notamment : la reconnaissance des modèles pour l'amélioration de la surveillance de la santé publique et pour la détection précoce des maladies chroniques ; l'exploration de données pour le raisonnement inductif et l'analyse exploratoire des données ; Analyse de cluster pour identifier les groupes à haut risque parmi les personnes âgées. Dans les cas ci-dessus, une intervention rapide est fournie par le biais de coachs numériques basés sur l'IA, de conversations structurées, de consultations et d'éducation. Le principal groupe cible (N = 960) est constitué des personnes âgées et des personnes âgées présentant des facteurs de risque de MetS et de leurs soignants. Par conséquent, l'intervention GATEKEEPER vise la prévention primaire (éviter l'apparition de la maladie) et secondaire (détection et prise en charge précoces) de la population vieillissante à risque de MetS.

960 adultes plus âgés et citoyens âgés (> = 55 ans) présentant des facteurs de risque de MetS ainsi que leurs soignants (n = 40) seront recrutés et seront randomisés dans l'un ou l'autre : i) le groupe d'intervention 1 (n = 320) , qui recevra les soins standard plus une application de style de vie pour promouvoir l'autogestion, accroître la littératie et la sensibilisation à la santé grâce à un coach numérique, ii) le groupe d'intervention 2 (n = 320), qui recevra les soins standard, l'application de style de vie et en plus des outils numériques et des appareils portables, tels qu'un tracker intelligent et une balance, ou iii) le groupe témoin (n = 320), qui ne recevra que des soins standard, tels que fournis par le système de santé local et national ainsi que une séance de conseil en face à face pour modifier son mode de vie afin d'améliorer ses facteurs de risque.

Les participants seront suivis pendant une durée totale de 3 mois, lorsqu'ils seront réévalués pour déterminer si leurs facteurs de risque ont été améliorés grâce à l'intervention sur le mode de vie.

Les utilisateurs seront recrutés dans des centres communautaires locaux, tels que les "Open Day Elderly Centres", des centres de santé, des cabinets privés de professionnels de la santé, des hôpitaux, etc. sur formulaire de consentement éclairé écrit.