Prédiction du suivi des traumatismes (Projet 2 : Objectif 2)
Utilisation de méthodes adaptatives aux données pour optimiser le suivi des patients blessés après leur sortie d'hôpital au Cameroun (Objectif 2)
Environ 9 % des décès dans le monde, soit plus de 5 millions de décès par an, sont dus à des blessures. Dans les pays à revenu élevé, où l'épidémiologie et les résultats des lésions traumatiques sont bien caractérisés, les traumatismes affectent principalement les jeunes membres productifs de la population et sont associés à une incapacité à long terme importante. Dans les pays d'Afrique subsaharienne (ASS) comme le Cameroun, les blessés sont confrontés à de multiples obstacles aux soins de traumatologie, y compris les soins de suivi potentiellement vitaux après la sortie de l'hôpital. L'enquête communautaire des enquêteurs auprès de 8 065 patients dans le sud-ouest du Cameroun a révélé que 34,6 % des répondants blessés n'ont pas recherché de soins formels immédiats après une blessure, et 9,9 % supplémentaires n'ont recherché des soins formels qu'après des moyens alternatifs, tels que la consultation avec des praticiens de la médecine traditionnelle.
Au Cameroun, pour les 65,4 % de personnes blessées qui recherchent des soins formels après une blessure,5 les itinéraires thérapeutiques peuvent être complexes, impliquant souvent des références mal soutenues vers d'autres établissements ou des transitions loin des soins formels. En conséquence, les systèmes de soins formels ne parviennent pas à retenir les patients traumatisés pour les soins de suivi, une occasion manquée car ces patients ont déjà surmonté d'importants défis financiers et personnels pour rechercher des soins initiaux pour leurs blessures. Par conséquent, les patients traumatisés sortis qui peuvent bénéficier de soins de suivi retardent souvent les soins jusqu'à ce que des complications avancées se développent.
L'objectif de cette étude est d'évaluer un outil de dépistage par téléphone optimisé pour l'apprentissage automatique qui prédit quels patients traumatisés sont les plus susceptibles de bénéficier de soins de suivi. Un essai contrôlé randomisé par cluster sera réalisé dans 10 hôpitaux au Cameroun impliquant 852 patients traumatisés. Le groupe de contrôle doit utiliser l'outil de dépistage mHealth standard existant tandis que l'intervention doit utiliser la version optimisée de l'outil de dépistage mHealth (intervention) en utilisant l'approche d'apprentissage automatique. Les patients seront suivis sur une période de 6 mois afin de déterminer la proportion de patients traumatisés après leur sortie qui ont besoin de soins de suivi par téléphone portable.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
La convergence technologique de la santé mobile et de l'apprentissage automatique offre une opportunité sans précédent de transformer la prise en charge des blessures en ASS, en particulier pour les populations défavorisées. L'omniprésence des téléphones portables et l'avènement de la santé mobile offrent une nouvelle opportunité d'améliorer les soins aux blessés en ASS. Compte tenu des niveaux élevés de pénétration de la téléphonie mobile au Cameroun (85 % à 95 %) et ailleurs en ASS, les enquêteurs ont conçu et piloté un outil de dépistage en 7 points mHealth basé sur le téléphone pour les patients traumatisés afin de prédire la nécessité d'un suivi en personne. soins après la sortie. Si elle est efficace, cette approche pourrait identifier efficacement le sous-ensemble de patients les plus susceptibles de bénéficier de soins de suivi, ce qui est plus faisable, évolutif et rentable que des conseils généraux pour les soins après la sortie. Les enquêteurs ont constaté que le suivi téléphonique est faisable et acceptable et une étude de validation a révélé une bonne corrélation de l'outil de dépistage avec un examen indépendant en personne.
Les enquêteurs s'appuieront sur leurs recherches antérieures et utiliseront la science des données pour améliorer, mettre en œuvre et évaluer l'outil de dépistage mHealth, dans le but ultime de réduire le fardeau paralysant des blessures. Cet objectif sera atteint en tirant parti de l'apprentissage automatique, qui s'est avéré prometteur pour optimiser les soins de traumatologie et les systèmes de traumatologie. La nouvelle combinaison de mHealth et d'apprentissage automatique offre une puissante opportunité de transformer l'accès aux soins de santé pour les personnes les moins susceptibles de les recevoir. S'appuyant sur les connaissances existantes, les chercheurs émettent l'hypothèse qu'une approche d'apprentissage automatique adaptative aux données pour la prédiction des résultats pourrait radicalement améliorer la survie et réduire la morbidité après une blessure en ASS.
Les enquêteurs appliqueront une approche d'apprentissage automatique pour optimiser de manière adaptative l'outil de triage mHealth, en améliorant la synchronisation des appels téléphoniques et l'algorithme qui prédit le besoin de soins de suivi via un essai contrôlé randomisé en grappes. Cet objectif sera atteint en utilisant SuperLearner pour la prédiction et l'estimation du maximum de vraisemblance ciblée et validée croisée (CV-TMLE) pour l'importance variable, en utilisant le registre des traumatismes, les tentatives de contact et les données d'enquête de dépistage collectées dans l'objectif 1. L'objectif global est d'améliorer la prédiction de l'outil mHealth sur les patients vulnérables nécessitant des soins de suivi après leur sortie. Cette étude sera menée sur une période de 18 mois ; inscription en 6 mois et suivi des participants pendant 12 mois. Les enquêteurs évalueront l'impact de l'approche optimisée dans une étude randomisée dans 10 hôpitaux avec 852 patients blessés avec le résultat principal du score Glasgow Outcomes Scale-Extended (GOSE)24,25 à 3 mois.
Type d'étude
Inscription (Anticipé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Alain Chichom-Mefire, MD
- Numéro de téléphone: +237677530532
- E-mail: chichom.mefire@ubuea.cm
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Fanny JN Dissak-Delon, MD, PhD
- Numéro de téléphone: +237697582185
- E-mail: fannynadia@gmail.com
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Critère d'intégration:
Registre des traumatismes (CTR) : les patients répondant aux critères d'inclusion suivants seront inclus dans le registre :
- Patients présentant une lésion traumatique aiguë, c'est-à-dire dans les 2 semaines suivant la présentation pour soins.
- Les patients traumatisés qui sont officiellement admis à l'hôpital en tant que patients hospitalisés.
- Patients traumatisés qui meurent à leur arrivée aux urgences ou pendant leur admission à l'hôpital.
- Les patients traumatisés qui sont transférés vers d'autres établissements de santé.
- Patients traumatisés avec des indications d'hospitalisation (sur la base des évaluations des médecins) mais qui partent contre l'avis d'un médecin
- Patients traumatisés gardés en observation au service des urgences pendant plus de 24 heures
Admissibilité à l'outil de triage mHealth standard : l'outil de triage mHealth sera administré au sous-ensemble de patients inclus dans le registre des traumatismes qui sont admis puis renvoyés chez eux après le traitement.
Version optimisée de l'outil de dépistage mHealth (intervention) Admissibilité : La version optimisée de l'outil de dépistage mHealth sera administrée au sous-ensemble de patients inclus dans le registre des traumatismes qui sont admis puis renvoyés chez eux après le traitement.
Critère d'exclusion:
- Critères d'exclusion du registre des traumatismes : les patients ne seront pas exclus en raison de leur âge, de leur sexe, de leur race ou de leur nationalité. Si les patients ou leur mandataire ne donnent pas leur consentement à la participation, ces patients seront exclus.
Selon la définition de blessure de l'Organisation mondiale de la santé (OMS), les éléments suivants seront exclus de la définition de "blessure" : "Alors que la définition ci-dessus d'une blessure comprend la noyade (manque d'oxygène), l'hypothermie (manque de chaleur), l'étranglement ( manque d'oxygène), les accidents de décompression ou "les virages" (excès de composés azotés) et les empoisonnements (par des substances toxiques), cela n'inclut PAS les conditions résultant d'un stress continu, comme le syndrome du canal carpien, les maux de dos chroniques et les empoisonnements dus à des infections . Les troubles mentaux et l'incapacité chronique, bien qu'ils puissent être les conséquences éventuelles d'une blessure physique, sont également exclus de la définition ci-dessus." Bien qu'ils soient inclus dans la définition de l'OMS, les empoisonnements seront exclus du CTR car ils ont été des événements extrêmement rares dans le CTR à ce jour et ne sont généralement pas inclus dans les registres des traumatismes dans la plupart des autres contextes.
Les patients qui ne sont pas formellement admis et sortis dans les 24 heures du service des urgences seront exclus.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: La prévention
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Seul
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Aucune intervention: Outil de dépistage mHealth standard
Il s'agit d'un outil de dépistage téléphonique standard testé qui détermine la nécessité d'un suivi en personne après la sortie d'un patient.
Les patients traumatisés consentants seront contactés par téléphone mobile à 0,5, 1, 3 et 6 mois après la sortie par un assistant de recherche pour effectuer le dépistage qui déterminera si le patient doit ou non demander des soins de suivi en fonction du nombre de signalés réponses à ≥ 1 question de l'enquête de dépistage en 7 items.
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Expérimental: Version optimisée de l'outil de dépistage mHealth (intervention) utilisant l'approche d'apprentissage automatique
Ce bras recevra une amélioration de l'outil de triage mHealth en utilisant une approche d'apprentissage automatique.
Les patients seront appelés à l'aide de l'outil optimisé à des moments précis (3 mois, 6 mois et 12 mois).
À chaque appel, les assistants de recherche rempliront l'enquête GOSE et l'outil de triage mHealth, en saisissant les résultats des appels et les réponses des patients directement dans le système mHealth.
Si des soins de suivi sont indiqués, l'assistant de recherche partagera cette information avec le patient et lui proposera de prendre rendez-vous.
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Une amélioration de l'outil de triage mHealth utilisant une approche d'apprentissage automatique, optimisant l'efficacité du calendrier des appels et la prédiction des patients les plus susceptibles de bénéficier des soins de suivi compte tenu des données collectées à l'hôpital via le registre des traumatismes du Cameroun, ainsi que les tentatives de contact téléphonique après le congé et les renseignements sur l'enquête.
L'épine dorsale des estimateurs est l'algorithme d'apprentissage automatique d'ensemble, le Superlearner, qui a été appliqué à des contextes médicaux, y compris les blessures et les traumatismes.
Il s'agit d'une méthode théorique basée sur la validation croisée, qui combine potentiellement de nombreux apprenants différents (par exemple, régression standard, régression arborescente, forêt aléatoire, réseaux de neurones) de sorte que le modèle choisi (une moyenne pondérée des apprenants) est asymptotiquement équivalent au soi-disant "Oracle" - l'apprenant qui s'adapte de manière optimale à la distribution génératrice de données.
Notez que les versions CV-TMLE à double robustesse de cet estimateur sont disponibles en tant que fonction tmle3mopttx dans tlverse.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Évaluer le score de Glasgow Outcomes Scale-Extended (GOSE)
Délai: A 3 mois
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Ce résultat mesurera la récupération après une blessure traumatique et va de 1 (décès), 2 (état végétatif) à 8 (bonne récupération supérieure).
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A 3 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Note GOSE
Délai: A 6 et 12 mois
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Ce résultat mesurera la récupération après une blessure traumatique et va de 1 (décès), 2 (état végétatif) à 8 (bonne récupération supérieure).
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A 6 et 12 mois
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Proportion atteinte par les téléphones portables
Délai: À 0,5, 1, 3 et 6 mois
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Nombre et proportion de patients traumatisés hospitalisés qui sont joints par téléphone mobile après leur sortie dans les deux bras
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À 0,5, 1, 3 et 6 mois
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Proportion nécessitant des soins de suivi
Délai: À 0,5, 1, 3 et 6 mois
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Nombre et proportion de patients traumatisés hospitalisés qui sont joints par téléphone mobile après la sortie et qui sont identifiés par l'outil de dépistage comme nécessitant des soins de suivi.
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À 0,5, 1, 3 et 6 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Alain Chichom-Mefire, MD, University of Buea
- Chercheur principal: Catherine Juillard, MD, MPH, University of California, Los Angeles
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Anticipé)
Achèvement primaire (Anticipé)
Achèvement de l'étude (Anticipé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- GRANT13254336 - Aim 2
- U54TW012087 (Subvention/contrat des NIH des États-Unis)
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Description du régime IPD
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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