Cybersanté psychosociale dans le cancer du poumon avancé

Les soins palliatifs (PC) pour les patients atteints de maladies avancées limitant la vie et la gestion de leurs symptômes au cours de la trajectoire de la maladie ont considérablement évolué (Clark, 2007). La PC est conceptualisée comme une approche visant à améliorer la qualité de vie des patients et de leurs proches "par la prévention et le soulagement de la souffrance au moyen d'une identification précoce et d'une évaluation et d'un traitement irréprochables de la douleur et d'autres problèmes physiques, psychosociaux et spirituels". Au cours des dernières années, les taux de survie ont augmenté pour la plupart des diagnostics de cancer, aux stades précoces et avancés. Ainsi, les patients souffrant d'une maladie considérée comme incurable vivent plus longtemps avec une comorbidité psychosociale cumulée dérivée à la fois de la maladie elle-même et des traitements associés. Les sociétés américaine et européenne d'oncologie médicale ont récemment recommandé d'intégrer la PC psychosociale précoce dans la pratique oncologique standard pour les patients atteints de maladies métastatiques ou à un stade avancé comme le cancer du poumon (LC) dans leurs directives professionnelles. Cette décision a également été récemment étayée par des résultats méta-analytiques. Ces études montrent que les interventions palliatives incluant les aspects physiques et psychologiques ont des effets bénéfiques sur les patients, à la fois sur la qualité de vie à court terme et sur la charge générale des symptômes.

Malgré les avantages de ces interventions PC intégrées, les systèmes de santé rencontrent généralement plusieurs obstacles à la mise en œuvre des soins psychosociaux dans les contextes palliatifs, comme dans les LC avancés. Les plus typiques incluent une mauvaise détection précoce de ces besoins ; longues listes d'attente; et les restrictions de mobilité, de nombreux patients ne pouvant pas assister aux visites en personne. La littérature suggère fortement que la détresse émotionnelle est associée à une moins bonne qualité de vie, à une moindre adhésion aux traitements oncologiques et à l'adoption de modes de vie malsains. En fait, il est également démontré que la réduction du stress peut même prolonger les années de survie. Étant donné que les patients LC présentent une grande variabilité des symptômes, une évolution erratique et un impact émotionnel élevé ainsi qu'un pronostic limité, il est urgent d'augmenter la proportion actuellement faible de patients avec un dépistage précoce, une surveillance étroite et intensive et une référence rapide aux équipes de PC. À cette fin, de nouvelles approches en PC psychosocial sont nécessaires pour surmonter les obstacles rencontrés aujourd'hui.

Au cours des dernières années, deux actions principales ont été proposées pour améliorer la mise en œuvre de la prise en charge psychosociale en PC, en mettant l'accent sur son accessibilité et son efficacité. Par exemple, des études récentes ont introduit des traitements progressifs (de faible à haute intensité) et adaptatifs comme une réponse ingénieuse et sensée au défi d'offrir des interventions psychosociales appropriées, avec un rapport coût-efficacité élevé dans le cancer. Une autre action globale consiste à utiliser les technologies de l'information et de la communication (TIC). Les TIC sont apparues ces dernières années comme une ressource innovante pour mettre en mouvement cette nouvelle vague de pratiques de santé, avec une augmentation exponentielle de son utilisation et de sa mise en œuvre pendant la pandémie COVID, pour garantir la continuité des soins aux patients vulnérables atteints de cancer avancé. Les TIC ont également montré leur capacité à surmonter la plupart des limitations exprimées dans les milieux de soins conventionnels. Ces outils ont fourni des options de suivi plus rapides et plus intenses pour surveiller les signes avant-coureurs des patients, faciliter une meilleure communication entre les patients et les professionnels, et également tirer parti de traitements cliniques moins chers et plus accessibles par rapport aux alternatives traditionnelles, même en fin de vie. Néanmoins, les quelques études comparant les TIC et les interventions psychosociales habituelles ont trouvé jusqu'à présent des résultats d'efficacité mitigés.

Récemment, ONCOMMUN, une proposition européenne de création d'un écosystème e-santé (https://oncommun.eu/), a combiné ces deux actions prometteuses pour faciliter la prise en charge psychosociale précoce dans un programme psychosocial en ligne et par étapes. ONCOMMUN a montré des résultats préliminaires prometteurs sur le cancer du sein (BC) et un fort potentiel d'application thérapeutique dans des contextes avancés et palliatifs, comme le LC. Le premier niveau de soins de ce programme est un outil de dépistage et de suivi en ligne, suivi d'un campus du patient comprenant des interventions éducatives (deuxième niveau), une communauté de soutien psychosocial (troisième niveau) et des groupes de traitement psychothérapeutique par vidéoconférence (quatrième niveau).

Le projet actuel a été conçu comme un essai randomisé contrôlé de non-infériorité pour comparer un écosystème de soins psychosociaux de e-santé, basé sur la proposition ONCOMMUN, avec un traitement psychosocial traditionnel en personne en PC pendant la LC avancée. Notre groupe propose le développement et l'adaptation de cet écosystème numérique en intégrant des outils de dépistage et de surveillance à des interventions éducatives et psychologiques, en s'appuyant sur les résultats de sa récente implantation en Colombie-Britannique. Cet écosystème innovant de e-santé vise à favoriser des expériences saines, intégrant un programme psychosocial en quatre étapes de PC précoce axé sur les patients ayant un diagnostic de carcinome pulmonaire non à petites cellules (NSCLC) à des stades avancés (III et IV).

OBJECTIFS (3 ans)

Général

1. Offrir une détection précoce et un traitement personnalisé des besoins psychosociaux et physiques des survivants LC avancés.
2. Mettre en œuvre et évaluer un écosystème étagé en ligne pour le dépistage, le suivi et les soins psychosociaux et éducatifs, grâce à l'utilisation d'une plateforme de santé en ligne spécifiquement développée pour les patients atteints de LC avancé.

Objectifs spécifiques

1. Comparer la capacité de l'écosystème numérique à détecter et à fournir des soins psychosociaux précoces par rapport au traitement habituel.
2. Améliorer ou amortir les conséquences de l'évolution et du traitement du cancer du poumon avancé en termes de détresse émotionnelle, de démoralisation et de qualité de vie.
3. Explorer le rôle potentiel de médiation et de facilitation de la spiritualité dans une adaptation psychosociale optimale.
4. Étudier le coût-utilité associé aux deux interventions en termes d'années de vie ajustées sur la qualité (QALY), grâce à l'estimation de l'utilisation par les patients de services de santé supplémentaires, de leur degré d'observance pharmacologique, de la prise de médicaments psychotropes et du temps passé en incapacité feuilles.
5. Diffuser aux patients atteints de cancer, aux professionnels et au grand public les résultats de l'étude.

Procédure et acquisition de données

1. Développement d'une plateforme LC : La plateforme LC sera adaptée de la plateforme BC et alimentée par les résultats du système pilote LC et des groupes de discussion avec des professionnels et des patients. La solution LC partagera un ensemble d'éléments structurels (par exemple, des instruments de mesure, une gestion instantanée des symptômes), auxquels s'ajouteront des ressources spécifiques pour LC. L'expérience des patients sera au centre de cette étape de développement afin de maximiser la convivialité et la compréhension de toutes les ressources.
2. Validation avec les utilisateurs : les patients présentant un diagnostic avancé de LC seront invités à participer par leur équipe médicale. S'ils sont intéressés, ils seront contactés par notre groupe et une réunion en face à face sera programmée, où l'étude sera décrite et le consentement éclairé signé en cas d'acceptation. Les participants seront ensuite randomisés vers 1) l'écosystème de la e-santé ou 2) les soins psychosociaux habituels par un chercheur externe aveugle aux questions de recherche et aux conditions de traitement, en utilisant une séquence aléatoire de nombres générée par le logiciel REDCap. Dans le groupe écosystème eSanté, les participants dépourvus de matériel se verront proposer des webcams et des tablettes selon leurs besoins. Certains processus spécifiques du système ne s'appliqueront qu'à la branche IConnecta't car ils mesureront la convivialité de la plate-forme et leur état émotionnel associé au cours de l'étude (voir la section Interventions ci-dessous). Toutes les autres mesures seront administrées de T0 à T3 via une plateforme d'enquête en ligne professionnelle conforme au dernier Règlement général européen sur la protection des données (RGPD ; EC/2016/679).

Collecte et analyse des données

Deux bases de données seront créées : la première associera les données personnelles identifiables des participants (par exemple, les noms, l'identifiant du patient) à un code alphanumérique, et sera enregistrée sur un disque dur externe crypté stocké dans un placard à clé au sein du bureau de pi. La deuxième base de données, créée via le système REDCap, enregistrera toutes les données à analyser en utilisant des codes alphanumériques et sera stockée dans un cloud collaboratif sécurisé également conforme au RGPD. Cette procédure nous permettra de réaliser les analyses de manière anonyme. Les données seront téléchargées mensuellement à partir de REDCap et sauvegardées sur un deuxième disque dur externe crypté. Tous les 3 mois, un chercheur effectuera une vérification de l'intégrité des données. Alors que les systèmes en ligne conservent automatiquement un registre des accès des utilisateurs, un carnet restera à côté des disques durs pour que les chercheurs autorisés par les chercheurs principaux enregistrent leur nom, la date et l'heure de récupération et de restitution des disques. Enfin, les informations collectées via l'écosystème eHealth seront également stockées sur un serveur conforme au RGPD.

Des résultats descriptifs seront fournis pour les variables sociodémographiques et cliniques, ainsi que pour les indicateurs d'éducation, d'utilisabilité et de satisfaction, tandis que les différences entre les groupes seront évaluées avec le test t de Student et les tests du chi carré, le cas échéant. Des modèles linéaires multiniveaux (MLM) seront utilisés pour comparer les deux groupes dans les variables de résultats, tandis que les tailles d'effet (g de Hedges) seront rapportées et testées pour la non-infériorité. Pour les analyses QALY, les résultats de l'EQ-5D-3L seront utilisés avec les coûts associés aux salaires professionnels, à l'observance, à l'infrastructure, aux médicaments psychotropes et aux congés de maladie. L'effet de toute variable confusionnelle potentielle sera analysé. Les analyses seront effectuées à l'aide de SPSS v24.021 (IBM SPSS Statistics 21, 2017) par le département de biostatistique d'IDIBELL.