AdLip : assistant de santé personnel numérique/IA soutenu par un coach humain pour améliorer l'observance des médicaments hypolipidémiants (AdLip)

L’hyperlipidémie reste l’un des trois principaux facteurs de risque métaboliques à l’origine de l’apparition de l’IAM d’ici 2050. Dans une étude récente portant sur 3 ethnies asiatiques atteintes d'IAM, l'incidence de l'hyperlipidémie devrait augmenter de 205 % (341 à 1 041 pour 100 000 habitants) de 2025 à 2050. Une combinaison de modifications du mode de vie et d'un traitement hypolipidémiant est généralement recommandée aux personnes ayant des taux élevés de LDL-C afin de réduire le risque de maladie cardiovasculaire. L'Organisation Mondiale de la Santé (OMS) définit l'observance comme « la mesure dans laquelle le comportement d'une personne (y compris la prise de médicaments) correspond aux recommandations convenues d'un prestataire de soins de santé ».

Une mauvaise observance des médicaments laisse présager de moins bons résultats en matière de santé. À Singapour, environ 60 % des adultes ne prennent pas leurs médicaments comme prescrit (comme ci-dessus), ce qui crée un fardeau économique et clinique considérable pour les individus et les systèmes de santé.

L'utilisation de la technologie numérique dans l'observance des médicaments a continué de croître à mesure que de plus en plus de prestataires de soins de santé et de patients reconnaissent ses avantages pour améliorer l'observance et les résultats de santé globaux. Les interventions numériques ont aidé efficacement les patients à gérer leurs médicaments en leur rappelant de prendre leurs médicaments à temps et en leur fournissant plus d'informations sur leurs médicaments et leur plan de traitement. Dans le monde très occupé d'aujourd'hui, la fourniture d'un traitement au bon moment et perçu comme important serait essentielle pour convaincre efficacement les patients intentionnellement non-observants de prendre leurs médicaments comme prescrit.

Cette étude est un essai contrôlé randomisé parallèle multicentrique, ouvert et à deux bras. Nous avons l'intention de répartir au hasard les patients atteints d'hyperlipidémie dans l'un des deux groupes : application Digital/AI Personal Health Assistant soutenue par un coach humain (groupe d'intervention) et soins standard (groupe témoin) avec un ratio d'attribution de 1 : 1. Le groupe d'intervention recevra des commentaires personnalisés via l'application couplés à un coaching humain en plus des soins cliniques habituels pour la gestion du cholestérol. Le groupe témoin recevra les soins habituels pour la gestion des lipides mais ne recevra pas l'application personnalisée ni n'aura accès au coaching santé.

Les participants atteints d'hyperlipidémie (n = 376) seront inscrits dans des polycliniques, et les principaux critères d'inclusion sont les participants qui n'adhèrent pas aux statines (sous-échelle "Étendue de la non-observance" de la mesure de non-observance DOSE), avec un score > 1 (plage de 0 à 15) avec ou sans ézétimibe et dont le taux de LDL-C est supérieur aux niveaux cibles recommandés stratifiés par catégorie de risque. Les participants seront suivis lors de la visite 2 au mois 3, de la visite 3 au mois 6 et de la visite 4 au mois 12, tandis que le décompte des pilules sera collecté lors des visites de 3 mois, 6 mois et 12 mois. Dans le cadre des normes de soins, le pharmacien clinicien assurera le suivi des patients, titrera les médicaments hypolipidémiants (tels que les statines, l'ézétimibe, etc.) selon les besoins, et examinera et prendra des mesures pour les résultats des tests sanguins cliniques.

Seuls les membres du groupe d'intervention, le coach Human-AI-Health utiliseront les informations recueillies par le chatbot IA pour guider l'intervention comportementale ciblée lors de la consultation téléphonique. La portée du coaching sera strictement liée à l’observance médicamenteuse et au bien-être général. L’entraîneur ne démarrera, n’arrêtera ni ne titrera aucun médicament. L'entraîneur fera part de ses préoccupations aux pharmaciens cliniciens lorsqu'il le jugera apte. Une sous-étude de discussion de groupe sera menée avec un échantillon imbriqué de 30 à 50 patients du groupe d'intervention. Les objectifs sont : (a) recueillir des informations auprès des patients de l'intervention sur leurs expériences avec l'application et le coaching en santé humaine, (b) des informations sur les composants d'intervention qui fonctionnent le mieux pour eux et dans quelles circonstances, (c) des informations sur les préoccupations qui pourraient avoir un impact l'efficacité de l'intervention, (d) les facteurs qui attirent leur participation et leur engagement durable, (e) les facteurs qui les dissuadent d'un engagement durable, (f) les facteurs qui peuvent amener d'autres patients atteints de maladies cardiovasculaires à être plus enclins à participer à une telle intervention et (g) des idées et des suggestions pour rendre l’intervention plus attrayante et efficace.