Intervention de santé numérique pour l'identification précoce et la prévention du diabète sucré gestationnel

Le diabète sucré gestationnel (DSG) est devenu un problème de santé publique de plus en plus important chez les femmes enceintes en Chine. Le DSG est associé à des issues de grossesse défavorables à court terme et à des risques pour la santé à long terme, tant pour les mères que pour leur progéniture. Le dépistage de routine actuel du DSG repose principalement sur le test de tolérance au glucose par voie orale réalisé entre 24 et 28 semaines de gestation, ce qui peut manquer la fenêtre optimale pour une identification plus précoce des risques et une intervention préventive.

Cette étude est conçue pour améliorer l'identification précoce et la prévention du DSG par l'intégration de données multi-sources et une intervention en santé numérique. L'étude est menée dans le contexte de la gestion de la santé maternelle en Chine et comprend une phase rétrospective de développement de modèle et une phase prospective d'essai contrôlé randomisé.

Dans la phase de développement du modèle, des données cliniques rétrospectives provenant des systèmes d'information sur la santé maternelle, incluant les caractéristiques démographiques, les antécédents obstétricaux, les dossiers d'examens physiques, les indicateurs de laboratoire et les données de suivi de grossesse, seront utilisées pour identifier les prédicteurs du DSG et construire un modèle de prédiction précoce du risque. Des méthodes statistiques et d'apprentissage automatique, incluant la forêt aléatoire et d'autres approches de modélisation prédictive, seront utilisées pour évaluer la performance du modèle et optimiser la discrimination, l'étalonnage, la robustesse et l'interprétabilité.

Dans la phase d'intervention, des femmes enceintes en début de grossesse identifiées comme étant à haut risque de DSG seront recrutées dans des hôpitaux maternels et infantiles participants et réparties aléatoirement selon un ratio 1:1 soit dans un groupe d'intervention en santé numérique, soit dans un groupe de soins habituels. Les participantes du groupe d'intervention recevront un soutien supplémentaire via une plateforme numérique, incluant une éducation sanitaire structurée, des recommandations individualisées sur l'alimentation, l'activité physique, la gestion du poids gestationnel et le sommeil, ainsi que des outils de consultation en ligne et d'autogestion. Les participantes du groupe témoin recevront les soins prénatals de routine et du matériel d'éducation sanitaire standard.

Un suivi sera effectué pendant la grossesse et à l'accouchement. Le critère de jugement principal est l'incidence du DSG diagnostiqué selon les critères cliniques de routine pendant la grossesse. Les critères de jugement secondaires incluent la prise de poids gestationnelle, l'accouchement par césarienne, la macrosomie, et certaines issues maternelles et néonatales. La surveillance de la sécurité se concentrera sur les éventuels événements indésirables liés à l'intervention sur le mode de vie, tels que les symptômes hypoglycémiques ou d'autres inconforts.

Les résultats de cette étude pourraient aider à optimiser les stratégies d'évaluation précoce du risque, d'alerte intelligente et d'intervention pour le DSG, et pourraient contribuer aux politiques et pratiques de santé maternelle et infantile en Chine.