Les outils numériques comme soutien au predict-to-treat ?

Contrairement à d’autres domaines thérapeutiques, il est toujours difficile en rhumatologie d’obtenir une rémission chez tous les patients. Deux applications peuvent augmenter les chances de rémission clinique par le biais d’une prise de décision conjointe entre les patients et le corps médical [1-4]. Il s’agit d’une part de la stratégie treat-to-target (T2T) et d’autre part de l’approche predict-to-treat (P2T), dans laquelle les outils numériques peuvent contribuer à prédire les résultats ou à surveiller l’évolution de la maladie [5]. A la veille du congrès annuel de la SSSR, qui se tiendra du 31 août au 1er septembre 2023, les professeurs Gerd Burmester (Charité Universitätsmedizin, Berlin) et Thomas Hügle (Centre hospitalier universitaire vaudois, Lausanne) ont parlé des deux concepts dans le cadre familial “Room-for-Rheum”. Les points forts sont résumés ci-dessous.

Depuis sa première publication en 2010, le traitement ciblé selon la stratégie T2T s’est imposé comme le principe directeur du traitement de la polyarthrite rhumatoïde (PR) et comprend plusieurs éléments distincts : la définition d’un objectif et d’une méthode pour le mesurer, l’évaluation de l’objectif à un moment prédéfini, l’engagement de modifier le traitement si l’objectif n’est pas atteint et la prise de décision conjointe par les patients et le corps médical. [1-4]. Selon le professeur Burmester, les jeunes rhumatologues connaissent cependant beaucoup moins le développement et l’origine du concept T2T que leurs collègues expérimentés. Des initiatives mondiales telles que EVEREST (EleVatE care in RhEumatoid arthritiS with Treat-to-target) doivent aider la nouvelle génération à se remémorer le concept T2T. EVEREST a pour objectif d’améliorer la mise en œuvre et la réalisation des valeurs cibles convenues à l’avance sur l’ensemble du territoire [6].

Thomas Hügle : Avec l’établissement de l’échographie en rhumatologie, le concept T2T semble avoir été quelque peu relégué au second plan dans la pratique quotidienne. Le concept est-il généralement moins utilisé aujourd’hui ?

Gerd Burmester : Je ne dirais pas cela. A la Charité, nous avons toujours travaillé selon le concept de T2T et je pense que la T2T continue d’être recherchée dans de nombreux pays. Mais il faut savoir que les aides techniques et même l’accès aux médicaments ne sont pas les mêmes dans tous les pays. C’est pourquoi la littérature ne mentionne délibérément aucun médicament, score de laboratoire ou paramètre de résultat, ni aucune donnée d’imagerie à utiliser dans le cadre de la stratégie T2T. L’absence de données concrètes doit encourager le développement de possibilités de mise en œuvre de la stratégie T2T spécifiques à chaque pays, toujours dans le but d’améliorer la rémission des patients. Cela rend toutefois difficile la mise en œuvre concrète de ce concept.

Thomas Hügle : L’une des pierres angulaires du concept T2T est le choix d’un objectif prédéfini et d’une méthode permettant de déterminer si l’objectif thérapeutique a été atteint. Comment l’objectif de “rémission” est-il évalué à la Charité à Berlin ? Les valeurs sont-elles mesurées tous les 3 ou 6 mois ?

Gerd Burmester : J’effectue tous les trois mois un comptage complet des articulations touchées chez tous les patients et je calcule à la fois le Disease Activity Score 28, c’est-à-dire le DAS28, et le Clinical Disease Activity Index, CDAI. Nous utilisons le CDAI pour évaluer la rémission et le DAS28 pour l’activité générale. Une enquête cohérente est essentielle pour travailler selon la T2T, même si nous sommes tous pressés par le temps. La saisie électronique de ces données prend souvent beaucoup de temps.

Thomas Hügle : Pourtant, la saisie électronique de ces données serait d’une grande importance pour les modèles futurs. Dans certains dossiers médicaux électroniques, des calculateurs automatiques de paramètres sont déjà utilisés pour visualiser l’objectif thérapeutique prédéfini à l’aide de graphiques. De telles automatisations aideraient-elles à travailler davantage selon la T2T ?

Gerd Burmester : De tels graphiques aideraient certainement à voir directement l’impact de T2T. Certains dossiers médicaux électroniques intègrent déjà des calculateurs DAS28. Cependant, de nombreux départements informatiques n’autorisent pas les programmes externes à effectuer des calculs automatiques. Personnellement, je détermine le DAS28 et le CDAI manuellement à chaque fois et j’inscris les valeurs dans le dossier médical électronique.

Thomas Hügle : On voit donc que la saisie électronique des données des patients prend beaucoup de temps. En particulier si les personnes concernées sont convoquées tous les trois mois, cela peut coûter cher. En fin de compte, la T2T permet-elle de réduire les coûts ou sera-t-elle plus coûteuse si nous appliquons le concept à tous les patients ? En d’autres termes, quel est le rapport coût-efficacité de T2T dans la pratique ?

Gerd Burmester : Je pense que T2T est absolument rentable. Les rhumatologues berlinois, par exemple, sont remboursés à hauteur de 40 euros par trimestre et par patient. Même s’ils passent 10 fois par trimestre, le prix reste le même. Les personnes concernées peuvent espérer de bons réglages de la maladie avec des coûts plus faibles et ne seront plus aussi rapidement invalides grâce au traitement T2T et à un diagnostic précoce. A l’avenir, cela pourrait être soutenu par d’autres concepts tels que le P2T.

Thomas Hügle : Mot-clé P2T : comme son nom l’indique, predict-to-treat, ce concept offre une approche passionnante pour modifier la prédiction de l’évolution des maladies. Quel sera le rôle des paramètres prédictifs, tels que les biomarqueurs, à l’avenir ?

Gerd Burmester : Ces dernières années, on a beaucoup parlé des biomarqueurs, mais malheureusement, ces biomarqueurs prédictifs de la PR n’existent pas encore. Imaginez que Mme Meier soit assise dans ma salle de consultation et qu’elle n’ait pas répondu à un traitement au méthotrexate (MTX). Quel médicament dois-je lui donner ensuite ? Dans de tels cas, des marqueurs prédictifs pour ou contre un médicament seraient d’une grande utilité. À l’avenir, l’intelligence artificielle nous aidera certainement à analyser et à évaluer tous les paramètres et toutes les variables. Mais malheureusement, nous sommes encore loin du compte.

Thomas Hügle : Il serait peut-être plus efficace de commencer par faire des prévisions à l’aide de données de registre, plutôt que d’attendre immédiatement un médicament approprié sur la base d’un facteur prédictif. Je donne souvent l’exemple d’un patient hospitalisé pour une pneumonie, qui va mieux au bout de 5 jours, mais dont la CRP est encore à la traîne. Pourrait-on indiquer spécifiquement dans le rapport de laboratoire que, sur la base des données du registre, on peut s’attendre à une baisse du taux de CRP dans les deux jours à venir, puis faire sortir le patient compte tenu de la tendance ? Quelle est l’utilité de telles prédictions dans la pratique ?

Gerd Burmester : Aux États-Unis, ces processus seront bientôt mis en œuvre et chez nous aussi, ces prévisions seront de plus en plus utilisées à l’avenir. Avec des systèmes de santé coûteux, la pression augmente pour que les malades sortent plus tôt. Le développement de modèles et d’algorithmes favorisera cette tendance.

Thomas Hügle : Exactement, de tels modèles existent déjà aux États-Unis. Epic est le leader du marché des dossiers médicaux électroniques etleur programme Cosmos travaille avec des trillions de données et de contacts de patients pour faire des prédictions. Pour en revenir à l’exemple de la pneumonie : Si la mention mentionnée dans le dossier du patient peut jouer un rôle dans la pneumonie, pourquoi pas dans l’arthrite ?

Gerd Burmester : Absolument. Nous ne laisserions pas les personnes atteintes de pneumonie rentrer chez elles sans rien faire, mais nous effectuerions un monitoring à distance en mesurant l’oxygène et la pression artérielle, de manière à pouvoir les rappeler en cas d’urgence. Les personnes atteintes de PR sont rarement des cas d’urgence, ce qui permettrait de disposer d’une fenêtre de traitement encore plus large. A l’avenir, les wearables tels que les montres intelligentes pourraient également jouer un rôle dans le monitoring.

Thomas Hügle : Ces wearables sont actuellement très populaires et seraient définitivement une option économique pour le monitoring. Malheureusement, les wearables de tous les jours ne possèdent pas de fonction permettant d’évaluer des valeurs cliniques telles que le DAS28.

Gerd Burmester : Ce n’est peut-être qu’une question de temps. Entre-temps, les appareils peuvent mesurer le nombre de pas, le taux d’oxygène dans le sang, les calories brûlées, la vitesse de marche, etc. Il est possible que le DAS28 soit en corrélation avec l’une de ces mesures.

Thomas Hügle : De telles mesures relèvent toutefois davantage du monitoring que de la prédiction. Mais il y a déjà des patients dont on sait, dès la consultation, que leur état ne s’améliorera pas lors de leur prochaine visite chez le médecin. Nous l’avons montré avec les données du Swiss Quality Management (SCQM) : il y a un écart de 8 % entre les valeurs estimées et les valeurs réelles du DAS28 lors des consultations de suivi [7]. A l’avenir, de tels algorithmes pourraient donc prédire le DAS28 dans 6 mois. Ces connaissances nous permettront-elles d’avancer ?

Gerd Burmester : Ces algorithmes vont se multiplier à l’avenir et nous devrons mener des études complexes pour évaluer la pertinence des paramètres prédictifs. Mais c’est justement avec les grandes quantités de données d’assurance américaines que de telles prédictions deviennent de plus en plus probables. Cependant, ces données doivent être examinées de manière critique, car des diagnostics erronés ou des entrées mal codées peuvent compromettre la prédiction. Il est toutefois possible que les entrées erronées soient diluées par le grand nombre de données.

Thomas Hügle : Je reviens sur les wearables et le potentiel de soutien du concept P2T avec les instruments de tous les jours. Les patients apprécient les wearables, mais ces données peuvent-elles être utilisées dans le flux de travail clinique ?

Gerd Burmester : Je crois aux mesures objectives, sur la base desquelles la thérapie et la médication peuvent être déterminées lors de la consultation médicale. Je vérifie maintenant auprès de mes patients s’ils portent un wearable et je discute des données avec eux. Avec 12 000 pas par jour, je sais que la souffrance n’est pas si élevée. Mais si une patiente ne fait plus que 2 000 pas par jour, contre 5 000 auparavant, cela indique que quelque chose ne va pas. Cela place la discussion avec les patients sur une autre base. Il est certain qu’à l’avenir, nous traiterons de plus en plus de données de ce type en consultation.

La discussion animée entre le professeur Hügle et le professeur Burmester a montré que le concept T2T s’est imposé depuis 2010 comme stratégie thérapeutique dans le traitement des personnes atteintes de PR. T2T continue à viser les objectifs de “pas de douleur, pas de limitation fonctionnelle et une vie normale” par le biais d’une décision thérapeutique partagée et d’une évaluation objective de la maladie [1-4]. Bien que des traitements de plus en plus performants de la PR soient disponibles, les paramètres prédictifs pour une médecine de précision font toujours défaut. Le concept P2T, notamment à l’aide d’instruments quotidiens tels que les wearables, pourrait jouer un rôle passionnant dans ce domaine à l’avenir.

Cet article a été rédigé avec le soutien financier de AbbVie AG, Alte Steinhauserstrasse 14, Cham.

CH-ABBV-230156_12/2023

Cet article a été publié en allemand.

Littérature

1. Smolen, J.S., et al., Traiter la polyarthrite rhumatoïde pour atteindre l’objectif : recommandations d’un groupe de travail international. Ann Rheum Dis, 2010. 69(4) : p. 631-7.
2 Smolen, J.S., et al, Treating rheumatoid arthritis to target : 2014 update of the recommendations of an international task force. Ann Rheum Dis, 2016. 75(1) : p. 3-15.
3. Smolen, J.S., et al., Recommandations de l’EULAR pour la prise en charge de la polyarthrite rhumatoïde avec des médicaments antirhumatismaux de synthèse et biologiques modifiant la maladie : mise à jour 2019. Ann Rheum Dis, 2020. 79(6) : p. 685-699.
4 Smolen, J.S., et al, Recommandations EULAR pour la prise en charge de l’arthrite rhumatoïde avec des médicaments antirhumatismaux de synthèse et biologiques modifiant la maladie : mise à jour 2022. Ann Rheum Dis, 2023. 82(1) : p. 3-18.
5 Davergne, T., et al, Wearable Activity Trackers in the Management of Rheumatic Diseases : Where Are We in 2020?Sensors (Bâle), 2020. 20(17).
6. journaux médicaux irlandais. Comité irlandais de rhumatologie formé dans le cadre d’une initiative mondiale visant à atteindre des objectifs de traitement par rapport à la cible. https://www.imt.ie/news/healthcare-news/irish-rheumatology-committee-formed-as-part-of-global-initiative-focused-on-achieving-treat-to-target-goals-10-08-2023/. Dernier accès : 13/12/2023.
7. Kalweit, M., et al, Personalized prediction of disease activity in patients with rheumatoid arthritis using an adaptive deep neural network. PLoS One, 2021. 16(6) : p. e0252289.