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Ne faites pas trop confiance à votre téléphone pour détecter une dépression

Temps de lecture : 6 min

Une bonne méthode scientifique comprend un groupe test sous placebo. Dès lors, comment concevoir une application placebo?

Auto-diagnostic | Victor Larracuente via Unsplash CC License by
Auto-diagnostic | Victor Larracuente via Unsplash CC License by

«Il y a une application pour ça.» La phrase n'est plus un cliché, elle est devenue une réalité quotidienne. Nous utilisons des applications pour tout, que ce soit pour trouver des partenaires amoureux, surveiller notre fréquence cardiaque ou partir en week-end lorsque la météo est clémente. Sauf qu'en matière d'applications de santé, qu'elles prétendent soigner le diabète ou la dépression, savoir ce qui est réellement efficace n'est pas chose facile. Et ce n'est pas anodin, car les applications thérapeutiques sont susceptibles de diminuer grandement nos coûts de santé –si seulement nous étions capables de déterminer ce qui marche. Comme dans tout autre domaine médical, connaître l'impact d'une application exige des études rigoureuses et bien planifiées. Ce qui nous amène à l'un des plus grands défis que doit aujourd'hui surmonter ce secteur: comment concevoir une application placebo?

Le rôle fondamental du placebo dans une étude

Depuis longtemps, l'essai contrôlé randomisé est la méthode scientifique de choix pour isoler l'impact d'un nouveau traitement médical. Ces études répartissent leurs participants en deux groupes –le groupe «intervention», qui recevra le traitement expérimental, et le groupe dit de «contrôle». Dans ce second groupe, les individus peuvent suivre les recommandations thérapeutiques standards, ne rien faire du tout (on les assigne à une hypothétique «liste d'attente») ou prendre un placebo. En règle générale, ce placebo est un cachet ayant la même apparence que le médicament expérimental, sans renfermer le moindre agent biologiquement actif. Ensuite, les deux groupes sont comparés pour voir si la substance étudiée fait ou non une différence.

Le contrôle avec placebo est le test de référence, parce que les participants ne savent pas s'ils sont ou non dans le groupe de traitement. Ce qui signifie qu'ils ont les mêmes attentes en matière de rétablissement ou d'effets secondaires. Des attentes qui ont souvent un impact positif sur les effets étudiés –c'est le fameux «effet placebo». Ce type d'étude prend aussi en compte le fait que certains individus, dans les deux groupes, puissent voir leur état s'améliorer de lui-même, sans lien avec l'intervention en question.

C'est pourquoi nous avons besoin d'une «pilule de sucre» dans le domaine de la santé numérique. Sans placebo, impossible de connaître l'impact réel d'un traitement car nous n'aurons pas évalué l'impact connu des attentes des utilisateurs sur les effets étudiés. Une réalité qui est bien illustrée dans une récente analyse de dix-huit essais contrôlés randomisés menés sur des applications anti-dépression. Dans les études où l'application était comparée à un contrôle avec «liste d'attente», l'application s'est révélée modérément efficace dans la réduction des symptômes dépressifs. Mais quand les participants devaient utiliser l'application et étaient comparés à des groupes de contrôle actifs –où d'autres participants devaient consigner leur état dans un journal ou utiliser des applications tierces qui n'avaient a priori aucun effet selon les chercheurs –l'efficacité relative de l'application anti-dépression allait perdre 61%. Une différence cohérente avec ce que l'on sait de l'effet placebo.

Comment faire une «pilule de sucre» numérique?

Mais créer une application bidon qui serait l'équivalent numérique d'une pilule de sucre n'est pas chose facile. Dans le domaine de la santé mobile, nous ne savons pas encore bien ce qui constitue des «ingrédients actifs», ce qui nous fait souvent rencontrer l'un ou l'autre de ces deux problèmes. Parfois, nous abandonnons la création d'une application fictive et finissons par utiliser d'autres conditions de contrôle (la liste d'attente, par exemple), ce qui augmente artificiellement l'effet de l'application étudiée, car l'effet observé représente la somme de l'impact thérapeutique réel de l'application et son effet d'attente. D'autres fois, nous utilisons des applications placebo possédant par inadvertance des «ingrédients actifs», ce qui minime artificiellement l'effet de l'application étudiée.

Une étude récente sur l'application de méditation Headspace démontre la complexité du placebo numérique. Dans cette étude, une «fausse» application de méditation reprenait l'interface de Headspace et proposait aux utilisateurs des exercices de respiration qualifiés de «méditation», guidés par Andy Puddicombe, le co-fondateur de Headspace. Mais l'application n'incluait pas d'informations sur les principes fondamentaux de la pleine conscience, ni n'offrait de formes progressives et variées de méditations guidées –il n'y avait qu'un seul exercice en tout et pour tout.

Présentation de l'appli Headspace sur l'Apple Store

Résultat? Les chercheurs ont constaté que la pleine conscience s'améliorait chez les participants des deux groupes. Il n'y avait pas de bénéfice supplémentaire à expliquer le concept de la pleine conscience ou à proposer des exercices variés de méditation.

En un sens, le placebo était idéal car les deux applications étaient très similaires. Sauf que ces similitudes ont pu camoufler des «ingrédients actifs» de l'application Headspace complète potentiellement contenus dans le placebo. Au lieu d'être véritablement une étude sur les effets de l'application Headspace, cette recherche laisse entendre que les informations sur la pleine conscience et la diversité des exercices ne jouent pas sur les effets de l'application. Cette étude va dans le sens d'autres essais contrôlés sans placebo indiquant que Headspace pourrait permettre d'améliorer la pleine conscience et d’atténuer les symptômes dépressifs –mais, encore une fois, aucune conclusion claire sur l'efficacité de l'application ne peut être tirée de cette étude.

La couleur, pour corser le tout

Cette étude montre combien il peut être difficile de trouver l'équivalent de la «pilule de sucre» dans le domaine de la santé numérique, mais cette difficulté est commune à tout le champ de la santé comportementale où, vous le devinez aisément, mettre au point une «thérapie» fictive est une gageure. Ce qui signifie que les contrôles sans placebo (les «listes d'attente» ou les «traitements standards») qui n'évaluent pas l'effet des attentes des participants sont fréquents. Ce qui veut dire aussi que nous comparons souvent les traitements expérimentaux à des alternatives contenant des ingrédients actifs communs à l'«intervention» étudiée. Par exemple, nous pouvons comparer huit séances de thérapie cognitivo-comportementale (TCC) à huit séances de thérapie de soutien. Dans les deux protocoles, il y a huit heures de validation et de soutien procurées par un thérapeute diplômé, mais contrairement à la thérapie de soutien, qui est globalement libre, la thérapie cognitivo-comportementale se focalise sur des exercices précis censés influer sur un état d'esprit et des comportements susceptibles d'alimenter les problèmes psychologiques. Le problème, c'est que la thérapie de soutien offre l'un des «ingrédients actifs» de la thérapie cognitivo-comportentale –la connexion thérapeute-patient–, ce qui fait qu'un tel essai pourrait minimiser l'effet réel de la TCC.

Les psychothérapies ne sont pas les seules à être confrontées à de telles difficultés. C'est aussi le cas, par exemple, de la chirurgie où il n'y a pas d'équivalent évident de la pilule de sucre –on ne va pas anesthésier, et encore moins opérer un patient en usant d'un protocole fictif. Un sujet qui a été beaucoup (et légitimement!) débattu lors du développement de traitements chirurgicaux fondés sur des données probantes.

Pour compliquer encore un peu plus les choses, des détails a priori anodins peuvent jouer sur l'effet placebo. Par exemple, dans les essais sur les médicaments, il est désormais établi que la couleur de la pilule de sucre fait une différence. Des phénomènes similaires peuvent survenir avec les applications de santé. Par exemple, les images ci-dessous sont tirées d'une application expérimentale utilisée par notre équipe de recherche, où la couleur de fond peut être modifiée en touchant un bouton. L'hypothèse de test: que la couleur de l'écran influe sur l'humeur que les participants consignent dans l'application. Si on veut concevoir des essais contrôlés randomisés de bonne qualité dans le domaine de la santé numérique, il va falloir comprendre et prendre en compte de telles variables, même les plus subtiles et inattendues, pour appréhender de manière satisfaisante l'effet placebo des applications.

En tant que consommateur, quelle application de santé choisir? En laquelle pouvez-vous avoir confiance? Des essais contrôlés randomisés de bonne qualité sont en cours et l'étude sur Headspace allait dans la bonne direction. En attendant leurs résultats, nous pouvons examiner les données disponibles et voir que les utilisateurs de beaucoup d'applications, dont Headspace, estiment que leur état s'est amélioré. Reste que pour des problèmes de santé plus graves, il faut évidemment en passer par le diagnostic d'un professionnel et une relation thérapeutique solide –les applications pouvant représenter de précieux compléments. En somme, en attendant l'évolution de la science médicale des applications, la meilleure preuve de l'efficacité d'une application reste l'utilité personnelle que vous lui accordez.

Jessica Lipschitz Chercheuse en santé numérique

John Torous

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