Commentaires

Figure 4 : Indicateurs de performance de Body temperature.

La sensibilité et la spécificité de l’application sont respectivement de 60% et 23%. Sa valeur prédictive positive (VPP) est de 7% alors que la valeur prédictive négative (VPN) est de 86%.

3.2 Commentaires

Le présent travail a permis d’évaluer les performances des applications électroniques BP &

sugar test et Body temperature respectivement dans la détermination de la glycémie et celle de la température corporelle.

La précision de chacune des méthodes a été mise à l’épreuve. Une méthode est précise lorsque le coefficient de variation (CV) est inférieur à 5% [11]. A l’issue du test de répétabilité effectué pour la glycémie, la méthode de dosage par le spectrophotomètre a présenté un CV de 0,89% tandis que pour BP & sugar test était de 24,69%. Le spectrophotomètre est donc d’une très bonne précision comparativement à l’application téléphonique. C’est d’ailleurs ce qui explique le fait que, pour la détermination des indicateurs de performances, nous ayons considéré la détermination par spectrophotométrie comme méthode de référence. La valeur moyenne de glycémie obtenue pour l’application électronique est significativement plus élevée par rapport à celle du dosage au

BP & sugar test révèle 94 cas positifs (hyperglycémie) alors qu’avec le spectrophotomètre, il n’y en a que 4. L’application électronique aurait donc tendance à hausser la valeur de la

glycémie des sujets testés. Cela se confirme par une faible spécificité (22%) et surtout une valeur prédictive positive de 3%. Ainsi toute glycémie déterminée grâce BP & sugar test et supérieure à 1,1 g/L, n’aurait que 3% de chance d’être réellement au-dessus de ce seuil.

Toutefois, la valeur prédictive négative de cette application est très bonne (94%). Les valeurs de glycémie inférieures à 1,1 g/L sont donc beaucoup plus fiables que celles au-dessus de ce seuil.

La température moyenne obtenue pour l’application électronique est significativement plus élevée par rapport à celle du thermomètre (p˂10^-6). En outre, lorsque le seuil de la température est fixé à 37°C, l’application téléphonique signale 46 cas d’hyperthermie, alors qu’avec le thermomètre, l’on n’en compte que 13. Toutefois, la sensibilité et la spécificité de l’application sont respectivement de 60% et 23%. Sa valeur prédictive positive (VPP) est de 7% alors que la valeur prédictive négative (VPN) est de 86%. Ainsi, tout comme pour BP &

sugar test, les résultats inférieurs au seuil normal donnés par l’application Body temperature sont plus fiables que ceux au-dessus du seuil. Cependant, il faut noter que contrairement à BP & sugar test, les résultats de l’application ne variaient en général que de 0,5 à 1°C par rapport à ceux du thermomètre. De plus, la valeur de 37°C est un peu limite, comme seuil de

température normale. Si elle était revue à la hausse (37,5 ou 38°C par exemple), Body temperature présenterait forcément une valeur prédictive positive, nettement meilleure.

CONCLUSION

A l’issu de notre étude portant sur l’évaluation de la performance diagnostique des applications électroniques, nous pouvons conclure que les applications électroniques utilisées pour effectuer la prise de la glycémie et de la température corporelle ne sont pas fiable car la fidélité de ses applications n’est pas vérifié. Sur 120 patients sur lesquels a porté notre étude, la performance diagnostique de ses applications à titre préventif s’est avéré médiocre comparer aux appareils de mesure utilisées. L’e-santé est probablement en passe de changer notre façon d’appréhender la maladie. Le système de santé actuel est axé sur la guérison alors que l’e-santé est centrée sur la prévention. Elle complète et améliore le système actuel. Elle responsabilisera davantage le patient en le rendant garant de sa propre santé, elle favorisera les échanges entre professionnels de santé mais aussi avec les patients, elle permettra des prises en charge plus précoce de certaines pathologies, elle diminuera les transferts hôpitaux domiciles, et elle contribuera très probablement à diminuer les dépenses de santé. La santé étant un domaine très sensible, l’amélioration de la précision, du principe de fonctionnement de ses applications ainsi que leurs recommandations par les grandes institutions et les professionnels de la santé est donc un enjeu de taille.

SUGGESTIONS

Au regard des résultats obtenus dans le cadre cette étude, il nous paraît opportun de faire quelques suggestions :

 Une vérification ainsi qu’une certification par les institutions de santé de ses applications de l’e-santé avant leur mise à disposition sur les plateformes internet

 Une approche de la e-santé basée sur des applications santé servant essentiellement à l’information médicale, à l’amélioration de la relation professionnelle de santé / patient ou encore à l’analyse des données

 Le développement des objets santé connectés (Lecteur de glycémie, tensiomètre connecté …)

A l’endroit de l’EPAC :

 Promouvoir les études sur la santé connectée par un appui financier

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES

1. Présentation PowerPoint - Barometre_Mobile-VIDAL-CNOM-2016.pdf [Internet]. 2015 [consulté le 7/12/2016].

2. Commission Européenne - COMMUNIQUES DE PRESSE - Communiqué de presse - La santé en poche: libérer le potentiel de la santé mobile [Internet]. [Cité 25 déc 2018].

3. TELEMEDECINE - telemedecine2009.pdf [Internet]. 2009 [consulté le 20/02/2017].

4. Le décret du 19 octobre 2010 relatif à la Télémédecine | esante.gouv.fr, le portail de l’ASIP Santé [Internet]. [Cité 25 déc 2018].

5. Souid M, Simon P, Ollivier A. Aspects médico-économiques de la télédialyse en unité de dialyse médicalisée (UDM-TS) : une approche pertinente et une valeur ajoutée dans la qualité et l’organisation des soins. Eur Res Telemed Rech Eur En Télémédecine. déc

2012;1(3‑4):91‑5.

6. Avgousti S, Christoforou EG, Panayides AS, Voskarides S, Novales C, Nouaille L, et al.

Medical telerobotic systems: current status and future trends. Biomed Eng Online.

2016;15(1):96.

7. goe mhealth web.pdf [Internet]. 2011[consulté le 20/02/2017]. Disponible

sur:http://www.who.int/goe/publications/goe_mhealth_web.pdf - Recherche Google [Internet]. [Cité 25 déc 2018].

8. Smartphone — Wikipédia [Internet]. [Cité 25 déc 2018].

9. Glycémie. In: Wikipédia [Internet]. 2018 [cité 30 déc 2018].

10. Température corporelle humaine. In: Wikipédia [Internet]. 2018 [Cité 23 nov 2018].

11. Cooper, Greg and Gillions, Trudy. Producing Reliable Test Results in the Medical Laboratory. Irvine: Bio-Rad Laboratories, 2007.

TABLE DES MATIERES

LISTE DES ENSEIGNANTS DU DEPARTEMENT DE GENIE BIOLOGIE HUMAINE ....3

DEDICACES ...5

1.1 Définitions de concepts ... 17

1.2 Paramètres de l’étude et application médicale smartphone ... 21

1.3 Indicateurs de performance ... 23

2 CADRE, MATERIEL ET METHODES D’ETUDE ... 24

2.1 Cadre d’étude ... 24

2.2 Matériel d’étude ... 26

2.3 Méthode d’étude... 27

3 RESULTATS ET DISCUSSION ... 34

3.1 Résultats ... 34

3.2 Commentaires ... 37

CONCLUSION... 39

SUGGESTIONS ... 40

REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES ... 41