6. Introduction
6.6. Descriptions des activités des CAPPI (cf. annexe 1)
6.7. Tableau synthèse programme de soins (cf. annexe 11.2)
7. MÉTHODOLOGIE
7.1. Hypothèse : Existe-il un lien entre le drop-out et l’insuffisance d’alliance thérapeutique ?
Au CAPPI du secteur Jonction à Genève, lors d’une enquête menée pour les interventions de crise sur 6 mois en 2011, nous avons constaté que le délai du rendez-vous proposé au médecin envoyeur était de 3 à 7 jours et que 50 % des patients ne se présentaient pas à ce rendez-vous. Empiriquement, ceci nous a amenés à mettre en place une équipe médico-infirmière d’accueil et d’évaluation qui peut recevoir les patients dans les 24h suivant la demande, à visée de disponibilité, de coordination et de contenance psychique afin d’éviter les drop-outs, c’est-à-dire une rupture précoce avec les soins.
Pour comprendre ce phénomène de drop-out, nous avons été amenés à effectuer une étude spécifique afin de mettre en évidence d’éventuels facteurs prédictifs.
Nous avons également mesuré le délai du rendez-vous donné (> ou < 24h), ainsi que l’éventuel changement de référent, considéré comme des indicateurs empiriques au sein du CAPPI Jonction jusqu’alors concernant la construction de l’alliance thérapeutique, la diminution du risque de drop-out et la possibilité de mise en place des soins jugés adéquats.
Dans notre étude, nous avons défini le drop-out dans une perspective chronologique:
1) Drop-out initial : non-présentation au premier rendez-vous programmé
2) Drop-out secondaire : non-présentation au rendez-vous après 1 ou 2 entretiens
Si le suivi dépassait le 7e jour (> J7de suivi), la fin du suivi n’était pas considérée comme un drop-out.
7.2. Procédure
Du 6 mars au 2 août 2012, nous avons récolté successivement les données de 245 patients avec un formulaire de demande de prise en soins (cf. annexe 11.1) complétéspar un des 3 chefs de clinique assignés à l’accueil des demandes dans le CAPPI du secteur Jonction.
Le dispositif d’accueil était un binôme d’accueil et d’évaluation et d’orientation constitué d’un psychiatre et d’un infirmier, répondant dans l’heure, de 8h à 19h, et qui obtenait au moment de l’appel les informations nécessaires pour faire une orientation initiale dans la structure de soins adéquate. S’il y avait une indication d’intervention au CAPPI, il proposait un rendez-vous dans un délai de 24h, convoquait les membres de l’entourage, évaluait le programme de soins nécessaires lors d’un entretien d’admission permettant de faire un statut mental initial.
S’il y avait une indication claire pour la consultation psychiatrique ou une intervention de crise, le binôme organisait une admission définitive par les nouveaux référents (psychiatre et infirmier/ère) dans un délai rapide, de 2 à 4 jours.
Une réévaluation pouvait être envisagée dans certaines situations cliniques 24 à 48 heures plus tard.
7.3. Instrument
L’instrument de récolte de données est un formulaire (voir annexe) de demande de prise en soins, constitué de variables sociodémographiques, cliniques, des décisions thérapeutiques initiales et du drop-out éventuel et à quel jour du traitement. Ce formulaire a été complété initialement par le chef de clinique au moment de l’appel téléphonique du demandeur et éventuellement complété en fin de suivi pour les données manquantes.
7.4. Échantillon
L’échantillon est constitué de 245 patients. Nous avons exclu les patients adressés par notre consultation psychiatrique du secteur Jonction, les patients qui nous ont été adressés par erreur de secteur, immédiatement réorienté dans le secteur correspondant, les patients dont l’indication étaient un suivi type consultations et non une intervention de crise.
7.5. Analyse statistique
Les résultats descriptifs et les comparaisons entre les sexes ont été effectués par le test de chi carré pour les variables catégorielles et l’analyse de variance à un facteur pour les variables continues. Le test de Kolmogorov-Smirnov a été utilisé pour s’assurer de la normalité de la distribution.
Nous avons procédé à une régression logistique univariable pour vérifier l’odds ratio pour chaque variable indépendante avec comme variable dépendante le drop-out (oui/non), les comparaisons ont été effectuées pour chaque variable.
Les analyses statistiques sont été effectuées avec le logiciel SPSS pour PC (version 17 Chicago, Illinois, USA).
Le niveau de signification a été établi pour une valeur P < 0.05 et les résultats sont postulés en moyenne.
8. RÉSULTATS
8.1. Données sociodémographiques des patients de la cohorte
Tableau 1. Moyenne de l’âge des patients
Variables Moyenne
Âge 41 ans (18 - 67 ans)
Dans cette étude, l’âge moyen est de 41 ans, compris entre 18 et 67 ans. Aucune limite supérieure d’âge n’est imposée au centre au moment de l’étude, suite à la fusion du service de psychiatrie adulte et de psychogériatrie en 2010. La possibilité du suivi aux CAPPI dépend donc uniquement de l’indication et non de l’âge. Par ailleurs, la coordination avec le CAPPA étant possible au sein du DPSM, dans le cas où le patient souffre de troubles cognitifs importants.
Tableau 2. Variables sociodémographiques des patients
Variables Total N=245 (%)
Sexe (homme) 95 (38,8)
Psychiatre traitant 121 (49,4)
Origine suisse 102 (41,6)
Langue française 225 (91,8)
Statut suisse 144 (58,8)
État civil, marié 80 (32,7)
Dans cette population de patients suivis au CAPPI Jonction, 39 % des patients sont des hommes, 67 % vivent seul, mettant en évidence probablement un certain isolement social, surtout lorsque le profil psychopathologique d’état limite nécessiterait un éventuel étayage sur autrui.
Quatre-vingt-huit pour cent des patients ne sont pas dans un cursus universitaire.
Soixante-trois pour cent des patients n’ont pas d’emploi au moment de leur suivi au CAPPI, ce qui est certainement à mettre en perspective avec le risque potentiel de désinsertion sociale et de la nécessité de coordination avec un suivi social, dans le sens d’une prise en charge multidisciplinaire.
47 (19.2%)
106 (43.3%) 92 (37.6%)
Graphique 1. Scolarité des patients N=245 (%)
Maturité fédérale Appren0ssage Ecole obligatoire
91 (37.2%)
114 (46.5%) 40 (16.3%)
Graphique 2. Activité actuelle des patients N=245 (%)
Employé Sans ac0vité AI et/ou OCPA
8.2. Données cliniques des patients de la cohorte
Les structures de soins du DSMP nous ont adressé 55 % des patients et 45 % sont des demandes émanant de l’extérieur du département (médecin, psychiatre traitant ou le patient lui-même), ce qui confirme la nécessité de soins coordonnés avec les autres dispositifs de soins de la communauté, notamment les psychiatres du secteur libéral et les médecins traitants. Il est important de noter que 20 % des patients ont contacté directement le CAPPI, conséquence de la politique d’ouverture des centres ambulatoires vers les usagers et le reflet de l’objectif de renforcer les liens directement avec les structures de la cité.
Nous observons que 32 % des demandes proviennent de l’UAUP et l’UITB qui sont les autres dispositifs du département ayant pour missions d’intervenir dans les situations de crise.
55 (22.4%)
23 (9.4%)
28 (11.4%)
1 (0.4%) 20 (8.2%)
40 (16.3%) 14 (5.7%) 15 (6.1%)
49 (20.0%)
Graphique 3. Adressage des patients N=245 (%)
UAUP UITB
Structure hospitalière C Eaux-‐Vives
Médecin traitant Psychiatre
Programme spécialisé C Grand-‐Pré/Phoenix Lui-‐même
Tableau 3. Suicidalité des patients
Variables Total N=245 (%)
Idées suicidaires 104 (42,4)
Si oui, scénarisées ? 31 (29,8)
Antécédent de tentative de suicide 65 (26,5)
Les idées suicidaires associées à un potentiel risque de violence envers soi-même sont présentes pour 42 % des patients reçus au CAPPI durant la période de l’étude.
Nous remarquons que le risque suicidaire est présent pour 70% des patients de cette population.
Le risque suicidaire est rarement élevé. Le cas échéant les patients étaient orientés des les structures indiquées, comme BI ou l’UITB. Un quart des patients (26,5%) avaient fait au moins une tentative de suicide avant leur admission dans le centre.
1 (0.4%)
49 (20.0%)
121 (49.4%) 74 (30.2%)
Graphiques 4. Risque suicidaire des patients N=245 (%)
Elevé Moyen Faible Nul
Tableau 4. Syndrome de dépendance
Variables Total N=245 (%)
Syndrome de dépendance Oui
Cannabis Cocaïne
Héroïne/Méthadone Alcool
Benzodiazépines Non
Abstinent, sevré
65 (26,5) 31 (12,7) 17 (6,9)
6 (2,4) 55 (22,4)
5 (2,0) 166 (67,8)
14 (5,7)
Nous remarquons que 26.5 % des patients admis ont un syndrome de dépendance, essentiellement à l’alcool (22,4%), mais également au cannabis (12,7%) et à la cocaïne (6,9%).
À noter que l’abus de substance n’a pas été quantifié dans cette étude.
Tableau 5. Antécédents psychiatriques des patients
Nous avons constaté que 77,6 % des patients ont des antécédents psychiatriques, que 37,6 % ont au moins un antécédent d’hospitalisation et que 32,7 % ont bénéficié d’au moins un suivi antérieur dans un CTB. Cinquante et un pour cent des patients bénéficient d’un suivi par un psychiatre/psychologue.
Nous observons le faible taux d’antécédents à la consultation psychiatrique (5,7 %). Précisons qu’il ne s’agit pas d’un adressage par la consultation psychiatrique, qui constituait un critère
d’exclusion à l’étude. Le taux est également faible pour le programme spécialisé addictologique (5,7 %) ou autre (6,5 %).
Tableau 6. Diagnostics des patients (classification internationale des Troubles mentaux et des Troubles du Comportement, CIM10) (69)
Dans notre population, 72,3% des patients souffrent d’un trouble de l’humeur unipolaire et 24,5%
souffrent d’un trouble de l’axe II. Seulement 9% souffrent d’une psychose. Il est à mentionner que 30,2 % des patients présentent des troubles mentaux et du comportement liés à l’utilisation d’une substance psychoactive.
Variables Total N=245 (%)
Troubles mentaux organiques (F00-09) Tr.ment. et tr. du comp. liés à l’util. de subst. psycho-actives (F10-19)
Schizophrénie, tr. schizotypique et tr. délirants (F20-29)
Troubles de l’humeur (F30-39) unipolaire
Tr. névrotiques, tr. liés à des facteurs de stress et tr. somatoformes (F40-48) Syndrome comportementaux associés à des perturbations physiologiques et à des facteurs physiques (F50-59) Tr. de la personnalité et du comp. chez l’adulte (F60-69)
1 (0,4)
74 (30,2)
22 (9,0)
195 (79,6) 177 (72,3)
34 (13,9)
5 (2,0)
60 (24,5)
Tableau 7. Traitements psychotropes des patients
Variables Total N=245 (%)
Psychotropes Neuroleptiques Antidépresseurs Benzodiazépines Thymorégulateurs Méthadone
173 (70,6) 71 (29) 117 (47,8) 106 (43,3) 18 (7,3)
2 (0,8)
Dans cette population, 70,6 % des patients sont au bénéfice d’une médication psychotrope au moment de la demande de suivi, ce qui est à mettre en perspectives des résultats des antécédents de suivis psychiatriques.
Tableau 8. Programmes de soins des thérapies brèves au CAPPI
Variables Total N=245 (%)
Programme de soins Suivi Ambulatoire Intensif (SAI)
Suivi Intensif Continu (SIC) Suivi Ambulatoire Adapté (SAA)
146 (59,6) 34 (13,9) 65 (26,5) Délai de prise en charge
< 24 heures
119 (48,6)
Changement de référents 45 (18,4)
Les interventions de crise typiques, sous forme du suivi ambulatoire intensif, constituent dans cette étude 60 % des prises en charge.
Dans quasi la moitié des situations, les patients ont été évalués dans les 24 h et seulement 18,4
% des patients ont eu un changement de référent.
Tableau 9. Drop-outs et jour de la survenue de la discontinuation des soins
Variables Total N=245 (%)
Drop-out initial 37(15,1)
Drop-out initial et secondaire 92 (37,6)
Jour du drop-out 0 1 2 5 7
38 (15,5) 7 (2,9) 8 (3,3) 1 (0,4) 1 (0,4)
Concernant notre variable principale, nous observons que 37,6 % des patients qui nous sont adressés font un drop-out initial ou secondaire et dans 96 % des cas, dans les 2 premiers jours du suivi. L’accueil, l’indication et la mise en place des soins sont donc cruciaux dès le premier entretien et nécessitent d’être théorisés de façon optimale.
Tableau 10. Facteurs sociodémographiques (régression logistique univariée)
Activité actuelle (p.r. Assurance Invalidité et/ou Service des
Concernant l’âge des patients de la population étudiée, le fait d’être plus jeune augment le risque de drop-out (OR:0,96; P = 0,002).
Tableau 11. Adressage (régression logistique univariée) patients adressés par l’UAUP (OR: 0,32 ; P=0,04).
Les patients adressés par une structure hospitalière, comme BI, ont significativement 2,7 fois moins de risques de faire un drop-out que ceux adressés par l’UAUP (OR: 0,36 ; P = 0,04).
Les patients adressés par les psychiatres traitants ont significativement 4,5 fois moins de risques de faire un drop-out que ceux adressés par l’UAUP (OR: 0,22 ; P:0,002)
Tableau 12. Suicidalité (régression logistique univariable)
Nous notons que dans notre population, la suicidalité n’est pas un facteur prédictif significatif du drop-out.
Tableau 13. Syndrome de dépendance (régression logistique univariée)
Variables OR CI95%(I) CI95%(S) P
La dépendance à une/des substances psychoactives ne constitue pas un facteur prédictif de drop-out (OR: 3.14 ; P=0,10).
Tableau 14. Antécédents psychiatriques (régression logistique univariée)
Variables OR CI95%(I) CI95%(S) P
Le drop-out n’est pas significativement influencé par les antécédents psychiatriques dans cette étude (OR: 0,88 ; P=0,67). Les patients sont probablement préparés et mieux informés que les patients adressés pour la première fois par les structures d’urgences psychiatriques, par exemple par l’UAUP.
Tableau 15. Diagnostics (régression logistique univariée)
Les patients qui présentent un trouble du spectre anxieux ont significativement 2,4 fois plus de risques de drop-out que ceux qui ne souffrent pas de ce trouble (OR: 2,40 ; P = 0,02).
Les patients avec un trouble de la personnalité ont significativement 2 fois plus de risques de drop-out que ceux qui ne souffrent pas de ce trouble (OR: 1,98 ; P = 0,02).
Les autres diagnostics, notamment les troubles de l’humeur unipolaires, ne représentent pas un facteur prédictif de drop-out
Tableau 16. Traitements psychotropes (régression logistique univariée)
Nous observons que les patients qui ont un traitement antidépresseur ont 1,9 fois moins risques de faire un drop-out que les patients sans ce traitement (OR: 0,53 ; P = 0,02).
De façon équivalent, les patients qui ont un traitement de benzodiazépines ont 1,9 fois moins de risques de faire un drop-out que les patients sans ce traitement (OR: 0.53 ; P = 0.02).
Tableau 17. Programmes de soins des thérapies brèves au CAPPI (régression logistique univariée) significativement plus de drop-outs que les patients vus plus tardivement (OR: 0,93 ; P = 0,93).
Le changement de référent ne favorise pas le drop-out (OR: 0,56 ; P :0,17).
8.2.1. Régression logistique multivariée
Nous avons effectué une régression logistique multivariée avec les résultats statistiquement significatifs des régressions logistiques univariées. Le seul résultat statistiquement significatif (P : 0.05 ; OR : 0.26 ; CI95%(I): 0.01 ; CI95%(S): 0.67) comme facteur diminuant le risque de drop-out est l’adressage par le psychiatre traitant. Nous pouvons émettre l’hypothèse que la bonne alliance thérapeutique construite avec le thérapeute habituel renforce l’adhésion aux soins mise en place au CAPPI Jonction.
9. DISCUSSION
L’étude clinique que nous avons menée au CAPPI du secteur Jonction nous a permis de récolter des données descriptives concernant le profil des patients suivis dans ce centre de crise, ainsi que les facteurs prédictifs du drop-out. Les patients jeunes, qui sont adressés par les urgences psychiatriques et souffrant d’un trouble anxieux ou d’un trouble de la personnalité ont un risque plus important de faire un drop-out et cette discontinuation aux soins a lieu le plus souvent dans les 2 premiers jours de traitement au centre.
Nous avons constaté que 37,6 % des patients ont fait un drop-out (initial ou secondaire), ce qui constitue un taux moins important que l’estimation initiale de 50% de l’enquête menée en 2011, mais cette enquête s’étayait sur des observations non systématiques et non contrôlées. Ce taux de drop-out correspond néanmoins aux pourcentages habituels retrouvés dans les centres de traitement psychiatrique ambulatoire communautaire (23, 24, 27, 28, 70)
Dans 96,3 % des cas, le drop-out a leu lieu dans les 2 premiers jours du suivi, ce qui correspond aux résultats d’autres études (38, 39, 71). Dès que le suivi est organisé, le drop-out est plus rare, ce qui est probablement dû au renforcement de l’alliance thérapeutique. Les patients qui n’ont pas le vécu d’avoir établi un lien positif avec le thérapeute risquent de rompre prématurément le suivi (22). Brandt en 1965 (72) observe, dans une étude comparant 20 études concernant le drop-out en psychothérapies, que plus d’un tiers des patients (36%) ne revient pas après le premier entretien. Dans une étude de Haddock et Mensh en 1957 (73), 66% des patients ont été vus en thérapie moins de 5 fois. Dans une étude de Gabby et Leavitt en 1970 (74), ce taux est de 45% pour une population de 400 patients. Garfield en 1978 (75) montre que plus de 65% des patients arrêtent leur psychothérapie avant la 10e séance. En 2008, Barett et al. (85) montrent que sur 100 personnes consultant dans un centre de soins, seule la moitié d’entre elles reviendra après un premier entretien d’évaluation. Elles ne seront plus qu’un tiers après la première séance de thérapie, 20 d’entre elles dépasseront la troisième séance, et moins de 17 iront au-delà de 10 séances. Salta et Buick (39) confirment, sur une cohorte de 349 patients dans un centre communautaire de santé mentale qui ont demandé un rendez-vous initial de dépistage ou d’évaluation psychiatrique, que le taux d’abandon diminue une fois que les patients ont dépassé la troisième séance.
A la différence d’études antérieures, la plupart des variables démographiques de notre cohorte ne sont pas à l’origine d’une augmentation du risque de drop-out. Bueno Heredia et al. (45) ont montré que le fait de vivre seul, d’être divorcé, célibataire ou veuf, ainsi qu’un bas niveau socio-économique sont des facteurs prédictifs du drop-out. Un faible niveau de formation serait également prédictif d’une augmentation du risque de drop-out dans deux méta-analyses (43, 46).
Dans notre étude en revanche, le faible niveau de formation n’est pas associé à une augmentation du risque de drop-out, probablement en raison du faible taux de patients avec une
formation universitaire. De façon intéressante, le fait d’avoir des antécédents psychiatriques ne diminue pas le risque de faire un drop-out (77,6 % de notre population), ce qui indique que la vulnérabilité du patient n’augmente pas à priori l’adhérence aux soins. Ce résultat contraste avec d’autres résultats antérieurs où il a été retrouvé un lien entre les antécédents psychiatriques avec une baisse du risque de drop-out (76, 77). Dans notre étude, le jeune âge est le seul facteur démographique prédictif de drop-out, et cela en accord avec de précédentes observations (23, 30, 31, 32, 78). Il s’avère que l’adolescence ou la vie de jeune adulte est une période de crise identitaire associée particulièrement avec un risque de perte de contrôle et de conflit avec un psychothérapeute qui peut être associé à une figure parentale.
Sur le plan diagnostic, l’étude montre une forte proportion de troubles de l’humeur unipolaire (72,3%). Par ailleurs, 70,6 % des patients sont au bénéfice d’une médication. Les diagnostics de troubles anxieux et de troubles de la personnalité représentent significativement des facteurs prédictifs de drop-out. En 2012, Martino et al. ont constaté que les patients présentant un trouble de la personnalité borderline avaient un risque accru de faire un drop-out. En plus, les patients qui n’étaient pas satisfaits des relations avec les thérapeutes ou qui rapportaient de nombreux problèmes externes risquaient également davantage d’interrompre le suivi (44). Aapro et al. en 1994 (40) montrent que les patients souffrant de troubles de l’addiction, ayant des traits de personnalité antisociaux, manipulateurs ou impulsifs ont tendance à l’abandon précoce. Selon Ogrodniczuk et Piper (41), les patients souffrant d’un trouble de la personnalité borderline sont plus enclins à l’interruption précoce et au passage à l’acte dans la thérapie analytique.
Finalement, les troubles psychotiques ne sont pas à l’origine d’une augmentation du risque de drop-out dans notre étude. Malgré la faible observance thérapeutique relatée des patients souffrant de psychose (45), Rossi et al. ont montré que dans un centre communautaire de soins psychiatriques, la schizophrénie est un marqueur « parfait » pour prédire l’absence de risque de drop-out (P < 0.001) (70). Il est possible que l’approche multidisciplinaire dans notre centre, qui inclut des infirmiers et les assistants sociaux, prévienne également un nombre important de drop-outs pour les patients souffrants d’addiction ou de troubles psychotiques. Reneses et al. (24) ont montré que le type d’intervenant thérapeutique, ainsi que les modalités de soins de certains centres pouvaient être d’importants facteurs prédictifs du drop-out. Les traitements antidépresseurs et anxiolytiques peuvent prévenir le drop-out chez les patients anxieux. Au niveau addictologique, les résultats mettent en évidence une forte proportion de syndrome de dépendance à une substance psychoactive, essentiellement à l’alcool et au cannabis, mais nous observons que ces patients ne sont pas davantage susceptibles de faire des drop-outs, ce qui est un argument pour renforcer le lien et la coordination avec le service d’addictologie au sein du DSMP.
Concernant les modalités de prise en soins, le taux de changement de référent est seulement de 18,4 % et 48,6 % des patients sont évalués dans un délai de 24 h, ce qui confirme la souplesse
du fonctionnement actuel des centres ambulatoire à Genève, également dans la perspective théorique des interventions de crises. Le délai d’accueil de plus 24 heures et le changement de référent ne majore pas le risque de drop-out. La représentation empirique antérieure au CAPPI Jonction de maintenir les mêmes référents tout le long du processus de soins et de débuter la prise en charge dans un délai inférieur à 24 heures à visée de renforcement de l’alliance thérapeutique et ainsi diminuer le risque de drop-out n’est pas confirmée. Les CAPPI sont donc des structures de 2e ligne, articulée notamment avec l’UAUP. Ceci peut être mis en perspective
du fonctionnement actuel des centres ambulatoire à Genève, également dans la perspective théorique des interventions de crises. Le délai d’accueil de plus 24 heures et le changement de référent ne majore pas le risque de drop-out. La représentation empirique antérieure au CAPPI Jonction de maintenir les mêmes référents tout le long du processus de soins et de débuter la prise en charge dans un délai inférieur à 24 heures à visée de renforcement de l’alliance thérapeutique et ainsi diminuer le risque de drop-out n’est pas confirmée. Les CAPPI sont donc des structures de 2e ligne, articulée notamment avec l’UAUP. Ceci peut être mis en perspective