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De nouveaux anticoagulants oraux sont arrivés sur le marché en France en 2008 (Dabigatran®, Rivaroxaban® et Apixaban®). Ils se caractérisent par l’absence de nécessité de surveillance de l’anticoagulation en routine. Bien que leur prescription apparaisse plus simple que celle des AVK, les risques de mésusage et de iatrogénie restent importants.

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V / CONCLUSION

Nous faisons face à une diversité de formes prises par l’éducation thérapeutique du patient. Il n’y a pas une seule façon de pratiquer l’éducation thérapeutique et en conséquence, chaque déclinaison possède ses atouts et ses limites.

Le nombre de patients qui ont accès à l’éducation thérapeutique est infime par rapport à la proportion de malades. L’ETP relative aux AVK consiste en une multitude d’informations et compétences que doit acquérir le patient. Il existe peu de structures pratiquant l’ETP relative aux AVK dans notre territoire. Le médecin généraliste prend alors toute sa place dans ce cas en étant l’interlocuteur privilégié du patient, du fait de la relation de confiance qu’il entretient avec lui et de la connaissance qu’il en a.

Initialement, j’ai choisi ce sujet de thèse car je m’interrogeais sur la place qu’occupait le médecin traitant dans l’éducation thérapeutique du patient traité par AVK. Il est vrai qu’il existe une multitude d’interlocuteurs. Pourtant on observe encore aujourd’hui une proportion importante de complication iatrogène malgré les divers interlocuteurs et l’ETP dispensée. Il y a donc une information et éducation à promulguer.

Afin d’améliorer la qualité de gestion et la sécurité d’un traitement par AVK, il est donc préconisé de systématiser le carnet de suivi, le développement de la communication entre les professionnels (médecins, pharmaciens, biologistes), l’information de l’équipe officinale, ainsi que le développement de l’éducation des patients (séances d’informations, documentation à remettre aux patients, etc.).

La finalité n’est pas d’obtenir la place la plus importante dans cette éducation, mais de participer à cette éducation en collaboration avec nos partenaires de santé dont le patient afin d’améliorer sa qualité de vie et d’augmenter sa sécurité.

Les attentes du patient en termes d’éducation demandent un médecin généraliste compétent, qui délivre une information claire et précise, et qui appréhende leurs besoins.

Il nous faudra renforcer l’éducation du patient en l’informant des ressources structurelles et de documents existants (document de l’ansm, carnet de suivi, carte …) et d’utiliser les nouvelles technologies (internet, outils utilisable en cabinet) pour le bien de nos patients. Comment le médecin généraliste peut-il encore améliorer l’éducation thérapeutique du patient traité par AVK ?

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VI / BIBLIOGRAPHIE

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VII / ANNEXES

Annexe 1 : Questionnaire patient précédé d’une page explicative sur l’ETP

Thèse sur la place du médecin généraliste en termes d’éducation

thérapeutique relative aux anticoagulants : les antivitamines K (AVK)

Je suis étudiante de médecine générale en dernier semestre. J’ai besoin de votre participation si vous l’acceptez pour réaliser ma thèse qui aborde la place de votre médecin généraliste vis- à-vis de l’éducation thérapeutique relative aux antivitamines K.

Si l’on vous propose ce questionnaire, c’est que vous avez un traitement par antivitaminesK (AVK) type Coumadine®, Previscan®, Sintrom® ou Minisintrom®.

Vous êtes en droit de refuser de participer à ce projet, mais merci de le signaler à votre médecin ou biologiste et de lui rendre ce questionnaire, votre refus sera pris en compte dans les analyses de données.

Pour mieux appréhender ce questionnaire, voici quelques informations concernant l'éducation thérapeutique : celle-ci vise à vous aider à acquérir ou maintenir les compétences dont vous avez besoin pour gérer au mieux votre vie avec une maladie chronique et son médicament. Elle consiste en une information concernant :

- La maladie

- le but du traitement, ses risques

- l’examen de surveillance : l’INR, la valeur de l’INR cible que vous devez obtenir, et l’adaptation de votre traitement suivant l’INR

- les adaptations éventuelles de votre mode de vie (activités professionnelles et sportives) et de votre alimentation

- les principales interactions avec les médicaments, y compris à base de plantes,

- la conduite à tenir en cas de sous dosage et surdosage ainsi que les symptômes évocateurs

63

1 /Age :

2/ Sexe : féminin / masculin

3/Niveau d'études : entourez la réponse vous correspondant

baccalauréat et + certificat d'étude brevet CAP BEP sans diplôme

4/ Qui a introduit le traitement par Antivitamines K ? Entourez la réponse de votre choix

Cardiologue Médecin traitant Spécialiste du milieu hospitalier Ne sait pas

5/ Qui vous a apporté les informations relatives aux AVK : entourez la/les réponse(s) de votre choix

Cardiologue Spécialiste hospitalier

Médecin Généraliste Pharmacien Infirmier(ère)

6/Avez-vous déjà réalisé un entretien avec votre pharmacien ? Si oui combien ? :

7 /Combien de fois avez-vous appelé au cours des trois derniers mois votre médecin traitant pour adapter le traitement si l’INR n’était pas compris entre 2 et 3 ?

8/ Votre médecin traitant vous a –t-il déjà contacté pour modifier la dose de votre traitement en cas de déséquilibre de l’INR ?

Si oui combien de fois au cours des 3 derniers mois ?

9 / Faites-vous appel à une tierce personne pour modifier votre traitement : (Entourez la réponse)

Si oui : quelle est cette personne ? Entourez la ou les réponses de votre choix

Aidant pharmacien Médecin traitant infirmière Autre :

(Aidant : conjoint, famille, ou ami qui gère votre traitement avec vous)

10/ A qui vous adressez vous si vous avez besoin d’une information relative à votre traitement anticoagulant concernant :

Entourez la ou les réponse(s) de votre choix, si autre : précisez

- L’indication du traitement : (pour quelle raison je suis traité par un anticoagulant ?)

Médecin traitant pharmacien laboratoire infirmière Autre :

OUI NON

64

- L’INR : quelle cible, que faire si l’INR n’est pas compris dans la zone cible, en général, INR cible compris entre 2 et 3 :

Médecin traitant pharmacien laboratoire infirmière Autre :

- Risques en cas de surdosage ou sous dosage :

Médecin traitant pharmacien laboratoire infirmière Autre :

- Que faire en cas de saignement (nez, urines, selles, gencives) :

Médecin traitant pharmacien laboratoire infirmière Autre :

- La prise d’un autre traitement : (Y a-t-il un risque ou une interaction si je prends tel ou tel traitement associé à mon anticoagulant ?)

Médecin traitant pharmacien laboratoire infirmière Autre :

- L’alimentation ? y a-t-il des aliments à éviter :

Médecin traitant pharmacien laboratoire infirmière Autre :

- Sport : est-ce que je peux pratiquer tous les sports ? :

Médecin traitant pharmacien laboratoire infirmière Autre :

11/ Quelle place occupe selon vous votre médecin généraliste en terme d’éducation

thérapeutique relative aux antivitamines K :

12/ Qu’attendez-vous de votre médecin traitant en terme d’éducation thérapeutique ? réponse(s) de votre choix

- -

65

Entourez la réponse oui ou non

- Une remise de documents explicatifs (effets indésirables, gestes à éviter, INR cible, médicaments contre indiqués, conduite à tenir en cas de surdosage ou hémorragie …) :

- Une remise d’un carnet de suivi antivitamines K et d’une carte indiquant que vous prenez un traitement anticoagulant :

- Une consultation diététique, remise d’une liste d’aliments qui nécessitent des précautions particulières :

- Une remise d’une liste de site internet concernant les antivitamines K :

- Une application web :

- Une consultation dédiée à l’éducation thérapeutique, où vous pouvez poser toutes vos questions :

- Autres réponses :

Remarques que vous voulez formuler par rapport à ce questionnaire : -

Merci de votre participation. Si vous souhaitez connaitre les résultats de cette étude, votre laboratoire dispose de mes coordonnées.

Audrey Gallardo, interne de médecine générale.

OUI NON OUI NON OUI NON OUI NON OUI NON OUI NON

66

Annexe 2 : Question 3 : Niveau d’étude

Bac et + CAP Certificat d'étude BEP Brevet Sans diplôme Count 16.00 8.00 8.00 2.00 2.00 1.0 Percent 43.24 21.62 21.62 5.41 5.41 2.7

Répartition géographique

60 80 Count 30.00 7.00 Percent 81.08 18.92

67

Annexe 3: Régression logistique multiple : objectif principal

1/ Etude des interactions entre paires de variables : matrice de corrélation

(1 : Corrélation positive maximum, 0 indépendance, -1 corrélation négative)

68

2/ Etude des interactions entre paires de variables et analyse des liaisons entre variables : classification ascendante hiérarchique couplée à une matrice de corrélation

Les variables les plus corrélées sont la source d’information de l’ETP et la place du MG dans l’ETP.

Plus les variables sont proches et plus la couleur est foncée, plus la corrélation est importante. N

iv e a u _ e tu d e G e n re R e c o u rs _ m o d if _ T T T A g e P ro f_ re s s o u rc e P re s c ri p te u r P la c e _ M G _ E T P S o u rc e _ in fo _ E T P Niveau_etude Genre Recours_modif_TTT Age Prof_ressource Prescripteur Place_MG_ETP Source_info_ETP

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Annexe 4 : Régression logistique objectif principal

mod1 <- glm(Place_MG_ETP ~ Source_info_ETP + Age + Genre + Niveau_etude + Prescript eur + Prof_ressource + Recours_modif_TTT , data=Place_MG, family=binomial)

> summary(mod1)

Call:

glm(formula = Place_MG_ETP ~ Source_info_ETP + Age + Genre + Niveau_etude + Prescripteur + Prof_ressource + Recours_modif_TTT, family = binomial, data = Place_MG)

Annexe 5 : Analyse des interactions possibles entre variables explicatives (NS) : test chi 2

add1(mod1,~.*.,test="Chisq")

Single term additions Model:

Place_MG_ETP ~ Source_info_ETP + Age + Genre + Niveau_etude + Prescripteur + Prof_ressource + Recours_modif_TTT

Df Deviance AIC LRT Pr(>Chi) <none> 5.5195e-10 16 Source_info_ETP:Age 0 5.5195e-10 16 0 1 Source_info_ETP:Genre 0 5.5195e-10 16 0 1 Source_info_ETP:Niveau_etude 0 5.5195e-10 16 0 1 Source_info_ETP:Prescripteur 0 5.5195e-10 16 0 1 Source_info_ETP:Prof_ressource 0 5.5195e-10 16 0 1 Source_info_ETP:Recours_modif_TTT 0 5.5195e-10 16 0 1 Age:Genre 1 5.5195e-10 18 0 1 Age:Niveau_etude 0 5.5195e-10 16 0 1 Age:Prescripteur 1 5.5195e-10 18 0 1 Age:Prof_ressource 1 5.5195e-10 18 0 1 Age:Recours_modif_TTT 1 5.5195e-10 18 0 1 Genre:Niveau_etude 0 5.5195e-10 16 0 1 Genre:Prescripteur 0 5.5195e-10 16 0 1 Genre:Prof_ressource 1 5.5195e-10 18 0 1 Genre:Recours_modif_TTT 1 5.5195e-10 18 0 1 Niveau_etude:Prescripteur 0 5.5195e-10 16 0 1 Niveau_etude:Prof_ressource 0 5.5195e-10 16 0 1 Niveau_etude:Recours_modif_TTT 0 5.5195e-10 16 0 1 Prescripteur:Prof_ressource 1 5.5195e-10 18 0 1 Prescripteur:Recours_modif_TTT 1 5.5195e-10 18 0 1 Prof_ressource:Recours_modif_TTT 1 5.5195e-10 18 0 1

70

Annexe 6 : Etude des interactions variables expliqués / explicatives + entre variables explicatives

71

Annexe 7 : Etude des interactions entre paires de variables et analyse des liaisons entre variables

Les variables les plus corrélées sont la place du MG dans l’ETP et remise d’un document d’une part et application web et consultation ETP d’autre part.

72

Annexe 8 : Régression (NS) : objectif secondaire

mod2 <- glm(Place_MG_ETP ~ Consultation_ETP + Age + Genre + Niveau_etude + Remise_document + Consultation_dietetique + Application_web ,

data=Place_MG, family=binomial) > summary(mod2)

Call:

glm(formula = Place_MG_ETP ~ Consultation_ETP + Age + Genre + Niveau_etude + Remise_document + Consultation_dietetique + Application_web, family = binomial, data = Place_MG)

Annexe 9 : Analyse des interactions possibles entre variables explicatives (NS) : objectif secondaire

add1(mod2,~.*.,test="Chisq")

Single term additions Model:

Place_MG_ETP ~ Consultation_ETP + Age + Genre + Niveau_etude + Remise_document + Consultation_dietetique + Application_web

Df Deviance AIC LRT Pr(>Chi) <none> 7.8397e-10 16 Consultation_ETP:Age 1 6.6571e-10 18 1.1826e-10 1 Consultation_ETP:Genre 1 6.8594e-10 18 9.8040e-11 1 Consultation_ETP:Niveau_etude 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1

Consultation_ETP:Remise_document 1 7.7833e-10 18 5.6400e-12 1 Consultation_ETP:Consultation_dietetique 1 7.8531e-10 18 0.0000e+00 1 Consultation_ETP:Application_web 1 7.7988e-10 18 4.0900e-12 1 Age:Genre 1 5.8689e-10 18 1.9708e-10 1 Age:Niveau_etude 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1

Age:Remise_document 1 5.2745e-10 18 2.5652e-10 1 Age:Consultation_dietetique 1 6.5009e-10 18 1.3388e-10 1 Age:Application_web 1 6.4283e-10 18 1.4115e-10 1 Genre:Niveau_etude 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1

Genre:Remise_document 1 5.5195e-10 18 2.3202e-10 1 Genre:Consultation_dietetique 1 4.5963e-10 18 3.2434e-10 1 Genre:Application_web 1 4.6295e-10 18 3.2102e-10 1 Niveau_etude:Remise_document 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1

Niveau_etude:Consultation_dietetique 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1

Niveau_etude:Application_web 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1 Remise_document:Consultation_dietetique 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1

Remise_document:Application_web 0 7.8397e-10 16 0.0000e+00 1

73

Annexe 10 : Marguerite des compétences

74

Annexe 11 : code R (logiciel de programmation)

Place_MG <- read.csv2("C:/Users/audrey/Desktop/Cours M2 Falissard/Devoir MAN Statistique/Thèse Audrey.csv")

##Description statistiques descriptives des variables

hist(Place_MG$Age,col="darkgreen", main = "",xlab="Age") summary(Place_MG$Age)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Age)

Genre <- (factor(Place_MG$Genre, labels=c("Hommes","Femmes"))) barplot(table(Genre), main="Genre", ylab="Frequency")

summary(Genre) library (prettyR) describe(Genre)

pie(table(Place_MG$Niveau_Etude_categorielle), main = "Niveau d'étude") summary(Place_MG$Niveau_Etude_categorielle)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Niveau_Etude_categorielle)

pie(table(Place_MG$Prescripteur_categorielle), main = "Prescripteur") summary(Place_MG$Prescripteur_categorielle)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Prescripteur_categorielle)

pie(table(Place_MG$Professionnel_source_Information_categorielle), main = "Professionnel source de l'information")

summary(Place_MG$Professionnel_source_Information_categorielle) library (prettyR)

describe(Place_MG$Professionnel_source_Information_categorielle)

Entretien_pharmaceutique <- (factor(Place_MG$Entretien_phamaceutique,labels=c("Absence","Présence"))) barplot(table(Entretien_pharmaceutique), main="Entretien pharmaceutique", ylab="Frequency")

summary(Entretien_pharmaceutique) library (prettyR)

describe(Entretien_pharmaceutique)

Nombre_entretien_pharmaceutique <- is.na(Place_MG$Nombre_entretien_pharmaceutique)

hist(Place_MG$Nombre_entretien_pharmaceutique,col="darkgreen", main="", xlab="Quantification des entretiens pharmaceutiques")

summary(Place_MG$Nombre_entretien_pharmaceutique) library (prettyR)

describe(Place_MG$Nombre_entretien_pharmaceutique)

boxplot(Place_MG$Recours_initiative_patient,col="darkgreen",xlab="Recours à l’initiative du patient pour adaptation de traitement")

summary(Place_MG$Recours_initiative_patient) library (prettyR)

describe(Place_MG$Recours_initiative_patient)

boxplot(Place_MG$Recours_initiative_medecin,col="darkgreen",xlab="Recours à l’initiative du MG pour adaptation de traitement")

summary(Place_MG$Recours_initiative_medecin) library (prettyR)

describe(Place_MG$Recours_initiative_medecin)

pie(table(Place_MG$Recours_modification_TTT_categorielle), main = "Recours pour modification de traitement")

summary(Place_MG$Recours_modification_TTT_categorielle) library (prettyR)

75

describe(Place_MG$Recours_modification_TTT_categorielle)

Information_indication_categorielle <- is.na(Place_MG$Information_indication_categorielle)

pie(table(Place_MG$Information_indication_categorielle), main = "Source d’information sur l’indication du traitement")

summary(Place_MG$Information_indication_categorielle) library (prettyR)

describe(Place_MG$Information_indication_categorielle)

Information_INR_categorielle <- is.na(Place_MG$Information_INR_categorielle)

pie(table(Place_MG$Information_INR_categorielle), main = "Source d’information sur l’INR") summary(Place_MG$Information_INR_categorielle)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Information_INR_categorielle)

Information_dosage_categorielle <- is.na(Place_MG$Information_dosage_categorielle)

pie(table(Place_MG$Information_dosage_categorielle), main = "Source d’information sur/sous dosage") summary(Place_MG$Information_dosage_categorielle)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Information_dosage_categorielle)

Information_saignement_categorielle <- is.na(Place_MG$Information_saignement_categorielle)

pie(table(Place_MG$Information_saignement_categorielle), main = "Source d’information sur la CAT si saignement")

summary(Place_MG$Information_saignement_categorielle) library (prettyR)

describe(Place_MG$Information_saignement_categorielle)

Information_iatrogenie_categorielle <- is.na(Place_MG$Information_iatrogenie_categorielle)

pie(table(Place_MG$Information_iatrogenie_categorielle), main = "Source d’information sur la iatrogénie") summary(Place_MG$Information_iatrogenie_categorielle)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Information_iatrogenie_categorielle)

Information_alimentation_categorielle <- is.na(Place_MG$Information_alimentation_categorielle)

pie(table(Place_MG$Information_alimentation_categorielle), main = "Source d’information sur l’alimentation") summary(Place_MG$Information_alimentation_categorielle)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Information_alimentation_categorielle)

Information_Sport_categorielle <- is.na(Place_MG$Information_Sport_categorielle)

pie(table(Place_MG$Information_Sport_categorielle), main = "Source d’information sur le sport") summary(Place_MG$Information_Sport_categorielle)

library (prettyR)

describe(Place_MG$Information_Sport_categorielle)

Place_MG_ETP <- (factor(Place_MG$Place_MG_ETP, labels=c("Non","Oui")))

barplot(table(Place_MG_ETP), main="Place du MG dans l’éducation thérapeutique", ylab="Frequency") summary(Place_MG_ETP)

library (prettyR)

describe(Place_MG_ETP)

pie(table(Place_MG$Departement), main = "Département d'origine des patients") Departement <- (factor(Place_MG$Departement, labels=c("60","80")))

summary(Departement) library (prettyR) describe(Departement)

##Régression logistique multiple : objectif principal #Etude des interactions entre paires de variables

76 var <- c("Place_MG_ETP","Age","Genre","Niveau_etude","Prescripteur","Prof_ressource","Recours_modif_TTT","So urce_info_ETP") round(cor(Place_MG[,var], use="complete.obs"),digits=4) library(corrplot) corrplot(cor(Place_MG[,var],use="complete.obs"),method="circle") library(psy) expliquer <- "Place_MG_ETP" explicatives <- c("Source_info_ETP","Age","Genre","Niveau_etude","Prescripteur","Prof_ressource","Recours_modif_TTT") fpca(data=Place_MG,y=expliquer,x=explicatives, partial="NO") var <- c("Place_MG_ETP","Age","Genre","Niveau_etude","Prescripteur","Prof_ressource","Recours_modif_TTT","So urce_info_ETP") cha <- hclust(dist(t(scale(Place_MG[,var]))), method="ward.D") plot(cha,xlab="",ylab="",main="Classification hierarchique") obj <- cor(Place_MG[,var],use="complete.obs") heatmap(obj,col=gray(seq(1,0,length=128))) #Régression

mod1 <- glm(Place_MG_ETP ~ Source_info_ETP + Age + Genre + Niveau_etude + Prescripteur +

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