Membres du jury
Monsieur Le Professeur GARNIER François | Président Monsieur Le Docteur DUVAL Guillaume | Directeur Monsieur Le Professeur ANNWEILER Cédric | Codirecteur Madame Le Docteur SPIESSER-ROBELET Laurence | Membre
Consommation de
psychotropes et chutes de la personne âgée résidant en
EHPAD de Maine-et-Loire
ENGAGEMENT
DE NON PLAGIAT
LISTE DES ENSEIGNANTS DE LA FACULTÉ DE SANTÉ D’ANGERS
Doyen de la Faculté : Pr Nicolas Lerolle
Vice-Doyen de la Faculté et directeur du département de pharmacie : Pr Frédéric Lagarce
Directeur du département de médecine : Pr Cédric Annweiler
PROFESSEURS DES UNIVERSITÉS
ABRAHAM Pierre Physiologie Médecine
ANNWEILER Cédric Gériatrie et biologie du vieillissement Médecine
ASFAR Pierre Réanimation Médecine
AUBE Christophe Radiologie et imagerie médicale Médecine
AUGUSTO Jean-François Néphrologie Médecine
AZZOUZI Abdel Rahmène Urologie Médecine
BAUFRETON Christophe Chirurgie thoracique et
cardiovasculaire Médecine
BENOIT Jean-Pierre Pharmacotechnie Pharmacie
BEYDON Laurent Anesthésiologie-réanimation Médecine
BIGOT Pierre Urologie Médecine
BONNEAU Dominique Génétique Médecine
BOUCHARA Jean-Philippe Parasitologie et mycologie Médecine
BOUVARD Béatrice Rhumatologie Médecine
BOURSIER Jérôme Gastroentérologie ; hépatologie Médecine
BRIET Marie Pharmacologie Médecine
CAILLIEZ Eric Médecine générale Médecine
CALES Paul Gastroentérologe ; hépatologie Médecine CAMPONE Mario Cancérologie ; radiothérapie Médecine CAROLI-BOSC François-xavier Gastroentérologie ; hépatologie Médecine CHAPPARD Daniel Cytologie, embryologie et
cytogénétique Médecine
CONNAN Laurent Médecine générale Médecine
COUTANT Régis Pédiatrie Médecine
CUSTAUD Marc-Antoine Physiologie Médecine
DE CASABIANCA Catherine Médecine Générale Médecine DESCAMPS Philippe Gynécologie-obstétrique Médecine D’ESCATHA Alexis Médecine et santé au Travail Médecine DINOMAIS Mickaël Médecine physique et de
réadaptation Médecine
DIQUET Bertrand Pharmacologie Médecine
DUBEE Vincent Maladies Infectieuses et Tropicales Médecine DUCANCELLE Alexandra Bactériologie-virologie ; hygiène
hospitalière Médecine
DUVAL Olivier Chimie thérapeutique Pharmacie
DUVERGER Philippe Pédopsychiatrie Médecine
EVEILLARD Mathieu Bactériologie-virologie Pharmacie FAURE Sébastien Pharmacologie physiologie Pharmacie
FOURNIER Henri-Dominique Anatomie Médecine
FURBER Alain Cardiologie Médecine
GAGNADOUX Frédéric Pneumologie Médecine
GARNIER François Médecine générale Médecine
GASCOIN Géraldine Pédiatrie Médecine
GOHIER Bénédicte Psychiatrie d'adultes Médecine
GUARDIOLA Philippe Hématologie ; transfusion Médecine
GUILET David Chimie analytique Pharmacie
HAMY Antoine Chirurgie générale Médecine
HENNI Samir Chirurgie Vasculaire, médecine
vasculaire Médecine
HUNAULT-BERGER Mathilde Hématologie ; transfusion Médecine IFRAH Norbert Hématologie ; transfusion Médecine
JEANNIN Pascale Immunologie Médecine
KEMPF Marie Bactériologie-virologie ; hygiène
hospitalière Médecine
LACCOURREYE Laurent Oto-rhino-laryngologie Médecine
LAGARCE Frédéric Biopharmacie Pharmacie
LARCHER Gérald Biochimie et biologie moléculaires Pharmacie LASOCKI Sigismond
LEGENDRE Guillaume Anesthésiologie-réanimation
Gynécologie-obstétrique Médecine Médecine
LEGRAND Erick Rhumatologie Médecine
LERMITE Emilie Chirurgie générale Médecine
LEROLLE Nicolas Médecine Intensive-Réanimation Médecine LUNEL-FABIANI Françoise Bactériologie-virologie ; hygiène
hospitalière Médecine
MARCHAIS Véronique Bactériologie-virologie Pharmacie
MARTIN Ludovic Dermato-vénéréologie Médecine
MAY-PANLOUP Pascale Biologie et médecine du développement et De la reproduction
Médecine
MENEI Philippe Neurochirurgie Médecine
MERCAT Alain Réanimation Médecine
MERCIER Philippe Anatomie Médecine
PAPON Nicolas Parasitologie et mycologie médicale Pharmacie
PASSIRANI Catherine Chimie générale Pharmacie
PELLIER Isabelle Pédiatrie Médecine
PETIT Audrey Médecine et Santé au Travail Médecine PICQUET Jean Chirurgie vasculaire ; médecine
vasculaire Médecine
PODEVIN Guillaume Chirurgie infantile Médecine
PROCACCIO Vincent Génétique Médecine
PRUNIER Delphine Biochimie et Biologie Moléculaire Médecine
PRUNIER Fabrice Cardiologie Médecine REYNIER Pascal Biochimie et biologie moléculaire Médecine RICHARD Isabelle Médecine physique et de
réadaptation Médecine
RICHOMME Pascal Pharmacognosie Pharmacie
RODIEN Patrice Endocrinologie, diabète et maladies
métaboliques Médecine
ROQUELAURE Yves Médecine et santé au travail Médecine ROUGE-MAILLART Clotilde Médecine légale et droit de la santé Médecine ROUSSEAU Audrey Anatomie et cytologie pathologiques Médecine ROUSSEAU Pascal Chirurgie plastique, reconstructrice
et esthétique Médecine
ROUSSELET Marie-Christine Anatomie et cytologie pathologiques Médecine
ROY Pierre-Marie Thérapeutique Médecine
SAULNIER Patrick Biophysique et biostatistique Pharmacie
SERAPHIN Denis Chimie organique Pharmacie
TRZEPIZUR Wojciech Pneumologie Médecine
UGO Valérie Hématologie ; transfusion Médecine
URBAN Thierry Pneumologie Médecine
VAN BOGAERT Patrick Pédiatrie Médecine
VENIER-JULIENNE Marie-Claire Pharmacotechnie Pharmacie
VERNY Christophe Neurologie Médecine
WILLOTEAUX Serge Radiologie et imagerie médicale Médecine
MAÎTRES DE CONFÉRENCES
ANGOULVANT Cécile Médecine Générale Médecine
BAGLIN Isabelle Chimie thérapeutique Pharmacie
BASTIAT Guillaume Biophysique et biostatistique Pharmacie
BEAUVILLAIN Céline Immunologie Médecine
BELIZNA Cristina Médecine interne Médecine
BELLANGER William Médecine générale Médecine
BELONCLE François Réanimation Médecine
BENOIT Jacqueline Pharmacologie Pharmacie
BIERE Loïc Cardiologie Médecine
BLANCHET Odile Hématologie ; transfusion Médecine
BOISARD Séverine Chimie analytique Pharmacie
CAPITAIN Olivier Cancérologie ; radiothérapie Médecine
CASSEREAU Julien Neurologie Médecine
CHAO DE LA BARCA Juan-Manuel Médecine
CHEVALIER Sylvie Biologie cellulaire Médecine CLERE Nicolas Pharmacologie / physiologie Pharmacie
COLIN Estelle Génétique Médecine
DERBRE Séverine Pharmacognosie Pharmacie
DESHAYES Caroline Bactériologie virologie Pharmacie
FERRE Marc Biologie moléculaire Médecine
FORTRAT Jacques-Olivier Physiologie Médecine
HAMEL Jean-François Biostatistiques, informatique médicale Médicale HELESBEUX Jean-Jacques Chimie organique Pharmacie
HINDRE François Biophysique Médecine
KHIATI Salim Biochimie et biologie moléculaire Médecine JOUSSET-THULLIER Nathalie Médecine légale et droit de la santé Médecine JUDALET-ILLAND Ghislaine Médecine Générale Médecine KUN-DARBOIS Daniel Chirurgie Maxillo-Faciale et
Stomatologie Médecine
LACOEUILLE Franck Biophysique et médecine nucléaire Médecine
LEBDAI Souhil Urologie Médecine
LANDREAU Anne Botanique/ Mycologie Pharmacie
LEBDAI Souhil Urologie Médecine
LEGEAY Samuel Pharmacocinétique Pharmacie
LE RAY-RICHOMME Anne-
Marie Pharmacognosie Pharmacie
LEPELTIER Elise Chimie générale Pharmacie
LETOURNEL Franck Biologie cellulaire Médecine
LIBOUBAN Hélène Histologie Médecine
LUQUE PAZ Damien Hématologie; Transfusion Médecine MABILLEAU Guillaume Histologie, embryologie et
cytogénétique Médecine
MALLET Sabine Chimie Analytique Pharmacie
MAROT Agnès Parasitologie et mycologie médicale Pharmacie
MESLIER Nicole Physiologie Médecine
MOUILLIE Jean-Marc Philosophie Médecine
NAIL BILLAUD Sandrine Immunologie Pharmacie
PAILHORIES Hélène Bactériologie-virologie Médecine
PAPON Xavier Anatomie Médecine
PASCO-PAPON Anne Radiologie et imagerie médicale Médecine
PECH Brigitte Pharmacotechnie Pharmacie
PENCHAUD Anne-Laurence Sociologie Médecine
PIHET Marc Parasitologie et mycologie Médecine
PY Thibaut Médecine Générale Médecine
RAMOND-ROQUIN Aline Médecine Générale Médecine
RINEAU Emmanuel Anesthésiologie réanimation Médecine
RIOU Jérémie Biostatistiques Pharmacie
ROGER Emilie Pharmacotechnie Pharmacie
SAVARY Camille Pharmacologie-Toxicologie Pharmacie
SCHMITT Françoise Chirurgie infantile Médecine
SCHINKOWITZ Andréas Pharmacognosie Pharmacie
SPIESSER-ROBELET
Laurence Pharmacie Clinique et Education
Thérapeutique Pharmacie
TANGUY-SCHMIDT Aline TESSIER-CAZENEUVE Christine
Hématologie ; transfusion
Médecine Générale Médecine
Médecine
VENARA Aurélien Chirurgie générale Médecine
VIAULT Guillaume Chimie organique Pharmacie
PROFESSEURS EMERITES
Philippe MERCIER Neurochirurgie Médecine
Dominique CHABASSE Parasitologie et Médecine Tropicale Médecine
Jean-François SUBRA Néphrologie Médecine
AUTRES ENSEIGNANTS
AUTRET Erwan Anglais Médecine
BARBEROUSSE Michel Informatique Médecine
BRUNOIS-DEBU Isabelle Anglais Pharmacie
CHIKH Yamina Économie-Gestion Médecine
FISBACH Martine Anglais Médecine
O’SULLIVAN Kayleigh Anglais Médecine
Mise à jour au 09/12/2019
RE M E RC IE M E N TS
A Monsieur le Docteur Guillaume DUVAL, qui a accepté de diriger ce travail. Je vous remercie pour votre disponibilité, vos conseils et votre précieuse aide à la réalisation de ce projet.
A Monsieur le Professeur François GARNIER , qui me fait l’honneur de présider ce jury.
Je vous remercie d’avoir accepté ce travail au vu des conditions actuelles. Soyez assuré de ma profonde reconnaissance.
A Monsieur le Professeur Cédric ANNWEILER, qui a accepté de faire partie de ce jury.
Je vous remercie pour l’intérêt que vous portez pour ce travail et pour vos différentes remarques.
A Madame le Docteur Laurence SPIESSER-ROBELET, qui a accepté de faire partie de ce jury.
Je vous remercie d’avoir accepté d’évaluer mon travail.
A Madame Jennifer GAUTHIER, pour son indispensable aide statistique.
Je vous remercie d’avoir pris de votre temps à l’élaboration de ce travail.
Merci à tous membre du Jury, d’avoir accepté de juger mon travail en cette période particulière qui nous mobilise tous.
A Marjorie et Aurélien, pour tous les moments de l’internat passé ensemble de la pédiatrie au stage d’urgence du CHU. Merci à vous pour cette colocation à Mayenne et pour les soirées jeux de société.
A Lucie, et les co-internes de psychiatrie, merci pour cet excellent moment passé avec vous à Allonnes.
A l’ensemble des co-internes, croisés pendant les stages d’internat.
Merci à tous les médecins, que j’ai pu rencontrer lors de mes stages d’internat pour votre accueil et pour votre aide.
A l’ensemble des médecins et personnels des EHPAD, sans qui ce travail n’aurait pas été possible.
RE M E RC IE M E N TS
A Mathieu et Anthony, pour tous ces « road trip » en Europe. Merci pour ces bons moment passés avec vous. Je ne remercie pas par contre la méduse.
A Mr Mouche, et sa bonne humeur, toujours une vanne en réserve. Merci pour ton passage sur Angers. C’était court mais intense.
A mes amis de Rennes, rencontrés pendant les études de médecine : Anne, Florian, Alexandre, Lucas, Adrien et tous les autres. Merci pour ces soirées passées chez toi Alexandre.
A l’ensemble de mes amis de Bretagne, Anthony, Delphine, Marina, Justine, Laura et tous les autres.
A ma famille, à mes parents, merci énormément pour votre soutien et votre patience. Je comprends ce que cela implique depuis que je suis papa.
A mes frères et sœur, d’être toujours présents malgré la distance.
Au reste de la famille, mes grand parents, les cousins, les oncles et tantes, merci pour les bons moments passés avec vous lors des réunions de famille et les fêtes.
A ma petite princesse Anna, à ton sourire, merci de nous combler de bonheur depuis que tu es née . Tu seras toujours mon petit monstre. Je t’aime très fort et pour toujours.
En espérant que tu te décides enfin à marcher.
A Anne-Lise, ma chérie, ma conjointe, sans qui cette thèse n’aurai jamais pu aboutir.
Merci pour tes idées, tes encouragements, ton aide précieuse, ton temps passé à corriger l’ensemble de mes fautes.
Merci pour tout ce que tu as fait pour moi depuis notre rencontre et pour la magnifique petite fille que nous avons ensemble.
Merci infiniment pour ton soutien, je t’aime très fort.
Liste des abréviations AUC Area Under the Curve
BEA Benzodiazépine et apparentée BGA Brève évaluation gériatrique
CNIL Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés
EHPAD Etablissement d’Hébergement pour Personne Agée Dépendante GIR Groupe Iso-Ressource
HAS Haute Autorité de Santé IM Imagerie motrice
IMC Indice de Masse Corporelle
INSERM Institut national de la santé et de la recherche médicale
ISRNa Inhibiteur de la Recapture de la Sérotonine et de la Noradrénaline ISRS Inhibiteur Sélectif de la Recapture de la Sérotonine
MMSE Mini Mental State Examination PAQUID Personne âgée QUID
PASSâge Plateforme d’Accueil de Service, de Suivi et d’aide gérontologique OR Odds-ratio
ROC Receiver Operating Characteristic SAS Statistical Analysis System
Se Sensibilité Sp Spécificité
Plan
INTRODUCTION METHODES RESULTATS
DISCUSSION ET CONCLUSION BIBLIOGRAPHIE
LISTE DES FIGURES LISTE DES TABLEAUX TABLE DES MATIERES ANNEXES
Use of psychotropic drugs and falls of the elderly resident in nursing home of Maine-et-Loire
SOLIGNAC S, GAUTHIER J, ANNWEILER C, DUVAL G.
Introduction: Falls are frequent and are responsible for high morbidity and mortality in the elderly. They are twice as important in nursing home and are multifactorial. Iatrogenicity is an identified risk factor for falls. The prescription of psychotropic drugs is found up to 70% in residents living in nursing home.
The objective was to study the association between the use of psychotropic drugs and the presence of falls, and to carry out an inventory of the use of psychotropic drugs and the occurrence of falls in the nursing home of Maine-et-Loire over a period of 6 months.
Material and Methods: This is a quantitative, retrospective study carried out over the period from July to December 2018 in the public nursing home of Maine-et-Loire. The occurrence of falls, the use of psychotropic drugs and the characteristics of the residents were studied. A multiple logistic regression model was constructed to study the association between fall occurrence and psychotropic drug use.
Results: 560 residents were included with an average age of 87.2±7.8 years. The prevalence of falls was 43.2% and the percentage of residents using psychotropic drugs was 70.9%. There was a significant difference between fallers and non fallers regarding their use of psychotropic drugs (p=0.0073). This difference was mainly between falls and taking antidepressants (p=0.0016) and taking benzodiazepines and related drugs (p=0.406). The association between falling and taking psychotropic drugs is significant but surprisingly only
2 in elderly women (OR=2.39, p=0.0151). There is a significant association between falling and taking psychotropic drugs in women, age 75 years or older (OR=2.83, p=0.0136), a history of falling (OR=11.8, p<0.0001), a low BMI, and a GIR≤3 (OR=1.83, p=0.011).
Conclusion: There is an increased risk of fall occurrence among residents using psychotropic drugs in the Maine-et-Loire nursing home’s, taking into account other risk factors for falls.
These results underline the interest of using therapeutic alternatives in order to reduce the iatrogenic risk of psychotropic drug prescription in elderly
INTRODUCTION
Les chutes sont fréquentes et sont responsables d’une morbi-mortalité élevée en particulier chez les personnes âgées puisque 10 à 30% des sujets de plus de 65 ans chutent au moins une fois dans l’année. Parmi les chuteurs, plus de 50% expérimentent une nouvelle chute dans l’année (1,3-6). Les chutes surviennent principalement au cours d’activités de la vie quotidienne (7). La prévalence des chutes est plus importante chez les femmes (8) et augmente avec l’âge (1). Le risque relatif de chuter augmenterait de 5% par année d’âge supplémentaire à partir de 65 ans (9).
De plus, les chutes entraînent un coût financier important pour la société et sont un enjeu considérable de santé publique. Elles représentent environ 1,5% du budget total de santé par pays par an soit environ 2 milliards d’euros (1,2).
La fréquence des chutes est deux fois plus importante en institution pour personnes âgées avec un chiffre selon les références allant de 30 à 60% des résidents qui chutent chaque année (3,10). En moyenne, le nombre de chutes par an en France en Etablissement d’Hébergement pour Personne Âgée Dépendante (EHPAD) est de 1,2 millions (10) avec un taux de 1,7 chute (0,6 à 3,6) par lit et par an, contre 0.65 chute (0,3 à 1,6) pour les personnes âgées à domicile (1,7,11).
Les chutes ont des conséquences variables allant de la simple chute sans gravité immédiate, à la chute avec complications telles que les fractures, une hospitalisation, une perte d’indépendance, une institutionnalisation, et parfois un décès, nécessitant une prise en charge médicale adaptée (8). Elles sont la première cause de décès accidentel chez les plus de 65 ans en France et 9 000 personnes âgées de plus de 65 ans en moyenne décèdent chaque année dans les suites d'une chute (1).
4 Elles sont souvent associées à des conséquences psychologiques (troubles anxieux ou dépressifs) renforçant cette perte d’autonomie (9) (12).
Les chutes sont très rarement dues à une cause isolée mais sont souvent multifactorielles et en lien avec de nombreux facteurs de risque comme l’affirment de nombreuses études et la méta-analyse récente de Bloch et al. (14). Ces facteurs de risque peuvent s’associer entre eux et augmenter le risque de chute par effet cumulatif. Dans les EHPAD, dix principaux facteurs associés aux chutes ont été mis en évidence dans la méta-analyse de Deandrea et al. (10,15) : un antécédent de chute, l’utilisation d’une aide technique, une dépendance modérée, un résident déambulant, l’existence de trouble cognitifs, un syndrome parkinsonien, des vertiges, la prise d’antipsychotiques, la prise de sédatifs et la prise d’antidépresseurs.
Parmi l’ensemble de ces facteurs, la iatrogénie et en particulier la prise de psychotropes est un facteur de risque de chute fréquent comme l’ont montré plusieurs méta analyses (15-17).
La consommation des psychotropes en France reste une des plus élevées en Europe. Selon une étude de l’Assurance Maladie, le taux de consommation de psychotropes dans la population générale varie de 22 à 26% (19). En Maine-et-Loire, ce pourcentage était de 22%
en 2000 (20). Chez les sujets âgés, cette consommation augmente de façon progressive avec l’âge et varie en fonction de l’existence de troubles neurocognitifs et du lieu de vie. En effet, selon la cohorte PAQUID (Personnes âgées QUID), environ 39% des personnes âgées vivant à domicile consomment des psychotropes (18) et ce taux s’élève jusqu’à 70% chez les résidents en EHPAD selon une étude française portant sur 300 EHPAD (19,20).
Cependant, aucune étude sur la consommation des psychotropes dans les EHPAD n’a été réalisée à ce jour en Maine-et-Loire. Ce travail semble important dans le cadre de la loi
relative à la politique de santé publique du 9 aout 2004 qui présente comme objectif de diminuer de 25% le nombre de chutes chez les personnes âgées de plus de 65 ans (9).
L’objectif principal de notre étude était d’étudier l’association entre la consommation de psychotropes et la présence de chutes sur une période de 6 mois en EHPAD.
L’objectif secondaire est de réaliser un état des lieux de la consommation de médicaments psychotropes et la survenue de chutes dans les EHPAD de Maine-et-Loire sur une période de 6 mois.
6
METHODES
Population :
Dans le département de Maine-et-Loire, il existe plus de 100 EHPAD incluant les EHPAD publics, les établissements privés à but lucratif ou non lucratif et les structures d’hébergement non médicalisées. Dans cette étude, seuls les EHPAD publics ont été sollicités. Le contact s’est fait par mail. L’ensemble des EHPAD participant devait être équipé d’un dossier médical informatisé pour l’ensemble des résidents.
Les seuls critères d’inclusion étaient la présence du résident dans les EHPAD sélectionnés de Maine-et-Loire entre le 01/07/2018 et le 31/12/2018 ainsi que la non-opposition du résident ou de sa famille à participer à l’étude.
Les critères d’exclusion étaient d’être résident en hébergement temporaire ou en fin de vie.
Critère de jugement principal :
Le critère de jugement principal était la survenue d’une chute définie par le fait de se retrouver involontairement sur le sol ou dans une position de niveau inférieur par rapport à sa position de départ.
Facteur explicatif :
La variable d’intérêt principal est la consommation de psychotropes. Un psychotrope est défini comme une substance chimique agissant sur le système nerveux central, en y modifiant certains paramètres biochimiques et physiologiques. La prise de psychotropes et leur nombre réparti en trois classes : 0, 1 et >2, ont été recherchés dans les dossiers médicaux informatisés des résidents. Ont été considérés comme psychotropes : les antidépresseurs (ADP) avec le sous-type (inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine (ISRS), inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine et de la noradrénaline (ISRNa), tricycliques, tétracycliques, antagonistes α2), les benzodiazépines et apparentés
(BEA) (correspondant à l’association benzodiazépine et hypnotique), les thymorégulateurs et les neuroleptiques. La prise de traitements apparentés aux psychotropes a également été recherchée (hydroxyzine, étifoxine, doxylamine et alimémazine) pour leurs propriétés anxiolytiques et sédatives.
Covariables :
Les covariables ont été sélectionnées à partir de leur accessibilité dans l’ensemble des dossiers des résidents inclus dans l’étude et à partir de leur pertinence vis-à-vis des données retrouvées dans la littérature. Ces variables sont considérées comme facteurs de risque de chute et donc comme facteurs de confusion potentiels dans les modèles statistiques.
Il s’agit des caractéristiques propres des résidents : l’âge au début de l’étude, le sexe (homme ou femme), le dernier score Groupe Iso-Ressource connu (score GIR correspond au niveau d’autonomie d’une personne âgée allant de 1 à 6 : un score GIR à 1/6 correspond à une perte d’autonomie totale et un score GIR à 6/6 correspondant à un patient autonome) et l’IMC.
L’IMC (indice de masse corporelle en kg/m²) permet de juger la corpulence du patient, les valeurs de l’IMC ont été divisées en 4 sous-catégories : <21, ≥21-25<, ≥25-30<, ≥30 kg/m2.
L’existence d’un antécédent de chute antérieur à la période de l’étude a été recueillie pour chacun des résidents.
Analyses statistiques :
Dans un premier temps, une analyse descriptive de l’ensemble des données cliniques est réalisée pour l’ensemble de la population, puis par sous-groupes définis par la survenue d’une chute ou non pendant la durée de l’étude. Les variables qualitatives sont présentées sous formes d’effectifs (%) et les variables quantitatives sous forme de moyenne (±écart- type). La comparaison des données entre les deux sous-groupes est réalisée avec le test de
8 Chi² ou de Fisher exact pour les variables qualitatives (selon les effectifs théoriques), et avec le test de Student ou de Mann Whitney Wilcoxon (selon la distribution des variables).
Un modèle de régression logistique multiple a été réalisé afin d’évaluer l’association entre la survenue d’une chute et la consommation de psychotropes en prenant en compte les facteurs de confusion potentiels, complété par le test d’Hosmer et Lemeshow pour vérifier l’adéquation du modèle.
Les associations dont les p-value étaient inférieures à 0.05 ont été considérées comme statistiquement significatives.
Une courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) a été réalisée afin d’évaluer la qualité discriminante du modèle.
Toutes les analyses statistiques ont été réalisées à l'aide du logiciel SAS® version 9.4 (SAS Institute Inc).
Ethique :
Les autorisations de la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) et du comité d’éthique ont été obtenues pour la réalisation de cette étude.
Les données des résidents ont été recueillies après accord des EHPAD (accord médical et administratif) et suite à la non-opposition des résidents ou de leur famille à participer à l’étude.
Les résidents et leurs familles ont été informés de la réalisation de l’étude via une fiche d’information transmise à la direction des EHPAD.
La base de données a été intégralement réalisée au sein de chaque EHPAD sur un tableau Excel avec anonymisation.
RESULTATS
Sur l’ensemble des EHPAD de Maine-et-Loire (N=134), après exclusions des EHPAD privés et hospitaliers, 47 EHPAD publics ont été contacté, 8 EHPAD ont accepté de participer.
Le motif des 4 refus des EHPAD étaient lié à un changement de logiciel informatique ou une absence de temps pour participer à l’étude.
Entre le 1er juillet et le 31 décembre 2018, soit sur une période de 6 mois, après avoir pris en compte les critères d’exclusion (hébergements temporaires, fin de vie, refus de participation), les données de 560 résidents ont été recueillies (figure 1).
Parmi les 560 résidents, l’âge moyen était de 87,2±7.8 ans. 508 résidents (90.7%) avaient un âge ≥75 ans. Dans cette population, on trouve 72.9% de femmes. 380 résidents (67.9%) avaient un score GIR≤3 (Tableau 1). Le GIR moyen des 560 résidents était de 2.8, l’IMC moyen de 25.8 kg/m2.
Sur l’ensemble des résidents, 243 résidents (43,4%) présentaient un antécédent de chute avant le début de l’étude. Sur les 560 résidents, 242 (43,2%) ont présenté une chute sur la période de 6 mois de l’étude (Tableau 1). Le total cumulé de chutes était de 753 chutes sur 6 mois soit environ 3 chutes par résident chuteur correspondant à une moyenne de 1,34 chutes sur la totalité des résidents sur 6 mois. Le ratio homme/femme de chuteurs était de 0,44 (74/168).
Comme indiqué dans le Tableau 1, la prévalence de la consommation de psychotropes est plus élevée parmi les résidents d’EHPAD chuteurs que chez les non-chuteurs (p=0,0073), que les résidents consomment 1 ou ≥2 médicaments psychotropes. De plus, l’absence de prise de médicament psychotrope était plus fréquente chez les résidents non chuteurs que
10 chez les résidents chuteurs. Il n’y avait pas de différence significative de la proportion de chuteurs et non-chuteurs selon les EHPAD. On remarque également significativement plus de résidents avec un antécédent de chute, un âge ≥75 ans, un IMC plus faible et un score GIR≤3 dans le groupe de résidents chuteurs (respectivement p<0,0001, p=0,0007, p=0,0036, p<0,0001).
Selon le Tableau 1, la consommation de psychotropes concernait 70,9% des résidents qui prenaient au moins un psychotrope sur la période d’étude de 6 mois (28,9% consommaient un psychotrope et 42% en consommaient 2 ou plus). En détaillant, selon le Tableau 2, les classes de psychotropes consommées parmi l’ensemble des résidents étaient : 50% de benzodiazépines, 41,3% d’antidépresseurs, 25% de neuroleptiques, 3,6% de thymorégulateurs, et 5,9% d’apparentés aux psychotropes. La prévalence de la consommation d’antidépresseurs et de benzodiazépines et apparentés est plus élevée dans le groupe de résidents chuteurs que les non chuteurs (respectivement p=0,0016, p=0,0406).
La régression logistique multiple, montre une association entre le fait d’être chuteur et la consommation de psychotropes chez la femme (OR=2,39, p=0,0151 pour la prise d’un psychotrope, et OR=3,31, p=0,0004 pour la prise de ≥2 psychotropes) mais pas chez l’homme (respectivement OR=0,70, p=0,5085 et OR=0,81, p=0,6614) (Tableau 3). Il y avait une association significative entre le fait d’être chuteur et d’avoir un antécédent de chute (OR=11.80, p<0,0001), avec un âge ≥75 ans (OR=2,83, p=0,0136), avec un score GIR≤3 (OR=1,83, p=0,0111) et avec l’IMC en classe (IMC<21kg/m2 : OR=2,34, IMC entre 21 et 25 : OR=2,28, IMC entre 25 et 30 : OR=2,18, IMC≥30 : OR=1, valeur de p=0,0317).
Une courbe ROC a permis d‘évaluer la qualité discriminante du modèle de régression logistique multiple présenté dans la figure 2. L’AUC (Area under the curve) était de 84,4%, ce qui correspond à une excellente discrimination.
Ainsi, à partir du modèle présenté comptant seulement six variables : antécédent de chute, âge ≥75 ans, sexe, nombre de psychotrope, IMC, GIR ≤ 3, la sensibilité obtenue pour ce modèle est de 73,6% et sa spécificité est de 81,1% au seuil S de 0,45 La formule mathématique correspondante se trouve en Annexe 2.
DISCUSSION ET CONCLUSION
Le résultat principal de cette étude portant sur 560 résidents d’EHPAD de Maine et Loire était la mise en évidence d’une différence significative entre chuteur et non-chuteur concernant la prise de médicaments psychotropes. En effet, cette étude a montré que les patients chuteurs utilisaient significativement plus de psychotropes avec une différence significative entre chuteurs et non-chuteurs pour la prise d’un seul médicament psychotrope ou plus. Cette plus forte proportion de consommation de psychotropes chez les patients âgés chuteurs a déjà été mise en évidence dans d’autres études. Ainsi, la méta-analyse de Leipzig et al. parue en Juin 1999 (22) et celle Woolcott et al. en Novembre 2009 (16) ont montré qu’il existe une association entre la consommation de la plupart des classes de psychotropes et les chutes.
Ces résultats sont confirmés par des méta-analyse plus récentes (14,17,23).
Afin de comprendre les raisons de cette différence significative concernant la consommation de psychotropes entre chuteurs et non-chuteurs, plusieurs hypothèses peuvent être proposées.
Premièrement, les psychotropes entraînent un effet sédatif augmentant le risque de chute.
En effet, certains psychotropes possèdent une action sédative, en particulier les BEA , les neuroleptiques et les thymorégulateurs (24-26). Certains ADP peuvent engendrer une sédation par leur activité antihistaminique que l’on rencontre chez les ADP tricyclique (25) et les antagoniste a2 tels que la mirtazapine et la mianserine (25). Les ISRS et ISRNA peuvent
12 occasionner des troubles du sommeil à type d’insomnie responsable d’une somnolence (25) en particulier la paroxetine et la venlafaxine.
Cet effet sédatif et l’état de somnolence, potentiellement consécutifs à la prise de certains psychotropes, sont responsables d’ une augmentation du risque de chute (24,27). La somnolence est en outre associée à une vitesse de marche plus lente et à une diminution de la longueur du pas (28) favorisant la chute.
Deuxièmement, la consommation de psychotropes est associée à une diminution de la force musculaire et de l’équilibre comme l’a montré une étude de Taipale H et al. de décembre 2011 (29). La cause serait d’origine multifactorielle avec un effet myorelaxant, une altération du traitement neuromusculaire liée au contrôle de l’équilibre et à l’ensemble des muscles (30) (31).
Ces effets musculaires et nerveux augmentent le risque de chute chez les sujets âgés comme l’a montré la méta-analyse de Moreland et al. de juillet 2004 (32).
De plus, les psychotropes favorisent la prise de poids (25) en particulier les neuroleptiques, les antidépresseurs et les thymorégulateurs (33). Cette prise de poids s’accompagne fréquemment d’une diminution de la pratique d’activité, d’une faiblesse musculaire et donc d’un risque plus élevé de chute (32). Enfin, certains psychotropes sont responsables d’effets neurologiques (syndrome extrapyramidaux, dystonie, dyskinésie) (25) mais aussi de troubles visuels multiples (34,35) entraînant un potentiel sur-risque de chute chez la personne âgée.
Troisièmement, la marche chez la personne âgée met en jeu le cortex cérébral constituant une dimension centrale corticale du contrôle de la marche (36). Le contrôle moteur cérébral de la marche implique une intégration des informations afférentes pour produire une réponse motrice complexe. Cette commande cérébrale de la marche est soumise à l’influence des
troubles cognitifs qui peuvent entraîner des perturbations des capacités de marche, notamment en cas d’atteinte des fonctions exécutives (37). Cependant, certains facteurs semblent influencer l’implication du fonctionnement cognitif sur les capacités de marche de la personne âgée. Par exemple, l’hypovitamine D a montré un effet délétère sur le fonctionnement cognitif entraînant une altération des capacités de marche (38). Ainsi, la prise de médicaments psychotropes pourrait, de la même façon, perturber les capacités de marche de la personne âgée en altérant les performances cognitives (39). Une étude parue en 1995 a déjà mis en évidence que les psychotropes entraînent une altération des systèmes sensori-moteurs (trouble de la sensibilité tactile, diminution force musculaire, diminution du temps de réaction et du contrôle de l’équilibre) (40). Ceci est confirmé par d’autres études plus récentes (41,42). A noter que parmi l’ensemble des neuroleptiques, la risperidone à faible dose ne perturberait pas les fonctions cognitives (43).
Cette action sur le fonctionnement cérébral, comme le montre la méta-analyse de De Groot MH. et al. (44), engendre une altération du contrôle posturale lors de la station debout mais aussi lors de la marche à une ou deux tâches (45) (vitesse de marche plus lente, longueur de pas plus petite, cadence plus faible) et donc favorise la survenue d’une chute.
L’arrêt des psychotropes conduirait donc à une amélioration des fonctions cognitives et de la stabilité du corps (46).
Quatrièmement, il pourrait également exister une association entre la prise de psychotrope et la peur de chuter comme l’ont démontré différentes études (47,48). A noter qu’une revue systématique de Denkinger et al. de janvier 2015 (49) a montré des résultats contradictoires.
La peur de chuter est un facteur de risque de chute bien connu (14,50) ; et selon une étude récente, 41,7% des sujets avec une peur de tomber au départ subissent au moins une chute
14 24 mois plus tard (51). Une hypothèse serait que la peur de chuter entraîne une modification de la démarche et favorise la chute comme le montre une méta analyse de Ayoubi F. et al.
paru en 2015 (52).
Enfin, la prise de psychotrope aurait une influence via son action sur le système nerveux central et plus précisément sur une fonction appelée l’imagerie motrice (IM) qui se définit comme la représentation mentale d’une action sans exécution physique concomitante de mouvement (53). Une étude à montrer que la capacité d’imagerie motrice était significativement plus faible chez des sujets âgée déclarant une peur de chuter (54). On peut donc supposer que la prise de psychotrope pourrait favoriser la survenue d’une chute en agissant sur la capacité de représentation mentale de la marche.
Par ailleurs, cette étude a mis en évidence une association significative entre le fait de chuter chez les résidents âgés en EHPAD de Maine-et-Loire et la prise de médicaments psychotropes. Cette association est d’autant plus forte si le résident consomme plusieurs médicaments psychotropes. Ces résultats concordent avec les données de la littérature (16,23,35,55). Cette polymédication est responsable d’une interaction médicamenteuse, qui augmente avec le nombre de médicament prescrit et entraine des effets secondaires indésirables (56). De plus, il existe chez le sujet âgée une modification de la pharmacocinétique et de la pharmacodynamie des médicaments (13) (57).
Etonnement, l’association mise en évidence entre le fait de chuter et la prise de psychotropes ne concerne dans cette étude que la population de résidents de sexe féminin. Il est possible de l’expliquer par le fait qu’être une femme est un facteur de risque de chute connu mais aussi par une plus grande susceptibilité des femmes aux médicaments de façon générale (58,59). Les hommes et les femmes ont une physiologie différente (poids, taille, surface
corporelle, quantité d’eau intra et extracellulaire) entraînant des variations au niveau de la pharmacocinétique : on observe une absorption, une biodisponibilité, une distribution (augmentation de la concentration du médicament par un volume de plasma et de sang moindre chez la femme), une biotransformation (expression et activité des enzymes cytochrome P450), et une élimination différente. On observe aussi une variation au niveau de la pharmacodynamie (modification du nombre et de la sensibilité des récepteurs avec lesquels interagissent les psychotropes) avec une influence des hormones sexuelles et de leurs fluctuations (59). Concernant les psychotropes, il est possible qu’il existe en outre une différence au niveau neurobiologique (Influence des hormones sexuelles sur la transmission synaptique, la morphologie des neurones, le cortex préfrontal et donc de la réponse au psychotrope) (60).
Par ailleurs, ce résultat peut également être en lien avec les limites de cette étude. Il est possible qu’un manque de puissance de l’étude en lien avec un trop faible échantillon soit la cause de ce résultat et qu’un plus grand échantillon aurait permis de mettre en évidence cette relation également chez les hommes.
Enfin, la prise en compte comme covariable des posologies de traitements psychotropes par rapport aux posologies recommandées chez la personne âgée en fonction du poids et du métabolisme aurait pu permettre de montrer une association significative également chez l’homme.
Cette première étude réalisée dans le Maine-et-Loire sur l’état des lieux de la consommation des psychotropes et des chutes dans les EHPAD, est cohérente avec les données antérieures de la littérature. En effet, nos résultats montrent une association entre le fait de chuter chez la personne âgée en EHPAD et la présence d’un antécédent de chute comme cela a été largement démontré (14,15,55), avec l’IMC témoignant d’un risque de chute supérieur en
16 cas de sarcopénie (14,55) avec le score GIR≤3 correspond à un plus haut risque de chute en cas de perte d’indépendance (14,15,55).
Cette étude est également cohérente avec les données épidémiologiques retrouvées dans les autres études françaises portant sur une population âgée de résidents d’EHPAD. Nous avons trouvé dans cette étude, portant sur 560 résidents d’EHPAD de Maine et Loire, que 70% des résidents consomment au moins un psychotrope. Les plus prescrits sont : les ADP et les BEA retrouvés respectivement chez 41.3% et 50% de l’ensemble des résidents. Les ISRS et les antagonistes a2 sont les plus prescrits. Ce taux est similaire à la littérature, le taux d’ADP de 38 à 45% et celui des BEA à environ 50% (19,21). Le taux global de chute dans cette population est de 1,34 chutes/patient sur 6 mois, soit une moyenne de 3 chutes chez les résidents déclarés comme étant chuteurs. Pour rappel, le nombre de chutes par an en EHPAD est de 1,2 millions (10), pour un taux de 1,7 chute (0,6 à 3,6) par lit et par an (1,11).
Enfin, il existe plusieurs tests fiables évaluant les capacités fonctionnels des sujets âgés que ce soit par un médecin ou par auto-questionnaire (61). Plusieurs tests évaluent spécifiquement ce risque de chute comme le « timed up and go test » (62), le test de tinetti et d’autres (63). Il existe des modèles prédictifs de chute comme le « downton fall risk index
» (64). A Angers, une étude de Noublanche F. et al. parue en 2014 a montré que l’utilisation d’une brève évaluation gériatrique (outil BGA) composée de quelques éléments (âge, sexe, nombre de médicaments, troubles cognitifs, antécédent de chute au cours des 6 derniers mois) permettait de prédire le risque de chute chez les sujets âgés hospitalisés (64). Le modèle réalisé ici, en prenant en compte la consommation de psychotropes, la présence d’un antécédent de chute, l’âge, le genre, l’IMC et le GIR, permet d’obtenir une capacité discriminante à 84,43% du risque de chute des résidents en EHPAD de Maine-et-Loire sur 6
mois sur la base des données de la courbe ROC. Ce modèle permet de classer correctement les résidents dans le groupe chuteur et non-chuteur avec une vision prospective analytique.
Conclusion
Cette étude confirme les précédentes données de la littérature en mettant en évidence que les personnes âgées résidant en EHPAD dans le Maine-et-Loire chutent davantage lorsqu’ils consomment des psychotropes, avec une augmentation de ce risque en cas d’association de plusieurs psychotropes. L’association entre consommation de psychotropes et chute dans cette population semble, par ailleurs, affecter préférentiellement les femmes. Il paraît donc essentiel d’être particulièrement vigilant lors de la prescription de psychotropes vis-à-vis du risque de chute. La création d’un modèle prédictif de chute, simple, sensible et spécifique permettrait de personnaliser la prescription des psychotropes pour les personnes âgées vivant en EHPAD. Le rapport bénéfice-risque pourrait ainsi être pesé de manière plus précise faisant parfois renoncer à cette prescription, limiter les associations de psychotropes, sélectionner les classes les plus adaptées ou revoir à la baisse les posologies utilisées.
18
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LISTE DES FIGURES
Figure 1 : Diagramme de Flux
26 Figure 2 : Courbe ROC
LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1: Caractéristiques de la population en fonction du groupe chuteur/ non-chuteur sur les 6 mois de l’étude (n=560)
Cohorte Totale (n=560)
Chutes
P-value*
Non (n=318)
Oui (n=242)
EHPAD, n (%) 0.3083
1 91 (16.3) 55 (17.3) 36 (14.9)
2 55 (9.8) 34 (10.7) 21 (8.7)
3 59 (10.5) 29 (9.1) 30 (12.4)
4 40 (7.1) 28 (8.8) 12 (5.0)
5 150 (26.8) 84 (26.4) 66 (27.3)
6 71 (12.7) 41 (12.9) 30 (12.4)
7 94 (16.8) 47 (14.8) 47 (19.4)
Antécédent de chute(s), n (%)1 243 (43.4) 61 (19.2) 182 (75.2) <0.0001
Age ≥ 75, n (%) 508 (90.7) 277 (87.1) 231 (95.5) 0.0007
Femme, n (%) 408 (72.9) 240 (75.5) 168 (69.4) 0.1107
Prise de psychotrope, n (%)2 0.0073
Pas de prise 163 (29.1) 109 (34.3) 54 (22.3)
1 psychotrope 162 (28.9) 88 (27.7) 74 (30.6)
≥ 2 psychotropes 235 (42.0) 121 (38.1) 114 (47.1)
IMC, n (%)3 0.0036
<21 113 (20.2) 57 (17.9) 56 (23.1)
[21; 25[ 163 (29.1) 85 (26.7) 78 (32.2)
[25 ; 30[ 163 (29.1) 90 (28.3) 73 (30.2)
≥ 30 121 (21.6) 86 (27.0) 35 (14.5)
GIR ≤ 3, n (%)4 380 (67.9) 194 (61.0) 186 (76.9) <0.0001
*: comparaison basée sur le test du Chi2 ou le test exact de Fischer pour les variables qualitatives et le test de Student ou le test non paramétrique U de Mann-Wshitney pour les variables quantitatives, selon le cas;
1 : Précédant les 6 mois de l’étude
2 : Incluant, neuroleptiques, antidepresseurs, benzodiazepine et apparenté, thymoregulateurs, apparentés aux psychotropes.
3 : IMC : Indice de masse corporelle (Poids en kilogrammes divisé par la taille au mètre carré).
4 : Groupe Iso-Ressources
28 Tableau 2. Caractéristiques des psychotropes en fonction du groupe chuteur vs non-chuteur (n=560)
Cohorte Totale (n=560)
Chuteurs pendant l’étude
P-value*
Non (n=318)
Oui (n=242)
Psychotropes 397 (70.9)
Antidepresseurs 231 (41.3) 113 (35.5) 118 (48.8) 0.0016
- ISRS 88 (15.7) 40 (12.6) 48 (19.8) 0.0194
- ISRSNA 24 (4.3) 13 (4.1) 11 (4.5) 0.7912
- ADP tricycle 17 (3.0) 14 (4.4) 3 (1.2) 0.0307
- ADP tetracycle 48 (8.6) 25 (7.9) 23 (9.5) 0.4916
- Antagoniste_A2 65 (11.6) 29 (9.1) 36 (14.9) 0.0351
Benzo et apparentés 280 (50.0) 147 (46.2) 133 (55.0) 0.0406
Thymorégulateurs 20 (3.6) 14 (4.4) 6 (2.5) 0.2244
Antipsychotiques 140 (25.0) 75 (23.6) 65 (26.9) 0.3753
Apparentés_psycho 33 (5.9) 19 (6.0) 14 (5.8) 0.9248
*: comparaison basée sur le test du Chi2 ou le test exact de Fischer pour les variables qualitatives et le test de Student ou le test non paramétrique U de Mann-Wshitney pour les variables quantitatives, selon le cas.
Tableau 3. Regression logistique multiple (n=560)
Chuteurs
OR [95% CI] P-value
Antécédent de chute(s)* 11.80 [7.71;18.05] <0.0001
Age ≥ 75 2.83 [1.24; 6.45] 0.0136
Femmes
Pas de prise1 1 - -
1 psychotrope1 2.39 [1.18; 4.83] 0.0151
≥ 2 psychotropes1 3.31 [1.70; 6.46] 0.0004 Men
Pas de prise1 1 - -
1 psychotrope1 0.70 [0.25 ; 1.99] 0.5085
≥ 2 psychotropes1 0.81 [0.33; 2.01] 0.6614
IMC2 0.0317
<21 2.34 [1.19; 4.60]
[21; 25[ 2.28 [1.22; 4.24]
[25 ; 30[ 2.18 [1.18; 4.05]
≥ 30 1 -
GIR ≤ 33 1.83 [1.14; 2.91] 0.0111
OR : Odds Ratio; CI : Intervalle de confiance
* Avant l’étude
1 : Incluant les neuroleptiques, les antidépresseurs, les benzodiazepines et apparentés, les thymorégulateurs, les apparentés aux psychotropes
2 : IMC : Indice de masse corporelle (poids en kilogrammes divisé par la taille au mètre carré) 3 : Groupe Iso-Ressources
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TABLE DES MATIERES
INTRODUCTION ... 3
METHODES ... 6
RESULTATS ... 9
DISCUSSION ET CONCLUSION ... 11
BIBLIOGRAPHIE ... 18
LISTE DES FIGURES ... 25
LISTE DES TABLEAUX ... 27
TABLE DES MATIERES ... 30 ANNEXES ... I
