Les smartphones révolutionnent le suivi des effets secondaires des antidépresseurs

Les Médicaments antipsychotiques sont utilisés pour traiter des problèmes de santé mentale graves comme la schizophrénie, le trouble bipolaire et la dépression psychotique. Bien qu'ils soient efficaces pour aider les patients à gérer leurs conditions, ces médicaments peuvent aussi amener quelques invités indésirables, notamment des troubles du mouvement. Ces troubles comprennent des problèmes comme des mains tremblantes, de l'agitation et des mouvements inhabituels, collectivement connus sous le nom de symptômes extrapyramidaux (EPS). Des recherches montrent qu'environ un patient sur trois prenant des antipsychotiques peut ressentir ces effets secondaires, ce qui peut rendre leur condition encore plus difficile à supporter.

#Le Rôle des Médicaments Anticholinergiques

Pour gérer ces troubles du mouvement, les médecins prescrivent souvent des médicaments anticholinergiques. Ces médicaments peuvent aider à réduire les tremblements et autres problèmes de mouvement causés par les antipsychotiques. Cependant, ils entraînent leur propre lot de soucis. Les patients peuvent souffrir de vision floue, de constipation, de problèmes de mémoire, et même d'un retour de leurs symptômes d'origine. En gros, même si les médicaments anticholinergiques peuvent aider avec les tremblements, ils peuvent aussi créer de nouveaux défis pour les patients.

La meilleure façon de gérer les EPS est d'éviter d'utiliser des médicaments qui entraînent ces effets secondaires dès le départ. Si des EPS apparaissent, il est généralement préférable de changer de traitement plutôt que de continuer avec un médicament qui pose problème.

#Dépistage des Symptômes Extrapyramidaux

Il existe différentes échelles que les médecins utilisent pour détecter et évaluer les EPS. Certaines d'entre elles incluent l'échelle de Simpson-Angus, l'échelle des mouvements involontaires anormaux, et d'autres. Malheureusement, ces évaluations nécessitent un examen physique en personne, ce qui peut être contraignant, surtout pendant des périodes comme la pandémie de COVID-19 où de nombreux médecins se sont tournés vers des rendez-vous virtuels. Cette situation a montré qu'il y a un besoin réel d'outils d'évaluation à distance pour les EPS.

#Le Besoin d'Outils d'Évaluation à Distance

Le but des recherches récentes était de créer un moyen d'évaluer et de prédire les EPS sans avoir besoin d'une visite en personne. Les chercheurs voulaient utiliser les capteurs gyroscopiques intégrés d'un smartphone ou d'une tablette pour recueillir des données et faire des prédictions sur les tremblements de main causés par les EPS.

#Conception de l'Étude

La recherche avait deux grandes parties. D'abord, l'équipe a collecté des données auprès d'individus en bonne santé et de patients avec des EPS pour entraîner leurs Modèles informatiques. Ensuite, ils ont validé ces modèles avec des données d'un groupe séparé d'individus. Tous les participants à l'étude étaient des adultes âgés de 18 à 65 ans, et ils ont donné leur consentement pour participer à la recherche.

Dans le groupe sans tremblements, les participants ne pouvaient pas avoir de troubles mentaux ou neurologiques. Pour ceux avec des tremblements, la seule exigence était qu'ils soient traités avec des médicaments antipsychotiques et montrent des signes de tremblements de main pendant l'étude.

#Collecte et Traitement des Données

Les données ont été collectées à l'aide d'un logiciel spécifique sur un iPad et enregistrées pour l'accélération, l'orientation, et la vitesse angulaire sur une période d'une minute. Pour que ce soit gérable, les scientifiques ont divisé les données collectées en segments plus petits de 10 secondes chacun.

Une fois les données collectées, elles ont passé par plusieurs étapes pour être prêtes à l'analyse. Chaque segment a été traité, et les informations ont été sauvegardées pour une évaluation ultérieure. L'objectif était de créer un modèle informatique capable de prédire les tremblements de main en fonction des informations recueillies à partir de ces appareils.

#Construction du Modèle Informatique

Le modèle construit pour cette recherche s'appelle EDEPS, qui signifie Détection Précoce des Symptômes Extrapyramidaux. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour faire des prédictions sur les tremblements de main en fonction des données collectées à partir d'appareils mobiles. Différents types d'algorithmes ont été testés, mais il s'est avéré qu'une méthode appelée Random Forest était la plus efficace pour prédire à la fois la présence globale de tremblements et mesurer leur gravité.

Le modèle convertit les données brutes en informations utiles par le biais d'une série d'étapes, y compris leur transformation en un format plus facile à analyser. En utilisant les données sur les tremblements, le modèle peut aider les médecins à conclure si un patient présente des EPS et à quel point cela peut être grave.

#Entraînement et Validation du Modèle

Pour entraîner le modèle, les chercheurs ont utilisé plus de 2 300 segments de données provenant des deux groupes : ceux avec des tremblements et ceux sans. L'équipe a également examiné avec soin à quel point leurs modèles pouvaient prédire les résultats pour assurer leur précision. Ils ont combiné les données des deux groupes et ajusté le modèle chaque fois que de nouvelles données étaient introduites.

Les chercheurs ont gardé un œil attentif sur la performance de leur modèle et ont fait les ajustements nécessaires pour améliorer ses prédictions. L'objectif était de rendre le modèle aussi précis que possible pour déterminer si un tremblement de main existait et à quel point il était sévère.

#Test du Modèle

L'efficacité du modèle a été évaluée à l'aide d'un groupe séparé de participants. Ils ont réalisé des tests utilisant une variété d'approches, y compris l'examen de tous les segments et seulement les 10 premières secondes de données. Le modèle a pu évaluer avec précision les tremblements de main et même prédire la gravité dans de nombreux cas.

#Analyse de la Densité du Spectre de Puissance

Une découverte fascinante de la recherche était liée à la densité du spectre de puissance. Les chercheurs ont découvert que les patients avec des tremblements de main avaient un pic notable dans leurs données autour de 5 Hz. Cela signifie qu'il semble y avoir une fréquence spécifique associée aux tremblements de main chez les patients prenant des médicaments antipsychotiques.

#Comparaison avec les Études Précédentes

Bien qu'il y ait eu des efforts passés pour mesurer les tremblements à l'aide de différents types de capteurs ou de dispositifs, cette étude se distingue parce qu'elle utilise des technologies facilement disponibles comme les smartphones et les tablettes. D'autres études ont utilisé des capteurs de poignet ou des montres intelligentes, mais ces méthodes peuvent être difficiles à mettre en œuvre et nécessitent plus d'efforts de la part des patients et du personnel médical.

Certaines études ont souligné que les méthodes traditionnelles pour tester les compétences motrices fines peuvent être utiles pour le dépistage. Cependant, elles peuvent ne pas fournir de résultats quantitatifs précis, ce qui les rend moins pratiques pour une évaluation continue.

#Limitations et Orientations Futures

Comme toute étude, cette recherche a ses limites. Le modèle n'a pas été testé contre des individus qui pourraient avoir d'autres types de tremblements, comme le tremblement essentiel ou les tremblements causés par le sevrage de l'alcool. L'espoir est que ce modèle sera capable de distinguer les différents types de tremblements de main, mais cela reste à voir.

Les chercheurs ont également noté que la précision des prédictions pourrait encore être améliorée. Bien que le modèle ait montré des promesses, il y avait un besoin d'affinements supplémentaires, notamment en ce qui concerne les métriques de notation spécifiques.

En résumé, ce travail révolutionnaire pourrait avoir des implications significatives sur la façon dont nous évaluons et traitons les tremblements de main chez les patients prenant des médicaments antipsychotiques. Qui aurait cru qu'un smartphone pourrait aussi aider à résoudre des défis de santé mentale ? Avec la recherche continue dans ce domaine, nous pourrions trouver encore de meilleurs outils pour aider ceux qui font face aux EPS à l'avenir.