Dépistage numérique de la dépression : le feedback automatisé est-il utile ?

Dans un récent essai contrôlé randomisé publié dans La santé numérique dans The Lancet, Les chercheurs ont étudié l’efficacité de deux versions de rétroaction automatisée suite à un dépistage de la dépression sur Internet sur la gravité de la dépression.

Ils ont constaté que le feedback automatisé ne réduisait pas significativement la gravité de la dépression ni ne conduisait à des soins adéquats contre la dépression chez les personnes qui n’avaient pas reçu auparavant de diagnostic de dépression mais qui en avaient souffert.

​​​​​​​Étude : L'efficacité du feedback automatisé après un dépistage de la dépression sur Internet (DISCOVER) : un essai contrôlé randomisé à trois volets, en aveugle, en AllemagneCrédit photo : PeopleImages.com – Yuri A/Shutterstock.com

Arrière-plan

Les troubles dépressifs sont très invalidants et répandus, mais ils restent souvent non détectés et non traités, ce qui entraîne des maladies chroniques, une résistance au traitement, des coûts de santé plus élevés et une charge de morbidité plus lourde. Le dépistage standardisé de la dépression, bien que controversé, pourrait potentiellement contribuer à une détection précoce.

Les commentaires sur les résultats du dépistage peuvent inciter les personnes à reconnaître les symptômes et à demander de l’aide. Les essais précédents ont montré des résultats mitigés sur la gravité de la dépression, mais ont amélioré la communication entre le patient et le médecin et l’accès à la thérapie.

Dans une étude pionnière, appelée essai « DISCOVER », les chercheurs ont cherché à évaluer l’efficacité de deux formes de rétroaction automatisée suite à un dépistage sur Internet de la dépression modérée à sévère, en examinant son effet sur le lancement de soins fondés sur des données probantes, les comportements liés à la dépression et les effets négatifs potentiels.

À propos de l'étude

La présente étude était un essai contrôlé randomisé en insu de l'observateur avec trois groupes mené en Allemagne entre 2021 et 2022. Au total, 1 178 participants âgés de ≥ 18 ans, avec des scores au Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) ≥ 10 (gravité modérée de la dépression) et aucun diagnostic ou traitement récent de dépression ont été randomisés selon un ratio de 1:1:1.

Les chercheurs ont comparé l’impact du feedback personnalisé automatisé (n = 394), du feedback non personnalisé automatisé (n = 393) et de l’absence de feedback (n = 391) sur la gravité de la dépression six mois après le dépistage sur Internet.

Le groupe sans feedback n’a reçu aucune information supplémentaire après la sélection. En revanche, les participants des deux groupes avec feedback avaient la possibilité d’accéder immédiatement au feedback via un lien cliquable sur le site Web.

Le contenu du feedback a été élaboré en collaboration avec des personnes atteintes de troubles dépressifs. Il comprenait quatre sections : 1) présentation des résultats du dépistage, 2) encouragement à la consultation d'un professionnel de la santé, 3) fourniture d'informations générales sur la dépression et 4) détail des options de traitement basées sur les directives cliniques allemandes.

Le contenu des commentaires personnalisés a été adapté en fonction des profils de symptômes des participants, du type de spécialiste préféré, du fournisseur d'assurance maladie, des attributions de symptômes et de la résidence locale.

Dans les trois groupes, l'âge moyen était de 37,1 ans, 70 % étaient des femmes, 29 % des hommes, 1 % se déclarait d'un autre sexe et 10 % étaient issus de l'immigration. La majorité était instruite (49 %), célibataire (41 %), employée (72 %) et vivait dans de grandes villes (51 %).

Au cours du suivi de six mois, 965 participants ont fourni des données PHQ-9. Le critère d'évaluation principal était l'évolution de la gravité de la dépression à l'aide de l'échelle PHQ-9 six mois après la randomisation, évaluant neuf symptômes dépressifs sur une échelle de 0 à 3, avec des scores allant de 0 à 27.

Les critères secondaires comprenaient la réception de soins contre la dépression fondés sur des données probantes, le diagnostic de trouble dépressif par des professionnels de la santé, l’engagement dans des comportements de santé liés à la dépression, la qualité de vie liée à la santé, la gravité de l’anxiété, la gravité des symptômes somatiques et la surveillance de la sécurité des participants ayant des idées suicidaires.

L'analyse statistique impliquait la covariance, l'analyse en intention de traiter, l'analyse par protocole, l'analyse des sous-groupes, les imputations multiples pour les données manquantes, le calcul du d de Cohen et le principe de test fermé.

Résultats et discussion

Six mois après l'assignation aléatoire, la gravité de la dépression a diminué de manière similaire dans tous les groupes : de 3,4 points dans le groupe sans rétroaction, de 3,5 points dans le groupe avec rétroaction non personnalisée et de 3,7 points dans le groupe avec rétroaction personnalisée, sans différences significatives au sein des groupes (p = 0,72).

Les analyses des résultats secondaires n’ont montré aucun effet significatif de l’intervention dans les différents groupes. Les effets négatifs étaient minimes (< 1 %), avec des rapports isolés de charge émotionnelle et de détresse liés à la participation à l’essai.

Les taux de diagnostic de trouble dépressif majeur selon les critères du SCID (abréviation de l'entretien clinique structuré pour les troubles du DSM) et de mise en route du traitement se sont révélés comparables entre les groupes. Les analyses de sensibilité n'ont pas modifié les résultats.

Dans l’ensemble, l’essai a révélé que même si le dépistage numérique de la dépression peut identifier une dépression non détectée, il ne garantit pas un traitement fondé sur des données probantes, ce qui indique la nécessité de stratégies plus efficaces pour faciliter l’accès aux soins après le dépistage.

Un échantillon de grande taille renforce l’essai avec un bon taux de suivi et la capacité d’isoler les effets du dépistage et de la rétroaction, y compris les personnes non traitées souffrant de dépression, le recrutement représentatif et les entretiens diagnostiques pour l’analyse de l’efficacité.

Cependant, l'essai est limité par l'absence d'un groupe témoin sans dépistage, le recrutement ne ciblant pas explicitement les personnes recherchant des informations sur la dépression, le recours aux données autodéclarées de recherche d'aide, le biais potentiel d'autosélection et l'influence possible des évaluations répétées sur les résultats de la dépression.

Conclusion

En conclusion, l’étude DISCOVER montre que les commentaires automatisés après un dépistage de la dépression sur Internet ne peuvent pas réduire la gravité de la dépression ni déclencher des soins fondés sur des données probantes.

Ces résultats devraient être pris en compte par les prestataires de soins de santé et éclairer les lignes directrices pour la détection précoce de la dépression, soulignant la nécessité de recherches supplémentaires pour comprendre le parcours des patients depuis la détection précoce jusqu’au traitement efficace.