Cet article est une contribution du CRAPS et d’Aymery Constant maître de conférences à l’école des hautes études en santé publique, publié dans l’ouvrage Prévention et santé numérique du CRAPS. Nous les remercions pour cette contribution.
« Il est nécessaire que la conception, la mise en œuvre, l’évaluation et l’amélioration continue des nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC) en prévention prennent en compte l’apport des sciences comportementales et de l’implémentation »
Making every contact count
Les Nouvelles technologies de l’information et de la communication (NTIC) sont un atout précieux dans la démarche « Making Every Contact Count », qui encourage les professionnels de la santé et d’autres secteurs à saisir chaque opportunité de sensibiliser et de soutenir les individus dans l’adoption de comportements bénéfiques pour la santé1 .
Elles pourraient permettre notamment de faciliter et fluidifier la délivrance d’interventions préventives validées scientifiquement 2,3 à condition d’être en adéquation avec les pratiques existantes et les attentes des usagers (patients et professionnels) 4-6.
Insérer ces nouvelles approches de prévention dans des structures déjà existantes (services de soin primaires et spécialisés ; médecine du travail, scolaire et universitaire ; bus de prévention…) et bien réparties géographiquement permettra d’étendre leur accès à des populations peu ou mal desservies, optimiser l’utilisation des ressources existantes et éviter la duplication des efforts7 .
Mais l’environnement humain comprenant des facteurs tels que la culture organisationnelle, les dynamiques sociales, la hiérarchie, les politiques et les ressources disponibles, a une influence majeure sur la capacité des acteurs à intégrer les NTIC dans leurs pratiques et doit être pris en compte.
L’utilisation des NTIC en prévention doit donc être testée en phase pilote, évaluée rigoureusement et adaptée aux retours d’expérience de manière systématique avant d’être disséminée à plus large échelle 8-11.
Retour d’expérience de CliniCAP
Nous avons conçu au sein du laboratoire NuMecan une procédure de Repérage précoce intervention brève (RPIB) assistée par application numérique pour améliorer le conseil nutritionnel en milieu de soin (CliniCAP).
L’application permet aux patients de renseigner leurs habitudes de vie à l’aide de questionnaires validés sur tablette numérique (alimentation, activité physique, sédentarité, hydratation, alcool, tabac) et de recevoir immédiatement un feedback personnalisé, c’est-à-dire une visualisation précise des écarts avec les recommandations à l’aide d’une graduation colorée (vert : conforme aux recommandations ; orange : excès ou déficience modérée ; rouge : excès ou déficience sévère).
Ce feedback au format numérique sert ensuite de point de départ à une courte intervention motivationnelle en face-à-face12, visant à motiver les patients à améliorer leurs comportements. Nous avons testé la faisabilité et l’acceptabilité de la RPIB CliniCAP auprès de 235 patients du CHU de Rennes.
Malgré un repérage portant sur 18 recommandations en santé et une intervention conçue sur le même modèle qu’une RPIB classique (Bien, Miller, & Tonigan, 1993),
CliniCAP ne dure en moyenne que 20 minutes au total, et 9 patients sur 10 étaient capables d’utiliser l’application avec une aide minimale.
En clinique de routine, ils pourraient donc effectuer le dépistage en salle d’attente et discuter du feedback au cours de la visite médicale. N
Nous avons toutefois noté quelques difficultés dans la compréhension de certains termes (tels que « céréales complètes »), suggérant la nécessité d’une assistance humaine pour les patients les plus socialement vulnérables.
Nos résultats ont également confirmé que la participation active des médecins est essentielle à l’orientation des patients vers les actions de prévention, qu’elles soient assistées par le numérique ou pas13.
Numérique et santé : l’acceptabilité à la loupe
Les études montrent que les professionnels comme les usagers/patients sont plus enclins à adopter les NTIC s’ils en perçoivent l’utilité, la facilité d’utilisation et l’adaptation à la pratique clinique.
Nos patients ont donc rempli un questionnaire fondé sur le Technology Acceptance Model14 à la fin de chaque RPIB pour en mesurer l’acceptabilité.
Comme ils bénéficient d’un suivi régulier et de conseils nutritionnels par des médecins spécialisés, ils adhéraient en moyenne à 11 des 18 recommandations examinées. Ils ont néanmoins évalué le feedback comme utile lors des consultations et à domicile, des opinions corrélées avec l’intention de changer de comportement.
Les visites médicales à l’hôpital pouvant être espacées de 6 mois, ce feedback indiquant précisément les changements à prioriser apporte une aide précieuse entre-temps.
Des ressources en ligne, telles que des plateformes web, des consultations diététiques, ou des forums d’entraide, sont néanmoins nécessaires pour prolonger l’effet de la RPIB à domicile, et procurer aux patients des contacts répétés permettant d’obtenir des changements cliniquement significatifs15.
Mais seul un patient sur trois était favorable à cette possibilité, qui était perçue comme une « aide à domicile » plutôt invasive. Nous avons à présent des indications précieuses sur le protocole d’implémentation de CliniCAP en milieu de soin.
Bien que cette RPIB numérique semble perçue comme utile, l’orientation par un médecin et une assistance minimale pour les patients ayant une faible littératie en santé et/ou numérique restent essentielles.
Notre étude illustre à quel point il est nécessaire que la conception, la mise en œuvre, l’évaluation et l’amélioration continue des NTIC en prévention prennent en compte l’apport des sciences comportementales et de l’implémentation pour optimiser leur utilisation auprès du plus grand nombre, et éviter qu’elles ne deviennent des gadgets à faible valeur ajoutée rapidement abandonnés par les acteurs de terrain.
Références
1.Vince Ion. Étude « Making Every Contact Count: a simple yet effective idea ». Perspect Public Health, 131(2). Mars 2011.
2. Nancy T. Artinian, et al. Étude « Interventions to promote physical activity and dietary lifestyle changes for cardiovascular risk factor reduction in adults: a scientific statement from the American Heart Association ». Circulation, 122(4). Juillet 2010.
3. Susan Michie, et al. Étude « A refined taxonomy of behaviour change techniques to help people change their physical activity and healthy eating behaviours: the CALO-RE taxonomy ». Psychol Health, 26(11). Novembre 2011.
4. Katherine E. Woolley, et al. Étude « Mapping Inequities in Digital Health Technology Within the World Health Organization’s European Region Using PROGRESS PLUS: Scoping Review ». Journal of Medical Internet Research. Avril 2023.
5. Rui Yao, et al. Étude « Inequities in Health Care Services Caused by the Adoption of Digital Health Technologies: Scoping Review ». Journal of Medical Internet Research. Mars 2022.
6. Catherine Haighton, et al. Étude « Optimizing Making Every Contact Count (MECC) interventions: A strategic behavioral analysis ». Health Psychol, 40(12). Décembre 2021.
7. Steven van de Vijver, et al. Étude « Digital health for all: How digital health could reduce inequality and increase universal health coverage ». Digit Health. 2023.
8. Myron Anthony Godinho, et al. Étude « Toolkits for implementing and evaluating digital health: A systematic review of rigor and reporting ». Journal of the American Medical Informatics Association, 28(6). Juin 2021.
9. Caitlyn Mason, et al. Étude « Lessons Learned From Implementing Digital Health Tools to Address COVID-19 in LMICs ». Frontiers in Public Health, 10. Avril 2022.
10. Marlena Klaic, et al. Étude « Implementability of healthcare interventions: an overview of reviews and development of a conceptual framework ». Implementation Science, 17(1). Janvier 2022.
11. Peter Craig, et al. Étude « Developing and evaluating complex interventions: the new Medical Research Council guidance ». BMJ, 337. Septembre 2008.
12. Berg-Smith, et al. Étude « A brief motivational intervention to improve dietary adherence in adolescents ». Health Education Research, 14(3). Juin 1999.
13. Alexander M. Clark, et al. Étude « Factors influencing referral to cardiac rehabilitation and secondary prevention programs: a systematic review ». European Journal of Preventive Cardiology, 20(4). Août 2013.
14. Fred D. Davis. Étude « Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology ». MIS Quarterly, 13(3). Septembre 1989.
15. Colin J. Greaves, et al. Étude « Systematic review of reviews of intervention components associated with increased effectiveness in dietary and physical activity interventions ». BMC Public Health, 11. 2011.
Forcier C, Constant A, Grisard F, Clair E, Val-Laillet D, Thibault R, Moirand R. Feasibility and Acceptability of a Mobile-Assisted Screening and Brief Intervention for Multiple Health Behaviors in Medical Settings. J Prim Care Community Health. 2024 Jan-Dec;15
