De l'intérêt de l'analyse des comptes rendus d'appels téléphoniques pour mieux suivre l'état de santé de la personne âgée. Applications à la dépression et aux rythmes circadiens dans le cadre du phénotype digital téléphonique en santé mobile
Auteur / Autrice : | Timothée Aubourg |
Direction : | Nicolas Vuillerme |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, sante et environnement |
Date : | Soutenance le 17/12/2020 |
Etablissement(s) : | Université Grenoble Alpes |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement (Grenoble ; 1995-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Autonomie, Gérontologie, E-santé, Imagerie & Société (Grenoble) |
Jury : | Président / Présidente : Gaëtan Gavazzi |
Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Vuillerme, Bruno Falissard, Nicolas Demassieux | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Sylvain Sené, Anthony Fleury |
Mots clés
Résumé
Ces dernières années, l’accélération du vieillissement démographique de la population à l’échelle mondiale a pu révéler le besoin, devenu urgent, d’améliorer nos systèmes de soins traditionnels pour mieux anticiper, mieux prévenir, mieux prendre en charge et mieux suivre l’état de santé de la personne âgée au cours de son existence. En France, dans le cadre d’une société devenant de plus en plus hyper-connectée, le numérique peut contribuer à de telles améliorations. En particulier, certaines technologies du quotidien telles que le téléphone peuvent permettre, dès aujourd’hui, d’assurer le suivi de santé de l’individu âgé au cours du temps, par l’analyse automatisée de données d’usage objectives, collectées passivement en condition de vie réelle, dite de phénotypie digitale. Dans le champ scientifique de la santé mobile, l’analyse des comptes rendus d’appels téléphoniques (CRA)suscite un engouement particulièrement marqué, du fait des données comportementales volumineuses, véloces et variées qu’ils permettent de générer. Dans cette thèse, nous questionnons l’intérêt des CRA pour permettre d’améliorer le suivi comportemental et la détection de la maladie survenant au cours du processus du vieillissement. Deux cas d’études distincts mais complémentaires sont investigués: (1) la dépression, et (2) les rythmes circadiens. A partir d’un jeu de données constitué de (1) CRA issus d’une population de 26 personnes âgées de plus de 70 ans observées sur une période de plus d’un an, ainsi que de (2) questionnaires cliniques de dépression de cette population, tirés de l’échelle gériatrique de dépression(GDS), nous cherchons à identifier certains marqueurs comportementaux numériques de la dépression et des rythmes circadiens d’appels téléphoniques chez la personne âgée. Nous introduisons le concept d’asymétrie sociale et nous montrons sa capacité à mesurer de manière pertinente certaines configurations comportementales dans les appels téléphoniques chez les personnes âgées, en lien avec leur score GDS. De manière indépendante, nous mettons en lumière la propriété de persistance des rythmes d’appels téléphoniques quotidiens chez ces personnes âgées. Dans leur ensemble, nos travaux présentent des résultats à la fois pionniers et encourageants sur le potentiel d’analyse des CRA pour la capture d’information en mSanté au sein de la population âgée.