Acceptabilité des interventions numériques visant à modifier le comportement des individus atteints de maladies chroniques

Willingness to adopt digital behavior change interventions in people with chronic conditions

• Auteur / Autrice : Theodora Oikonomidi
• Direction : Philippe Ravaud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Épidémiologie clinique
• Date : Soutenance le 07/12/2021
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Pierre Louis de santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche Epidémiologie et Statistique Sorbonne Paris Cité
• Jury : Président / Présidente : Florence Canouï-Poitrine
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Emmanuel Cosson
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Nathalie Pelletier-Fleury, Frances Mair

Mots clés

Mots clés contrôlés

Comportement en matière de santé

psychologie

Préférence des patients

Intelligence artificielle

Télémédecine

Maladies chroniques

Mots clés libres

Santé connectée

Comportements de santé

Maladies chroniques

Acceptabilité

Intrusion

Digital health

Behavior change

Chronic conditions

Acceptability

Intrusiveness

Résumé

Les interventions numériques comportementales (INC) utilisent des dispositifs numériques afin d’aider les patients à modifier leur comportement, tels que la nutrition ou le tabagisme. Grâce aux algorithmes, les INC peuvent être automatisées et personnalisées, afin d’offrir des éléments, comme par exemple des techniques de changement de comportement, adaptés aux besoins de chaque patient. Ces interventions sont notamment pertinentes pour les patients atteints de maladies chroniques, qui sont souvent censés à changer leur comportement afin de gérer les symptômes de leur maladie. Cependant, elles peuvent se révéler intrusifs dans la vie privée. Dans cette optique, l’intrusion des INC dans la vie privée représente un coût que le patient doit assumer pour obtenir les bienfaits des INC. Le premier objectif de cette thèse, était d'identifier les caractéristiques des INC ainsi que les caractéristiques des patients qui peuvent impacter le niveau d’intrusion des INC perçu par les patients. Le deuxième objectif était d’identifier comment le niveau d’intrusion, ainsi que les caractéristiques des INC et des patients, sont liées à la volonté des patients d'adopter les INC dans leurs soins habituels. Nous avons mené une enquête internationale à méthodes mixtes, basée sur des vignettes, auprès de 1010 patients de 30 pays différents, ayants un diabète de type 1 ou 2. Les participants ont évalué des vignettes décrivant de différents types des INC, composés de différents dispositifs de surveillance, ainsi que les différentes modalités d'intervention médicamenteuse et comportementale sur la base des données captés. Pour chaque vignette, les participants ont évalué le niveau d’intrusion d’INC, et le bénéfice minimal pour lequel ils l’adopteraient dans leurs soins. Les participants ont également répondu à deux questions ouvertes, décrivant ce qu'ils trouvaient intrusif dans les vignettes. Nous avons analysé les données quantitatives en utilisant des modèles mixtes afin d’identifier des dispositifs de surveillance et les modalités d’intervention qui sont associées à un niveau d’intrusion élevé, et afin d'identifier le bénéfice minimal requise par les patients pour adopter des INC ayant de différents niveaux d'intrusion. L'analyse qualitative a permis d'identifier 4 thèmes expliquant pourquoi les INC peuvent être considérées comme intrusives. Notre troisième étude a été motivée par l’augmentation d’utilisation des soins connectés pendant la pandémie de la COVID-19. Nous avons mené une enquête à méthode mixte auprès 1529 adultes atteints de maladies chroniques, afin de quantifier l'équilibre idéal entre les soins numériques et les soins en présentiel, et d'identifier les circonstances dans lesquelles les soins numériques pourraient remplacer les soins en présentiel selon les patients. Dans le contexte de cette thèse, les résultats de cette étude peuvent éclairer l'intégration des INC dans les soins après la pandémie. Dans leur totalité, les résultats de cette thèse montrent que le niveau d’intrusion et le bénéfice requis pour adopter le même INC peuvent varier de manière importante d'un patient à l'autre. Les médecins qui souhaitent utiliser les INC dans le traitement de leurs patients doivent prendre en compte l’hétérogénéité dans l’acceptabilité des INC par des différents patients en utilisant les aides à la prise de décision partagée, et des pistes pour rendre les INC moins intrusives au niveau de développement des capteurs et des logiciels sur lesquelles ces interventions sont basées doivent être identifiées.

Digital behavior change interventions can help fulfill the unmet need for timely, personalized behavior-change support for patients with chronic conditions. However, many components of digital behavior change interventions, such as enacting continuous monitoring and receiving frequent feedback, can become intrusive to patients’ lives. How patients might weigh this impact against the promised benefits of digital behavior change interventions, to decide whether they are willing to adopt them or not, is unknown. In this thesis, we sought to identify the intervention components and patient characteristics that contribute to patients’ perception of digital behavior change interventions as intrusive, and assess how intrusiveness relates to patients’ willingness to adopt digital behavior change interventions in their usual care. In our first project, we conducted a vignette study with 1010 patients with type 1 and type 2 diabetes from 30 countries. We assessed the perceived intrusiveness of digital behavior change interventions composed of different modalities. We collected qualitative data regarding why patients considered specific modalities as intrusive. Our study focused on monitoring and feedback, two of the most commonly used behavior-change techniques. We subsequently analyzed the data collected in the first study to assess the relationship between intervention characteristics, intrusiveness and patients’ willingness to adopt digital behavior change interventions. Specifically, we sought to identify the minimum effectiveness at improving different health outcomes, for which patients would adopt digital behavior change interventions with varying degrees of intrusiveness. Our third project was motivated by the shift towards digital care imposed by the COVID-19 pandemic. In a mixed-methods survey with 1599 patients with chronic conditions, we quantified patients’ ideal post-pandemic balance of digital and traditional care, and identified the appropriate circumstances in which digital care modalities could replace traditional care modalities, according to patients. In the context of this thesis, we discuss how our findings inform the post-pandemic integration of digital behavior change interventions in patients’ care. This work helps us to understand how we can reduce the intrusiveness of digital behavior change interventions, to ensure patients are capable and willing to adopt them. The next steps in this line of work are to measure patients’ experience of using digital behavior change interventions longitudinally, including perceived intrusiveness and treatment burden, and to develop shared decision-making aids for digital health and behavior change interventions.