E-santé mentale(une approche) des définitions et des enjeux

Xavier Briffault

Chercheur en sciences sociales et épistémologie de la santé (mentale)

CNRS-CERMES3

Research Gate : https://www.researchgate.net/profile/Xavier_Briffault

Séminaire E-santé mentale : définitions, enjeux, expériencesorganisé dans le cadre du projet européen E-santé mentale (E-men)

13 mars 20171

Déclaration de liens et conflits d’intérêt

Aucun conflit ni lien

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Vers une société inclusive

3

Qu’est ce qu’une société inclusive ?

� Société qui permet à chacun de ses membres la meilleureparticipation possible à la « vie de la cité », quelles que soient leslimitations ou difficultés rencontrées dans la vie quotidienne enraison de ses caractéristiques physiologiques, biomécaniques,psychologiques, sociales …

�Définition « large » de la santé : pas seulement l’absence demaladies ou de symptômes, mais la possibilité d’une qualité de vie« suffisamment bonne ».

4

Classification Internationale du Fonctionnement (OMS) 5

• Problématiques motrices

• Aides mécaniques au déplacement

• Compensation des décalages physiques.

• Suppression des solutions de continuité.

• Ajustements • Statiques.• Dynamiques.

• Orthèses : appareillages qui compensent une fonction absente ou déficitaire.

Exemple 1

Micro-modifications pour les micro-actes de la vie quotidienne

6

Exemple 2

• Problématiques visuelles

• Problématiques auditives

7

Exemple 3

• Problématiques psychiques / mentales ?• Quelles solutions technologiques pour favoriser l’inclusion despersonnes présentant des problématiques psychiques ?

8

Problématiques psychiques, troubles mentaux, maladies psychiatriques…

Comment les pense-t-on aujourd’hui ?

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Une vision « traditionnelle »

Deux visions novatrices10

(1) Vision traditionnelle (Kraepelin / DSM APA)11

Troubles de la Petite Enfance, la Deuxième

Enfance ou l'Adolescence

Delirium, Démence, Trouble Amnésique et

Autres Troubles Cognitifs

Schizophrénie etAutres TroublesPsychotiques

Troubles de l’Humeur Troubles Anxieux Troubles Somatoformes

Troubles DissociatifsTroubles Sexuels et de

l'Identité SexuelleTroubles du Contrôle

des Impulsions

Troubles desConduites

AlimentairesTroubles du Sommeil

Troubles de l’adaptation

Troubles Factices

Troubles Mentaux liés à l’Utilisation d’une

Substance

DSM IV : Troubles « cliniques »12

DSM-IV : Troubles « de la personnalité »

Groupe ABizarres et excentriques

Groupe CAnxieux et craintifs

Groupe BThéâtraux, émotifs et capricieux

Schizotypique

Paranoïaque Schizoïde

Antisociale Borderline

HistrioniqueNarcissique

ÉvitanteDépendante

Obsessionnelle-compulsive

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Épisode Dépressif Majeur (EDM)

1. Humeur dépressive (triste, vide, pleure…)

2. Anhédonie, perte d’intérêt

3. Perte ou gain de poids significative

4. Agitation ou ralentissement psychomoteur

5. Fatigue ou perte d’énergie

6. Dévalorisation, culpabilité excessive

7. Difficultés de pensée et de concentration

8. Pensées de mort, idées suicidaires

� Les symptômes induisent une souffrance cliniquement significative ou une altération du fonctionnement.

Au moins 5 symptômes pendant au moins deux semaines, presque tous les jours, presque toute la journée, parmi lesquels au moins (1) ou (2).

AffectsSymptômes « principaux »

Fonctionnement corporel

Fonctionnement intellectuel et

cognitif

Cause commune=

La Dépression

14

Entités

nosographiques grossières

Causes grossières

Traitements

grossiers

Thérapeutes

grossiers

Conséquence de cette approche : Des catégories « grossières »

15

Traitement A Traitement B

Avant

Après

Score de dépression = 28 Score de dépression = 28

Score de dépression = 15 Score de dépression = 18

Essai contrôlé randomisé

En moyenne A est plus efficace que B

16

ISRS (A) Sérotonine

Dépression

Sérotonine

6 mois

Euthymie

17

(2) Approche plus récente (NIMH-RDOC)18

19

Matrices à 7 niveaux d’analyse

S

y

st

èm

e

s

Niveaux

20

21

22

(3) Graphes de causalité inter-”symptômes”

http://psychosystems.org/

23

Schmittmann, V. D., Cramer, A. O. J., Waldorp, L. J., Epskamp, S., Kievit, R. a., & Borsboom, D. (2013). Deconstructing the construct: A network

perspective on psychological phenomena. New Ideas in Psychology, 31(1), 43–53.

~« Dépression »

24

Hayes, A. M., Yasinski, C., Ben Barnes, J., & Bockting, C. L. H. (2015). Network destabilization and transition in depression: New methods for studying the dynamics

of therapeutic change. Clinical Psychology Review, 41, 27–39.

25

26

27

Borsboom, D., Cramer, A. O. J., Schmittmann, V. D., Epskamp, S., & Waldorp, L. J. (2011). The

Small World of Psychopathology. PLoS ONE, 6(11), e27407.

Rupture

Sommeil

Fatigue

Concentration

Psychomotricité

Humeur dépressive

Poids

Anxiété généralisée

Perte d’intérêt

Suicidalité

Anxiété chronique

PaniqueTensions musculaires

Auto-accusation

Irritabilité

Licenciement

Sommeil

Fatigue

Concentration

Psychomotricité

Humeur dépressive

Poids

Anxiété généralisée

Perte d’intérêt

Suicidalité

Anxiété chronique

PaniqueTensions musculaires

Auto-accusation

Irritabilité

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Quels apports possible des nouveaux outils connectés ?

Quelques exemples

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35

Apple Watch

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http://heartwatch.tantsissa.com/

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40

41

42

Suivi du stress, de l’anxiété, de la dépression (Pacifica)

Suivi de l’humeur Journal des pensées Suivi de la santé

43

http://www.emotionsense.org/

http://www.mymoodtracker.com/

44

Teng, P., Bateman, N. W., Darcy, K. M., Hamilton, C. A., Maxwell, G. L., Bakkenist, C. J., … Hospital, I. F. (2015). Realizing the Potential of Mobile Mental Health: New Methods for

New Data in Psychiatry. Current Psychiatry Reports, 17(8).

45

Saeb, S., Zhang, M., Karr, C. J., Schueller, S. M., Corden, M. E., Kording, K. P., & Mohr, D. C. (2015). Mobile phone sensor correlates of depressive symptom severity

in daily-life behavior: An exploratory study. Journal of Medical Internet Research, 17(7), 1–11.

46

Valstar, M., Schuller, B., Smith, K., Eyben, F., Jiang, B., Bilakhia, S., … Pantic, M. (2013). AVEC 2013: the continuous audio/visual emotion and depression recognition

challenge. In Proceedings of the 3rd ACM international workshop on Audio/visual emotion challenge (pp. 3–10). ACM.

Inte

nti

onn

alit

é

Échelle de dépression

Excitation

47

48

Sommeil

Stress

Socialité

Activité motrice

Rituels / stéréotypies

Humeur

Comportement alimentaire

Accéléromètre

GPS

Réseaux sociaux & tél.

Cycle veille/sommeil

Actimétrie

Analyse sémantique

Contacts sociaux

Mobilité

Hotspots

Capteurs de présence

Détecteurs de portes

Questionnaires (dont EMA)

Comportements répétés

ObservanceAutre outils de e-santé

Données externes(Pharmacie, consultations...)

Interrupteurs connectés

Botta A, de Donato W, Persico V, Pescapé A. On the Integration of Cloud Computing and Internet of Things. 2013;23–30. http://wpage.unina.it/walter.dedonato/pubs/iot_ficloud14.pdf.

50

Smart city

Smart citizen

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Recueillir en temps réel des données localisées sur des paramètres :

• Physiologiques• Psychologiques• Comportementaux• Relationnels

• Environnementaux

• Evaluation en temps réel en situation réelle (Ecological Momentary Assessment –EMA-)

52

Cloud individuel

d

d

d

d

d

d

d

d

Cloud environnemental

d d

d

d

d

d

d

d

Construire des modèles

Situés

Intra-environnementauxIntra-individuels

53

Des données en situation (EMA) aux interventions en situation (EMI)

54

Pour intervenir il faut :

1) Comprendre la situation • Données pertinentes,

• Relations causales entre les données (modèles)

• Modèles appris (data-based) et modèles théoriques (model-based).

2) Disposer de moyens d’interventions • Utilisables (disponibilité, ergonomie…)

• En situation.

• Acceptables (coût, visibilité, effets indésirables…).

• Capables de cibler les facteurs causalement impliqués.

• Efficaces• Congruents à la situation singulière de la personne.

Conditions pour intervenir ?55

Traitement A TraitemenEn moyenne A est plus efficace que B

A ou B ?

Alice

A ou B ?

Bob

Alice

M

e

su

re

s

r

ép

é

té

es

Bob

M

e

su

re

s

r

ép

é

té

es

56

Alice

M

e

su

re

s

r

ép

é

té

es

Modèle individuel

évolutif

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Bob

M

e

su

re

s

r

ép

é

té

es

Modèle individuel

évolutif

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59

Schiepek, G. K., Stoger-Schmidinger, B., Aichhorn, W., Scholler, H., & Aas, B. (2016). Systemic caseformulation, individualized process monitoring, and state dynamics in a case of dissociative identitydisorder. Frontiers in Psychology, 7(OCT), 1–11.

60

Ruzzano, L., Borsboom, D., & Geurts, H. M. (2014). Repetitive Behaviors in Autism and Obsessive-Compulsive Disorder: New Perspectives from a Network Analysis. Journal of Autism and Developmental Disorders, 45(1), 192–202.

Grosses entités nosographiques

Grosses causes

Gros traitements

Gros thérapeutes

Des catégories « grossières »

Recueils et interventions fines, ciblées, ubiquitaires et personnalisées

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Interventions sur le stress, l’anxiété, la dépression

Objectifs quotidiens Techniques de relaxation Méditations guidées

62

Gestion des dysrégulations émotionnelles sévères (Troubles limites de la personnalité)

Prada, P., Zamberg, I., Bouillault, G., Jimenez, N., Zimmermann, J., Hasler, R., ... & Perroud, N. (2016). EMOTEO: A Smartphone Application for Monitoring and Reducing

Aversive Tension in Borderline Personality Disorder Patients, a Pilot Study. Perspectives in psychiatric care.

63

64

64

Un générateur d’application de e-santé personnaliséeRelations cliniques et thérapeutiques technologiquement augmentées

� Plateforme permettant de générer une application mobile à la volée de manière totalement flexible i.e. au choix du patient/thérapeute, et qui soit reprogrammable selon l’évolution du patient.

� Capable de :

� (1) recueillir des données d’EMA selon des modalités programmables

� (2) exploiter des données issues d’autres applications d’e-santé/bien-être

� (3) agréger des flux standardisés de capteurs commerciaux

� (4) offrir des outils d’accompagnement thérapeutiquee.g., rappels, exercices, suivi

� (5) dialoguer avec les serveurs environnementaux

� Plusieurs interfaces :

� version thérapeute

� version patient

� version proches

Co-décision sur le choix des outils d’évaluation et co-conception du programme d’intervention

L’application personnalisée est

générée pour le patientLe patient vit sa vie.

L’application lui propose des évaluations ou des interventions

Possibilité(s) de développement ad hoc

localement

Les données sont stockées dans le Cube et renvoyées

aux personnes

Cube de données cliniques et thérapeutiques

Temps

Pat

ients Patients du Thérapeute 1

Patients du Thérapeute 2

Ensemble des données du patient X

Questionnaires

Capteurs

Médication

Interventions

Description de l’intervention effectuée aumoment T chez le patient X

Ce qu’il faut retenir

�Des innovations technologiques multiples apparaissent à un rythme effréné.

�Elles semblent avoir un potentiel majeur pour améliorer la vie des personnes présentant des troubles mentaux.

�Pour en tirer le plein potentiel, il faut repenser la manière dont nous conceptualisons les troubles mentaux et les modalités cliniques et thérapeutiques.

�Ces technologies ont également un potentiel d’impact socio-anthropologique majeur.

�Des travaux de sociologie et de philosophie sont urgemment requis pour réfléchir sur ces évolutions

68

Norbert Elias (1897-1990)

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Nexus, configurations de valences et chaîne d’interdépendance

Homo clausus

Homo psychiatricus Homo sociologicus70

Smartosphère

Possibilités inédites d’analyses et d’interventions

instantanées en milieu de vie réel, particulièrement

bien adaptées aux problématiques de santé mentale

Système socio-technique

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Merci de votre attention72