Le modèle neuf de prévision estime le risque de rechute d’opioïde au début du traitement

Un modèle de prédiction récemment développé pourrait permettre de calculer le risque de rechute aux opioïdes chez les personnes aux premiers stades du traitement médicamenteux, c’est-à-dire dès trois semaines après le début du traitement.

“Contrairement à la croyance populaire, le traitement médicamenteux des troubles liés à l’usage d’opioïdes est très efficace et est susceptible de réussir si les patients obtiennent un succès précoce”, déclare Sean X. Luo, MD, PhD, professeur adjoint de psychiatrie au Collège Vagelos des médecins et chirurgiens de l’Université Columbia, qui a développé le modèle avec Daniel Feaster, PhD, de l’Université de Miami.

Le modèle, basé sur les données de 2 199 adultes ayant participé à des essais cliniques sur les médicaments opioïdes, estime la probabilité, au cours des premières semaines de traitement, qu’un patient recommence à consommer des opioïdes avant la fin d’un programme de traitement de 12 semaines.

En particulier, les patients auxquels on prescrit de la buprénorphine pourraient rapidement envisager d’augmenter la dose d’une formulation orale ou de passer à une formulation injectable à libération prolongée. Les cliniciens doivent également évaluer les patients présentant un risque élevé de rechute pour rechercher d’autres facteurs pouvant nécessiter une attention particulière, tels que des troubles psychiatriques concomitants.

Pour diffuser les outils développés dans le cadre de ce projet, l’équipe a créé un portail web (www.oudriskscore.org), qui permet aux médecins d’estimer le risque de rechute de leurs patients.

Et après

Bien que les médecins puissent ajuster le traitement des patients présentant un risque élevé de rechute, aucune étude n’a été menée pour déterminer les stratégies optimales. « Nous avons besoin de nouveaux essais cliniques qui testent différentes modifications thérapeutiques chez les individus à haut risque », explique Luo.

De plus, d’autres données de suivi à long terme sont nécessaires pour estimer le moment et la probabilité d’une rechute au-delà de la période de traitement de 12 semaines.

Le besoin

Les médicaments à libération prolongée, la méthadone, la buprénorphine et la naltrexone, sont efficaces pour de nombreux patients, mais de nombreux patients recommencent à consommer des opioïdes au cours du programme de traitement de 12 semaines.

Lors du traitement de maladies chroniques, les médecins utilisent souvent des scores de risque pour prédire la probabilité d’événements de santé futurs et utilisent ces scores pour orienter le traitement. Cependant, aucun score de risque de ce type n’est disponible pour le traitement des troubles liés à l’usage d’opioïdes.

“Une fois qu’un patient rechute et arrête son traitement médicamenteux, il court un risque, y compris un risque de surdose, et il peut être difficile de le localiser et de le réintégrer”, explique le psychiatre Edward Nunes, MD, de Columbia, qui dirige la nouvelle étude codirigée. « Si les médecins savent qui est à risque au cours des premières semaines de traitement, ils peuvent réagir rapidement et, espérons-le, éviter les problèmes. »

Utiliser l’apprentissage automatique pour créer un prédicteur

Pour créer un prédicteur qui estime le risque qu’un patient revienne à la consommation de drogues, les chercheurs ont appliqué des techniques d’apprentissage automatique aux données d’essais cliniques antérieurs testant trois médicaments pour les troubles liés à l’usage d’opioïdes. Une méthode appelée LASSO construit automatiquement des modèles prédictifs en utilisant les caractéristiques des patients les plus informatives. Les modèles ont ensuite été testés sur un sous-ensemble de validation indépendant de l’ensemble de données harmonisé pour évaluer les performances du modèle.

En utilisant les données des patients disponibles au début du traitement, le meilleur modèle avait une performance d’environ 70 %. Les performances du modèle se sont améliorées de manière significative lorsque les résultats des tests de dépistage de drogues dans l’urine au cours des trois premières semaines de traitement ont été inclus.

Lorsque les résultats des tests de dépistage de drogues dans l’urine sont inclus, le modèle prédit que les patients sans test de dépistage de drogue positif ou manqué au cours des trois premières semaines ont un risque de réutilisation de 13 %, tandis que les patients avec trois tests de dépistage de drogue positifs ou manqués ont un risque de 85 % de le remettre en service.

Pourquoi est-ce important

Notre modèle offre désormais aux cliniciens la possibilité de quantifier le risque de rechute d’un patient dès le début du traitement et d’envisager des modifications du traitement. Les doses de médicaments peuvent être augmentées et surveillées plus fréquemment psychothérapie Options introduites pour les patients à risque plus élevé.

Sean X. Luo, MD, PhD, professeur adjoint de psychiatrie au Vagelos College of Physicians and Surgeons de l’Université Columbia