PERsonalised Knowledge to reduce the risk of Stroke (PERKS-International): a randomised controlled trial testing the efficacy of an mHealth application to reduce risk factors for the primary prevention of stroke

L'essai contrôlé randomisé PERKS-International a révélé que l'utilisation de l'application mobile Stroke Riskometer n'a pas amélioré le score global des facteurs de risque d'AVC (LS7) à six mois par rapport aux soins habituels, bien qu'elle ait entraîné une légère augmentation de l'activité physique.

L'essentiel

🧠 Le Grand Test de l'Application "Anti-Stroke"

Imaginez que votre corps est comme une maison. Le risque d'accident vasculaire cérébral (AVC), c'est comme un incendie qui pourrait éclater à l'intérieur. Heureusement, on sait que 90 % de ces incendies sont évitables si l'on entretient bien la maison (en mangeant mieux, en bougeant plus, en contrôlant sa tension, etc.).

Les chercheurs se sont demandé : « Si on donne aux gens une application mobile intelligente (comme un détecteur de fumée connecté) qui leur dit exactement où sont les problèmes dans leur maison, vont-ils mieux l'entretenir ? »

C'est l'objet de l'étude PERKS-1, un grand test réalisé en Australie et en Nouvelle-Zélande.

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🎮 Comment ça s'est passé ? (Le Jeu de Rôle)

Les chercheurs ont invité 862 adultes (entre 35 et 75 ans) qui avaient déjà quelques "fissures" dans leur maison (au moins deux facteurs de risque comme le surpoids ou la tension élevée).

Ils ont divisé les participants en deux équipes, comme dans un match de football :

1. L'Équipe "Super-App" (Intervention) : Ces gens ont reçu un guide pour télécharger l'application Stroke Riskometer™. C'est une appli qui calcule votre risque d'AVC, vous donne des conseils personnalisés et vous envoie des rappels (comme un coach personnel dans votre poche).
2. L'Équipe "Courant" (Témoin) : Ces gens ont reçu un simple e-mail avec des informations générales sur la santé, un peu comme un dépliant qu'on trouve dans une boîte aux lettres. Ils ne savaient même pas que l'application existait.

Le but du jeu : Voir si, après 6 mois, l'équipe "Super-App" avait mieux entretenu sa maison (amélioré son score de santé global) que l'équipe "Courant".

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📉 Le Résultat : Une Déception (mais avec une petite lueur d'espoir)

Après 6 mois, les chercheurs ont comparé les deux équipes. Voici ce qu'ils ont découvert :

• Le Score Global : Malheureusement, l'application n'a pas fait de magie. Le score global de santé (le "score de la maison") n'a pas été significativement meilleur dans l'équipe qui utilisait l'application par rapport à celle qui ne l'utilisait pas. Les deux groupes ont légèrement amélioré leur santé, mais de la même manière.
• La Petite Victoire (La Bougie) : Il y a eu une seule différence notable. L'équipe "Super-App" a bougé un tout petit peu plus ! Ils ont augmenté leur activité physique (marche, sport) d'environ 300 minutes supplémentaires par semaine par rapport à l'autre groupe. C'est comme si l'application les avait convaincus de faire un peu plus de jogging, mais pas de changer leur alimentation ou de mieux gérer leur stress.

Pourquoi ça n'a pas marché comme prévu ?
Les chercheurs ont trouvé quelques explications, un peu comme si on essayait de réparer une voiture avec un manuel qu'on ne lit pas :

1. Le manque d'engagement : Environ 20 % des gens de l'équipe "Super-App" n'ont même jamais téléchargé l'application ou l'ont oubliée. C'est comme recevoir une clé de voiture mais ne jamais l'utiliser.
2. La réalité du quotidien : L'étude a été faite "en vrai", sans que les chercheurs ne harcèlent les gens par téléphone. Dans la vraie vie, les gens sont occupés et oublient souvent les applications.
3. L'effet "E-mail" : Même l'équipe qui n'avait pas l'application a reçu un e-mail avec ses résultats. Cela a suffi à les motiver un peu, rendant la différence entre les deux groupes plus difficile à voir.

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💡 La Leçon à Retenir

Cette étude nous apprend une chose importante : donner un outil technologique (une appli) ne suffit pas à changer les habitudes de vie des gens.

C'est comme donner une carte GPS à quelqu'un qui ne sait pas conduire : l'outil est là, mais il faut aussi le moteur (la motivation) et le carburant (le soutien humain).

En résumé :

• L'application est bien conçue et sûre.
• Elle peut aider un peu à bouger plus.
• Mais pour vraiment prévenir les AVC, il faudra probablement combiner ces applications avec un soutien humain (médecins, coachs) et des fonctionnalités plus engageantes (comme des jeux ou de l'intelligence artificielle interactive).

L'avenir de la prévention passe par l'alliance de la technologie et de l'humain, pas par la technologie seule.

Résumé technique

1. Problématique

Les taux d'incidence des accidents vasculaires cérébraux (AVC), autrefois en baisse, ont atteint un plateau, avec même une tendance à la hausse chez les jeunes. Bien que jusqu'à 90 % des AVC soient évitables grâce à la gestion des facteurs de risque modifiables (hypertension, obésité, diabète, tabagisme, etc.), la prévalence de ces facteurs reste très élevée dans les populations générales.

Les interventions mobiles (mHealth) sont envisagées comme une solution prometteuse pour améliorer la prévention, car elles exploitent la large pénétration des smartphones. Cependant, la littérature actuelle manque d'essais contrôlés randomisés (ECR) suffisamment puissants, axés sur la prévention primaire (personnes sans antécédents cardiovasculaires) et utilisant des mesures objectives des facteurs de risque. L'objectif de cette étude était d'évaluer l'efficacité de l'application mobile Stroke Riskometer™ pour améliorer le score « Life's Simple 7® » (LS7®) chez des adultes présentant au moins deux facteurs de risque d'AVC.

2. Méthodologie

• Conception de l'étude : Essai contrôlé randomisé (ECR) de phase III, prospectif, pragmatique, à deux bras, avec évaluation en aveugle des résultats.
• Lieu et Participants : Recrutement en Australie (Hobart, Melbourne, Adélaïde) et en Nouvelle-Zélande (Auckland, Hamilton) entre août 2021 et janvier 2024.
  • Critères d'inclusion : Âge de 35 à 75 ans, présence d'au moins deux facteurs de risque « défavorables » (selon LS7®), possession d'un smartphone, absence d'antécédents d'AVC ou d'infarctus.
  • Taille de l'échantillon : 862 participants randomisés (433 dans le groupe témoin, 429 dans le groupe intervention).
• Intervention :
  • Groupe intervention : Accès à l'application Stroke Riskometer™, fourniture des données de santé personnelles pour la configuration de l'appli, et rappels par e-mail. L'application offre un feedback personnalisé, un suivi des facteurs de risque et des notifications.
  • Groupe témoin (Soins habituels) : Réception d'un e-mail unique contenant des informations génériques sur les facteurs de risque et des liens vers des ressources de prévention, sans mention de l'application.
• Critères de jugement :
  • Primaire : Différence moyenne entre les groupes dans l'évolution du score LS7® (0 à 14 points) de la base à 6 mois. Le score LS7® agrège sept facteurs : pression artérielle, cholestérol, glycémie, IMC, tabagisme, activité physique et alimentation.
  • Secondaires : Changements individuels dans chaque composante du LS7®.
• Analyse : Analyses en intention de traiter (ITT) avec imputation multiple des données manquantes, complétées par des analyses par protocole (per-protocol) et des analyses de sous-groupes.

3. Résultats Clés

• Score LS7® Global (Résultat Primaire) :
  • Aucune différence significative n'a été observée entre les deux groupes après 6 mois.
  • Différence moyenne ajustée : 0,06 (IC 95 % : -0,16 à 0,28 ; p = 0,60).
  • Les analyses par protocole (incluant uniquement les utilisateurs actifs de l'application) ont montré une tendance légèrement plus forte mais toujours non significative (p = 0,06).
• Facteurs de Risque Individuels :
  • Activité Physique : Le groupe intervention a montré une augmentation marginale de l'activité physique (mesurée en minutes équivalent métabolique par semaine, MET-mins/semaine) par rapport au groupe témoin (différence de 313,42 MET-mins/semaine ; p = 0,05).
  • Autres facteurs : Aucune différence significative n'a été détectée pour l'IMC, la qualité de l'alimentation, la glycémie, le cholestérol, la pression artérielle systolique ou le statut tabagique.
• Adhésion : 64 % des participants du groupe intervention ont signalé avoir téléchargé l'application la première semaine, mais 20 % n'ont jamais téléchargé ou utilisé l'application à 6 mois.

4. Contributions et Significativité

• Preuve de concept pour la prévention primaire : Cette étude est l'un des rares ECR puissants à évaluer une application mHealth spécifiquement pour la prévention primaire de l'AVC dans une population générale, avec des mesures cliniques objectives (et non seulement déclaratives).
• Échec de l'impact global : Les résultats suggèrent que, dans un contexte « réel » avec un minimum d'interaction humaine, la simple fourniture d'une application de risque personnalisé ne suffit pas à modifier significativement le profil de risque cardiovasculaire global à court terme (6 mois) par rapport à une information standard par e-mail.
• Nuance sur l'activité physique : L'effet observé sur l'activité physique (bien que limite statistiquement) suggère que les applications peuvent avoir un impact ciblé sur certains comportements, mais pas nécessairement sur l'ensemble du profil de risque.
• Limites et Perspectives :
  • L'étude souligne l'importance de l'adhésion (fidelity) : l'absence d'effet significatif pourrait être liée à un taux d'utilisation non optimal de l'application.
  • Les auteurs suggèrent que pour être efficaces, les futures applications mHealth doivent intégrer des technologies plus engageantes (gamification, IA générative, intégration de wearables) et être combinées à un soutien humain (téléconsultation ou soins en face à face).
  • L'étude met en lumière la difficulté de changer les comportements dans une population asymptomatique, contrairement aux patients ayant déjà subi un événement cardiovasculaire (moment « enseignable »).

Conclusion : Dans un cadre de vie réel, l'accès à l'application Stroke Riskometer™ n'a pas entraîné d'amélioration globale du profil de risque d'AVC par rapport aux soins habituels après 6 mois. Pour maximiser l'impact des applications mHealth sur la prévention des AVC, une refonte des fonctionnalités pour augmenter l'engagement et une intégration dans des modèles de soins hybrides sont recommandées.