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Un modèle de prédiction nouvellement développé pourrait permettre de calculer le risque de rechute aux opioïdes chez les individus aux premiers stades du traitement médicamenteux, dès trois semaines de traitement.
“Le traitement médicamenteux du trouble lié à l’usage d’opioïdes, contrairement à la croyance populaire, est très efficace et susceptible de réussir si les patients obtiennent un succès précoce”, déclare Sean X. Luo, MD, Ph.D., professeur adjoint de psychiatrie au Vagelos College de l’Université Columbia. des médecins et chirurgiens, qui a développé le modèle avec Daniel Feaster, Ph.D., de l’Université de Miami.
Le modèle, basé sur les données de 2 199 adultes inscrits dans des essais cliniques sur les médicaments contre l’usage d’opioïdes, estime au cours des premières semaines de traitement la probabilité qu’un patient recommence à consommer des opioïdes avant la fin d’un programme de traitement de 12 semaines.
Plus précisément, pour les patients auxquels on prescrit de la buprénorphine, une augmentation de la dose d’une formulation orale ou le passage à une formulation injectable à libération prolongée pourraient être envisagés rapidement. Les médecins 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 construit un portail Web (www.oudriskscore.org) qui permet aux cliniciens d’estimer le risque de rechute de leurs patients.
Bien que les médecins puissent modifier 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 testant différentes modifications de traitement chez les individus à haut risque”, déclare Luo.
Des données de suivi à plus long terme sont également nécessaires pour estimer le moment et la probabilité de rechute au-delà de la phase de traitement de 12 semaines.
Les médicaments méthadone, buprénorphine et naltrexone injectable à libération prolongée 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. Mais aucun score de risque de ce type n’est disponible pour le traitement des troubles liés à la consommation d’opioïdes.
“Une fois qu’un patient rechute et abandonne son traitement médicamenteux, il est en danger, y compris un risque de surdose, et peut être difficile à localiser et à réengager”, explique le psychiatre Edward Nunes, MD, de Columbia, qui a codirigé la nouvelle étude. “Si les médecins savent dès les premières semaines de traitement qui est en danger, ils peuvent réagir rapidement et, espérons-le, éviter les problèmes.”
Utiliser l’apprentissage automatique pour créer un prédicteur
Pour construire un prédicteur qui estime le risque d’un patient de retourner à la consommation de drogues, les chercheurs ont appliqué des techniques d’apprentissage automatique aux données d’essais cliniques antérieurs qui ont testé 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 considérablement améliorées lorsque les résultats des tests de dépistage de drogues dans l’urine au cours des trois premières semaines de traitement ont été intégrés.
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 13 % de recommencer à consommer, tandis que ceux avec trois tests de dépistage de drogue positifs ou manqués ont un risque de 85 %. retourner à l’utilisation.
“Notre modèle donne désormais aux cliniciens un moyen de quantifier le risque de rechute d’un patient dès le début du traitement et des modifications du traitement peuvent être envisagées”, explique Luo. “Les doses de médicaments peuvent être augmentées et des options de surveillance et de psychothérapie plus fréquentes peuvent être introduites pour les patients à risque plus élevé.”
L’étude, intitulée « Prédiction du risque individuel de retour à l’usage pendant le traitement des troubles liés à l’usage d’opioïdes », a été publiée dans JAMA Psychiatrie le 4 octobre.
Plus d’information:
Sean X. Luo et al, Prédiction du risque au niveau individuel de retour à la consommation pendant le traitement des troubles liés à l’usage d’opioïdes, JAMA Psychiatrie (2023). DOI : 10.1001/jamapsychiatrie.2023.3596
Fourni par le centre médical Irving de l’Université Columbia
Citation: Traitement des troubles opioïdes : le modèle de prédiction peut calculer le risque de rechute au cours des trois premières semaines (3 novembre 2023) récupéré le 3 novembre 2023 sur
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