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Fiabilité et validité des tests cognitifs sur smartphone pour la dégénérescence lobaire frontotemporale

Fiabilité et validité des tests cognitifs sur smartphone pour la dégénérescence lobaire frontotemporale

Fiabilité et validité des tests cognitifs sur smartphone pour la dégénérescence lobaire frontotemporale

Dans cet article, le chercheur Antonio Javier Sutil Jiménez présente les données les plus importantes de l’étude « Fiabilité et validité des tests cognitifs avec smartphone pour la dégénérescence lobaire frontotemporale ».

Pourquoi cette étude sur les tests cognitifs pour la dégénérescence lobaire frontotemporale est-elle importante ?

La dégénérescence lobaire frontotemporale (DLFT) est une pathologie neurodégénérative qui cause des syndromes de démence. La DLFT affecte les lobes frontaux et temporaux du cerveau et produit un déclin du comportement, de la cognition, du langage et/ou du fonctionnement moteur.

Bien qu’il s’agisse du type de démence le plus courant chez les personnes de moins de 60 ans, elle est mal comprise, car chaque expérience individuelle avec la DLFT est unique et il est difficile de prédire comment la maladie se développera.

Consortium ALLFTD

C’est à partir de ce besoin qu’est né le consortium ALLFTD, dont découle cette étude. Le consortium ALLFTD est un projet dont l’objectif est de construire une cohorte de patients atteints de DLFT dans des centres experts, qui puissent être disponibles pour l’étude de traitements possibles lors d’essais cliniques. En particulier, ils cherchent à recueillir des données sur les évaluations cognitives et comportementales, les neuroimageries, le sang et le liquide céphalorachidien. Et avec cela, ils cherchent :

À partir des données recueillies par le consortium ALLFTD, cette étude naît dans le but de surmonter certaines des barrières existantes en utilisant la technologie des smartphones.

Certaines de ces limitations sont :

Comme solution, l’utilisation de smartphones est proposée pour la collecte à distance de données pouvant être fiables et valides. Bien que cela puisse sembler surprenant, des preuves préliminaires soutiennent l’utilisation de smartphones comme méthode pour administrer des évaluations cognitives et motrices à distance chez les personnes âgées présentant un risque de souffrir d’autres maladies telles qu’Alzheimer, Parkinson ou Huntington.

Dans cette étude en particulier, l’application mobile ALLFTD (ALLFTD-mApp) a été utilisée dans le but d’étudier sa validité dans l’évaluation du fonctionnement exécutif et de la mémoire dans une cohorte avec DLFT.

Qu’est-ce qui a été fait ?

Pour réaliser l’étude, un échantillon de 360 patients sur 1160 éligibles a été sélectionné. Cet échantillon a été divisé en deux cohortes qui ne différaient pas de manière significative en termes de données démographiques, de gravité de la pathologie ou de cognition. Ces cohortes étaient la cohorte d’identification (n = 258) et la cohorte de validation (n = 108).

Tâches cognitives réalisées

Les participants ont configuré l’application avec l’aide initiale des chercheurs, mais ils se sont auto-administrés les tâches cognitives lors de trois sessions d’une demi-heure sans supervision. Tous les tests ont été répétés tous les six mois pour évaluer la fiabilité test-retest.

Les tâches réalisées incluaient :

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Évaluations cliniques et neuropsychologiques

En plus de ces tâches, les patients ont complété de nombreuses évaluations cliniques et neuropsychologiques, ainsi que des mesures de neuro-imagerie et génétiques. Parmi ces mesures, deux tests neuropsychologiques se distinguent et seront utilisés dans la phase de tests pour valider la technologie :

Analyse

Pour atteindre l’objectif proposé, trois analyses différentes ont été réalisées.

Analyse de fiabilité

La première était une analyse de la fiabilité au sein de la tâche, estimée avec la première réalisation de l’épreuve par les participants en utilisant la cohérence interne et la fiabilité test-retest mesurée chez ceux ayant effectué la tâche au moins deux fois.

La fiabilité estimée est décrite comme faible (<0,50), modérée (0,50-0,74), bonne (0,75-0,89) et excellente (>0,90). Pour connaître plus en détail les résultats, voir le tableau 1, où une simplification des résultats obtenus est présentée.

TâchesCohérence interne (Alpha de Cronbach)Fiabilité Test-retest (ICC, coefficient de corrélation interclasse)
Flankers
Combination0.990.95
Identification0.990.95
Validation0.990.95
Stroop
Combinaison0.840.84
Identification0.830.84
Validation0.880.84
2-Back
Identification0.920.77
Détection0.920.80
Validation0.920.64
Tableau 1. Résultats de la cohérence interne et de la fiabilité test-retest pour les tâches de flanker, Stroop et 2-back.

Analyse de validation

La deuxième partie de l’analyse était la validation, réalisée sur un sous-groupe de 57 participants sans symptômes.

On a observé qu’un âge plus avancé était associé à des performances moins bonnes dans la majorité des tests cognitifs, sauf pour l’épreuve de classification des cartes et le test go-no/go, ce qui était attendu. Les associations avec le sexe et le niveau d’éducation n’étaient pas significatives.

Les tests cognitifs administrés via l’application ont montré des preuves de validité convergente et divergente, avec des résultats très similaires dans les cohortes d’identification et de validation.

Les mesures de la fonction exécutive basées sur l’application ALLFTD-mApp se sont généralement corrélées avec les mesures standards de ces domaines et moins avec celles d’autres domaines cognitifs.

Par exemple, la tâche des flèches était associée à une mesure composite des fonctions exécutives ainsi qu’à des mesures de visuoconstruction et de dénomination. Le test de mémoire de l’application ALLFTD-mApp était également associé à des tests standards de mémoire et de fonction exécutive.

Analyse de la surface

Enfin, une analyse de la surface sous la courbe (AUC, pour ses sigles en anglais) a été réalisée, afin d’évaluer la validité de l’application pour différencier les participants sans symptômes de ceux qui se trouvent dans une phase prodromique ou symptomatique.

Asymptomatique vs Prodrome (Identification)Asymptomatique vs Prodrome (Validation)
ALLFTD-mAPP0.820.81
UDS3-EF0.800.83
MoCA0.690.67
Tableau 2. Valeurs de l’AUC obtenues pour les cohortes d’identification et de validation comparant ALLFTD-mAPP, UDS3-EF et MoCA.

Quelles sont les principales conclusions de cette étude de tests cognitifs pour la dégénérescence lobaire frontotemporale ?

En conclusion, on peut déduire que l’utilisation d’un smartphone est potentiellement un outil valide et fiable pour l’évaluation de la démence frontotemporale dès les stades précoces. Cela est soutenu par des études antérieures et par les résultats de cette étude, qui montrent d’excellentes valeurs dans les mesures de fiabilité et de validation pour la plupart des tâches.

Comme le montre le Tableau 2, l’application mobile présente des résultats égaux ou supérieurs pour la distinction entre les groupes asymptomatiques et prodrômaux par rapport à d’autres méthodes d’évaluation cognitive, telles que l’UDS3-EF ou le MoCA.

Étant donné que cette étude explore seulement certains domaines cognitifs, il pourrait être intéressant à l’avenir d’étendre son utilisation à d’autres mesures pour améliorer la précision diagnostique précoce.

Par conséquent, on propose que les smartphones puissent compléter les paradigmes de recherche traditionnels, comme ceux réalisés en personne. Cela s’explique par le fait qu’ils peuvent faciliter l’accès aux personnes ayant des difficultés à se rendre dans des centres d’évaluation et, de plus, réduire les coûts des évaluations en personne.

De manière plus générale, la scalabilité, la facilité d’utilisation, la fiabilité et la validité de l’application ALLFTD-mApp suggèrent qu’il s’agit d’un outil utile pour réaliser des évaluations numériques à distance dans les essais cliniques de démence.

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Comment NeuronUP pourrait contribuer à cette étude comme celle-ci

NeuronUP pourrait contribuer à cette étude de plusieurs façons.

Tout d’abord, en facilitant la généralisation des résultats à des cohortes géographiquement et socio-économiquement plus diverses que celles de l’étude actuelle, qui se concentre principalement sur une population blanche, anglophone et avec un niveau d’instruction universitaire moyen. L’accès de NeuronUP à une population présentant une plus grande diversité sociodémographique et sans restriction de langue pourrait renforcer la diversité et l’équité dans l’accès aux évaluations. En outre, la vaste gamme de matériaux de NeuronUP (plus de 3 000 activités) répartis en différentes fonctions cognitives permettrait de mieux comprendre le fonctionnement cognitif de manière globale.

D’autre part, étendre ce type de recherche à d’autres types de démences pourrait s’avérer très bénéfique. En effet, cette démarche pourrait améliorer la précision du diagnostic dans les stades précoces, un aspect essentiel mais souvent difficile à établir avec précision.

*ALLFTD est un projet codirigé par le Dr Brad Boeve de la Mayo Clinic à Rochester, Minnesota, et les Drs Adam Boxer et Howard Rosen de l’Université de Californie, San Francisco (UCSF).

Bibliographie

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