Evaluation de la faisabilité d’utilisation de l’algorithme Shiny Deva dans la pratique courante des médecins généralistes de Franche-Comté
Résumé
Introduction : le diagnostic d’endométriose, maladie inflammatoire chronique et fréquente, touchant en France environ 10 % des femmes en âge de procréer est difficile. Aucun questionnaire n’a été entièrement validé pour dépister l’endométriose. Dans cette optique, l’algorithme Shiny DEVA a été créé, permettant une prédiction clinique d’endométriose avec deux classifications : faible risque, qui exclut un diagnostic d’endométriose et haut risque qui prédit un diagnostic d'endométriose avec une probabilité élevée. Objectifs : l’objectif principal de ce travail était de réaliser une étude de faisabilité d’utilisation de l’algorithme dans la pratique courante des médecins généralistes de Franche-Comté. Les objectifs secondaires ont été d’évaluer l’orientation diagnostique face au résultat de l’algorithme, et de rechercher dans quelle situation clinique il serait le plus utilisé. Méthodologie : il s’agit d’une étude descriptive transversale menée auprès des médecins généralistes de Franche-Comté de janvier 2023 à mai 2023. Un questionnaire concernant la faisabilité d’utilisation de l’algorithme a été distribué auprès des médecins généralistes de la région. Les analyses statistiques ont été réalisées à l’aide des tests Chi2 ou Fisher pour les variables qualitatives, et à l’aide du test Student pour les variables quantitatives. Résultats : parmi les 131 médecins généralistes répondants 88,5 % d’entre eux ont estimé pouvoir utiliser l’algorithme Shiny DEVA au quotidien dans leur pratique courante. Parmi les médecins répondants 93,9 % affirment qu’ils utiliseraient l’algorithme dans une situation où la patiente se présenterait avec une suspicion clinique moyenne d’endométriose ; 53,4 % des médecins, quant à eux, l’utiliseraient pour une suspicion clinique faible, et 66,2 % pour une suspicion clinique forte. Parmi les 131 médecins généralistes répondants, 127 (96,9 %) ont affirmé qu’une probabilité moyenne ou élevée à la réponse à l’algorithme aurait orienté leur démarche diagnostique. Conclusion : aujourd’hui, le raisonnement médical et l’intelligence artificielle évoluent en harmonie afin d’optimiser la prise en charge des patientes atteintes d’endométriose.
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