Qualité de vie, fardeau et perceptions des patients: les angles morts de la dépression
Auteur :
Anne Sauvaget
Les patients atteints de dépression font souvent état d'une altération de leur qualité de vie. Des interventions efficaces et ciblées visant à améliorer la qualité de vie et à obtenir une rémission clinique sont donc une priorité pour les patients souffrant de dépression.
Parmi les facteurs prédictifs de la qualité de vie au cours du traitement de la dépression, il apparaît que l’amélioration d’une symptomatologie sévère, de l’anxiété, des idées suicidaires et de la douleur, un nombre réduit d'hospitalisations psychiatriques et le fait d'être en couple sont associées à une meilleure qualité de vie à l’issue de la phase aiguë du traitement1 et 2.
La qualité de vie, concept finalement assez galvaudé dans le domaine de la santé, revêt pourtant plusieurs dimensions, selon sa définition proposée par l’OMS, à savoir la perception qu'a un individu de sa position dans la vie de sa position dans la vie dans le contexte de la culture et des systèmes de valeurs dans lesquels il ou elle vit, et par rapport à ses objectifs, attentes, normes et préoccupations3.
C’est ainsi que se sont développés les patient-reported outcomes (PROs) qui mesurent des résultats rapportés directement par les patients. L’évaluation de ces mesures permettrait ainsi une métrique plus juste et complète de l’état des patients. Par exemple, Cohen et al ont évalué l'utilisation de l'indice individuel du fardeau de la maladie pour la dépression (IBI-D) pour l'évaluation multidimensionnelle de l'efficacité du traitement des patients dépressifs. Ils ont montré que l’obtention de la rémission chez les patients dépressifs n'est pas synonyme de qualité de vie ou de fonctionnement normaux. En incorporant des résultats multidimensionnels rapportés par les patients, l'IBI-D fournit une mesure unique qui capture de manière adéquate le fardeau complet de la maladie dans la dépression à la fois avant et après le traitement4.
Prédire à court terme des rechutes chez les patients dépressifs pourrait améliorer les résultats des thérapeutiques engagées. L’utilisation de biomarqueurs digitaux, associant de l'actigraphie (passive) comme déclencheurs pour utiliser un questionnaire actif de symptomatologie autodéclarée pourrait être prometteuse.
Deux études récentes ont ainsi monté que le temps médian de détection des rechutes se faisait deux à trois semaines avant l'apparition des symptômes. Ce cadre de prédiction personnalisée apparaît acceptable par le patient5.
D’autres auteurs se sont penchés sur l’intérêt de la fatigue comme symptôme central de la dépression et souvent réfractaire au traitement antidépresseur. La perception intéroceptive des patients pourrait être un marqueur de risque de fatigue après le traitement. Par conséquent, les approches thérapeutiques intégratives centrées sur le corps pourraient traiter la fatigue résistante au traitement dans la dépression majeure6.
L’intérêt somme toute très récent à l’auto-évaluation, la perception subjective par les patients dépressifs, et les perturbations de ces perceptions redonnent toutes ses lettres de noblesse à la subjectivité, en ouvrant de nouvelles voies de compréhension psycho-corporelle de la dépression, pour des thérapeutiques personnalisées.
Références :
1. Yang L, et al. Predictors and moderators of quality of life in patients with major depressive disorder: An AGTs-MDD study report. J Psychiatr Res. 2021. PMID: 33838579
2. Dionisie, V.; Puiu, M.G.; Manea, M.; Pacearc ˘a, I.A. Predictors of Changes in Quality of Life of Patients with Major Depressive Disorder—A Prospective Naturalistic 3-Month Follow-Up Study. J. Clin. Med. 2023, 12, 4628.
3. The WHOQOL Group. Development of the World Health Organization WHOQOL-Bref Quality of Life Assessment. Psychol. Med. 1998, 28, 551–558.
4. Cohen R, Greenberg JM, IsHak WW. Incorporating multidimensional patient-reported outcomes of symptom severity, functioning, and quality of life in the Individual Burden of Illness Index for Depression to measure treatment impact and recovery in MDD. JAMA Psychiatry. 2013 Mar;70(3):343-50. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2013.286.
5. Vairavan S, Rashidisabet H, Li QS, Ness S, Morrison RL, Soares CN, Uher R, Frey BN, Lam RW, Kennedy SH, Trivedi M, Drevets WC, Narayan VA. Personalized relapse prediction in patients with major depressive disorder using digital biomarkers. Sci Rep. 2023 Oct 30;13(1):18596. doi: 10.1038/s41598-023-44592-8. PMID: 37903878
6. Eggart M, Valdés-Stauber J, Müller-Oerlinghausen B, Heinze M. Dysfunctional self-reported interoception predicts residual symptom burden of fatigue in major depressive disorder: an observational study. BMC Psychiatry. 2023 Sep 13;23(1):667. doi: 10.1186/s12888-023-05168-y. PMID: 37700276 Free PMC article ttps://doi.org/
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