Une méthode d’évaluation de l’HbA1c dite « en temps réel » (eA1C) a été présentée au congrès, elle utilise un algorithme à deux étapes développé avec le modèle compartimental (1). Il comprend d’une part le suivi de la glycémie à jeun (GAJ) moyenne, pour calculer l’eA1C de base et, d’autre part, le calibrage de l’eA1C par un profil glycémique à sept points, chaque mois environ, selon un modèle factoriel prenant en compte les principaux facteurs de variation glycémique.
La première base de données utilisée pour paramétrer le modèle comprenait 379 patients insulino-naïfs, 17 863 glycémies, 1 599 HbA1c de références, soit en moyenne 47 jours de données individuelles. Le modèle a été ensuite évalué sur une base de données indépendante : 375 patients, 17 925 glycémies, 1 628 HbA1c de référence, 48 jours de données individuelles en moyenne.
La précision est estimée par calcul des déviations moyennes absolues et relatives (DMA/DMR) entre l’eA1c et l’HbA1c de référence, ainsi que leur corrélation (R).
Résultat : 80 % des estimations de l’HbA1c ont dévié de moins de 10 % des dosages de référence, 99 % de moins de 20 % (contre 55 % et 87 % pour la formule proposée par l’ADA). La méthode est optimale dans la fourchette de 7 à 8 % d’HbA1c, sans biais et avec une DMR (déviation moyenne relative) de 4,5 %. Dans la fourchette de 6 à 10 % d’HbA1c, l’erreur est toujours ‹ 1 % et la DMR ‹ 10 %. La stratification des données par eA1c démontre la stabilité de l’algorithme.
La performance initiale chez chaque patient est semblable à la performance globale (DMR 7 % vs 6,8 %). Ni les données manquantes de GAJ (DMR 6,9 % vs 6,8 %) ni l’étiquetage erroné (DMR 7,0 % vs 6,8 %) n’ont altéré significativement les performances de la méthode.
Ce modèle dynamique, même avec des mesures ASG peu fréquentes (comme chez les DT2), permet un suivi précis des variations de la glycémie moyenne (DMR ‹ 7 %) et offre un nouvel outil aux patients pour suivre l’évolution de l’HbA1c en temps réel avec une précision comparable à celle des mesures de l’ASG. La simplicité de calcul du modèle permet sa mise en place dans des glucomètres courants.
Fiabilité, concordance et motivation
La première question à soulever concerne la réelle fiabilité de cette évaluation de l’HbA1c à partir d’un nombre assez restreint de données de l’ASG et malgré des erreurs ou omissions des mesures par le patient. Selon les auteurs, le modèle étudié permet une estimation optimale de l’HbA1c dans la fourchette 7 à 8 % avec une faible déviation : déviation moyenne relative (DMR) de 4,5 %. Il est annoncé, dans la fourchette 6-10 %, une erreur ‹ 1 %. Là, on doit réfléchir à deux fois aux conséquences de cette marge d’erreur bien plus significative et les auteurs ne se sont pas clairement exprimé à ce propos.
Au-delà de la fiabilité (précision réelle), se posent de multiples autres questions : quid de la discordance, sûrement assez fréquente et inévitable, avec la valeur mesurée au laboratoire ? Des effets perturbant pour le patient, l’entourage et les soignants ? Du risque d’abandon du dosage laboratoire, que nous avons mis tant de temps à faire entrer dans les pratiques sans y être totalement parvenus ? Et surtout si le dosage labo est moins favorable que celui auto-évalué !
On se pose aussi la question de l’effet de la répétition de ces évaluations sur le moral et le comportement du patient : effets vertueux, avec de motivation, ou anxiogène et démotivant ? Au crédit du principe, on peut imaginer que cela permettrait de mieux connaître l’efficacité d’un nouveau traitement et le renforcer ou en changer.
Enfin, reste à savoir comment les laboratoires d’analyse médicale vont accueillir cela. Leurs syndicats et sociétés savantes sont soucieux de leurs prérogatives et voient depuis toujours d’un mauvais œil toute « dérive » et toute réalisation des dosages (HbA1c, lipides, etc..) par « d’authentiques » instruments de mesure « Doctor Lab » chez le praticien ou en service hospitalier. Nous reviendrons sûrement très vite sur cette question puisque le groupe Sanofi pense mettre rapidement ce produit sur le marché.
(1) SFD 2014. P281. Précision de l’estimation dynamique en temps réel de l’HbA1c, à partir de données d’autosurveillance glycémique (ASG) et P278. Robustesse de l’estimation dynamique en temps réel de l’HbA1c, à partir des données d’autosurveillance glycémique (ASG).
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