App se distingue des faux tremblements réels chez les patients en sevrage alcoolique

Le syndrome de sevrage alcoolique est une situation potentiellement mortelle qui peut être facilement traitée avec une classe de sédatifs appelés benzodiazépines. Cependant, ces drogues sont souvent maltraitées et peuvent être dangereuses lorsqu'elles sont mélangées à l'alcool et aux opiacés, ce qui rend les médecins réticents à les prescrire. Maintenant, des chercheurs de l’Université de Toronto au Canada ont créé une application téléphonique qui peut prédire si les tremblements d’alcool d’un patient sont authentiques ou faux.
«Nous venons tout juste de commencer à étudier ce qui est possible en appliquant le traitement du signal et l’apprentissage automatique aux capteurs connectés au corps», explique le professeur Parham Aarabi de la nouvelle application téléphonique de détection des tremblements.

Bien que les tremblements dans les mains et les bras soient les signes les plus fréquents de sevrage alcoolique, il est difficile de juger de la gravité de ces tremblements et cela demande une certaine expertise médicale.

Comme les alcooliques chroniques prétendent souvent être en sevrage pour recevoir des benzodiazépines, il est important que les cliniciens déterminent avec précision si le patient est en retrait ou fait semblant.

Les travailleurs de la santé n’ont aucun moyen de déterminer objectivement si un patient est véritablement en retrait, alors Narges Norouzi et les profs. Bjug Borgundvaag et Parham Aarabi ont travaillé au développement de la première application fournissant des conseils sur la force des tremblements.

Les chercheurs, qui proviennent de l'Institut de médecine d'urgence Schwartz / Reisman de Toronto à l'Hôpital Mount Sinai, à l'Hôpital St. Michael et au Women 's College Hospital, affirment que leur application est prometteuse pour déterminer si un tremblement est réel ou non.

Norouzi et son équipe présenteront leurs travaux aujourd'hui à la conférence internationale de la société d'ingénierie et de biologie de l'IEEE à Chicago, dans l'Illinois.

"Ce qui est passionnant avec notre application, c'est que les implications sont globales", déclare le professeur Borgundvaag. "Les maladies liées à l'alcool se rencontrent généralement non seulement à l'urgence, mais aussi ailleurs à l'hôpital, ce qui permet aux cliniciens d'évaluer plus facilement les patients à l'aide de données réelles."

«Il y a tellement de travail à faire dans ce domaine»

L'équipe a testé leur application sur 49 patients qui se sont présentés à l'urgence avec des tremblements et sur 12 infirmières qui ont tenté d'imiter les tremblements. Ils disent que les trois quarts des patients présentant des tremblements authentiques présentaient une fréquence de pointe moyenne supérieure à sept cycles par seconde.

Et seulement 17% des infirmières qui ont tenté de simuler un tremblement ont pu en produire une avec une fréquence de pointe moyenne supérieure à sept cycles par seconde, ce qui suggère que cela pourrait être le seuil pour déterminer les tremblements réels des faux.

En utilisant les données d'un accéléromètre intégré à l'iPod, l'application mesure la fréquence des tremblements pendant 20 secondes dans les deux mains.

Les cliniciens ont filmé les tremblements des mains des patients lors de l'utilisation de l'application dans la salle d'urgence et ont ensuite montré les séquences aux médecins. La vidéo ci-dessous montre l'application en action avec une description de son utilisation:

Bien que l’application ait été capable d’évaluer la force des tremblements avec une précision similaire à celle des médecins débutants, Norouzi affirme que les médecins les plus expérimentés étaient plus à même de juger les symptômes. Elle prévoit de continuer à affiner l’application et à comparer ses performances avec les évaluations subjectives des médecins.

"Il y a tellement de travail à faire dans ce domaine", dit-elle. "Il y a d'autres travaux sur les tremblements de Parkinson, mais beaucoup moins sur les tremblements dus au sevrage de l'alcool."

Prof. Aarabi dit:

"Nous venons tout juste de commencer à étudier ce qui est possible en appliquant le traitement du signal et l’apprentissage automatique aux capteurs connectés. Avec l’amélioration des capteurs et les algorithmes, il est possible que nous puissions résoudre d’autres problèmes médicaux diagnostic plus efficace. "

Le professeur Borgundvaag ajoute que leur application pourrait aider le personnel de gestion des retraits - qui n’a généralement pas de formation clinique - à évaluer quels patients devraient se rendre au service des urgences pour un traitement ultérieur.

"Nous pensons que notre application a un grand potentiel pour améliorer le traitement de ces patients en général", dit-il.

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