Analyse de trajectoires, perte d'autonomie et facteurs prédictifs : Modélisation de trajectoires
(Document en Français)
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- https://www.theses.fr/2019LIMO0030/abes
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- Auteur
- Bimou Charlotte
- Date de soutenance
- 09-10-2019
- Directeur(s) de thèse
- Tchalla Achille Edem - Harel Michel
- Président du jury
- Ngatchou Wandji Joseph
- Rapporteurs
- Bloch Frédéric - Abdi Hervé
- Membres du jury
- Daviet Jean-Christophe
- Laboratoire
- HAVAE - Handicap, Activité, Vieillissement, Autonomie, Environnement - UR 20217
- Ecole doctorale
- École doctorale Sciences Biologiques et Santé (Limoges ; 2018-2022)
- Etablissement de soutenance
- Limoges
- Discipline
- Recherche clinique et Innovation
- Classification
- Médecine et santé
- Mots-clés libres
- Autonomie, Déclin fonctionnel, Prévention, Trajectoire, Personnes âgées, GBTM, K-means, Classification Ascendante Hiérarchique, Régression logistique, Modèle de Cox
- Mots-clés
- Capacité fonctionnelle - Chez la personne âgée
La poursuite du rythme d’augmentation de l’espérance de vie des générations issue du baby-boom dans les pays développés serait souvent accompagnée de limitations fonctionnelles, d’incapacité, de plus en plus observées dans la population gériatrique. L'objectif général de cette thèse était de contribuer à la connaissance de l’évolution de l’autonomie fonctionnelle des personnes âgées dans une population hétérogène. Il s’agissait dans un premier temps d'identifier des groupes homogènes dans une population hétérogène de personnes âgées suivant la même trajectoire d'autonomie fonctionnelle sur une période de deux ans, ainsi que des facteurs prédictifs potentiels. Dans un second temps, d’analyser les conséquences cliniques des trajectoires et la survie des patients sur la même période d’observation. Le SMAF (Système de Mesure de l’Autonomie Fonctionnelle) et les échelles ADL (Activities of Daily Living) ont été employés comme indicateurs d’évaluation de l’autonomie. Dans ce contexte, des données de 221 patients issues de la cohorte UPSAV (Unité de Prévention, de Suivi et d’Analyse du Vieillissement) ont été exploitées. Nous avons employé trois méthodes d’analyse de trajectoires dont le GBTM (Group-Based Trajectory Modeling), k-means et classification ascendante hiérarchique. Les résultats ont révélé trois trajectoires distinctes d’autonomie fonctionnelle : stable, stable pendant un temps puis détériorée, continuellement altérée. Les facteurs prédictifs des trajectoires obtenus à l’aide de la régression logistique sont des critères socio-démographiques, médicaux et biologiques. Les personnes âgées affectées à la trajectoire de perte d’autonomie (trajectoire continuellement altérée) ont montré de fortes proportions de chutes dommageables. A partir d’un modèle de Cox, les troubles neurocognitifs, l’insuffisance cardiaque, la perte de poids involontaire et l’alcool ont été révélés comme facteurs prédictifs de la survenue du décès. On conclut de ces travaux que l’analyse longitudinale sur deux ans de suivi a permis de trouver des sous-groupes homogènes de personnes âgées en termes d’évolution de l’indépendance fonctionnelle. Quel que soit le niveau d’autonomie, la prévention de l’UPSAV devient utile même si le niveau d’utilité n’est pas le même. La prévention et le dépistage de la perte d’autonomie de la personne âgée suivie sur son lieu de vie doivent être anticipés afin de retarder la dégradation et maintenir l’autonomie à domicile. Des analyses ultérieures devraient s’intéresser à l’exploration de plus larges cohortes de personnes âgées pour confirmer et généraliser notre travail.
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Pour citer cette thèse
Bimou Charlotte, Analyse de trajectoires, perte d'autonomie et facteurs prédictifs : Modélisation de trajectoires, thèse de doctorat, Limoges, Université de Limoges, 2019. Disponible sur https://aurore.unilim.fr/ori-oai-search/notice/view/2019LIMO0030