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Identification de cinq profils de fragilité dans une population de sujets âgés de 50 à 75 ans. Une analyse en classe latente (Étude Succeed) - 19/04/19

Doi : 10.1016/j.respe.2019.03.028 
L. Segaux a, b, , N. Oubaya a, c, A. Broussier a, d, F. Canoui-Poitrine a, c, E. Audureau a, c, I. Fromentin d, J. David a, d, S. Bastuji-Garin a, b, c
a Université Paris Est (UPEC), IMRB, A-TVB DHU, CEpiA (Clinical Epidemiology and Ageing, EA 7376), Créteil, France 
b Assistance publique-Hôpitaux de Paris (AP–HP), Hôpital Henri-Mondor, Unité de recherche clinique (URC Mondor), Créteil, France 
c Assistance publique-Hôpitaux de Paris (AP–HP), Hôpital Henri-Mondor, Service de santé publique, Créteil, France 
d Assistance publique-Hôpitaux de Paris (AP–HP), Hôpital Henri-Mondor/Émile-Roux, Service de gériatrie, Créteil, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

Le repérage de la fragilité chez les 75 ans et plus est crucial pour prévenir/retarder la dépendance. Cependant des études en population ont montré que des paramètres de fragilité étaient présents chez de jeunes seniors qui ne bénéficient habituellement pas d’évaluation gérontologique multi-domaine. Considérant la fragilité comme un état latent, notre objectif était d’identifier des profils de fragilité chez des sujets âgés de 50 à 75 ans sans hypothèse a priori (analyse en classes latentes, ACL) à partir de paramètres de fragilité issus d’une évaluation multi-domaine.

Méthodes

Les sujets de 50 à 75 ans (N=589, âge médian 61,7 ans, 67,4 % de femmes) volontaires pour bénéficier d’une évaluation gérontologique multi-domaine dans le service de gériatrie ambulatoire de l’Hôpital Émile-Roux (région parisienne) entre 2011 et 2015 ont été prospectivement inclus dans la base de données SUCCEED, et contactés par téléphone en 2016–2017 pour recueillir les évènements indésirables de santé (chutes non-accidentelles, fractures, hospitalisations non programmées et décès) survenus depuis la consultation. Après considération de la prévalence des indicateurs et des résultats d’analyses en correspondances multiples, neuf indicateurs ont été sélectionnés pour la construction des classes parmi 25 paramètres de fragilité reflétant différents domaines (cognition, humeur, équilibre, force musculaire, densité osseuse, nutrition, incontinence urinaire, et fonctions sensorielles). Une ACL a ensuite été réalisée avec covariables actives (âge, sexe, motif de consultation) afin de réduire les erreurs de classification (méthode one-step). Le choix du modèle final s’est appuyé sur les indices de parcimonie suivants : P après ré échantillonnage, AIC3, BIC, SABIC et BLRT ; l’indépendance conditionnelle et l’entropie ont été vérifiées. La prévalence de variables illustratives et la survenue ultérieure d’événements ont été comparées entre les profils.

Résultats

Les neuf indicateurs sélectionnés étaient : perte de poids non-intentionnelle, réduction de la vitesse de marche, faiblesse musculaire, équilibre altéré, ostéopénie/ostéoporose, altération des fonctions cognitives et exécutives, risque de dépression et hypoacousie. Un modèle à cinq classes (CL) a été retenu (adéquation (p=0,22) ; comparaison au modèle à quatre classes (p=0,002) ; entropie=0,72). Les cinq profils identifiés étaient : en bonne santé (CL1, 29,7 %, âge médian 59 ans) ; perte de poids, réduction de la vitesse de marche et ostéoporose (CL2, 33,2 %, 63 ans) ; ostéopénie et faiblesse musculaire (CL3, 21,9 %, 60 ans) ; altération des fonctions physiques et exécutives (CL4, 11 %, 67 ans) ; altération de l’équilibre, des fonctions cognitives et risque de dépression (CL5, 4,3 %, 70 ans). Les classes 3 et 4, essentiellement féminines (probabilités0,95) étaient plus souvent fragiles ou pré-fragiles selon le phénotype de Fried (12,7 % et 14,1 %) que les autres classes. La survenue de chutes non accidentelles était significativement augmentée dans la classe 4 (33,3 %). La classe 5 essentiellement masculine (0,99) avait le plus grand nombre de comorbidités (médiane=2 [IIQ : 0–5]) et de facteurs de risque cardiovasculaires mais aucun individu n’était fragile selon Fried.

Conclusion

L’identification de cinq profils de fragilité chez de jeunes seniors pourrait inciter à détecter les éléments de fragilité dans cette population pour améliorer la prise en charge en vue de prévenir la survenue d’évènements indésirables de santé.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Vieillissement, Profils de fragilité, Évaluation gérontologique multidomaine, Analyse en classes latentes


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