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Application des modèles à équations structurelles pour la détection du « response shift » à plusieurs temps entre deux groupes sur des données de qualité de vie en transplantation rénale - 18/09/20

Doi : 10.1016/j.respe.2020.03.018 
L. Auneau-Enjalbert a, b, , J. Hardouin a, b, M. Blanchin a, M. Giral c, A. Meurette c, V. Sébille a, b
a UMR 1246 Inserm SPHERE, université de Nantes, université de Tours, UMR 1246 Inserm SPHERE, Nantes, France 
b CHU de Nantes, plateforme de méthodologie et biostatistique, Nantes, France 
c UMR Inserm 1064, université de Nantes, CHU de Nantes, RTRS « Centaure », Nantes, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

La transplantation rénale peut avoir un impact sur la santé physique et psychologique des patients y compris leur qualité de vie (QdV). Les patients doivent s’adapter à leur nouvelle vie avec un greffon et aux changements qui en résultent. Du fait de cette adaptation ou non, les patients peuvent percevoir et interpréter différemment les questionnaires au cours du temps : ce phénomène est appelé « response shift » (RS). Ainsi les évolutions observées de la QdV peuvent refléter un réel changement ressenti par les patients mais également leur adaptation (RS) ou non au statut de patient transplanté. Détecter et quantifier le RS permettra d’éviter les conclusions erronées lors de l’analyse de l’évolution de la QdV des patients, ainsi que d’évaluer le changement de QdV véritablement ressenti par les patients et mesurer l’adaptation ou non des patients. La perception des questionnaires et le RS pourront également être différents entre les patients qui ont connu une phase de dialyse avant la transplantation ou non (préemptifs). Notre objectif est de mieux comprendre la QdV et la manière dont les patients préemptifs s’adaptent ou non après une transplantation rénale comparativement aux patients ayant connu une phase de dialyse avant la transplantation.

Méthodes

Les données sont issues d’une enquête multicentrique où les patients inscrits sur liste d’attente pour une transplantation rénale sont inclus prospectivement. La QdV (SF36) est recueillie tous les six mois avant la transplantation et 3, 6 et 12 mois après la transplantation. Un algorithme basé sur les modèles à équations structurelles permet de :

– détecter une différence de perception de la QdV entre les patients préemptifs et dialysés avant la transplantation ;

– détecter du RS entre la dernière visite pré-greffe et trois mois post-greffe ;

– détecter du RS entre les visites à trois et six mois post-greffe ;

– évaluer le changement de QdV ajusté sur le RS.

Résultats

Le même RS a été détecté pour la dimension santé perçue pour les patients dialysés (n=196) et préemptifs (n=178). Pour un même niveau de QdV mentale les patients surestiment leur santé perçue trois mois après la transplantation. Du RS a été détecté pour la dimension vitalité uniquement dans le groupe de patients préemptifs. Pour un même niveau de QdV mentale les patients surestiment leur vitalité à six mois post-greffe par rapport à la visite à trois mois post-greffe. L’évolution du niveau moyen de QdV mentale ajusté sur le RS est la même pour tous les patients : la QdV mentale s’améliore après la greffe puis reste stable. En revanche, le niveau moyen de QdV physique ajusté sur le RS des patients dialysés est significativement plus faible que celui des patients préemptifs avant la transplantation rénale. La QdV physique des patients dialysés s’améliore après la transplantation tandis que la QdV physique des patients préemptifs est stable à trois mois post-greffe puis s’améliore, sans être significativement différente de celle des patients dialysés.

Conclusion

La non-prise en compte du RS conduit à une surestimation de la QdV mentale des patients préemptifs à six mois post-greffe par rapport à trois mois post-greffe, mais n’a pas d’impact sur la QdV physique. Notre étude permet de mieux comprendre l’expérience des patients transplantés ayant connu une phase de dialyse avant une transplantation rénale ou non (préemptifs). Le but est d’adapter le suivi et la prise en charge de ces patients sur cette période pour améliorer leur qualité de vie.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots clés : Response shift, Qualité de vie, Transplantation rénale, Modèles à équations structurelles


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Vol 68 - N° S3

P. S104 - septembre 2020 Retour au numéro
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