Les patients les plus démunis ont tendance à moins adhérer à leurs traitements, à continuer à s’exposer à des facteurs de risque et finalement à avoir un moins bon pronostic. Il est donc nécessaire d’identifier précocement ces populations afin de leur fournir des soins adaptés et renforcés. L’objectif principal de cette étude est de construire et valider, en utilisant une méthodologie psychométrique, un outil de dépistage systématique de la fragilité sociale permettant d’identifier les patients les plus à risque, facile à utiliser par tous les professionnels de santé, afin de leur fournir des soins spécifiques et adaptés tout au long de leur parcours de soins.

Il s’agit d’une étude prospective, monocentrique, de validation psychométrique en deux étapes d’un outil de dépistage : le développement d’un auto-questionnaire et le développement et l’évaluation de la performance d’un outil d’aide à la décision utilisant un réseau de neurones artificiels.

L’auto-questionnaire a été développé en suivant une méthodologie psychométrique. L’outil d’aide à la décision développé à partir de ce questionnaire a démontré une bonne performance dans le dépistage des fragilités sociales.

Cet auto-questionnaire validé est un outil facile à utiliser, permettant un dépistage systématique des fragilités sociales chez les patients atteints de cancer. Cette identification précoce permet de renforcer l’accompagnement du patient afin d’éviter les ruptures de parcours. L’intégration de l’outil dans un système de réseau de neurones artificiels permet d’automatiser et de diffuser cette méthode de détection des patients vulnérables, tout en limitant la charge de travail du personnel.

Literature suggests that patients from deprived backgrounds are less likely to adhere to their treatments, continue to expose themselves to risk factors and, as a result, have poorer health outcomes. It is therefore crucial to identify these vulnerable populations early on, in order to provide them with tailored and reinforced care. The primary aim of this research is to construct and validate a systematic screening tool for identifying patients at highest risk of social vulnerability due to deprivation, through the use of psychometric techniques. This tool is intended to be easily used by healthcare professionals, to provide tailored and targeted care throughout the patient's journey.

This study involves the development and assessment of a screening tool, along with a self-questionnaire and a decision support tool incorporating an artificial neural network. It is a prospective, monocentric, 2-stage psychometric validation study.

This study has demonstrated the successful development of the self-questionnaire using psychometric methodology. The tool was found a good performance in screening social vulnerabilities.

This validated self-questionnaire is an easy-to-use tool, allowing systematic screening for social vulnerabilities for cancer patients. This early identification allows to reinforce patient's pathway in order to avoid disruption. The integration of the tool in an artificial neuron network system allows to automate and disseminate this method of deprived patients’ detection, while limiting the workload for the staff.