Dans le traitement du SAOS par PPC, de nombreux patients se désengagent dès la première année par intolérance ou pour des symptômes résiduels. Nous proposons un modèle de personnalisation combinant télémétrie CPAP (usage, IAH résiduel, fuites), biomarqueurs ciblés (ODI, VFC, effort respiratoire) et questionnaires courts, afin de fournir des interventions adaptatives supervisées par les cliniciens. Ce cadre est transparent, éthique, reproductible et applicable aux soins à domicile.

La méthodologie proposée se base sur la stratification selon le risque et le regroupement dynamique. Nous proposons des sous-groupes évolutifs pour la cartographie des interventions aux patients (masque, questionnaires, escalade). Ces interventions sont proposées dans une boucle automatisée et supervisée par les cliniciens. La faisabilité économique a été estimée à partir du temps du personnel, des ajustements techniques, des visites, des services de données, ainsi que les coûts des désengagements. Une couche de contrôle qualité et d’éthique encadre l’ensemble, garantissant transparence et conformité.

L’analyse des trajectoires de plus de 40 000 patients a montré deux voies de désengagement : naturelle et évitable. Les taux d’abandon étaient de 3,1 %, 6,0 % et 20,3 % chez les patients adhérents, partiellement adhérents, et non adhérents confirmant l’instabilité précoce comme principal prédicteur. Le regroupement dynamique reclasse le risque plus tôt que les seuils statiques, et les biomarqueurs anticipaient la détérioration 1–2 semaines avant la baisse de l’usage de la PPC. Le moment de l’intervention est déterminant : chez les patients partiellement-adhérents, les visites amélioraient l’usage de +1,6 h/nuit et les appels d’escalade de +0,7 h/nuit. Chez les adhérents, SMS répétés ou appels génériques entraînent des effets neutres ou négatifs. Les interventions adaptatives ont réduit les visites inutiles avec une satisfaction accrue (+15–20 %).

L’analyse du désengagement du traitement par PPC est un processus ajustable basé sur un calcul de risques, des retours patients, des données de biomarqueurs, et des décisions supervisées. La validation se faire par étape, sous un contrôle qualité et éthique continus, pour soutenir une personnalisation évolutive et efficiente du SAOS.