Les comportements de non-observance au traitement sont très fréquents chez les patients hémodialysés chroniques. Il est estimé que seul un patient sur deux respecte les prescriptions médicales. Ces comportements sont associés à un risque plus élevé de morbi-mortalité et d’effets indésirables, ainsi que l’augmentation des dépenses pour les systèmes de santé. L’objectif de notre étude était d’évaluer l’observance des principaux médicaments prescrits au long cours chez les hémodialysés chroniques, en utilisant une application mobile nommée TestObs, ainsi que de déterminer les principaux facteurs influençant l’observance thérapeutique.

Nous avons mené une étude descriptive prospective, entre janvier et juin 2019. Nous avons développé une application mobile nommée TestObs, téléchargeable sur Playstore® pour les appareils androids, qui évalue, à l’aide du questionnaire de Girerd, l’observance des principaux médicaments utilisés au long cours chez les hémodialysés chroniques. Nous avons inclus des patients avec une durée de mise en dialyse supérieur à 6 mois, tous les patients ayant téléchargé TestObs ont testé leur observance à leurs médicaments en répondant au questionnaire. Nous avons créé une plate-forme web, permettant de recueillir les données de l’application, puis de les analyser et les répertorier. Concernant l’analyse statistique, la distribution normale des variables a été étudiée par le test de Kolmogorov-Smirnov, l’analyse des variables qualitatives a fait appel au test statistique de Khi² de Pearson et celui de Fisher, et enfin le test de Hosmer Lemeshow a été utilisé pour examiner la qualité du modèle final de régression logistique.

Nous avons colligé 90 patients hémodialysés chroniques âgés de plus de 18 ans, parmi lesquels 51 (56 %) ont été sélectionnés pour intégrer l’étude. Nous avons trouvé une bonne observance thérapeutique chez 46,15 % des patients, un minime problème d’observance chez 32,87 % et une mauvaise observance chez 20,98 % des cas. En analyse multivariée, les facteurs influençant l’adhérence aux traitements étaient la présence d’autres comorbidités (diabète et problème de vision) ainsi que le nombre de pilules par jour.

Dans cette étude, nous rapportons des problèmes d’adhérence au traitement chez 53,85 % des patients ; ces résultats se rapprochent des données rapportées chez les hémodialysés dans la littérature. Plusieurs facteurs influencent la qualité de l’adhérence au traitement ; dans notre étude, la poly-médication et la présence d’autres comorbidités étaient les facteurs déterminants statistiquement significatifs. Les nouveaux instruments d’évaluation technologique ont été utilisés chez l’hémodialysé et étaient en mesure de fournir un suivi en temps réel des comportements d’observance.

Les technologies de santé mobile semblent être prometteuses pour évaluer et améliorer l’adhésion thérapeutique chez les hémodialysés. Aussi, nous suggérons que TestObs représente un modèle, accessible et gratuit, basé sur un outil d’auto-évaluation validé, permettant aux patients de bénéficier des nouvelles technologies pour le suivi médical, et pouvant éventuellement constituer un programme interventionnel. Cependant, cet outil technologique ne doit pas remplacer l’éducation thérapeutique classique ; un ciblage préalable des patients non observants et une association optimale de plusieurs outils peuvent aider à améliorer l’observance thérapeutique chez ces patients.

Non-adherence behaviors are very common in chronic hemodialysis patients, it is estimated that only one patient out of two complies with medical prescriptions, these behaviors are associated with a higher risk of morbidity and adverse events as well as increased expenses for health systems. The aim of our study was to assess adherence to long-term prescribed medications in chronic hemodialysis patients, using a mobile application named TestObs, as well as to determine the main factors influencing medication adherence.

We conducted a prospective descriptive study, between January and June 2019. We developed a mobile application named TestObs, downloadable on playstore for android devices, which assesses with the Girerd questionnaire, the adherence to the main medications taken by chronic hemodialysis patients. We included adult patients, with a duration of dialysis of more than 6 months, all patients who downloaded TestObs, tested their adherence to their medication by answering the questionnaire. We created a web-based platform, where data was collected from the application and then analyzed and tabulated. Regarding the statistical analysis, the normal distribution of the variables was studied by the Kolmogorov-Smirnov test, the analysis of the qualitative variables used the Pearson's Chi² and Fisher's statistical test, the Hosmer Lemeshow test was used to examine the quality of the final logistic regression model.

We collected 90 adult chronic hemodialysis patients, 51 of them (56%) were selected to enter the study. We found good compliance in 46.15% of patients, minor noncompliance in 32.87%, and noncompliance in 20.98%. In multivariate analysis, the factors influencing adherence were the presence of other comorbidities (diabetes and vision problems) and the number of pills per day.

In this study, we report treatment adherence problems in 53.85% of patients, our results are close to the data reported in hemodialysis patients in the literature, different factors influence the quality of treatment adherence, in our study poly-medication and the presence of other comorbidities were the statistically significant determinants. The new technology assessment instruments were used in hemodialysis patients and were able to provide real-time monitoring of adherence behaviors.

We believe that mobile health technologies hold promise for assessing and improving medication adherence in hemodialysis patients, so we suggest that TestObs represents an accessible and free of charge tool, based on a validated questionnaire, that can allow patients to benefit from new technologies for medical monitoring, and may eventually constitute an interventional program to improve medication adherence; however, this technological tool should not replace traditional therapeutic education; prior targeting of non-adherent patients and an optimal combination of several tools can help improve adherence in these patients.