Evaluation d'un algorithme de repérage du trouble de stress post traumatique – DSTRESS

Il est primordial de dépister le trouble de stress post traumatique (TSPT) le plus précocement possible chez les militaires et de mettre ainsi en place des stratégies de prise en charge pour d’une part limiter l’entrée dans la pathologie et d’autre part réduire le risque de chronicisation associée à des complications sévères comme les addictions et le suicide. Les enjeux de la détection du TSPT se situent aussi au niveau collectif avec le maintien de la capacité opérationnelle, et ce dans des conditions optimales de performance et de sécurité (par ex : risque de décompensation sur le terrain avec retentissement sur la sécurité du groupe et le déroulement de la mission).
Or les méthodes actuelles de détection, à savoir un entretien avec un psychiatre ou des questionnaires auto rapportés par le sujet, comportent de nombreuses limites du fait notamment de la peur de la stigmatisation qui est majorée dans ce contexte professionnel.

Il existe un réel besoin de développer des outils de dépistage du TSPT chez les militaires 1) qui soit sensible et spécifique (efficacité), 2) qui soit objectif et qui ne dépende pas de réponses données à un questionnaire 2) qui puisse être mis en place de manière systématique sur de grands échantillons 3) qui ne dépende pas de la sollicitation spontanée par le militaire d’un professionnel de santé 5) qui soit acceptable par le militaire.

Le TSPT peut être considérée comme une réponse de peur conditionnée (« anormale ») en lien avec une altération des capacités de régulation physiologique. Pour répondre aux exigences de la solution à mettre en place, nous proposons le projet D STRESS dont l’objectif est de développer un outil de détection du TSPT basé sur la caractérisation réponse de peur.

Ce projet est porté par la société MyReve (spin off de l’AP-HP), startup développant des outils de réalité virtuelle couplés aux mesures physiologiques et appliqués aux peurs. Notre programme de travail comporte plusieurs étapes.
Premièrement, pour caractériser la réponse de peur, nous devons la déclencher par la présentation de stimuli émotionnellement pertinents. La réalité virtuelle est un outil de choix pour les présenter dans un scénario évoquant le traumatisme et un contexte sensoriel modulable. Le cahier des charges de l’environnement virtuel (stimuli à intégrer, modalités sensorielles, scénario) sera établi à partir d’un travail de bibliographie réalisé sous la responsabilité de Guillaume Levieux (MCU, CNAM, laboratoire CEDRIC).
Deuxièmement, l’application de réalité virtuelle sera ensuite produite par la société Emissive.
Troisièmement, pour caractériser la réponse de peur ainsi déclenchée par la navigation dans l’environnement virtuel, plusieurs mesures seront enregistrées : des mesures physiologiques (fréquence cardiaque, conductance cutanée, fréquence respiratoire) et des mesures comportementales (eye tracking et déplacements). Cette étape sera placée sous la responsabilité de Sonia Pellissier (MCU, LIP/PCS2). Quatrièmement, pour développer un score de détection du TSPT, la réponse de peur sera comparée entre des sujets atteints et des sujets non atteints. Le recrutement de la population et l’obtention des autorisations règlementaires sera effectués en collaboration avec l’Institut de Recherche Biomédicale des Armées (IRBA).
Cinquièmement, le score de détection sera calculé à partir des mesures enregistrées lors de la navigation dans l’environnement de réalité virtuelle. Les modèles de risque développés par le Pr Matthieu Montès (CNAM, laboratoire GBCM) seront utilisés pour déterminer la valeur seuil optimale du score dont la sensibilité et la spécificité permettra de détecter le TSPT même infra clinique.

Les retombées économiques de ce projet résident essentiellement dans la réduction des couts directs et indirects (arrêt de travail, reconversions professionnelles) du TPST par une détection plus précoce et donc une prise en charge plus rapide.