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Des observations inattendues récompensent souvent ceux qui se posent des questions simples. Urs Frey et Tanja Brodbeck, du Département de pédiatrie de l'Inselspital de Berne, ont gagné une place dans la revue Nature du 1er décembre pour s'être simplement demandé s'il était possible de prédire à moyen terme le risque de crise d'asthme sévère à partir de paramètres respiratoires simples. Dans une étude réalisée en collaboration avec des chercheurs américains, néo-zélandais et britanniques, ils montrent de façon assez inattendue que deux valeurs de peak-flow quotidiennes ont une réelle valeur prédictive à moyen terme (Nature 2005;438:667-70).Les analyses statistiques ont porté sur les données d'une étude néo-zélandaise déjà publiée, dans laquelle 80 patients asthmatiques ont été suivis pendant 18 mois, sous trois régimes de traitement successifs (placebo, bêta-agoniste à courte durée d'action, bêta-agoniste à longue durée d'action). Malgré le caractère apparemment imprévisible des crises d'asthme sévères, les chercheurs ont mis en évidence des corrélations claires entre les paramètres respiratoires actuels et la distribution temporelle des crises à moyen terme. La probabilité de crise dans les 30 jours, par exemple, est liée aux valeurs de peak-flow.Ce point de vue original, en plus d'apporter aux patients et aux médecins des outils potentiellement utiles à la gestion de la maladie, révèle également des facettes inattendues des traitements. Les bêta-agonistes à courte durée d'action testés dans l'étude, en plus de ne pas améliorer la moyenne temporelle des valeurs de peak-flow, augmentent le risque de crise sévère dans les 30 jours. La variabilité et le caractère aléatoire des séries temporelles sont augmentés sous traitement à courte durée d'action, ce qui explique cet effet paradoxal.A l'inverse, le traitement à long terme diminue la probabilité de survenue de crises, et rend l'évolution des symptômes moins aléatoire et plus prévisible. Le même phénomène s'observe en fonction de la sévérité de la maladie. L'évolution temporelle des symptômes est d'autant plus aléatoire que la maladie est sévère. En raison, supposent les auteurs, de la plus grande sensibilité des patients les plus atteints à des perturbations environnementales minimes.Selon les auteurs, l'approche quantitative proposée pourrait être appliquée à d'autres maladies chroniques complexes, avec comme bénéfice de mieux comprendre la dynamique temporelle de l'apparition des symptômes cliniques, et ainsi d'optimiser les traitements sur une base plus rationnelle.