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Traitement de la douleur cancéreuse, tout un programme
Recherches médicales
Malgré d’indéniables progrès, la douleur liée au cancer est loin d’être maîtrisée, notamment du fait d’une utilisation trop limitée des analgésiques et des co- analgésiques (antidépresseurs, anticonvulsivants, corticoïdes…).

La douleur dépend essentiellement de l’évolution tumorale et de son siège, sachant qu’une étude menée dans les années 90 montrait que 90 % des patients souffraient plus de 25 % du temps et que l’on estime encore que le traitement en est imparfaitement adapté dans 40 à 75 % des cas. L’évaluation de l’intensité algique est difficile, puisque variable, et l’on ne prend pas toujours la peine de poser des questions suffisamment fréquentes à ce sujet, de même que les malades ne demandent pas de complément de traitement (laxatifs, antiémétiques…). De façon globale, on peut déplorer que les recommandations thérapeutiques consensuelles spécifiques ne soient suivies que de loin.


Si les programmes informatiques d’aide à la décision thérapeutique (CDSS) suscitent des réticences, on peut leur reconnaître certains avantages, à condition qu’ils soient élaborés selon des principes exigeants et intégrés à la pratique quotidienne. A moindre coût, ils sont susceptibles d’éviter certaines erreurs (interactions médicamenteuses…) et d’optimiser le choix de l’analgésie (type, dose, voie d’administration…) en fonction des conceptions spécialisées les plus « à la page ».


Une étude, réalisée dans le cadre du groupe hospitalo-universitaire d’Heidelberg, illustre ce propos, par la mise au point d’un programme d’aide au traitement de la douleur cancéreuse, élaboré par une équipe interne d’experts pluridisciplinaires, largement discuté par la suite, testé en consultation et susceptible d’adaptation individualisée au jour le jour, grâce à l’intervention d’un intermédiaire pharmacien. La douleur, mesurée au repos et en activité, était évaluée par les patients selon l’échelle NVAS, comprenant 10 degrés et particulièrement performante dans ce domaine. Des informations quotidiennes étaient consignées et les données recueillies permettaient de proposer des adaptations thérapeutiques, sans obligation d’application et pouvant être discutées. D’abord soumis à une phase d’étude pilote de 8 semaines, portant sur 2 groupes de 50 patients, dont 1 groupe témoin, le programme a ensuite fait l’objet d’une étude prospective dont les résultats attestent de la valeur. Cette phase comportait elle-même 2 séquences, la première de traitement standard, la seconde, de soins inspirés par le programme.


Dans le groupe étudié, l’évaluation quotidienne de l’intensité douloureuse au repos a montré une évolution favorable, passant de 3 à l’entrée, à 1,5 à la sortie (p<0,01). Au cours de l’activité physique, cette tendance s’est accentuée, la douleur étant estimée à 7 à l’entrée et à 2,5 à la sortie (p<0,001). Au cours de l’hospitalisation, le nombre de patients recevant des co-analgésiques a augmenté (de 54 à 66 %). Par ailleurs, il est à remarquer que 85 % des 279 modifications de traitement, suggérées dans le cadre du programme, ont été intégralement adoptées par les cliniciens, tandis que 7 % d’entre elles ont été partiellement appliquées, et 8 % réfutées. Parmi les éléments notables, on remarque que les protocoles thérapeutiques initiaux comportaient 4 fois plus de sous- dosages médicamenteux que de surdosages.


Cette expérience montre qu’un programme d’aide à la décision, consultable en ligne, peut s’avérer utile à la maîtrise de la douleur, à la fois par optimisation de la réduction des manifestations algiques et amélioration de la tolérance au traitement, à condition de prendre en compte de nombreux paramètres, d’avoir été élaboré dans un esprit de coopération multidisciplinaire, d’être individualisé et d’être adapté au jour le jour au vécu du patient. Il reste entendu que cela n’est qu’une source de recommandations à soumettre à l’avis du clinicien.



Dr Françoise Ponchie Gardelle, JIM

Bertsche T et coll.: Multidisciplinary pain management based on a computerized clinical decision support system in cancer pain patients. Pain 2009; 147: 20- 28
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