Comment une mesure objective de la douleur pourrait contrer les préjugés en médecine

La science de la douleur est complexe et son évaluation subjective, ce qui entraîne des préjugés et des inégalités en matière de santé. Aujourd'hui, les chercheurs sont à la recherche d'une mesure fiable et objective de la douleur.

Quelle est l'ampleur de la douleur ? On pourrait penser qu'il s'agit de l'une des questions les plus simples dans le domaine de la santé et de la médecine. Mais en fait, il peut être remarquablement difficile d'y répondre objectivement.

Prenons l'exemple d'un médecin qui reçoit deux patients grimaçant et utilisant des mots similaires pour décrire leur douleur. Le médecin peut-il être sûr qu'ils ressentent des niveaux de douleur similaires ? Que se passe-t-il si l'un des patients sous-estime habituellement sa souffrance ? Que se passe-t-il si l'un d'entre eux souffre depuis longtemps et s'y est habitué ? Et si le médecin a des préjugés qui l'amènent à croire un patient plutôt qu'un autre ?

La douleur est un phénomène difficile à appréhender, à mesurer et donc à traiter. La douleur peut être un signal de détresse important et ne pas l'examiner peut signifier une occasion manquée de sauver une vie - ou il peut s'agir de quelque chose de beaucoup plus mineur.

Bien qu'elle soit une expérience universelle, la douleur reste un mystère, surtout lorsqu'il s'agit de déterminer l'intensité de la douleur d'une personne. "Nous la comprenons si mal", explique Emma Pierson, informaticienne à l'université de Stanford qui étudie la douleur. "En particulier, le fait que les médecins humains restent souvent perplexes quant à la raison pour laquelle un patient souffre suggère que notre compréhension médicale actuelle de la douleur est très mauvaise.

L'étalon-or de l'analyse de la douleur repose actuellement sur l'auto-évaluation par les patients de ce qu'ils ressentent, en s'appuyant, à différents endroits, soit sur une échelle numérique (0 pour l'absence de douleur, 10 pour la douleur la plus intense), soit sur un système de smileys.

"La première étape d'un traitement adéquat de la douleur consiste à la mesurer avec précision, et c'est là toute la difficulté", explique Carl Saab, qui dirige une équipe de recherche sur la douleur à la Cleveland Clinic, dans l'Ohio. Aujourd'hui, la norme de soins est basée sur les "smileys" qui encombrent les salles d'urgence. Ce système peut être déroutant pour les patients, dit-il, et particulièrement problématique lorsqu'il s'agit de traiter des enfants ou des patients qui ne communiquent pas.

Il y a ensuite le problème de la crédibilité de l'évaluation du patient. Une étude a mis en évidence l'idée largement répandue selon laquelle les gens ont tendance à exagérer le niveau de douleur qu'ils ressentent, bien qu'il y ait peu de preuves que cette exagération soit courante.

En l'absence d'une méthode objective de mesure de la douleur, les décisions des cliniciens peuvent être entachées de préjugés. "La douleur a un impact particulièrement important sur les populations mal desservies, et leur douleur est particulièrement susceptible d'être ignorée", déclare Pierson.

Malheureusement, les fausses croyances sur la douleur sont largement répandues parmi les médecins. En 2016, une étude a révélé que 50 % des étudiants en médecine et des internes blancs aux États-Unis avaient des idées très dangereuses et fausses sur les Noirs et leur expérience de la douleur. Une autre étude a révélé que près de la moitié des étudiants en médecine ont entendu des commentaires négatifs sur les patients noirs de la part de leurs collègues plus expérimentés, et que le niveau de préjugés raciaux de ces étudiants a augmenté de manière significative au cours de leurs quatre premières années de formation médicale.

Ces préjugés remontent aux tentatives historiques de justifier l'esclavage, notamment en affirmant à tort que les Noirs avaient une peau plus épaisse et des terminaisons nerveuses différentes. Aujourd'hui, aux États-Unis, les patients noirs ont 40 % de chances en moins de voir leur douleur traitée que les patients blancs. Les patients hispaniques, quant à eux, ont 25 % de chances en moins que les patients blancs de voir leur douleur traitée.

La discrimination raciale n'est pas la seule forme de préjugé qui influence le traitement de la douleur. Les préjugés concernant les "femmes hystériques" sont encore bien connus en médecine, en particulier en ce qui concerne la douleur. Une analyse de 77 études distinctes a révélé que des termes tels que "sensible" et "se plaignant" sont plus souvent appliqués aux rapports de douleur des femmes. Une étude portant sur 981 personnes a révélé que les femmes qui se présentaient aux urgences en raison de la douleur avaient moins de chances de recevoir un quelconque soulagement de la douleur et qu'elles devaient attendre 33 % de plus que les hommes pour être soignées. En outre, lorsque les hommes et les femmes signalaient des niveaux de douleur similaires, les hommes recevaient des médicaments plus puissants pour traiter la douleur.

Selon Anke Samulowitz, qui étudie les préjugés sexistes à l'université de Göteborg, en Suède, les attentes sociales concernant le "comportement normal" des hommes et des femmes sont à l'origine de ces schémas. Ces préjugés aboutissent à des "différences médicalement injustifiées dans la manière dont les hommes et les femmes sont traités dans les soins de santé".

Elle note qu'il existe parfois des raisons valables pour lesquelles les hommes et les femmes peuvent recevoir un traitement différent pour un problème particulier. "Les différences associées aux hormones et aux gènes devraient parfois conduire à des différences, par exemple, en ce qui concerne les médicaments contre la douleur", dit-elle. "Mais toutes les différences observées dans le traitement de la douleur chez les hommes et les femmes ne peuvent pas être expliquées par des différences biologiques.

Les nouvelles technologies pourraient-elles contribuer à contourner les préjugés et les partis pris sur la douleur en médecine ?

Plusieurs innovations sont en cours de développement pour tenter de combler cette lacune et de fournir une "lecture" objective de l'étendue de la douleur d'une personne. Ces technologies reposent sur la recherche de "biomarqueurs" de la douleur, c'est-à-dire de variables biologiques mesurables en corrélation avec l'expérience de la douleur.

"Sans biomarqueurs, nous ne serons pas en mesure de diagnostiquer correctement la douleur et de la traiter de manière adéquate", explique M. Saab. "Nous ne pourrons pas prédire la probabilité qu'une personne souffrant d'une lésion dorsale aiguë passe à une douleur chronique résistante au traitement, et nous ne pourrons pas suivre objectivement la réponse aux nouvelles thérapies dans les essais cliniques.

Il existe plusieurs candidats pour les biomarqueurs. Des chercheurs de l'Indiana ont mis au point un test sanguin permettant d'identifier l'activation d'un ensemble très spécifique de gènes impliqués dans la réponse de l'organisme à la douleur. Les niveaux de ces biomarqueurs pourraient indiquer non seulement que quelqu'un souffre, mais aussi l'intensité de la douleur.

L'activité cérébrale pourrait être un autre biomarqueur utile. Alors qu'il était encore à l'université Brown, Saab et son équipe ont mis au point une approche qui mesure le flux et le reflux d'un type d'activité cérébrale connu sous le nom d'ondes thêta, dont l'équipe a constaté qu'elles étaient élevées en cas de douleur. Saab a également constaté que l'administration d'analgésiques ramenait l'activité thêta à des niveaux normaux.

Les travaux de l'équipe ont depuis été reproduits indépendamment par d'autres laboratoires. Toutefois, M. Saab considère l'évaluation de la douleur basée sur les ondes thêta comme un complément plutôt que comme un remplacement des méthodes actuelles de mesure de la douleur.

"Nous ne pourrons jamais savoir avec certitude ce que ressent une personne, qu'il s'agisse de douleur ou d'un autre état mental", explique-t-il. Le rapport verbal du patient devrait toujours rester la "vérité de base" en matière de douleur. J'envisage de l'utiliser comme diagnostic complémentaire, en particulier dans les cas où le rapport verbal n'est pas fiable : enfants, adultes dont l'état mental est altéré, patients non communicants".

Saab fait une distinction entre la douleur aiguë, qui fonctionne comme une alarme, "dans ce cas, nous ne devrions pas l'ignorer", et la douleur chronique.

Parfois, une analyse plus approfondie de la blessure ou de l'affection à l'origine de la douleur peut contribuer à améliorer les traitements et à les rendre plus équitables.

Le système de Kellgren et Lawrence, proposé pour la première fois en 1957, tient compte de la gravité des modifications physiques du genou causées par l'arthrose. L'une des critiques formulées à l'encontre de ce système est que les patients à faibles revenus ou appartenant à des groupes minoritaires ressentent souvent des douleurs plus intenses en raison de leur état. Ces personnes sont donc doublement pénalisées. "Étant donné que ces mesures de gravité influencent fortement le choix des personnes opérées du genou, les groupes mal desservis risquent d'être insuffisamment orientés vers une intervention chirurgicale", explique Mme Pierson.

Mme Pierson et ses collègues de Stanford ont mis au point un nouvel algorithme qui pourrait remédier à ce problème. "Nous utilisons une approche d'apprentissage profond pour rechercher des caractéristiques supplémentaires liées à la douleur dans la radiographie du genou que le médecin pourrait manquer et qui pourraient expliquer la douleur plus élevée des patients mal desservis, en formant un algorithme d'apprentissage profond pour prédire la douleur à partir des radiographies du genou.

"On pourrait donc imaginer utiliser cet algorithme pour mieux répartir les interventions chirurgicales, en signalant au médecin : "Vous avez dit que ce patient n'avait pas de lésions physiques au genou, mais la radiographie indique qu'il pourrait en avoir... Voulez-vous jeter un autre coup d'œil ?

Selon Mme Pierson, l'algorithme a encore du chemin à parcourir avant d'atteindre le monde réel, car il doit relever des défis communs à l'ensemble du domaine de l'IA en médecine : le déploiement et la formation des humains et des algorithmes pour qu'ils travaillent bien ensemble. Mais elle se réjouit que leur algorithme trouve des signaux dans le genou qui prédisent la douleur et pourraient contribuer à réduire le fossé de la douleur, affirmant que ce travail met en évidence le potentiel de l'IA pour réduire les biais dans les soins de santé. "Je suis souvent attirée par les problèmes où les connaissances médicales sont clairement inadéquates et qui nuisent particulièrement aux populations que la médecine a historiquement ignorées, telles que les minorités raciales et les femmes", explique Mme Pierson.

Elle note toutefois que des algorithmes comme le sien ne résoudront pas tout le problème de l'arthrose du genou. "Ce n'est pas comme si notre algorithme était capable de prédire la douleur de manière fantastiquement magique", dit-elle. "Mais nous nous référons à une compréhension de base de la douleur qui est assez mauvaise, et à un score de sévérité qui a été développé il y a des décennies dans des populations britanniques très blanches, et il n'est pas si difficile d'améliorer ces bases.

M. Samulowitz, de l'université de Göteborg, souligne que le fait de s'appuyer sur la technologie pour réduire les préjugés peut également poser des problèmes. Par exemple, il y a la question de la partialité dans l'application de la technologie. "Environ un cinquième de la population générale souffre de douleurs modérées à sévères. La plupart d'entre eux recherchent un traitement médical dans le cadre des soins primaires. Toutes ces personnes bénéficieront-elles d'une mesure de la douleur par scanner cérébral ou la sélection sera-t-elle biaisée ? La recherche a montré que plus d'hommes que de femmes sont orientés vers des examens somatiques, plus de femmes sont orientées vers des psychologues. Il existe un risque de biais sexiste dans la sélection des personnes qui bénéficieront d'une mesure objective de la douleur.

Malgré les défis qui se profilent à l'horizon, Mme Saab estime que le domaine de la douleur est prêt à évoluer.

Les cliniciens disent : "Écoutez, nous ne pouvons pas baser notre flux de travail clinique sur cela, ce n'est pas la façon dont la médecine devrait être pratiquée". Lorsque vous avez de la température, vous utilisez un thermomètre. Quand on a une tension artérielle élevée, on teste les concentrations sanguines. Dans ce cas-ci, les gens viennent pour souffrir et nous leur montrons des visages souriants".