TDAH, relier les modèles prédictifs aux décisions

Plus de 100 modèles prédictifs ont été développés pour soutenir le diagnostic, le pronostic ou le traitement du TDAH. Pourtant, aucun n’a atteint la pratique clinique courante. Dans cet article de point de vue, les auteurs avancent qu’une raison importante de cet écart tient au fait que le lien avec l’action manque souvent dans les publications.

La plupart des modèles sont évalués à l’aide d’indicateurs de discrimination, notamment l’aire sous la courbe ROC . Cette mesure renseigne sur la capacité du modèle à distinguer des classifications, mais elle n’indique pas ce qu’un clinicien devrait faire différemment lorsqu’une personne est classée à risque élevé plutôt qu’à faible risque. Même précis, un modèle reste alors sans traduction clinique définie.

Les auteurs proposent des règles de décision fondées sur la prédiction. Il s’agit de formaliser la manière de relier une prédiction à l’action clinique correspondante. Ils suggèrent d’associer ces règles à l’émulation d’essais cibles dans de grands ensembles de données observationnelles, afin d’évaluer leur utilité clinique potentielle avant une éventuelle mise en œuvre.

L’approche est illustrée par deux exemples appliqués au TDAH . Le premier concerne l’intensité du traitement selon la persistance prédite du trouble. Le second porte sur le choix d’un médicament selon la réponse thérapeutique prédite. Les auteurs proposent aussi quatre priorités pour orienter la recherche vers l’évaluation des décisions, mais leur détail ne figure pas dans le résumé. Cet article expose donc un cadre, sans démontrer que ces stratégies améliorent les soins.