Une étude publiée par la revue JAMA Psychiatry, effectuée sur 93 personnes, montre que les mesures prises par un bracelet connecté (ici un Fitbit) peuvent permettre de détecter une rechute dans le cas d'une dépression en rémission.
Le but de l'étude, dont les données ont été collectées entre 2016 et 2019, était donc de vérifier que l'analyse du sommeil permet de détecter une rechute lors d'une dépression. C'est un problème important, car les troubles dépressifs majeurs touchent environ une personne sur vingt et les rechutes sont courantes (50 à 60 % des personnes touchées, dans les cinq ans). Dans le domaine de la dépression, les troubles du sommeil et du rythme circadien sont très répandus, et il y a une relation directe entre les symptômes dépressifs et les troubles en question.
Les personnes suivies ont donc porté le bracelet mais ont aussi été évaluées cliniquement de façon périodique, pour tenter de déterminer les signaux associés à une rechute. De nombreux paramètres ont été mesurés : heure de début et heure de fin du sommeil, durée du sommeil, durée de l'éveil, temps total de sommeil, efficacité du sommeil, régularité, etc.
Les paramètres liés à une rechute
L'étude montre qu'une régularité du sommeil plus faible et une efficacité plus faible sont associées à une rechute. Une grande irrégularité et une amplitude quotidienne plus faible des rythmes d'activité ont aussi été associées à la rechute, tout comme les réveils fréquents. Les données sont validées tant par les analyses des bracelets que par les résultats cliniques et les autodéclarations des personnes qui participaient.
Malgré tout, les personnes à l'origine de l'étude donnent quelques limites, notamment le fait que l'échantillon était un peu faible. De plus, le nombre de rechutes a pu limiter le suivi et l'analyse : une rechute au début du suivi a pu fausser certains résultats. Enfin, les algorithmes tendent à gonfler l'efficacité du sommeil, un problème souvent relevé avec l'Apple Watch, par exemple.
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Le problème principal est malheureusement plus compliqué, et n'est pas évoqué dans l'étude. Car si les analyses des mesures de sommeil (ou d'autres capteurs intégrés dans les bracelets et les montres) peuvent permettre de détecter différentes pathologies, les fabricants des appareils en question sont assez frileux sur les analyses en question, spécialement dans le cas d'Apple. Les appareils et les applications tendent donc souvent à fournir des données brutes, sans forcément analyser les données ou être proactifs sur ce qui est détecté, pour éviter les erreurs inhérentes à ce genre de traitements... tout en empêchant la détection de certains problèmes.
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