J'interviens ici en tant qu'ingénieur de recherches dans le service du Professeur Catherine Barthélémy, au Centre Hospitalier de Tours. Ce service fait partie integrante d'un ensemble de structures comprenant : un service de pédopsychiatrie, un laboratoire de Neurophysiologie et un laboratoire de Biochimie. Les recherches menées par l'ensemble des cliniciens et des chercheurs sont consacrées à la clinique et à la neurobiologie des troubles du développement chez l'enfant; dans deux perspectives principales : le diagnostic précoce et la thérapeutique.
Le travail que nous vous présentons
aujourd'hui s'inscrit dans la démarche générale
de cette équipe qui privilégie une approche multidimensionnelle
et pluridisciplinaire des troubles autistiques. En effet, les
principaux travaux qui ont été effectués
depuis de nombreuses années ont porté sur l'analyse
conjointe de différents paramètres cliniques, biochimiques
et électrophysiologiques, au cours notamment d'études
thérapeutiques. Les résultats obtenus ont montré
l'intérét d'une telle approche pluridisciplinaire;
l'application de ces mesures biocliniques ayant en effet contribué
à évaluer l'efficacité des soins pour chaque
enfant et à proposer de nouvelles mesures thérapeutiques.
A ces raisons s'ajoutent des raisons d'ordre technique liées
à la quantité des informations recueillies (il faut
rappeler que pour la seule évaluation quantitative des
comportements, chaque échelle nécessite une validation
statistique). C'est pour répondre à ces différents
besoins qu'il est apparu nécessaire de recueillir de façon
systématique l'ensemble de ces données tout au long
de la prise en charge de l'enfant. La constitution d'une base
de données biocliniques s'est donc avérée
indispensable afin d'améliorer la pratique clinique et
thérapeutique.
Je vais tout d'abord vous donner
un exemple d'étude réalisée dans le service,
étude qui a participé à cette réflexion
ayant abouti à la constitution d'une base de données.
Les classifications habituelles placent les enfants dans des
grands groupes diagnostiques alors que les biologistes en particular,
souhaitent identifier des sous-groupes plus limités et
plus homogènes. En effet, deux enfants ayant reçu
le même diagnostic d'autisme selon les classifications habituelles,
peuvent avoir des profils très différents. C'est
ce que nous avons pu montrer, à partir de quatre paramètres
qui évaluent quatre grandes déficiences; à
savoir les signes d'autisme, le retard, les troubles neurologiques
et les troubles du langage. Un premier travail a été
réalisé sur 202 enfants âgés de 2 à
16 ans, hospitalisés dans le service avant 1989. Une classification
automatique a été appliquée sur ces 4 paramètres
et a permis d'isoler 4 groupes enfants (représentant 60,3%
de la variance totale).
DIAPOSITIVE
Voilà ce que donne une méthode de calcul assez abstraite à partir des données qui nous sont fournies par les cliniciens.
Les profils moyens des 4 groupes obtenus par analyse statistique, sont donc représentés sur cette diapositive; à partir des quatre paramètres dont nous venons de parler : les signes d'autisme, le retard, les troubles neurologiques et les troubles du langage.
* les 2 groupes du haut, sont des groupes d'enfants présentant des troubles autistiques importants : le groupe I est composé d'enfants qui en plus de leur autisme ont un retard important ainsi que des troubles neurologiques et du langage graves,
* les deux groupes du bas, sont des
groupes d'enfants sans autisme avec pour le groupe III un retard
important.
Ces premiers travaux qui ont permis
d'individualiser des sous-groupes plus homogènes d'enfants
nous ont encouragé à utiliser plus d'informations
comme par exemple celles fournies par l'évaluation du comportement
et celle fournie par l'enregistrement de l'activité électrique
cérébrale.
Je vais donc maintenant vous présenter cette base de données qui concerne aujourd'hui tout le service et qui nous permet de recueillir l'ensemble des données cliniques et biologiques, de les confronter et d'étudier leur évolution au cours du temps.
Elle a été développée
par nous méme sur un ordinateur Digital Equipment configuré
en réseau. Elle a été installée à
la fin de 1991. Elle permet de recueillir un grand nombre d'informations
d'origines différentes et collectées sur de longues
périodes. En effet cette base de données ne se
limite pas aux données traditionnelles de la clinique,
mais elle intègre les dimensions électrophysiologiques,
d'imagerie cérébrale et de biochimie. Elle résoud
les nombreux problèmes rencontrés au cours des études
rétrospectives (données manquantes, mal standardisées).
Elle comprend 30 grises de saisie représentant environ
800 ¡tems. Chaque grille est aussi indépendante des
autres que possible, ce qui permet la saisie des informations
par les intervenants eux-mêmes (médecin, infirmière,
orthophoniste, psychologue, assistante sociale, électrophysiologiste
... ); le contrôle de l'accès des utilisateurs se
faisant non seulement à l'entrée du système
(par le classique mot de passe) mais aussi au niveau de chaque
grille de saisie. Je veux dire que seul le clinicien responsable
peut dans son domaine, pour un enfant donné, saisir et
modifier les données. En revanche, la plupart des données
peuvent étre consultées par tous.
DIAPOSITIVE
Ces 30 grises peuvent être
regroupées en 4 grandes classes:
- l'environnement de l'enfant avec notamment les éléments médicaux el familiaux
- le profil clinique et psychologique de l'enfant qui comprend:
- les évaluations quantaatives des comportements, du langage, du développement moteur ou psychomoteur. Ce sont les différentes échelles utilisées dans le service comme l'échelle d'évaluation du comportement autistique (l'échelle ECA dont nous reparlerons)
- Enfin, les données neurophysiologiques
qui évaluent en particulier I'habituation, l'association
et la modulation. Les examens EEG (qui sont faits dans le service,
de nombreux enfants présentant des anomalies EEG) et les
explorations (qui testent les problèmes périphériques
d'audition et permettent de détecter des éventuels
déficits auditifs) sont aussi côtés suivant
une grille standardisée.
Le traitement des données est automatisé en ce qui concerne le suivi des enfants : comme par exemple, les études longitulinales à partir de données chronologiques comme les échelles.
Je vais donc vous présenter
deux exemples d'informations directement accessibles au personnel
soignant.
DIAPOSITIVE
I1 nous est possible de représenter
automatiquement les effets d'une médication ou comme ici
d'une rééducation dont a bénéficié
l'enfant pendant plusieurs mois. 2 items de l'échelle ECA
sont représentés : sur le graphique du haut l'item
'Bizarreries de l'audition', et sur le graphique du bas, l'item
"Intolérance au changement et à la frustration'.
Sur chaquie graphique apparaît une courbe d'évaluation
de l'enfant en groupe (c'est à dire par l'infirmière;
le trait en pointillé) et une courbe d'évaluation
en situation de thérapie individuelle; c'est à dire
pour nous pendant la thérapie d'échange et de développement
(le trait en continu). Notons que cette représentation
graphique est un des supports utilisé par l'équipe
dite de thérapie pour discuter de l'évolution de
l'enfant et des réajustements éventuelsman">.
DIAPOSITIVE
Sur cette représentation
graphique, nous pouvons voir l'évolution d'un enfant à
partir de son échelle ECA côtée chaque semaine
par le personnel soignant. Les 29 items de l'échelle sur
l'axe horizontal, le temps sur l'axe vertical, une échelle
de gris à 5 niveaux represente la note à l'item
(en blanc: l'absence de troubles, en noir: les troubles les plus
sévères). Au début, l'enfant présente
des graves troubles du comportement (matérialisé
par ces zones très noires) troubles qui s'atténuent
tout au long de la prise en charge.
Indépendemment des
traitements automatisés, les données peuvent étre
triées et extraites de façon conviviale à
partir des micro-ordinateurs et être lues par tous les logiciels
classiques. Ceci est utilisé en particulier pour les études
thérapeutiques, la définition de sous-groupes cliniques
et les validations d'échelles.
Je vais maintenant vous présenter
trois exemples de ces travaux qui portent sur différentes
données cliniques et électrophysiologiques.
Tout d'abord il s'agit d'une
étude qui fait suite à notre premier travail réailisé
sur une population de 202 enfants, hospitalisés dans le
service avant 1989, et qui avait permis de décrire quatre
sous-groupes d'enfants; étude que je vous ai présentée
au début de cet exposé. Nous avons pu réaliser
cette même étude sur une population de 186 enfants
hospitalisés plus récemment, c'est à dire
entre 1989 et 1993.
DIAPOSITIVE
En utilisant la même
approche statistique sur ces quatre grandes déficiences
(le comportement autistique, le retard, les signes neurologiques
et les troubles du langage) nous avons ainsi décrit quatre
nouveaux profils (à droite) similaires à ceux décrits
dans la première population de 202 enfants (à gauche).
On notera toutefois une différence importante qui porte
sur la répartition des enfants dans les différentes
classes et plus précisémment chez les enfants ayant
des troubles autistiques importants (les groupes du haut). En
effet, si le nombre d'enfants ayant un comportement autistique
reste constant, le nombre d'enfants ayant des troubles associés
diminue de façon importante : il passe de 19% (groupe I)
à 5% (groupe In). I1 faut aussi noter que dans ce groupe,
les enfants ont un comportement autistique moins perturbé.
Cette évolution, qui est objectivée ici par la
statistique, est certainement liée à une modification
du recrutement mais aussi à la mise en place de soins précoces
chez ces enfants.
Ensuite, il s'agit d'un travail
réailisé sur un groupe de 98 enfants diagnostiqués
autistes. Des statistiques multidimensionnelles (analyse factorielle
des correspondences suivie d'une classification automatique) ont
été appliquées sur un ensemble de 13 items
de l'échelle d'évaluation des comportements, autistiques
(ECA), items qui constituent un ensemble de symptômes spécifiques
de l'autisme.
DIAPOSITIVE
man">Cette analyse a permis de décrire 3 groupes d'enfants présentant des profils comportementaux différents. Ces regroupements obtenus par des méthodes statistiques multivariées ont pu étre validés par des méthodes connexionnistes. En effet, on obtient une typologie identique après apprentissage à l'aide d'un réseau de neurones de type Kohonen.
Quels sont les comportements
qui dissocient ces trois groupes ?
Ces 3 groupes se dissocient principalement sur la base de deux items, d'une part, les problèmes de perception auditive (AUD, 3ème en partant de la droite) et d'autre part, les problèmes d'imitation (IMI, 2ème en partant de la droite).
Examinons de plus près ces profils.
Dans les groupes B et C (au milieu et en bas), les enfants se caractérisent par une bonne réception de l'information (correspondant à l'item qui évalue la perception auditive AUD et qui est faiblement côté).
man">En revanche, les enfants du groupe C, à la différence de ceux du groupe B, présentent de meilleurs échanges, ce qu'atteste non seulement le faible score à l'item qui évalue l'imitation (IMI), mais aussi aux items ayant trait à la communication, en particulier I'utilisation de la voix et des gestes (VOI, GES).
man">On voit bien, par ailleurs,
que le groupe A est constitué d'enfants qui ont des perturbations
sévères dans tous les domaines explorés.
Les groupes B et C ayant des profils beaucoup plus hétérogènes.
man">Enfin, je vais vous présenter
un premier travail qui nous a permis de confronter un ensemble
de données cliniques avec certaines données électrophysiologiques
recueillies dans le service; et ceci en utilisant toujours les
mémes méthodes statistiques descriptives sur de
grandes populations d'enfants.
man">DIAPOSITIVE
man">Nous retrouvons sur cette diapositive, les données cliniques précédentes: d'une part, l'évaluation des grandes déficiences (le comportement autistique, le retard, les signes neurologiques et les troubles du langage); et d'autre part, certaines données comportementales issues de l'échelle ECA. Nous ajoutons dans ce cas des données électrophysiologiques : ce sont les potentiels évoqués auditifs recueillis sur cinq dérivations électroencéphalographiques (3 dérivations médianes et 2 dérivations temporales).
man">- en haut à gauche, nous retrouvons les enfants avec des déficiences mineures et de grandes réponses évoquées prédominant au niveau frontal. Ce sont des enfants sans perturbations comportementales importantes; ils se caractérisent essentiellement par des troubles de l'attention (ATT).
man">- à droite, nous retrouvons les enfants avec des déficiences importantes. En haut, les enfànts avec grandes róponses évoquées généralisées et des comportements très perturbés. En bas, les enfants avec des réponses évoquées de faible amplitude et des comportements perturbés mais peu de problèmes perceptifs (AUD).
man">- enfin, en bas à gauche,
les enfants autistes peu retardés avec des réponses
évoquées temporales de grande amplitude. Ce sont
des enfants qui ont des comportements moins perturbés,
notamment en ce qui concerne le contact (IGN). I1 faut noter que
les réponses de ces enfants rappellent celles des enfants
témoins du même âge.
man">J'ajouterai ici deux commentaires:
man">Le premier, ces résultats demandent bien sûr à être confirmés mais renvoient à une réalité bien connue des cliniciens, celle de l'hétérogénéité de l'expression des troubles, d'un enfant autistique à l'autre.
man">Le deuxième, c'est que les fonctions mises en relief, notamment la perception et l'imitation, sont actuellement considérées par les cliniciens comme des témoins de l'autisme qu'il convient d'examiner avec la plus grande attention.
man">Nous dirons donc que ce travail
repose dès à présent et pour les années
à venir sur la convergence, dans un systéme convivial,
d'informations pluridisciplinaires recueillies sur de longues
périodes. I1 constitue un outil indispensable pour la mise
en relation de l'ensemble des indices cérébraux
avec, notamment, les paramètres qui évaluent les
comportements. La confrontation de l'ensemble de ces données
ayant principalement pour but de mettre en évidence des
sous-ensembles homogènes auquels il sera possible de se
référer pour la définition et la mise en
route des soins.
man">Tout ce travail repose sur
le recueil minutieux de données cliniques et ceci chaque
jour. Cette recherche s'appuie sur la collaboration de spécialistes
mais aussi et surtout sur celle des soignants qui sont toute la
journée auprès des enfants.
man">Nous terminerons cet exposé
en insistant sur le fait qu'un dialogue permanent s'est instauré
avec mes collègues cliniciens, dialogue qui permet de faire
vivre cette base de données et lui permet donc d'évoluer.
De ce dialogue constructif naissent donc des réflexions
conjointes entre les cliniciens, les physioiogistes et l'ingénieur
que je suis; reflexions qui orientent les conduites à tenir;
ceci à partir de données objectives. L'exemple
de tout à l'heure, avec la perception auditive et l'imitation,
montre que ce travail peut aller jusqu'à suggérer
des orientations nouvelles en attirant l'attention des cliniciens
sur des phénomènes, certes pas nouveaux, mais que
la sémiologie classique peut ignorer. C'est ainsi que
les résultats sur l'audition ont inspiré la construction,
dans le service, d'échelles spécifiques à
ce domaine.
man">Ajoutons aussi une dernière
remarque, c'est que ces méthodes utiles au clinicien, le
sont aussi pour le dialogue avec les familles. Nous pouvons prendre
l'exemple de la variabilité de la perception auditive,
que les parents connaissent bien, et qui peut être objectivée
et explicitée par le médecin à l'aide de
l'électrophysiologie.