CPAP Coaching Leveraged by AI Real-time Insights and Triage Yield (CPAP CLARITY)

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Le syndrome d’apnée du sommeil (SAS), largement sous‑diagnostiqué, se caractérise par des interruptions répétées de la respiration durant le sommeil. Sa forme obstructive (SAOS), majoritaire, est associée à une somnolence marquée et à un risque cardiovasculaire accru. La pression positive continue (PPC) reste le traitement de référence, mais son efficacité dépend fortement de l’adhésion, souvent insuffisante.
Pour répondre à ces enjeux, SomniPlanet a développé un modèle hybride associant suivi humain ciblé, intelligence artificielle et sciences comportementales. Sa solution Luna permet un télésuivi intelligent, une priorisation automatisée et un accompagnement personnalisé visant à renforcer l’observance et améliorer la qualité du suivi.
L’objectif principal de cette étude est de décrire le modèle de prise en charge hybride proposé aux patients traités par Pression Positive Continue (PPC), intégrant l’agent conversationnel Luna et le système d’alertes intelligentes, tous deux supervisés à distance par des Case Managers spécialisés, ainsi que d’en présenter le parcours de prise en charge associé. Les objectifs secondaires visent à caractériser les profils sociodémographiques et cliniques des patients avant et après l’introduction de ce modèle hybride, puis à comparer, entre ces deux périodes, les taux d’abandon du traitement et les niveaux d’observance à 6, 12, 18 et 24 mois. L’étude prévoit également une comparaison du taux de persistance observé dans la cohorte hybridée avec celui d’un bras comparateur externe issu de l’étude ALASKA. Enfin, à titre exploratoire, elle cherche à évaluer le ressenti et la satisfaction des patients utilisant l’agent conversationnel Luna, à partir des données qualitatives disponibles.

Les données scientifiques sur l’impact réel de ces dispositifs dans la pratique courante restent limitées. Cette étude vise à combler ce manque en décrivant les caractéristiques des patients bénéficiant de ces outils, en évaluant leur évolution au cours du temps (observance, persistance, abandon) et en comparant ces résultats à des données externes (étude ALASKA). Les résultats attendus permettront d’éclairer les professionnels de santé et les décideurs sur l’efficacité et la pertinence de ces solutions numériques dans la prise en charge de l’apnée du sommeil. À terme, ils pourraient contribuer à améliorer la qualité des soins, réduire les complications liées à la non-observance et optimiser l’utilisation des ressources de santé.