L’identification, le recrutement et l’admission des patients ont longtemps constitué l’une des problématiques les plus difficiles à résoudre pour les essais cliniques.
Les facteurs les plus fréquemment rapportés comme ayant une incidence sur les taux de recrutement et d’admission des patients dans les essais cliniques sont les suivants :
- Critères d’éligibilité stricts
- Manque de connaissance des essais cliniques
- Peur et méfiance au sein de la population en général
- Professionnels de santé peu enclins à envoyer des patients
- Manque d’accessibilité et obstacles logistiques à la participation
- Charge et inconvénient pour les patients
Même si elle a ajouté un niveau supplémentaire de complexité, la pandémie a incité les responsables de recherche clinique à étendre et à accélérer le développement de stratégies et de solutions visant à résoudre ce problème de recrutement. Les stratégies reposant sur les technologies numériques et les données observationnelles (RWD) ont très vite été adoptées car les promoteurs et les sites d’investigation s’efforçaient de rapidement contrecarrer le ralentissement potentiel des recherches cliniques provoqué par les limitations liées au COVID-19 qui impactent les interactions personnelles et les visites sur site.
Bon nombre de solutions émergentes permettent déjà d’alléger la charge pour les patients et de lever les obstacles logistiques à la participation aux essais cliniques : les essais cliniques sont ainsi plus accessibles aux diverses populations de patients. Les méthodes d’identification et de recrutement des bons patients peuvent encore être optimisées, notamment en sensibilisant la population générale et les professionnels de santé (HCP), en gagnant la confiance des communautés de patients et des HCP et en tirant parti des données observationnelles pour trouver les patients correspondant aux critères d’éligibilité. Une seule stratégie de recrutement pour les essais cliniques ne suffit pas.
Offrir les bonnes informations, au bon moment, aux patients et aux professionnels de santé concernés
Selon une étude publiée en 2017 par le Center for Information and Study on Clinical Research Participation (CISCRP), 84 % des patients envisageraient de participer à des essais cliniques si leur médecin le leur recommandait. Des enquêtes menées en 2015-2016 par le Tufts Center for the Study of Drug Development (CSDD) suggèrent que 91 % des médecins et 72 % des personnels infirmiers se sentent « assez à l’aise » ou « très à l’aise » pour discuter des opportunités d’essais cliniques avec leurs patients. Et pourtant, moins de 0,2 % des patients reçus chaque année sont orientés vers des essais cliniques par leurs médecins.
Comment combler le fossé entre l’envie des patients de participer à la recherche clinique et la volonté des professionnels de santé de discuter des opportunités d’essais cliniques avec leurs patients, surtout au vu des décevants résultats des taux de recommandation, de recrutement et d’admission des patients ? La solution est simple : fournir, au bon moment, des informations pertinentes aux patients et aux professionnels de santé concernés.
Certains promoteurs soulignent l’importance de l’utilisation des données observationnelles pour identifier les patients et les professionnels de santé, mais ne parviennent pas à exploiter pleinement ce potentiel de recrutement en délivrant le bon message, au bon moment, aux bons publics. À l’inverse, d’autres organisations ont tiré parti des stratégies de marketing numérique, en rencontrant toutefois des difficultés pour parvenir à inciter suffisamment les bons patients et professionnels de santé à agir. En associant les performances des données observationnelles à celles de l’offre d’informations pertinentes aux bons publics, au bon moment, les organisations sont en mesure d’améliorer les taux de recrutement et d’admission, mais aussi d’augmenter la probabilité de succès de leurs essais cliniques. Regardons cela de plus près.
Qui sont les bons patients et professionnels de santé, et comment les identifier ?
Une stratégie à 360 degrés d’identification des patients repose sur deux éléments : les données observationnelles et le QI numérique. Chaque stratégie à elle seule offre la possibilité, encore inexploitée, d’atteindre les bons patients. Ensemble, ces approches augmentent la probabilité de recruter et d’admettre plus rapidement les patients éligibles.
Données observationnelles (RWD)
Les bons patients répondront très probablement aux critères d’éligibilité d’une étude clinique. Plus les critères sont précis et stricts, plus il est difficile de trouver les bons patients. Un patient peut, par exemple, être atteint d’une maladie répondant aux critères d’inclusion. Pourtant, son patrimoine génétique, ses comorbidités ou ses médicaments pris en parallèle peuvent tous constituer des motifs d’exclusion d’un essai clinique.
Les promoteurs pourraient envisager d’optimiser les critères d’éligibilité, surtout pour les essais cliniques de phase III, qui nécessitent généralement l’admission d’un grand nombre de patients. Les plateformes regroupant les données probantes du monde réel (RWE), telles que Dexter, peuvent aider à définir les cohortes appropriées de patients, tandis que les outils d’intelligence artificielle (IA), tels que ceux élaborés par Topazium, permettent de stratifier les populations de patients en fonction des premières phases des recherches cliniques, de manière à définir un ensemble optimal de critères d’inclusion/exclusion pour la phase III.
Une fois les critères d’éligibilité bien définis, les données observationnelles, comme le dossier médical partagé (DMP), les données de réclamation, les données de prescription, etc., peuvent aider à identifier les patients correspondants. Les professionnels de santé peuvent utiliser directement les DMP pour identifier les meilleurs candidats aux essais cliniques parmi leurs patients. Les fournisseurs de technologie comme Epic s’efforcent de rendre ces rapprochements possibles et accessibles depuis les systèmes de DMP.
Les réglementations sur la confidentialité des données empêchent de nombreuses entités d’accéder aux informations de santé protégées (PHI), telles que les DMP, et de les exploiter. Le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) des États-Unis autorise uniquement les entités concernées (professionnels de santé, régimes de santé et centres d’informations sur les soins de santé) à extraire les données des patients issues des DMP afin de sélectionner ou recruter des sujets de recherche. Les promoteurs sont donc contraints de s’adresser aux systèmes de santé et aux professionnels de santé pour trouver les patients correspondant aux critères d’éligibilité. Les promoteurs peuvent être autorisés à exploiter les données observationnelles lorsqu’elles sont anonymisées (dépouillées de certains éléments d’identification de manière à protéger la vie privée et la confidentialité d’un individu). Dans ces cas, les données observationnelles permettent aux promoteurs d’identifier les systèmes de santé ou les professionnels de santé qui prennent en charge les populations de patients correspondant aux critères d’éligibilité de l’étude concernée.
Même lorsqu’ils savent où trouver les bonnes populations de patients, les promoteurs ont du mal à entrer en contact avec elles, car les contraintes de temps et d’infrastructure peuvent empêcher les professionnels de santé d’orienter efficacement les patients. Il peut être difficile de demander aux professionnels de santé d’ajouter une autre tâche à leurs journées déjà surchargées et de suivre les progrès de leur recrutement de patients. C’est là que les technologies numériques, telles que la plateforme REACH de Medocity, peuvent faire la différence : elles simplifient les flux de travail, de l’identification des populations de patients éligibles et de leurs professionnels de santé, en passant par la recherche et l’orientation des patients éligibles réalisées par des professionnels de santé parfaitement outillés, jusqu’à la fourniture aux promoteurs de données exploitables sur la progression du recrutement et des admissions.
Recherche observationnelle numérique (QI numérique)
Même si les données observationnelles constituent le moyen le plus direct d’identifier les patients, pour des raisons de protection de la confidentialité des données des patients, cette voie directe n’est accessible qu’aux professionnels de santé. En complétant les stratégies s’appuyant sur les données observationnelles anonymisées avec le QI numérique, les promoteurs peuvent optimiser leurs efforts de recrutement pour les essais cliniques.
Digitalis indique que 77 % des personnes utilisent les moteurs de recherche pour démarrer leur parcours de patient. Et, selon une étude publiée en 2015 par le Journal of Medical Internet Research (JMIR), 90 % des personnes âgées ont utilisé les réseaux sociaux pour rechercher et partager des informations sur la santé. Les réseaux sociaux peuvent être utilisés pour les groupes « difficiles à atteindre », qui ne sont pas facilement accessibles par les méthodes traditionnelles. Il s’agit notamment des populations à faible revenu, des adolescents et des jeunes adultes. L’intégration d’une stratégie de recrutement dans la vie numérique des patients offre un potentiel important de réduction des coûts et d’accélération du recrutement. Ainsi, le recrutement pour les essais d’une étude sur la goutte a permis de gagner neuf mois sur le calendrier d’admission en exploitant l’empreinte numérique des patients pour le ciblage. En outre, une étude publiée dans l’ European Heart Journal a décrit l’efficacité relative des réseaux sociaux dans le recrutement de patients pour un essai clinique sur l’hypertension.
Le QI numérique correspond à une recherche observationnelle axée sur la compréhension des parcours numériques et des comportements des individus, y compris des patients, des soignants et des professionnels de santé. Il nous permet de cartographier les comportements numériques au sein d’un domaine thérapeutique, de manière à mieux appréhender les obstacles, les opinions et les croyances liés au traitement et aux essais cliniques. Il identifie également la localisation numérique et les influences des patients, soignants et/ou professionnels de santé concernés.
Les sources de données typiques exploitées dans le QI numérique comprennent les données de recherche, les réseaux sociaux, les analyses Web, les zero-party data consenties, etc. Les informations dérivées de l’analyse de ces données permettent de créer les identités numériques, ou sosies numériques, des publics à atteindre. Elles permettent également de définir les canaux par lesquels entrer en contact avec ces publics.
L’ajout d’un calque géographique aux identités, parcours et canaux numériques de consommation des contenus, représente une formidable opportunité. Ce calque géographique est dérivé de l’identification des systèmes de santé réalisée grâce à l’analyse des données observationnelles et peut contenir les patients potentiellement éligibles. Il offre davantage de précision au lancement d’une campagne d’information numérique visant à atteindre les patients, leurs soignants ou les professionnels de santé concernés.
Quelles sont les bonnes informations, et comment les transmettre ?
Le manque de connaissance, la peur et la méfiance font partie des facteurs susceptibles de bloquer les efforts de recrutement de patients. La bonne information est donc celle qui contribue à faire connaître et à dissiper toute crainte. Il s’agit également de celle relative au recrutement pour des essais cliniques adaptés à un public donné à un moment précis.
Pour les patients et les soignants, la bonne information peut contenir des renseignements sur la maladie, ses symptômes, ses options de traitement et son pronostic, ainsi que des données sur les essais cliniques : en quoi ils consistent, comment ils sont menés et quels essais liés à la maladie concernée sont actuellement en cours de recrutement. Une explication ou une recherche clinique pertinente, présentée dans un langage accessible, peut grandement réduire la méfiance et la peur, mais aussi sensibiliser l’opinion.
Les professionnels de santé souhaitent connaître les essais qui recrutent dans les domaines thérapeutiques qui les concernent et les critères d’éligibilité que les patients doivent remplir pour être inclus dans ces essais. Ils voudront peut-être également savoir quelles sont les conséquences, pour leurs patients, d’une participation à un essai clinique donné, de manière à évaluer la charge alors imposée à leurs patients orientés vers cet essai.
Toutes ces informations peuvent être transmises via des canaux identifiés grâce au QI numérique
. Il peut ainsi s’agir des canaux sur lesquels les patients, les soignants ou les professionnels de santé correspondant aux identités numériques créées sont les plus susceptibles d’être présents et de consommer du contenu. Ces canaux varient en fonction de chaque effort de recrutement et peuvent inclure :
- Pour les patients et les soignants : les réseaux sociaux, les sites Web de groupes de défense des patients, les forums de patients, les portails de patients, les sites Web éducatifs dédiés à différentes maladies
- Pour les professionnels de santé : les réseaux sociaux, les sites Web d’associations médicales professionnelles, les congrès/événements, les revues, les canaux utilisés par les principaux leaders d’opinion.
En outre, le contenu éducatif et les informations d’admission peuvent être partagés directement avec les professionnels de santé identifiés grâce aux données observationnelles, comme ceux soignant des patients potentiellement éligibles pour certaines études cliniques. Les professionnels de santé dont les connaissances sont diffusées par voie numérique sont les plus susceptibles de répondre positivement aux demandes d’orientation des patients vers les essais.
Le timing de la diffusion numérique est important. Afin de mieux faire connaître une recherche clinique ou une maladie, modeler les comportements et dissiper les craintes, les organisations doivent envisager de mener des campagnes de QI numérique et de sensibilisation bien avant de débuter leur recrutement pour les essais cliniques. Il sera ainsi plus probable que, au moment du recrutement, les messages invitant les patients à participer ou les professionnels de santé à orienter les patients, atteignent un public sensibilisé et disposant des connaissances nécessaires pour prendre des décisions éclairées.
Bien débuter
Une seule stratégie de recrutement pour les essais cliniques ne suffit pas. C’est pourquoi chez Globant, nous associons notre expertise dans le QI numérique et la diffusion numérique aux capacités de nos partenaires, tels que Medocity, Dexter et Topazium, dans le but d’aider les promoteurs à développer des stratégies à 360 degrés sur mesure, conçues pour accélérer leurs efforts de recrutement et d’admission pour les essais cliniques. Sur le long terme, nous établissons des feuilles de route recommandant de commencer par bien comprendre les publics visés et leurs localisations, de faire connaître les essais cliniques en général et de préparer les patients, les soignants et les professionnels de santé à des campagnes de sensibilisation plus spécifiques, présentant les diverses opportunités d’essais cliniques .
En savoir plus
Rejoignez-nous le mercredi 11 octobre à 11h (heure EDT) pour assister un webinaire d’une heure, réunissant une équipe pluridisciplinaire d’experts en vue de débattre de :
- La recherche observationnelle numérique et la diffusion numérique
- Le rapprochement entre les patients et les critères d’éligibilité grâce aux données observationnelles (RWD)
- La simplification du recrutement et de l’admission des patients grâce aux plateformes numériques
- L’offre aux parties prenantes d’un hub connecté qui simplifie le processus d’admission
