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Validation de l’Index de sévérité de l’insomnie dans les cliniques de médecine générale

Malgré la prévalence élevée de l’insomnie et sa morbidité importante en termes de problèmes de santé et d’utilisation des soins de santé, ce trouble reste sous diagnostiqué et sous traité chez les patients consultant dans les cliniques de médecine générale. Afin de faciliter son dépistage, il importe que des outils d’évaluation simples, pratiques et valides soient mis à la disposition des médecins. Cette étude évalue les propriétés psychométriques de l’Index de sévérité de l’insomnie (ISI) chez les patients de cliniques de médecine générale. Elle vise également à valider la capacité de l’ISI à identifier les cas d’insomnie chez cette population et à déterminer le seuil clinique permettant le dépistage optimal de l’insomnie. Un échantillon de 410 patients a été recruté dans six cliniques médicales de la région métropolitaine de Québec et a rempli l’ISI, un questionnaire de sept items évaluant la nature, sévérité et impact de l’insomnie (score total allant de 0 à 28). Un sous échantillon de 101 individus a également complété une entrevue clinique (Entrevue Diagnostique de l’Insomnie). Le tiers d’entre eux ont reçu un diagnostic de trouble d’insomnie. La cohérence interne de l’ISI s’est avérée excellente, de même que la capacité discriminante des items individuels. Des analyses de courbe ROC ont été utilisées afin de déterminer le point de rupture optimal à l’ISI permettant de classifier correctement les individus ayant un trouble d’insomnie. L’aire sous la courbe était de 0,87, indiquant une capacité discriminante modérée à élevée. Un point de rupture de 14 était optimal (82,4% sensibilité, 82,1% spécificité) pour détecter un niveau clinique d’insomnie. La convergence entre le score total à l’ISI et le diagnostic posé à l’entrevue clinique était modérée (k= 0,62). Ces résultats suggèrent que l’ISI est un outil de dépistage valide pour détecter l’insomnie dans les cliniques de médecine générale.

Identiferoai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/23704
Date19 April 2018
CreatorsGagnon, Christine
ContributorsMorin, Charles M.
Source SetsUniversité Laval
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
Typethèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat
Formatvi, 86 p., application/pdf
Rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2

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