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L’Encéphale (2011) Supplément 2, S143–S150

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Analyse de discours de patients schizophrènes et perception des effets indésirables de différents antipsychotiques atypiques. Étude TALKPerception of atypical antipsychotics’ side effects through speech analysis of schizophrenic patients. TALK Study

S. Bouloudnine*(a), J.-M. Azorin(a), F. Petitjean(b), P. Parry-Pousse(c), F. Sciorato(d), O. Blin(e), E. Fakra(a, e)

(a) Pôle Universitaire de Psychiatrie, Hôpital Ste. Marguerite, Marseille, France (b) Hôpital Sainte-Anne, Paris, France (c) Hôpital Gérard Marchant, Toulouse, France (d) Pôle Centre de Psychiatrie, Hôpital de la Conception, Marseille, France (e) UMR CNRS 6193 INCM, Marseille, France

Résumé Alceste est un logiciel d’Analyse des Données Textuelles qui permet une analyse qualitative du discours. Le but de cette étude est d’évaluer, à travers l’analyse du discours de patients schizophrènes, la perception des effets secondaires liés aux variations de poids de différents antipsychotiques.Le discours de 30 patients schizophrènes traités en monothérapie par aripiprazole, olanzapine ou risperidone a été enregistré au cours d’un entretien avec un psychiatre. L’entretien durait environ une heure et était composé d’un entretien libre, puis d’un entretien semi-directif, structuré en 4 parties : général, maladie, traitement et divers. Ces entretiens ont été divisés en 3 corpus selon le traitement antipsychotique prescrit : corpus aripiprazole, corpus risperidone et corpus olanzapine. Ces corpus ont ensuite été analysés séparément à l’aide du logiciel Alceste, par une Classification Descendante Hiérarchique (CDH) permettant de déterminer les différentes classes, puis par une Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) intra-classe afin de déterminer le contexte d’utilisation des termes sélectionnés.Cette étude permet de distinguer les antipsychotiques en terme d’effets indésirables liés au poids à travers l’analyse du discours des patients, et montre que contrairement aux patients traités par aripiprazole les patients traités par risperidone et olanzapine, évoquent dans leur discours une prise de poids. Ces données sont en accord avec celle de la littérature, aussi nous pensons que ce logiciel est un outil pertinent pour évaluer l’expérience interne du sujet.© L’Encéphale, Paris, 2011.

* Auteur correspondant.E-mail : Samuel.Bouloudnine@ap-hm.fr

MOTS CLÉSAnalyse de discours ; ALCESTE ; Schizophrénie ; Effets indésirables ; Antipsychotiques atypiques ; Poids

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Introduction

La schizophrénie, entité hétérogène, touche 1 % de la population du globe, sans distinction de région, culture ou facteurs socio-économiques avérés [32]. Son début chez l’adulte jeune et la durée de l’évolution, associés à la souf-france personnelle et à celle de l’entourage, justifient la mise au point de traitements pharmacologiques et d’une prise en charge adaptée par le système de soins. Introduits dans les années 1950 en raison de leur activité anti-déli-rante et anti-hallucinatoire, les neuroleptiques ont modifié le devenir et le pronostic de la schizophrénie. Le champ thérapeutique de la schizophrénie s’est enrichi au cours de la dernière décennie de nouvelles molécules, les antipsy-chotiques de seconde génération (risperidone, olanzapine, ariprazole…). Si ces molécules ont pour caractéristiques communes une activité antipsychotique égale ou supérieure à celle des neuroleptiques classiques avec un minimum d’effets neurologiques, du moins à partir des études réali-sées lors des essais cliniques [23] ils sont responsables d’autres effets secondaires gênants et notamment des effets métaboliques [18, 19].

La survenue d’effets secondaires est un motif fréquent d’interruption du traitement antipsychotique [12, 14, 20, 39] et augmente de ce fait le risque de rechute. Par ailleurs la survenue d’effets secondaires ainsi que la perception subjective des effets ressentis par le patient jouent un rôle central dans l’adhésion au traitement pharmacologique [7, 12, 21, 25]. Aussi, évaluer la perception des effets ressentis par le patient s’avère fondamental pour la pratique clini-que et développer une meilleure alliance thérapeutique [13, 17, 36].

Nous proposons d’évaluer la place et l’importance du vécu subjectif du patient à propos de la perception des effets secondaires des antipsychotiques atypiques. Pour cela nous utiliserons une technique d’analyse du discours

afin de documenter le point de vue du patient. Depuis quel-ques années grâce aux progrès des sciences informatiques, il est possible d’analyser mathématiquement les données recueillies en entretien. L’analyse des données textuelles consiste à quantifier un texte pour en extraire les structu-res signifiantes les plus fortes, afin de dégager l’informa-tion essentielle contenue dans un texte. Les recherches ont montré que ces structures sont étroitement liées à la distri-bution des mots dans un texte et que cette distribution se fait rarement au hasard [33-35].

Nous présentons ici une partie des résultats de l’étude TALK qui portait sur l’analyse de discours de patients schi-zophrènes. L’objectif de cette étude est de présenter une des facettes du logiciel Alceste à savoir : explorer grâce à cet outil la perception des effets secondaires des antipsy-chotiques atypiques liés aux variations de poids. En effet la prise de poids est une préoccupation majeure des patients souffrant de schizophrénie [6, 42] et a des conséquences sur l’adhésion et l’observance au traitement.

Enfin nous confronterons les données obtenues avec le logiciel Alceste avec celles retrouvées dans la littérature pour évaluer la pertinence des résultats obtenus.

Matériel et méthode

Type et lieu de l’étude

Il s’agit d’une étude pharmaco-épidémiologique, transver-sale, prospective, quantitative, qualitative, multicentrique qui s’est déroulée en France métropolitaine.

Elle comporte deux approches :

une approche quantitative basée sur une évaluation • psychopathologique des patients au moyen d’échelles validées et d’un questionnaire descriptif concernant le patient et sa maladie ;

KEYWORDSpeech-analysis; ALCESTE; Schizophrenia; Antipsychotic side-effects; Weight

SummaryObjective. — Patients with schizophrenia often become non-adherent following negative treatment experiences as antipsychotics’side-effects. The objective of this study was to propose an alternative measure of patients’perception of atypical antipsychotics’side-effects on weight, as weight is a major concern reported by patients.Method. — We used a computer-assisted method called Alceste, which is a pragmatic analysis of speech. We selected three groups of ten patients respectively treated by three different atypical antipsychotics: aripiprazole, olanzapine and risperidone. Participants were administered an interview. All speeches were retranscribed and structured in a set of texts, called a corpus. Regarding antipsychotic treatment, we constituted three corpuses of ten speeches. We analyzed separately the three corpuses with the software Alceste.Results. — Our findings revealed the presence of a specific class dealing with treatment and illness in the speech of patients, regardless of their treatment. We found weight-related words in all three-treatment groups. The examination of the context of use showed this notion was differently employed in each treatment group: if weight was statistically associated with the notion of loss in the aripiprazole group, the reverse was found (notion of gain) in the two other treatment groups.Conclusion. — Our findings are valuable because they contribute to validate this speech analysis method. Actually our results, which are mathematically obtained through speech analysis, are convergent with those objectively observed by clinicians. Thus we hypothesize the Alceste-software is a relevant tool to evaluate the perceptions of antipsychotic side-effects.© L’Encéphale, Paris, 2011.

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une approche qualitative basée sur l’analyse du discours • à l’aide du logiciel Alceste, destinée à analyser la percep-tion des effets ressentis par le patient schizophrène traité par des traitements antipsychotiques.

Population étudiée

La population ciblée par l’étude est constituée de patients adultes dont la langue maternelle est le français, souffrant de schizophrénie, suivis en ambulatoire, et stabilisés sous traitement antipsychotique en monothérapie.

Trente patients répartis en 3 groupes de 10 ont participé à cette étude. Les groupes ont été déterminés en fonction du traitement antipsychotique prescrit : aripiprazole, olan-zapine ou risperidone. Les patients on été sélectionnés par 4 différents cliniciens qui étaient leur psychiatre traitant. Tous les patients ont signé un consentement écrit.

Critères d’inclusion

Les sujets répondant aux critères suivants ont été sélec-tionnés dans cette étude :

hommes et femmes, âgés de 18 à 50 ans (inclus) ;• ayant atteint au minimum le niveau 3• e ou BEP (niveau socio-éducatif moyen ou plus) ;présentant un diagnostic de schizophrénie établi selon le • DSM IV, dont les symptômes sont stabilisés (selon l’appré-ciation du psychiatre traitant) depuis au moins 6 semai-nes, et ne présentant pas les critères d’un épisode psychotique aigu ;recevant un traitement antipsychotique, en monothéra-• pie, stable (traitement et dose) depuis au moins 6 semai-nes, ne nécessitant pas d’adaptation au moment de la sélection dans l’étude, et sans traitement neuroleptique à visée sédative associé ;vus en consultation dans le cadre d’un suivi ambulatoire • (y compris hospitalisation de jour) ;capables de se soumettre à un entretien, de répondre à • un questionnaire d’évaluation et ayant donné leur consen-tement écrit ;non dépendant aux produits toxiques ou aux produits de • substitution, tels que défini par le DSM IV ;ne présentant une affection neurologique ou un autre • trouble psychiatrique selon le DSM IV.

Données recueillies

La symptomatologie clinique a été évalué par les psychia-tres traitants à l’aide d’échelles standardisées [1, 3, 15]. Les participants ont ensuite répondu à un entretien qui se divisait en 2 parties. Dans un premier temps les patients étaient libres d’aborder le sujet de leur choix (discours spontané). Dans un second temps les patients ont répondu à un entretien semi-structuré portant sur l’histoire person-nelle, la maladie le traitement. Le recueil des données a été réalisé par la même personne afin d’éviter le biais lié à l’interviewer.

Tous les discours ont été enregistrés, dactylographiés puis regroupés en un ensemble de texte appelé corpus. Nous avons constitué 3 corpus formé de 10 discours :

le corpus aripiprazole : formé par les discours des • 10 patients traités par aripiprazole ;le corpus olanzapine : formé par les discours des • 10 patients traités olanzapine ;le corpus risperidone : formé par les discours des • 10 patients traités risperidone.

Nous avons analysé séparément ces trois corpus à l’aide du logiciel Alceste.

Ce protocole a fait l’objet d’une demande d’avis au Comité Consultatif sur le traitement de l’information en matière de recherche dans le domaine de la santé en date du 9 novembre 2004 pour laquelle un avis favorable a été rendu le 13 décembre 2004. une demande d’autorisation a ensuite été déposée auprès de la Commission Nationale de l’Informatique et des Libertés (CNIL) en date du 27 juillet 2005 pour laquelle un avis favorable a été rendu le 28 sep-tembre 2005.

Méthode

Nous avons utilisé le logiciel Alceste [33-35] dans cette étude. C’est un outil pragmatique d’analyse de discours qui a été testé à de multiples reprises sur des échantillons de discours de patients schizophrènes [28, 29].

Le programme Alceste est une méthode issue de l’ana-lyse des données textuelles qui permet de quantifier un texte pour en extraire les structures signifiantes les plus fortes, afin de dégager l’information essentielle contenue dans un ensemble de texte appelé corpus. Elle fournit des données qualitatives et quantitatives. Les résultats sont automatiquement produits par le logiciel, réduisant ainsi l’influence humaine.

La méthode employée peut être résumée ainsi. L’analyse du corpus débute avec son « nettoyage ». La normalisation des données consiste à enlever les caractères spéciaux et à standardiser le texte : majuscules, minuscules, guillemets, points… Le logiciel repère les mots pleins : les noms, les adjectifs, les verbes et les adverbes et les mots outils : prépositions, pronoms, conjonctions, auxiliaire et verbes modaux. Les mots sont réduits à leur racine puis regroupés. Ensuite le corpus est divisé en unités de Contexte Élémentaire (UCE) d’une longueur standardisée d’environ trois lignes afin de rendre comparables les probabilités d’occurrence dans chaque partition textuelle. L’uCE cor-respond habituellement à une phrase. Après avoir analysé le vocabulaire et procédé au découpage du texte, ALCESTE opère une classification. La similarité des UCE est basée sur le nombre de mots pleins en commun. La Classification Descendante Hiérarchique est la méthode utilisée par Alceste. Cette méthode procède par fractionnements suc-cessifs du texte, utilisant le premier axe de l’analyse facto-rielle. Elle repère les oppositions les plus fortes entre les mots du texte et extrait ensuite des ensembles d’énoncés représentatifs appelés classes ou mondes lexicaux (Fig. 1). En d’autres termes, le logiciel calcule les liens entre ces uCE, c’est-à-dire qu’il relie celles qui ont des mots en com-mun. Alceste forme des classes à partir des « phrases » qui contiennent le même mot. Le pourcentage de variance est

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Analyse du corpus aripiprazole

La classe 1 contenait un discours centré sur les actions.La classe 2 traitait de la famille et des relations sociales.La classe 3 portait sur la vie quotidienne des patients schizophrènes

Dans la classe 4 le discours portait sur la maladie et son traitement. Le vocabulaire employé évoquait les symptô-mes de la maladie : « délirant » (χ2 = 50,04), « dépressif » (χ2 = 44,38), « idée » (χ2 = 40,94), « schizophrénique » (χ2 = 24,70), « maniaque » (χ2 = 22,43) et le traitement « prendre » (χ2 = 45,18), « médical » (χ2 = 37,17), « soin » (χ2 = 35,69), « psychiatrique » (χ2 = 26,98), « traitement » (χ2 = 22,69), « Abiilfy® » (nom commercial de l’aripiprazole comme, χ2 = 11,13), et « Zyprexa® » (nom commercial de l’olanzapine, χ2 = 9,03).

Analyse du corpus risperidone

La classe 1 traitait des émotions et des perceptions.La classe 2 traitait de la famille et des relations sociales.

Dans la classe 3 le discours portait sur la maladie et son traitement, plus précisément sur la vie quotidienne des patients schizophrènes. Le vocabulaire employé renvoyait à l’utilisation de marqueurs temporels « soir » (χ2 = 76,93), « fois » (χ2 = 53,61), « heure » (χ2 = 43,93) et « mois » (χ2 = 33,22). Des activités de la vie quotidienne sont égale-ment retrouvées dans cette classe comme « dormir » (χ2 = 83,75), ou des mots évoquant la condition de patients schizophrènes « prendre » (χ2 = 106,56), « docteur » (χ2 = 59,07), « médical » (χ2 = 45,56), « effet » (χ2 = 32,30), « voix » (χ2 = 29,68), « hôpital » (χ2 = 29,08), « traite-ment » (χ2 = 17,78) et « rechute » (χ2 = 15,95).

présenté pour chaque classe sémantique et permet d’avoir une représentation du poids de chaque classe. Pour inter-préter ces classes, le vocabulaire spécifique est analysé et un nom est attribué à chaque classe par le chercheur.

Dans le cadre d’une analyse standard le logiciel effec-tue également une Classification Ascendante Hiérarchique pour chaque classe. Cette procédure permet de mesurer la distance entre les mots d’une même classe, c’est-à-dire leur contexte d’utilisation (Fig. 2).

Dans ce travail nous avons fait l’hypothèse que dans les 3 corpus analysés nous retrouverions au moins une classe qui porterait sur le traitement et la maladie. Nous avons exa-miné tous les mots significativement liés aux classes portant sur le traitement et recherché des mots qui pourraient être liés à des effets secondaires rarement signalés comme les effets secondaires extrapyramidaux, ou des effets secondai-res fréquemment signalés tels que la prise de poids [18, 19]. Pour déterminer le contexte d’utilisation de ces mots nous avons procédé à une classification ascendante hiérarchique de ces classes. Enfin, nous avons présenté les UCE les plus significatives qui contenaient des mots liés à des effets secondaires pour illustrer leur contexte d’utilisation.

Résultats et analyse des données textuelles(Tableaux 1, 2 et 3)

Les principales caractéristiques des corpus sont présentées dans les tableaux 1, 2 et 3. Comme les données obtenues sont extrêmement nombreuses seuls les résultats les plus significa-tifs (χ2 les plus élevés) et les mots pleins sont présentés ici. Par ailleurs nous avons uniquement détaillé ici l’analyse des classes qui portait sur la maladie et son traitement.

Figure 1 La Classification Descendante Hiérarchique (CDH). Cette méthode de Classification est la base de la méthode Alceste, elle est dite spécialisante, car le corpus est pris dans sa globalité pour aboutir à la formation de classes.

Ensemble de textes=

Corpus

Classe 1

Classe 2

Classe 3

Classe 4

Figure 2 La Classification Ascendante Hiérarchique (CAH). En plus de la CDH, il est possible d’effectuer une Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) sur les CLASSES obtenues afin de mesurer la distance entre les mots, c’est-à-dire leur contexte d’utilisation.

Classe X

Mot 1

Mot 2

…

…

Mot n

…

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Analyse de discours de patients schizophrènes et perception des effets indésirables… S147

Tableau 1 Analyse du corpus aripiprazole

86,83 % uCE

classées

CLASSE 1 uCs

20,48 %χ2

CLASSE 2 uCs

17,41 %χ2

CLASSE 3 uCs

31,09 %χ2

CLASSE 4 uCs

31,01 %χ2

MOTS

PLEINS

chosevivretrouverhandicapintérêtheureuxpouvoirsociétéfaçondifficultécréertristeviebienveillantforcementréfléchirappliquerconsidéreravancerefforcer

62,1446,3245,8944,3244,3238,7837,0135,2133,0430,6229,9229,4028,2327,3426,0519,8919,4918,4015,5811,68

amifrèremamancopainjeunebacparentfamilleadolescentpèrecompterfacécouterenfancepapa

113,78102,6062,3346,4745,9543,0141,9438,8038,2037,3736,8432,2129,7228,6028,60

voixentendrenuitmatindormirfatiguefoisheureDrdouleurarriverpicoterréveillertempsvenirFAKRAP-P

84,5171,1268,7253,3352,6648,8147,0844,5141,3638,7637,4435,9331,9727,8127,4914,5914,37

délirerprendredépressifidéephasemédicalsoignersensalcool<besoinpsychiatr<schizo<annéetraitementmaniaque<ABILIFYZYPREXA

50,0445,1844,3840,9438,3637,1735,6933,4629,7329,5626,9824,7024,4722,6922,4311,139,03

FAKRA : nom d’un psychiatre traitant.P-P : nom d’un psychiatre traitant.

Tableau 2 Analyse du corpus risperidone

97,53 % uCE

classées

CLASSE 1 uCs

23,93 %χ2

CLASSE 2 uCs

41,15 %χ2

CLASSE 3 uCs

34,91 %χ2

MOTS

PLEINS

PrendreDormirsoirdocteurfatiguefoismédecinmédical<heuremoisenvieeffetvoixhôpitalaller

106,5683,7576,9359,0756,3753,6146,8045,5643,9333,2233,0632,3029,6829,0828,83

pèrefrèreparentamienfanttravail<jeunefamillemèreanmortpartieaimerfilsdanse

48,0436,1234,9034,8533,3031,7430,2029,9928,6626,2725,9625,7925,2524,5323,17

effectivementchoseessayerjustementgenreagitationcotepsycholog<certainécouterniveautroublerproblèmequestionvraimentapporterintéresserfaçonaméliorerpenser

95,4877,4148,7136,4126,5824,4923,4122,8122,8022,3122,2720,6220,2319,3719,3718,7917,3017,1716,9016,23

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Hiérarchique effectuée sur la classe 4 montre que le mot poids est utilisé avec les mots « perte » (χ2 = 6,82) et « manger » (χ2 = 4,91). Ces résultats suggèrent que le voca-bulaire relatif au poids est utilisé dans un contexte évo-quant une perte de poids. C’est ce que nous observons dans une des unités de contexte les plus spécifiques de cette classe qui contient le mot poids : uCE : 592 Classe : 4 Khi2 : 12 C1.

« Comment dire ? C’est compliqué parce que j’ai telle-ment de problèmes avec mon poids que, non mais là, je suis en train d’en perdre, quoi, non mais là, je résume la situation. J’en ai pris beaucoup, à cause, à cause de mes anciens traitements, mais là, je suis en train de perdre »

Corpus risperidone

La classe 3 traite de la maladie, de son traitement et du quotidien. Le mot « poids » est significativement (χ2 = 6,58) lié à cette classe. La Classification Ascendante Hiérarchique effectuée sur la classe 3 montre que le mot poids est utilisé avec les mots « gain » (χ2 = 8,72), « effet » (χ2 = 32,30) et « secondaire » (χ2 = 14,43). Ces résultats suggèrent que le vocabulaire relatif au poids est utilisé dans un contexte évoquant une prise de poids en rapport avec des effets indésirables du médicament. C’est ce que nous observons dans une des unités de contexte les plus spécifiques de cette classe qui contient le mot poids : uCE : 1 211 Classe : 1 Khi2 : 10.

« Mais là, mes médicaments, ils me laissent pas de mau-vais souvenirs, ça me rend un peu plus ouvert, plus socia-ble, je discute mieux, je discute un peu mieux, je suis moins sauvage, parce que avant, j’étais un peu sauvage. À part la prise de poids, peut-être, mais sinon ça va, j’ai pas d’effets secondaires »

Analyse du corpus olanzapine

La classe 1 traitait des émotions et des perceptions.La classe 2 traitait de la famille et des relations socialesLa classe 3 portait sur le travail.

Dans la classe 4 le discours était focalisé sur la maladie et son traitement. Le vocabulaire de cette classe traitait des symptômes de la maladie comme « dépressif » (χ2 = 53,43), « maladie » (χ2 = 46,14), « voix » (χ2 = 25,03), « phase » (χ2 = 23.26), et du traitement tel que « prendre » (χ2 = 100,56), « traitement » (χ2 = 88,95), « médicament » (χ2 = 69,28), « docteur » (χ2 = 52,19), « cachet » (χ2 = 41,58), « suivre » (χ2 = 26,44), « praticien » (χ2 = 25,63) et « MARCHANT » (nom d’hôpital psychiatrique) (χ2 = 19,23).

Analyse de discours et effets secondaires

Ces résultats montrent des classes ou mondes lexicaux qui portent sur la maladie ou le traitement quel que soit le traitement antipsychotique atypique employé. un examen plus approfondi du vocabulaire qui constitue ces classes nous montre que nous ne retrouvons pas de mot évocateur d’effets neurologiques extrapyramidaux. Par contre un vocabulaire lié au poids apparaît de manière significative dans les résultats de ces trois analyses. Nous avons procédé à une Classification Ascendante Hiérarchique des mots pleins en rapport avec le poids afin de déterminer leur contexte d’utilisation.

Corpus aripiprazole

La classe 4 porte sur la maladie et son traitement. Les mots pleins évoquant le poids sont mathématiquement liés à cette classe, « appétit » (χ2 = 9,85), « poids » (χ2 = 7,16) et « manger » (χ2 = 4,91). La Classification Ascendante

Tableau 3 Analyse du corpus olanzapine

92,52 % uCE

classées

CLASSE 1 uCs

19,34 %χ2

CLASSE 2 uCs

19,03 %χ2

CLASSE 3 uCs

37,64 %χ2

CLASSE 4 uCs

23,79 %χ2

MOTS

PLEINS

choserendrecolèreressentirimpressionfinalementaffectionmarrercotefilmenviecalmeapporteavoueralléeaccepterexisterdépendre

78,1059,5036,4336,0432,5431,8029,3627,9227,1527,1525,8925,1524,0623,9823,9820,9415,9913,96

trouverintéressertravailpeinturemanuelessayerpouvoiraimerplaisirvoiecherchermoyenmettrepartirjustement

64,5347,1141,1240,8638,5538,2334,2434,0432,4929,9424,3024,3023,3823,3121,35

TraitementPrendremédicaldormirDépressifDocteurmaladiecachetpsychiatresuivrevoixmédecinphasekiloMARCHANT

103,2688,673,2960,1059,2658,4052,1541,7537,2831,5928,2926,5926,5326,5323,24

Amiparentcompteranensembledernierjourfilletransportgroupecoursehabiterrelationappelercontact

138,8363,6961,1737,2337,2335,9929,9225,7825,7825,7824,3624,3123,9623,42

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Analyse de discours de patients schizophrènes et perception des effets indésirables… S149

moins d’effets secondaires extrapyramidaux [18, 19]. Nous émettons l’hypothèse que la présence systématique d’un vocabulaire relatif au poids est l’illustration que ce thème est une préoccupation majeure pour les patients [6, 42]. Par ailleurs cette étude permet de distinguer les antipsy-chotiques en terme d’effets indésirables liés au poids à tra-vers l’analyse du discours des patients, et montre que contrairement aux patients traités par aripiprazole les patients traités par risperidone et olanzapine, évoquent dans leur discours une prise de poids. Ces données sont en accord avec celles observées dans la littérature. L’olanzapine et dans une moindre mesure, la risperidone, ont été impli-qués dans la prise de poids [2, 18, 27]. Divers rapports sug-gèrent que l’aripiprazole et la ziprasidone sont associés à la réduction des risques globaux concernant les troubles métaboliques, la prise de poids et le diabète [4, 18, 26, 30]. Nos résultats sont importants car ils contribuent à la validation de cette méthode d’analyse du discours. En effet nos résultats, obtenus mathématiquement grâce à l’ana-lyse de discours, sont convergents avec ceux objectivement observés par les cliniciens. Ainsi nous émettons l’hypothèse que le logiciel Alceste est un outil pertinent pour l’évalua-tion de la perception des effets secondaires ressentis pas les patients.

Certaines limites à cette étude doivent être prises en compte, la principale étant la petite taille des échantillons. Cette étude doit donc davantage être considérée comme une étude pilote avec des résultats positifs, justifiant de plus grandes études dans différentes cultures, différentes langues et portant sur des échantillons de plus grande taille. Par ailleurs si le logiciel fournit automatiquement des résul-tats, l’interprétation reste à la charge du chercheur. Donc si cette technique fournit des résultats quantitatifs et qualita-tifs, l’interprétation de ces données reste subjective.

En conclusion, l’objectif de cette étude était d’explo-rer la perception des effets secondaires des antipsychoti-ques atypiques à travers l’analyse de discours de patients schizophrènes. Nos résultats sont conformes à ceux obser-vés dans la littérature et pourraient contribuer à valider cette méthode d’analyse du discours comme un outil capa-ble d’évaluer l’expérience intérieure du sujet. En effet cette étude a permis d’évaluer à l’aide des mathématiques des données subjectives ressenties par les patients. Ces résultats sont en accord avec les données objectives recueillies par les cliniciens. Ce type de recherche peut contribuer à améliorer notre compréhension de l’obser-vance du traitement et ainsi à mieux prévenir les rechutes. En effet, la prise de poids est un motif fréquent de mau-vaise compliance aux traitements antipsychotiques [16, 31, 41]. une meilleure compréhension de l’expérience interne du sujet permettrait de mieux évaluer et comprendre l’ad-hésion du sujet au traitement afin d’améliorer le pronostic de cette maladie.

Remerciements

Cette étude a été financée par les Laboratoires Bristol-Myers Squibb et Otsuka Pharmaceutical France SAS.

Corpus olanzapine

La classe 4 traite de la maladie et de son traitement. un vocabulaire relatif au poids est significativement est lié à cette classe : « kilo » (χ2 = 33,73), « manger » (χ2 = 12,95), « grossir » (χ2 = 11,56) et « appétit » (χ2 = 6,14). La Classification Ascendante Hiérarchique effectuée sur la classe 4 montre que le mot « kilo » est utilisé avec les mots « fatigue » (χ2 = 5,25), « appétit » (χ2 = 6,14), « semaine » (χ2 = 7,51) et « grossir » (χ2 = 11,56). Ces résultats suggè-rent que le vocabulaire relatif au poids est utilisé dans un contexte évoquant une prise de poids en rapport avec des effets indésirables du médicament. C’est ce que nous observons dans une des unités de contexte les plus spécifi-ques de cette classe qui contient le mot poids : uCE : 131 Classe : 3 Khi2 : 17.

« J’ai pris 14 kilos je sais pas pourquoi, et on m’a dit que les médicaments ça fait grossir, mais y’a pas que ça, y’a pas que les cachets ».

Discussion

Comme nous l’avions supposé l’analyse de discours des patients schizophrènes montre la présence d’une classe qui porte sur la maladie et son traitement quel que soit le trai-tement antipsychotique prescrit. Dans cette classe, nous n’avons pas retrouvé de mot évoquant des effets secondai-res extrapyramidaux. Par contre, nous avons observé la présence de mots relatifs au poids dans l’analyse de ces trois corpus. une analyse plus précise du contexte d’utilisa-tion du vocabulaire relatif au poids a montré que cette notion était employée différemment selon chaque groupe de traitement. En effet, le vocabulaire relatif au poids était statistiquement associé à la notion de perte dans le groupe aripiprazole ; l’inverse a été trouvé (notion de gain) dans les deux autres groupes de traitement.

Indépendamment du traitement antipsychotique atypi-que, nous avons observé la présence d’une classe évoquant le traitement et la maladie dans l’analyse de discours des patients schizophrènes. Ces conclusions sont en accord les études réalisées avec le logiciel Alceste consacrées à l’ana-lyse de discours de patients atteints de maladies chroni-ques [5, 11, 29]. Néanmoins, il semble nécessaire de poursuivre ces travaux en réalisant des analyses portant sur des échantillons plus larges et notamment sur des échan-tillons de volontaires sains indemnes de toute affection psychiatrique. De plus, il serait pertinent de comparer le discours de patients atteints de diverses maladies psychia-triques (schizophrénie, troubles bipolaire…) et de patients atteints de diverses maladies chroniques (maladies psy-chiatriques et non psychiatriques).

À l’exception des préoccupations centrées sur le poids, nous ne retrouvons pas l’évocation systématique d’autres effets secondaires dans le discours des patients schizophrè-nes. Par exemple le vocabulaire relatif aux effets secondai-res extrapyramidaux est absent. Cela est en accord avec les données de notre échantillon : tous les patients étaient traités par des antipsychotiques atypiques de seconde génération en monothérapie et ces molécules causent

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Déclarations d’intérêts

Les auteurs déclarent ne pas avoir de conflits d’intérêts.

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