Get started
Work

Contribution of multimodal digital markers in detecting childhood trauma in major depressive disorder

Year: 2025
Type: dissertation
Study design: Observational Study
Abstract: La dépression constitue un problème majeur de santé publique en raison de sa forte prévalence, de son impact fonctionnel et de la réponse souvent partielle aux traitements. La présence d'un traumatisme infantile est associée à une symptomatologie plus sévère et à une moindre réponse thérapeutique. Pourtant, dans la pratique clinique, les manifestations liées au trauma sont souvent reléguées au second plan au profit des symptômes dépressifs classiques. Cette sous-détection peut résulter d'évaluations incomplètes ou de la difficulté des patients à exprimer leur vécu. Le développement d'outils permettant un dépistage précoce et objectif du traumatisme apparaît ainsi essentiel. Le phénotypage digital, incluant l'analyse automatisée de la voix, l'évaluation comportementale par vidéo et les mesures physiologiques telles que la variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) et l'activité électrodermale (AE), représente une approche prometteuse et facilement intégrable en clinique.L'objectif de ce travail de thèse était d'identifier des marqueurs numériques spécifiques à certaines formes cliniques de dépression survenant dans un contexte de traumatisme infantile. Dans le cadre de l'étude multicentrique longitudinale « MEPHESTO », des interactions cliniques ont été enregistrées à l'aide d'une caméra Kinect® afin de capter la voix et le comportement, tandis qu'un capteur Empatica E4® mesurait la VFC et l'AE. Trente patients atteints de dépression ont été inclus. Plusieurs dimensions cliniques ont été évaluées à l'inclusion : les symptômes dépressifs (Montgomery Asberg Depression Rating Scale, Beck Depression Inventory - BDI), les traumatismes infantiles (Childhood Trauma Questionnaire - CTQ) et à l'âge adulte ainsi que la qualité de vie.Une étude préliminaire menée sur l'analyse de la voix chez des patients atteints de trouble de stress post-traumatique, distincts de la population incluse dans cette thèse, a mis en évidence une corrélation négative avec l'usage de mots fréquents et une expression accrue de valence négative. Le modèle d'extraction des paramètres vocaux a ensuite été appliqué à la première étude sur les patients dépressifs.Cette première étude, centrée sur l'analyse de la voix, a montré des corrélations opposées selon les marqueurs : la sévérité de la dépression (BDI) était liée à un discours plus court, moins diversifié et appauvri. En revanche, une charge traumatique élevée (CTQ) s'accompagnait d'un langage plus riche et complexe mais fragmenté, avec davantage de transitions entre clusters sémantiques.Notre second travail a porté sur l'ensemble des marqueurs numériques. Deux groupes ont été constitués à partir de la population de patients dépressifs : l'un sans traumatisme infantile (D+T−), et l'autre avec un traumatisme impliquant des abus physiques ou sexuels (D+T+). L'analyse a porté sur deux types de segments narratifs sélectionnés par des évaluateurs indépendants : un souvenir stressant en lien avec la dépression actuelle et non traumatique (S), recueilli chez tous les participants, et un souvenir traumatique d'enfance (T), propre au groupe D+T+. Le groupe D+T+ présentait des marqueurs stables indépendants du contexte, une baisse de l'activation et de la valence émotionnelle, une fréquence fondamentale plus faible et une élévation de la moyenne du formant F2. Le rappel du traumatisme (T) entraînait par ailleurs des modifications supplémentaires, spécifiques à l'état, incluant une structure de discours plus rigide, une simplification syntaxique, ainsi qu'une diminution de l'activité électrodermale.Nos résultats ont mis en évidence l'influence des traumatismes infantiles sur les caractéristiques vocales, comportementales et physiologiques chez les patients souffrant de dépression. L'analyse automatisée de ces marqueurs pourrait faciliter le repérage des antécédents traumatiques, affiner le diagnostic, guider des traitements personnalisés et permettre un suivi objectif de la réponse au traitement.
Author: Ettore, Eric
Language: English
Field: Psychology
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7126310297
Cites:
Cited by:
Related to: