L’hypertension peut être une condition difficile à prévoir et à prévenir. Mais la nouvelle technologie peut fournir un meilleur traitement pour le « tueur silencieux », considéré comme tel en raison de l’absence de signes avant-coureurs précédant les accidents vasculaires cérébraux, les maladies coronariennes et l’insuffisance cardiaque congestive qu’il peut provoquer.

En appliquant des algorithmes aux dossiers de santé électroniques, les scientifiques de Northwestern Medicine ont identifié avec succès et précision les patients souffrant d’hypertension artérielle non diagnostiquée. Parmi les patients identifiés, beaucoup ont ensuite reçu un diagnostic formel d’hypertension, tandis qu’un nombre élevé d’entre eux souffraient d’affections liées à la tension artérielle telles que la préhypertension, l’hypertension de la blouse blanche ou l’hypertension artérielle.

Dépistage au-delà de l’effet blouse blanche

L’hypertension peut ne pas être diagnostiquée en raison d’erreurs humaines compréhensibles. Si quelqu’un voit plusieurs médecins, un ensemble de résultats de test peut être expliqué comme l’effet d’un jour de maladie, et un autre de la précipitation d’un rendez-vous de dernière minute. Lorsque les lectures sont séparées, les médecins peuvent manquer un schéma de résultats élevés.

L’effet blouse blanche est un obstacle courant au diagnostic réussi de l’hypertension, souvent utilisé pour expliquer les résultats de pression artérielle faussement élevés associés à la proximité des patients avec un fournisseur de soins de santé.

Dans l’étude Northwestern Medicine, les patients identifiés comme à risque d’hypertension non diagnostiquée ont participé à des tests automatisés volontaires de pression artérielle en cabinet qui ont recueilli six lectures après que l’assistant médical a quitté la pièce, rejetant le premier résultat pour éliminer l’effet blouse blanche.

Grâce à la surveillance et aux suivis après les tests initiaux, les scientifiques de Northwestern Medicine, dirigés par le chercheur principal Michael K. Rakotz, MD, professeur adjoint de médecine familiale et communautaire clinique à la Northwestern University Feinberg School of Medicine, ont créé un système qui informe le personnel médical et les fournisseurs de soins primaires des patients à risque.

Compte tenu du succès de l’algorithme avec l’hypertension, les scientifiques espèrent que des dépistages similaires des DSE pour d’autres maladies chroniques couramment non diagnostiquées seront possibles.