Thèse Nouvelles Technologies et Inégalités de Santé dans le Diabète de Type 1 Usages Trajectoires et Impact sur l'Équilibre Métabolique et la Qualité de Vie H/F - 75

Établissement : Université Paris-Saclay GS Santé publique
École doctorale : Santé Publique
Laboratoire de recherche : Centre de Recherche en épidémiologie et Santé des populations
Direction de la thèse : Coralie AMADOU ORCID 0000000205817592
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-08T23:59:59

Le diabète de type 1 (DT1) est une maladie chronique nécessitant une insulinothérapie à vie et une gestion quotidienne complexe. Malgré les progrès thérapeutiques, de nombreuses personnes vivant avec un DT1 restent exposées à une variabilité glycémique importante, à un risque d'hypoglycémies et à une charge mentale élevée. Au cours de la dernière décennie, la prise en charge du DT1 a été profondément transformée par l'introduction de nouvelles technologies, notamment les capteurs de mesure continue du glucose et les systèmes de délivrance automatisée d'insuline. Ces dispositifs ont démontré leur efficacité pour améliorer l'équilibre glycémique et certains aspects de la qualité de vie.

Cependant, la diffusion de ces technologies reste encore limitée et socialement différenciée. Des travaux récents suggèrent en effet que l'accès aux technologies du diabète, notamment aux pompes à insuline, est moins fréquent chez les personnes en situation de précarité ou moins engagées dans leur suivi médical. Cette diffusion inégale soulève une question importante de santé publique : selon leurs modalités d'accès et d'usage, les technologies du diabète pourraient soit contribuer à réduire les écarts d'équilibre glycémique et de qualité de vie entre groupes sociaux, soit au contraire accentuer ces inégalités.

L'objectif général de cette thèse est d'étudier la diffusion et l'impact des technologies du diabète, en particulier la délivrance automatisée d'insuline, sur l'équilibre métabolique et la qualité de vie des personnes vivant avec un DT1, en tenant compte du gradient psychosocial. Le projet s'appuie sur les données de la cohorte française SFDT1, une cohorte prospective multicentrique incluant plus de 6 000 participants suivis dans 84 centres. Cette cohorte recueille des données détaillées sur les caractéristiques socio-démographiques, les indicateurs cliniques du diabète, l'usage des technologies et plusieurs dimensions de qualité de vie.

Le projet de thèse s'articulera autour de trois axes. Le premier consistera à identifier les déterminants psychosociaux, cliniques et organisationnels associés au recours à la délivrance automatisée d'insuline. Le deuxième analysera les trajectoires d'usage de ces technologies dans le temps, en étudiant notamment l'intensité d'utilisation, la persistance ou les abandons. Le troisième évaluera dans quelle mesure l'utilisation de ces technologies modifie la relation entre les déterminants psychosociaux initiaux et les résultats cliniques et patient-centrés, notamment l'équilibre glycémique et la qualité de vie.

Les analyses mobiliseront des approches statistiques adaptées aux données longitudinales issues de cohortes, incluant des modèles multivariés, des modèles mixtes ainsi que des analyses d'interaction et de médiation. Ce projet vise ainsi à déterminer si ces technologies constituent un levier de réduction ou, au contraire, un facteur d'amplification des inégalités sociales de santé dans le DT1.

En France, on estime que près de 300 000 personnes vivent avec un diabète de type 1 (DT1), caractérisé par une carence totale en insuline résultant d'un processus auto-immun ciblant les cellules bêta des îlots de Langerhans [1]. À ce jour, le seul traitement est l'insulinothérapie quotidienne (par schéma multi-injections ou pompe à insuline). Cette pathologie demande donc un engagement important des personnes concernées et s'accompagne d'une lourde charge mentale, notamment en raison de la variabilité glycémique qui les expose quotidiennement à des hypoglycémies, parfois sévères[2].

La prise en charge du DT1 a connu en France une révolution au cours des dix dernières années. En 2017, avec le remboursement des capteurs de mesure continue du glucose (MCG), puis en 2021, avec le remboursement de systèmes permettant la communication continue entre capteur de glycémie et pompe à insuline, permettant ainsi une délivrance automatisée d'insuline (DAI). Ces systèmes ont démontré leur efficacité sur l'équilibre glycémique et certains aspects de la qualité de vie chez les personnes vivant avec un DT1[3]. Pourtant, à ce jour, on estime que seuls 10 % des personnes vivant avec un DT1 bénéficient d'une DAI en France[4]. Parmi les facteurs d'accès identifiés, une analyse issue du système national des données de santé a précédemment montré que l'accès à la pompe à insuline était socialement différencié, avec un moindre recours chez les patients les plus précaires ou les moins engagés dans leur suivi[5].

Cette diffusion socialement différenciée soulève une question centrale d'inégalités de santé. Selon les conditions d'accès et les modalités d'usage dans le temps, ces technologies pourraient soit contribuer à réduire les écarts d'équilibre glycémique et de qualité de vie - si leur bénéfice est particulièrement marqué chez les patients les plus vulnérables - soit, au contraire, accentuer ces écarts, en bénéficiant principalement aux patients déjà les mieux dotés socialement et les plus engagés dans la prise en charge de leur diabète.

Il reste ainsi à déterminer dans quelle mesure, et dans quel sens, la diffusion des nouvelles technologies du DT1 modifie le gradient social d'équilibre métabolique et de qualité de vie. Ce projet vise ainsi à déterminer si ces technologies constituent un levier de réduction ou, au contraire, un facteur d'amplification des inégalités sociales de santé dans le DT1.

La cohorte SFDT1, par la richesse de ses données socio-démographiques, cliniques, technologiques et longitudinales, constitue un cadre particulièrement adapté pour explorer cette problématique à l'interface de la clinique, de l'épidémiologie et des enjeux sociétaux de l'innovation en santé (cf. Figure 1)[6].

Objectif principal
L'objectif principal sera d'évaluer la diffusion et l'impact des nouvelles technologies de la prise en charge du diabète sur l'équilibre métabolique et la qualité de vie, en fonction du gradient psychosocial, chez des personnes vivant avec un diabète de type 1.
Il s'articulera autour des 3 sous-objectifs décrits ci-dessous, dans le cadre d'une thèse de santé publique.

Objectifs spécifiques
1.Identifier les déterminants psycho-sociaux, cliniques et organisationnels du recours à la délivrance automatisée d'insuline dans la cohorte SFDT1.
2.Décrire et analyser le niveau d'usage de la délivrance automatisée d'insuline dans le temps (maintien, intensité d'utilisation, abandons).
3.Évaluer le rôle médiateur de la délivrance automatisée d'insuline dans la relation entre les déterminants psycho-sociaux initiaux et :
ol'équilibre métabolique ;
ola qualité de vie.

Sous-étude 1
Analyse descriptive des caractéristiques psycho-sociales (score EPICES, niveau d'études, statut professionnel...), cliniques (durée d'évolution et équilibre du diabète, complications du diabète...) et organisationnels (modalités du suivi, recours à la télésurveillance...), à l'inclusion dans la cohorte SFDT1; modèles multivariés pour l'analyse des déterminants du recours à la DAI.

Sous-étude 2
Le niveau d'utilisation de la DAI sera défini par le pourcentage de temps passé en DAI (%DAI) au cours des 14 jours précédant chaque visite (T0, T3 et T6), ce qui constitue une mesure ponctuelle standardisée de l'usage. Les données seront structurées en format longitudinal, avec une à trois observations par individu. Les évolutions entre vagues (T0-T3 et T3-T6) seront décrites visuellement après catégorisation du %DAI, à l'aide de diagrammes de Sankey illustrant les flux entre catégories d'usage.
L'association entre les déterminants psycho-sociaux et le niveau d'usage de la DAI au cours du suivi sera étudiée à l'aide de modèles linéaires mixtes, permettant de prendre en compte la corrélation intra-individu des mesures répétées (T0, T3, T6). Des interactions entre le temps et certains déterminants psycho-sociaux pourront être explorées afin d'identifier des profils d'évolution différenciés.
En complément, des profils d'usage définis a priori à partir des temps de mesure seront construits (par exemple : stable, décroissant, croissant), sur la base de seuils préspécifiés du %DAI et de variations cliniquement pertinentes entre visites. Ces profils seront comparés afin d'identifier des caractéristiques psycho-sociales associées aux différentes typologies d'évolution.

Sous-étude 3
Des analyses d'interaction et de médiation seront conduites afin d'évaluer le rôle de la délivrance automatisée d'insuline dans la relation entre les déterminants psycho-sociaux à l'inclusion et les critères de jugement au cours du suivi (T3, T6), incluant les aspects d'équilibre métabolique (pourcentage de temps passé dans la cible glycémique 70-180 mg/dL; HbA1c) et de qualité de vie (score EQ-5D-5L).
Les analyses d'interaction auront pour objectif d'examiner si l'association entre les déterminants psycho-sociaux initiaux et les critères de jugement est modifiée par le niveau d'utilisation de la DAI, défini sur une échelle continue de 0 % (incluant les non-utilisateurs) à 100 %. Elles permettront ainsi d'évaluer si la DAI modifie l'ampleur du gradient social d'équilibre métabolique et de qualité de vie, en identifiant d'éventuels effets différentiels selon les profils psycho-sociaux.
Les analyses de médiation viseront à quantifier, dans une approche causale, la part de l'association entre les déterminants psycho-sociaux et les critères de jugement qui est médiée par le niveau d'utilisation de la DAI. Elles permettront d'estimer les composantes directe et indirecte (via la DAI) de cette association, afin de préciser dans quelle mesure l'accès et/ou l'usage des technologies contribuent à l'équilibre métabolique et à la qualité de vie observées au cours du suivi.
Les variables d'ajustement seront définies a priori à partir d'hypothèse formalisées (cf. Figure 3), permettant d'identifier les ensembles minimaux d'ajustement

Les données manquantes seront explorées systématiquement (taux, structure, mécanisme plausible) et comparées entre participants complets et incomplets. En cas de données manquantes non négligeables sur les expositions, médiateurs, confondeurs ou critères de jugement, une imputation multiple par équations chaînées (MICE) sera réalisée, en incluant l'ensemble des variables du modèle d'analyse ainsi que des variables auxiliaires prédictives du caractère manquant. Les estimations seront combinées selon la règle de Rubin. Des analyses de sensibilité pourront évaluer la robustesse des résultats.