Gestion des soins à domicile basée sur une plateforme multimédia pour les patients âgés diabétiques

Résumé

Cette étude de cohorte rétrospective montre qu’un modèle de soins à domicile basé sur une plateforme multimédia améliore significativement le contrôle glycémique et lipidique, est associé à une incidence plus faible des complications cardiovasculaires et à une diminution de la fragilité, et améliore la capacité d’autogestion ainsi que la qualité de vie chez les personnes âgées atteintes de diabète de type 2.

Résumé

Avec l’accélération du vieillissement de la population, un mauvais contrôle de la glycémie et un risque accru de complications cardiovasculaires chez les personnes âgées atteintes de diabète sucré (DM) sont apparus comme des défis majeurs en santé publique. Cette étude a mené une analyse de cohorte rétrospective non randomisée pour comparer les résultats cliniques entre deux groupes de personnes âgées atteintes de diabète sucré de type 2 (DT2), stratifiées par période de traitement, et pour étudier l’association entre un modèle de soins à domicile basé sur une plateforme multimédia et le contrôle glycémique, les résultats cardiovasculaires et d’autres issues liées aux patients.

Un total de 167 adultes âgés atteints de DM ont été inclus (82 dans le groupe d’observation et 85 dans le groupe témoin). Le groupe témoin a bénéficié d’un suivi ambulatoire de routine entre janvier et août 2024, tandis que le groupe d’observation a bénéficié d’une intervention complète de 6 mois via un mini-programme WeChat développé par l’hôpital après août 2024. Après la période d’intervention de 6 mois, des différences significatives entre les groupes dans le contrôle glycémique et lipidique ont été observées, le groupe d’observation montrant une amélioration plus importante par rapport à la base (P < 0,05). Une incidence plus faible de complications cardiovasculaires pendant la période de suivi a également été observée dans le groupe d’observation (P < 0,05). De plus, la proportion de fragilité dans le groupe d’observation est passée de 45,12 % à 20,73 % après l’intervention, et des améliorations de la capacité d’autogestion et de la qualité de vie (évaluées 6 mois après l’intervention) ont été observées dans ce groupe.

Ces différences observées entre les groupes peuvent être partiellement expliquées par le renforcement comportemental, les stratégies d’intervention personnalisées et la gestion multi-facteurs de risque intégrés dans le modèle multimédia de plateforme. Malgré des limites incluant un design à centre unique et un regroupement non randomisé, ce modèle montre un potentiel préliminaire pour optimiser la prise en charge des maladies chroniques à domicile chez les personnes âgées diabétiques. D’autres études contrôlées randomisées à grande échelle sont nécessaires pour valider ces résultats et explorer l’intégration de dispositifs intelligents afin d’étendre leur utilité clinique.

Introduction

Avec l’accélération du vieillissement de la population mondiale, le diabète sucré (DM) chez les personnes âgées est devenu l’une des principales maladies chroniques menaçant la santé^{publique 1}. Les statistiques indiquent que la prévalence de la DM chez les personnes âgées de 60 ans et plus atteint jusqu’à 30 %, souvent accompagnée de complications cardiovasculaires (par exemple, hypertension, maladie coronarienne), ce qui augmente significativement les taux d’invalidité et de^{mortalité 2,3}. Une gestion efficace de la glycémie est essentielle pour retarder la progression des complications. Cependant, les modèles traditionnels de suivi ambulatoire peinent à répondre aux besoins de soins de longue durée des patients âgés en raison de difficultés telles que des limitations de mobilité, un déclin cognitif et une répartition inégale des ressources^{médicales 4,5}. Ces dernières années, les plateformes multimédias (par exemple, les applications mobiles, les dispositifs de surveillance à distance et les systèmes de suivi vidéo) sont apparues comme une nouvelle voie pour les soins à domicile grâce à leur commodité, leur performance en temps réel et leur interactivité, devenant un point chaud de recherche dans la gestion des maladies^{chroniques 6}. Actuellement, plusieurs études cliniques sur les soins à domicile basés sur des supports multimédias pour la DM ont démontré des effets positifs pour améliorer les capacités d’autogestion des patients et améliorer le contrôle de la^{glycémie 7,8}. Cependant, les études existantes se concentrent principalement sur tous les groupes d’âge ou sur un seul^{indicateur 9}, avec une observation à long terme insuffisante des besoins spécifiques des populations âgées (telles que des comorbidités complexes et des niveaux variables de littératie numérique) et des effets protecteurs contre les complications cardiovasculaires. De plus, certaines études n’évaluent que les résultats d’intervention à court terme, sans suivi sur l’incidence des événements^{cardiovasculaires 10}. Les modèles d’application spécifiques des plateformes multimédias et leur adéquation pour les patients âgés nécessitent une validation supplémentaire. Il est donc urgent de développer des programmes d’intervention multimédia personnalisés adaptés aux caractéristiques des patients âgés atteints de diabète, en tenant compte de leur état physiologique et psychologique, de leur acceptation technologique et de leur soutien familial.

Cette étude visait à étudier de manière systématique l’impact des soins à domicile basés sur une plateforme multimédia sur le contrôle glycémique et l’incidence des complications cardiovasculaires chez les patients âgés atteints de diabète, et à approfondir ses effets sur le statut de fragilité, la capacité d’autogestion et la qualité de vie. Les aspects innovants de cette étude incluent : (1) la conception d’un programme de soins multimédias adapté aux caractéristiques de la population âgée, englobant des contenus multidimensionnels tels que des recommandations pour la surveillance de la glycémie, des rappels de médication, des interventions alimentaires et d’exercice, ainsi que du soutien psychologique ; (2) Observation de l’incidence des complications cardiovasculaires par une intervention de 6 mois et un suivi complet, en abordant les limites de l’évaluation des résultats à court terme dans la plupart des études existantes. Les résultats visaient à fournir un soutien fondé sur des preuves pour les soins à domicile des patients âgés atteints de DM, faisant ainsi progresser l’intégration des technologies multimédias avec la gestion des maladies chroniques, optimisant les stratégies de gestion de la santé pour les patients âgés, réduisant les risques de complications cardiovasculaires et améliorant la qualité de vie.

Protocole

Participants à l’étude
Des patients âgés atteints de DM ayant visité le Département des affaires médicales du Centre de services de santé communautaire de la rue Tian Shui Wulin, à Hangzhou, de janvier 2024 à février 2025, ont été inscrits à l’étude, totalisant 167 cas (82 dans le groupe d’observation et 85 dans le groupe témoin). Critères d’inclusion : Âge ≥ 60 ans ; remplissant les critères diagnostiques pour le^{DT2 11} ; présentant au moins un facteur de risque cardiovasculaire (hypertension, dyslipidémie, obésité ou antécédents familiaux de maladies cardiovasculaires prématurées) ; être conscient, posséder des compétences de communication de base, et être capable d’utiliser des plateformes multimédias de manière autonome ou avec l’aide de la famille. Critères d’exclusion : DM de type 1 ou types spéciaux de DM ; insuffisance hépatique ou rénale grave (ALT/AST > 3 fois la limite supérieure de la normale, Cr > 177 μmol/L) ; troubles psychiatriques ou troubles cognitifs empêchant la coopération ; ≥3 hospitalisations au cours des 6 derniers mois ou une intervention chirurgicale programmée. L’étude a été approuvée par le comité d’éthique de l’hôpital, et tous les participants ont signé le formulaire de consentement éclairé.

Méthode de regroupement
Une analyse rétrospective de cohorte a été réalisée, divisant les patients en deux groupes selon qu’ils recevaient ou non des « soins à domicile basés sur une plateforme multimédia ». Le groupe d’observation comprenait des patients ayant cherché des soins médicaux après août 2024, ayant participé volontairement au projet « Home Management Multimedia Platform for DM » de l’hôpital, et ayant reçu des soins à domicile standardisés pendant 6 mois. Le groupe témoin comprenait des patients ayant cherché des soins médicaux de janvier à août 2024, n’ayant reçu qu’un suivi ambulatoire de routine (tous les 3 mois) et n’ayant pas utilisé la plateforme multimédia. Les patients admis entre janvier et août 2024 avaient terminé leurs procédures de suivi ambulatoire de routine avant le lancement officiel du programme de plateforme multimédia en août 2024 et n’étaient donc pas éligibles à l’inscription dans le groupe d’intervention. Les deux groupes de patients n’ont montré aucune différence statistiquement significative en termes d’âge, de sexe, de durée de la maladie, de taux de glucose sanguin au départ ou de facteurs de risque cardiovasculaire (P > 0,05), indiquant des caractéristiques de base comparables ( voir Tableau 1).

Intervention
Suivi ambulatoire de routine : Des consultations ambulatoires étaient programmées tous les 3 mois, incluant des analyses de glycémie, des ajustements médicamenteux et la distribution de manuels de santé imprimés. Aucune surveillance à distance ni suivi vidéo n’a été effectué.

Soins à domicile basés sur une plateforme multimédia : Un mini-programme WeChat (APP) développé indépendamment par l’hôpital a été utilisé (https://weixin.ngarihealth.com/weixin/wx/mp/wx87e933682e320dea/index.html?pageModule=secHomepage). Le mini-programme comprenait plusieurs modules fonctionnels pour soutenir la gestion du diabète à domicile. Le module de surveillance des données permettait la synchronisation automatique des taux de glucose sanguin à jeun et postprandiaux à deux heures, ainsi que des mesures de tension artérielle, grâce aux glucomètres compatibles Bluetooth. Des valeurs anormales (par exemple, la glycémie >13,9 mmol/L ou <3,9 mmol/L) déclenchaient des alertes en temps réel via des notifications de demande et des SMS aux professionnels de santé.

Un module de gestion des médicaments fournissait des plannings personnalisés, incluant les noms des médicaments, les dosages et les fréquences d’administration, avec des rappels automatisés envoyés 15 minutes avant la prise à l’aide d’alertes vocales et de vibration. Un module d’auto-évaluation des complications incorporait des organigrammes structurés pour soutenir le dépistage de la rétinopathie diabétique, de la neuropathie périphérique et des ulcères du pied, utilisant des images et de courtes vidéos, ainsi que des évaluations mensuelles guidées par voix assistées par IA. Un module de contact d’urgence permettait aux patients de se connecter rapidement avec des membres de leur famille, des médecins communautaires et des infirmiers spécialisés, y compris un accès à une consultation vidéo en une seule touche.

Le contenu éducatif à la santé était diffusé deux fois par semaine (lundi et jeudi) via l’application, utilisant un texte court (≤300 mots) combiné à des images ou de courtes vidéos (≤3 min). Le contenu comprenait des sujets pratiques tels que des conseils alimentaires (par exemple, des recettes de contrôle glycémique saisonnier) et des démonstrations d’exercices simples (par exemple, des exercices assis pour les membres inférieurs). De plus, des séances mensuelles en direct en ligne étaient animées par des endocrinologues et des nutritionnistes.

Pour la gestion glycémique, les patients devaient télécharger les mesures de glucose sanguin deux fois par jour (à jeun et postprandiale). Le personnel infirmier a examiné les données et a fourni un retour en 48 heures pour ajuster les objectifs glycémiques individualisés (jeûne 7,0–8,0 mmol/L ; postprandial <10,0 mmol/L), en mettant l’accent sur la sécurité chez les patients âgés. Les pharmaciens proposaient des consultations en ligne pour évaluer les interactions médicamenteuses potentielles, en particulier chez les patients recevant cinq médicaments ou plus.

La gestion alimentaire suivait un modèle structuré « 3 + 3 », comprenant trois repas principaux avec des portions contrôlées de produits de base et trois collations à faible indice glycémique. Un modèle visuel de « plaque de contrôle de la glycémie » (légumes : protéines : agrafes = 2:1:1) était fourni chaque semaine. L’intervention s’est déroulée sur une période de 6 mois dans les deux groupes.

Besoins en ressources pour l’intervention
La mise en œuvre de la plateforme multimédia a nécessité un chef de projet à temps plein, deux infirmières spécialisées en diabète, un pharmacien clinicien à temps partiel, un endocrinologue à temps partiel et un nutritionniste à temps partiel. Le mini-programme WeChat a été développé et maintenu par le département des technologies de l’information de l’hôpital, avec un coût de développement unique d’environ 15 000 USD et un coût annuel de maintenance de 2 000 USD.

Source des données
Les données ont été extraites rétroactivement du système de dossier médical électronique (HIS) de l’hôpital, de la base de données multimédia de la plateforme et des dossiers de suivi.

Indicateurs d’adhésion aux interventions
Des indicateurs d’utilisation de la plateforme pré-spécifiés ont été utilisés pour évaluer l’adhésion à l’intervention multimédia, avec des définitions standardisées comme suit : 1. Fréquence mensuelle de connexion de la plateforme : Le nombre total de connexions réussies de patients au mini-programme WeChat par mois calendaire pendant la période d’intervention de 6 mois, rapporté en valeur moyenne sur l’ensemble de l’intervention de 6 mois. 2. Taux de téléversement valide de la glycémie : le pourcentage de lectures valides de glucose téléchargées par les patients par rapport au total des relevés requis pendant la période d’intervention. Selon le protocole d’intervention, les patients devaient télécharger 2 lectures valides par jour (1 à jeun, 1 2 heures postprandiales), totalisant 360 lectures sur l’intervention de 6 mois. Les lectures valides ont été définies comme des valeurs situées dans la plage de mesure physiologique du glucomètre Bluetooth standardisé de l’étude, avec un marquage clair du temps à jeun/postprandial, excluant les résultats de tests en double ou invalides. 3. Taux de participation au suivi vidéo : pourcentage d’interactions en ligne planifiées par vidéo suivies par les patients pendant la période d’intervention, y compris les séances mensuelles de questions-réponses en direct avec des experts (6 séances au total sur 6 mois) et les consultations de suivi vidéo programmées avec l’équipe de soins du diabète.

Mesures de résultat
Les paramètres glycémiques et lipidiques, y compris HbA1c, FPG, 2hPG, TC, TG, LDL-C et HDL-C, ont été enregistrés avant l’intervention et à 3 et 6 mois. Des complications cardiovasculaires (par exemple, insuffisance cardiaque, angine de poitrine) survenant pendant l’intervention ont été documentées statistiquement. Tous les événements cardiovasculaires ont été jugés indépendamment par deux cardiologues certifiés, ignorants des affectations de groupe. Les divergences dans la classification des événements ont été résolues par consensus avec un troisième cardiologue senior. Le statut de fragilité du patient avant et après l’intervention a été enregistré à l’aide du phénotype de fragilité^{Fried 12}:1. Perte de poids involontaire : ≥4,5 kg (ou ≥5 % du poids corporel) au cours des 12 derniers mois ; 2. Épuisement : réponse positive auto-déclarée à l’un des deux items de l’échelle de dépression du Center for Epidemiologic Studies (CES-D) ; 3. Faiblesse : diminution de la force de préhension, stratifiée par sexe et indice de masse corporelle (IMC) selon les seuils phénotypiques originaux ; 4. Lenteur : diminution de la vitesse de marche sur 4 m, stratifiée par sexe et taille selon les seuils de phénotype d’origine ; 5. Faible activité physique : dépense énergétique hebdomadaire faible spécifique au sexe, définie comme <383 kcal/semaine pour les hommes et <270 kcal/semaine pour les femmes. Remplir ≥3 des 5 critères était défini comme une « fragilité » ; remplir les critères 1–2 était défini comme « pré-fragilité » ; et remplir 0 critères était défini comme « non fragile ». À 6 mois, les patients ont complété le Résumé de l’Échelle des Activités d’Autosoins du Diabète (SDSCA)¹³, qui évalue cinq domaines : la prise de glycémie, l’alimentation, l’exercice, les médicaments et les soins des pieds. Des scores plus élevés indiquent une meilleure capacité d’autogestion. Parallèlement, les patients devaient remplir l’Enquête de santé du formulaire 36 (SF-36)¹⁴. Il y a huit dimensions : Fonctionnement physique (PF), Rôle physique (RP), Douleur corporelle (BP), Santé générale (GH), Vitalité (VT), Fonctionnement social (SF), Rôle émotionnel (RE), Santé mentale (MH) ; Des scores plus élevés indiquent une meilleure qualité de vie.

Analyse statistique
Les données d’énumération ont été enregistrées comme [n ( %)] et comparées à l’aide du test du chi carré. Les données de mesure ont d’abord été évaluées pour la distribution (test de Shapiro-Wilk) ; Les données normalement distribuées étaient enregistrées comme (x̄ ± s) et comparées à l’aide d’échantillons indépendants des tests t (entre groupes) et des tests t appariés (au sein des groupes) ; les données non distribuées anormalement étaient enregistrées comme [M (P25, P75)] et comparées à l’aide des tests Mann-Whitney U (entre groupes) et des tests de Wilcoxon (au sein des groupes). La comparaison à plusieurs moments a été réalisée à l’aide de l’analyse de la variance à stratégie répétée et du test intra-groupe de Bonferroni. P < 0,05 était considéré comme statistiquement significatif.

Résultats

Utilisation des plateformes multimédias
Les données suivantes reflètent l’adhésion à l’intervention de la plateforme multimédia dans le groupe d’observation et constituent des indicateurs de mise en œuvre plutôt que des mesures de résultats cliniques. L’analyse statistique a révélé que la fréquence des connexions sur la plateforme dans le groupe d’observation était de (21,50±5,63) fois par mois, avec un taux de téléversement de glucose sanguin (89,67 %) et un taux de ...

Discussion

Les résultats de cette étude de cohorte rétrospective ont montré que les patients âgés atteints de diabète de type 2 ayant bénéficié de soins à domicile basés sur une plateforme multimédia présentaient un meilleur contrôle glycémique et lipidique, une incidence plus faible d’événements cardiovasculaires durant la période d’observation de 6 mois, et un statut de fragilité amélioré, comparés à ceux ayant reçu un suivi ambulatoire de routine. Cela suggère que le modèle pourrait présenter de...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
Analyseur biochimique automatique	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	cobas c 702	Utilisé pour la détection en lot des indicateurs biochimiques de base dans l'étude, y compris le glucose plasmatique à jeun (FPG), le glucose plasmatique 2 heures après le repas (2hPG), le cholestérol total (TC), les triglycérides (TG), le cholestérol de lipoprotéines de basse densité (LDL-C) et le cholestérol de lipoprotéines de haute densité (HDL-C). Sa précision de détection répond aux exigences de normalisation des laboratoires cliniques et fournit des données de détection de base pour les indicateurs de résultat de l'étude.
Réactif de détection de glucose sanguin (glucose)	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Réactif biochimique correspondant pour cobas c 702	Utilisé en conjonction avec l'analyseur biochimique automatique pour la détection quantitative précise de la concentration de glucose dans le sérum/plasma. Il fournit des données de détection pour les indicateurs de glucose sanguin de base de FPG et 2hPG, et la différence entre les lots répond aux normes de contrôle qualité des laboratoires cliniques.
Glucomètre Bluetooth	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Accu-Chek Guide	Dispositif de test à domicile pour l'intervention dans l'étude, utilisé pour la détection de la glycémie à jeun et 2 heures après le repas des patients. Il prend en charge la synchronisation automatique des données Bluetooth vers le programme WeChat spécifique à l'étude, peut identifier les valeurs de glycémie anormales (>13,9 mmol/L ou <3,9 mmol/L) et déclencher des alertes, et fournit un support de données standardisé pour la surveillance dynamique de la glycémie à domicile chez les patients âgés atteints de diabète.
Tube de prélèvement sanguin anticoagulant EDTA-K2 à usage unique	Becton, Dickinson and Company (BD), BD Medical Devices (Shanghai) Co., Ltd.	Type anticoagulant 2 mL	Utilisé pour le prélèvement d'échantillons de sang total des patients. L'anticoagulant EDTA-K2 peut stabiliser la morphologie des cellules sanguines, est compatible avec la détection de l'hémoglobine glyquée (HbA1c) et est conforme aux spécifications de prélèvement d'échantillons sanguins cliniques.
Aiguille de prélèvement sanguin intraveineux à usage unique	Becton, Dickinson and Company (BD), BD Medical Devices (Shanghai) Co., Ltd.	21G	Utilisé en conjonction avec des tubes de prélèvement sanguin sous vide pour le prélèvement d'échantillons de sang veineux des patients. Il dispose d'une conception stérile à usage unique, la spécification convient aux procédures de prélèvement sanguin intraveineux chez l'adulte, ce qui réduit le risque d'hémolyse de l'échantillon et garantit l'exactitude des résultats des tests.
Tube de prélèvement sanguin sous vide à promoteur de coagulation à usage unique	Becton, Dickinson and Company (BD), BD Medical Devices (Shanghai) Co., Ltd.	Type conventionnel à promoteur de coagulation 3 mL	Utilisé pour le prélèvement d'échantillons de sang veineux des patients. Le coagulant peut accélérer la coagulation du sang, et le sérum séparé est compatible avec la détection d'indicateurs biochimiques tels que le glucose sanguin et les lipides sanguins. La conception stérile à usage unique garantit la sécurité et la normalisation du prélèvement d'échantillons.
Dynamomètre électronique de main	Guangdong Xiangshan Weighing Apparatus Group Co., Ltd.	EH101	Utilisé pour la mesure précise des indicateurs de force de préhension dans l'évaluation du phénotype de fragilité de Fried. Il peut enregistrer quantitativement la force de préhension maximale de la main et juger de la diminution de la force musculaire stratifiée par sexe et IMC, en respectant pleinement les exigences d'opération normalisées pour l'évaluation de la fragilité dans cette étude.
Réactif de détection d'hémoglobine glyquée (HbA1c)	Bio-Rad Laboratories, Inc. (USA)	Réactif correspondant pour Variant II Turbo	Utilisé en conjonction avec l'analyseur d'hémoglobine glyquée pour détecter l'HbA1c dans des échantillons de sang total par HPLC. Il est utilisé pour évaluer le niveau de contrôle du glucose sanguin à long terme des patients et est un réactif de détection spécial pour les indicateurs de résultat de glucose sanguin de base de cette étude.
Télémètre laser portable	Deli Group Co., Ltd.	DL4168	Utilisé pour calibrer avec précision la distance standard du test de marche de 4 mètres, éliminer les erreurs de mesure manuelle et assurer la cohérence et la précision de la mesure de la vitesse de marche dans l'évaluation du phénotype de fragilité de Fried.
Réactif de détection de cholestérol de lipoprotéines de haute densité (HDL-C)	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Réactif biochimique correspondant pour cobas c 702	Utilisé en conjonction avec l'analyseur biochimique automatique pour la détection quantitative de la concentration de HDL-C dans le sérum, pour aider à l'évaluation des facteurs protecteurs lipidiques des patients et du risque de maladie cardiovasculaire.
Chronomètre électronique de haute précision	Shenzhen Tianfu Electronics Co., Ltd.	PC894	Utilisé pour la mesure chronométrée de la vitesse de marche sur 4 mètres dans l'évaluation du phénotype de fragilité de Fried, avec une précision de chronométrage de 0,01 seconde. Il fournit des données de chronométrage précises pour le jugement des indicateurs de fragilité liés à la lenteur de la marche.
Système d'information hospitalier (HIS)	Winning Health Technology Group Co., Ltd.	Winning HIS V5.0	La source de données de base pour les données de base des patients, les résultats des tests cliniques et les dossiers de diagnostic et de traitement dans cette étude. Il peut tracer complètement les informations de diagnostic et de traitement complet des patients et garantir l'authenticité, l'intégrité et la traçabilité des données de l'étude.
Analyseur d'hémoglobine glyquée HPLC	Bio-Rad Laboratories, Inc. (USA)	Variant II Turbo	Adopte la chromatographie liquide haute performance (HPLC) pour détecter l'hémoglobine glyquée A1c (HbA1c). C'est l'équipement de référence pour évaluer le niveau moyen de contrôle de la glycémie des patients diabétiques au cours des 2-3 derniers mois et fournit des résultats de test standardisés et traçables pour les résultats de contrôle de la glycémie de cette étude.
Réactif de détection de cholestérol de lipoprotéines de basse densité (LDL-C)	Roche Diagnostics (Shanghai) Co., Ltd.	Réactif biochimique correspondant pour cobas c 702	Utilisé en conjonction avec l'analyseur biochimique automatique pour la détection quantitative de la concentration de LDL-C dans le sérum. C'est le réactif de détection d'indicateurs lipidiques de base pour l'évaluation du risque de complications cardiovasculaires dans cette étude.
Balance électronique médicale de poids corporel	Huawei Device Co., Ltd.	AH100	Utilisé pour mesurer avec précision le poids corporel des patients et calculer l'indice de masse corporelle (IMC). C'est l'outil de détection de