Pratiques professionnelles

Comment faire adhérer les patients au dépistage du cancer du poumon ?

Une étude parue dans Journal of the American College of Radiology analyse les facteurs de non-adhésion au dépistage du cancer du poumon et explore des pistes d’actions concrètes pour inverser la tendance. Pour les chercheurs, des interventions ciblées pourraient améliorer l’adhésion sans alourdir excessivement la charge de travail.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 21/01/26 à 7:00 Lecture 2 min.

L’étude met en avant plusieurs leviers d’amélioration, comme des systèmes de rappel personnalisé, une meilleure coordination avec les soins primaires, des messages éducatifs adaptés au profil du patient ou l'intégration d’outils d’aide à la décision basés sur des modèles prédictifs. © Adobe firefly

Plusieurs pays, dont les États-Unis, ont mis en place un programme de dépistage du cancer du poumon pour les patients à haut risque, notamment les fumeurs ou ex-fumeurs. Les essais randomisés ont montré qu’un suivi annuel par scanner thoracique à faible dose permet de détecter la maladie à un stade plus précoce et d’en réduire la mortalité. Pourtant, un élement reste encore fragile : l'adhésion des patients année après année. C’est sur ce point que des chercheurs ont publié une étude dans le Journal of the American College of Radiology [1] en 2025. Ils se sont intéressés non pas à la performance technique, mais au comportement des patients après un premier examen de dépistage. « La non-adhésion représente l’un des principaux points faibles des programmes actuels de dépistage du cancer du poumon », soulignent-ils.

Comprendre qui décroche du dépistage

Pour cette étude, les auteurs se sont basés sur des données issues de programmes de dépistage réels. Ils ont ensuite cherché à identifier le

Il vous reste 68% de l’article à lire

Tech Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Tech Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre découverte

1€

pendant 1 mois
puis 13 €/mois

S’abonner à Tech Imago

Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Lin Y, Ding R, Moghanaki D, et al (2025) Opportunities for Predicting Lung Cancer Screening Nonadherence: A Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of the American College of Radiology 22:1483–1499. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2025.08.053.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Tech Imago

04 Sep

14:00

L'IA est capable de localiser le cœur et de produire automatiquement des images dynamiques de cet organe sur des examens d'IRM du fœtus, conclut une étude parue dans EJR. Ces performances répondent à un obstacle clé à l’adoption clinique de cette modalité.

9:30

Dans une étude publiée dans Radiology, le scanner à comptage photonique (PCCT) a démontré des performances similaires à celles de l’IRM pour la caractérisation des lésions du sein et la détection de lésions supplémentaires, avec de meilleures performances pour l’évaluation des métastases ganglionnaires.
03 Sep

16:27

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

7:30

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.
Tech Imago

GRATUIT
VOIR