Introduction
La toux nocturne est une manifestation fréquente de l'asthme pouvant altérer le sommeil, mais son évaluation par interrogatoire sous-estime les événements nocturnes. L'enregistrement acoustique par smartphone permet une surveillance passive et prolongée dans l'environnement habituel du patient. Au-delà du comptage, l'analyse des caractéristiques temporelles et acoustiques de la toux pourrait révéler des profils numériques associés au mauvais contrôle de l'asthme et à la fragmentation du sommeil. Objectif : évaluer la faisabilité d'un phénotypage acoustique automatisé de la toux nocturne par smartphone et son association avec le contrôle de l'asthme, et explorer secondairement sa relation avec la fragmentation du sommeil.
Méthodes
Étude prospective pilote menée d’avril à juin 2026 au service de pneumologie du CHU Mohammed VI de Marrakech. À l’inclusion étaient recueillies les données démographiques et cliniques, le score ACT, le VEMS et le rapport VEMS/CVF. Chaque patient réalisait un enregistrement acoustique nocturne à domicile pendant sept nuits, analysé automatiquement afin de quantifier la fréquence des événements tussifs, leurs caractéristiques en salves et plusieurs paramètres acoustiques et spectraux. Un clustering non supervisé exploratoire était réalisé après standardisation des variables, le nombre de profils étant déterminé selon l’indice de silhouette, leur cohérence clinique et leur stabilité par bootstrap. La fragmentation du sommeil était évaluée par le nombre de réveils nocturnes et le score PSQI. Les associations entre paramètres acoustiques, contrôle de l’asthme (ACT< 20) et sommeil étaient analysées par modèles à effets mixtes tenant compte des mesures répétées. La capacité discriminante des paramètres acoustiques pour identifier un asthme non contrôlé était explorée par analyse ROC.
Résultats
L'étude a inclus 30 patients asthmatiques, avec un âge moyen de 41,7±12,4 ans ; les femmes représentaient 63,3% de l'effectif. Le score ACT moyen était de 19,1±4,1, et 14 patients (46,7%) présentaient un asthme non contrôlé (ACT< 20). Au total, 5 864 événements tussifs ont été détectés. La fréquence médiane de toux était de 1,9 évt/h [IQR 0,8–4,4], significativement plus élevée chez les patients ayant un asthme non contrôlé (3,2 [1,7–6,1] vs 1,0 [0,4–2,1] ; p=0,003). Une corrélation inverse significative a été observée entre la fréquence de toux nocturne et le score ACT (r=−0,56 ; p=0,001), persistant après ajustement sur l'âge, l'IMC et le VEMS. Le clustering non supervisé a identifié trois profils acoustiques distincts (indice de silhouette 0,46 ; stabilité bootstrap 82%) : événements courts et isolés, salves répétitives de faible intensité, et salves longues, répétitives et de forte énergie acoustique — ce dernier profil étant nettement plus fréquent chez les patients non contrôlés (57,1% vs 18,8%). La fréquence de toux nocturne était également corrélée au nombre de réveils nocturnes (r=0,48) et au score PSQI (r=0,43). Enfin, la fréquence de toux nocturne seule permettait d'identifier un asthme non contrôlé avec une AUC-ROC de 0,77 [IC95% 0,60–0,90], atteignant 0,83 [IC95% 0,68–0,94] après intégration des caractéristiques acoustiques.
Conclusion
Cette étude pilote suggère la faisabilité d'un phénotypage acoustique automatisé de la toux nocturne par smartphone, associé au contrôle de l'asthme et à la fragmentation du sommeil, avec un phénotype de toux en salves de forte énergie plus fréquent chez les non contrôlés. Ce biomarqueur numérique non invasif nécessite une validation prospective sur une cohorte indépendante de plus grande taille, avec mesure objective concomitante du sommeil.