Publié le 19 novembre 2025 à 13h45. Une nouvelle étude menée par Médecins sans frontières démontre que l’utilisation d’algorithmes simples peut considérablement améliorer le diagnostic de la tuberculose chez les enfants, une maladie souvent difficile à détecter.
- Des algorithmes développés par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) permettent de diagnostiquer la tuberculose infantile sans recourir à des tests de laboratoire coûteux et complexes.
- Une étude de MSF menée dans cinq pays africains a révélé que l’utilisation de ces algorithmes double le nombre d’enfants correctement diagnostiqués et traités.
- La tuberculose reste la maladie infectieuse la plus meurtrière au monde, et le diagnostic précoce est crucial pour améliorer les taux de survie, en particulier chez les enfants.
Diagnostiquer la tuberculose chez les enfants représente un défi majeur pour les professionnels de la santé. Contrairement aux adultes, les enfants ont souvent des difficultés à produire un échantillon d’expectorations pour les tests traditionnels, et les symptômes peuvent être moins spécifiques, rendant le diagnostic plus incertain. Jusqu’à présent, les médecins se fiaient principalement à ces tests d’expectoration, même s’ils étaient peu fiables chez les plus jeunes.
Face à cette difficulté, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) a développé il y a trois ans des algorithmes basés sur l’évaluation d’autres symptômes courants de la tuberculose, tels que la toux persistante, les sueurs nocturnes et la perte de poids. Ces algorithmes permettent d’établir un diagnostic probable sans avoir recours à des analyses de laboratoire coûteuses et parfois indisponibles dans les pays à faibles ressources.
Cependant, l’adoption de ces algorithmes a été lente. Pour démontrer leur efficacité et encourager leur mise en œuvre à plus grande échelle, Médecins sans frontières (MSF) a mené une étude approfondie dans cinq pays : l’Ouganda, le Niger, le Nigeria, la Guinée et le Soudan du Sud. L’étude, qui a porté sur 1 846 enfants de moins de dix ans présentant des symptômes évocateurs de tuberculose entre août 2023 et octobre 2025, a confirmé l’efficacité de ces outils.
« Nous constatons que peu de pays ont mis en œuvre cette mesure. Ce que nous avons fait avec notre étude, c’est de montrer noir sur blanc que cela fonctionne », explique Mia Hejdenberg, conseillère médicale humanitaire chez MSF en Suède.
« Ils peuvent présenter des symptômes classiques tels que toux, sueurs nocturnes et émaciation. Ce sont des symptômes assez courants et, à l’aide d’algorithmes, les médecins peuvent commencer un traitement même s’il ne peut pas être prouvé par un test de laboratoire. »
Mia Hejdenberg, conseillère médicale humanitaire, MSF Suède
Les résultats de l’étude sont encourageants : l’utilisation des algorithmes de l’OMS a permis de doubler le nombre d’enfants correctement diagnostiqués et traités pour la tuberculose. Selon Mia Hejdenberg, cette approche permet de mettre en œuvre deux fois plus de traitements que les méthodes traditionnelles basées uniquement sur les tests de laboratoire.
L’espoir est désormais que davantage de pays adopteront ces algorithmes de diagnostic. La tuberculose est une maladie qui se propage largement à l’échelle mondiale, et le manque d’outils de diagnostic efficaces constitue un problème majeur, non seulement dans les pays en développement, mais aussi dans des régions plus proches de nous, comme l’Ukraine, qui présente l’un des taux de patients tuberculeux les plus élevés d’Europe.
Fait
Bien que la tuberculose puisse être soignée, elle reste la maladie infectieuse la plus mortelle au monde.
En 2023, on estime que 1,2 million d’enfants de moins de 14 ans ont contracté la tuberculose.
Près de la moitié de ces enfants ne reçoivent pas de diagnostic et ne bénéficient donc pas d’un traitement vital.
Diagnostiquer la tuberculose chez les enfants est difficile car les tests actuels ne sont pas adaptés aux enfants.
Les enfants ont souvent des niveaux de bactéries dans leurs poumons inférieurs à ceux des adultes et ont également des difficultés à cracher du mucus pour un échantillon.
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