Plateforme de santé communautaire

Comprendre le Covid long grâce aux données patients

MyLongPath est une plateforme communautaire qui permet à vos patients atteints de Covid long de suivre leurs symptômes, traitements et thérapies au quotidien. Vous avez reçu un rapport patient ? Cette page vous explique comment le lire.

Comment fonctionne MyLongPath

Journal quotidien

Le patient enregistre chaque jour 5 scores (fatigue, anxiété, sommeil, humeur, douleurs) et sa prise de traitements. Les données sont auto-déclarées.

Données communautaires

Les données anonymisées sont croisées avec celles de patients au profil similaire pour identifier les traitements les plus bénéfiques.

Rapport structuré

Un PDF de 3 à 5 pages résume l’évolution du patient sur 1, 3 ou 6 mois : scores, traitements, alertes et données communautaires.

Lire le rapport patient

Le rapport est organisé en 13 sections pour une lecture rapide en consultation :

S1.Profil patient

Données démographiques, date du Covid, symptômes principaux, sévérité auto-évaluée.

S2.Synthèse clinique IA

Résumé généré par IA à destination du médecin : tendances clés, points d’attention, suggestions de suivi.

S3.Résumé express

Tendance globale, variations par score, alertes majeures. L’essentiel en 10 secondes.

S4.Traitements en cours

Tableau structuré par catégorie (médicaments, compléments, thérapies) avec dosage, fréquence et taux d’observance.

S5.Historique des traitements

Traitements débutés, arrêtés ou modifiés durant la période, avec les retours du patient.

S6.Sévérité des symptômes

Évolution du score de sévérité global sur la période, basé sur les symptômes déclarés par le patient.

S7.Évolution des scores

Graphiques individuels pour chaque score avec moyenne mobile 7 jours et marqueurs de traitements.

S8.Alertes et patterns

Détection automatique de malaises post-effort (PEM), corrélations traitement-scores, patterns hebdomadaires.

S9.Données communautaires

Top traitements bénéfiques chez les patients au profil similaire (données anonymisées).

S10.Analyse PEM

Détail des épisodes de malaise post-effort : déclencheurs, crashs, délais, dimensions impactées et pattern temporel.

S11.Pacing énergétique

Budget énergétique quotidien, activités loguées, alertes de dépassement et ratio d’utilisation.

S12.Données wearables

Données passives issues des montres connectées : sommeil, pas, fréquence cardiaque, VFC (variabilité), SpO2.

S13.Note du patient

Message libre rédigé par le patient avant génération du rapport.

Fiabilité des données

En toute transparence, voici les limites des données présentées :

Les données sont auto-déclarées par le patient et n’ont pas été vérifiées par un professionnel de santé.

Les données communautaires sont anonymisées et agrégées. Elles ne constituent pas une recommandation médicale.

Les corrélations détectées sont statistiques et ne prouvent pas un lien de causalité.

Certaines données peuvent être rétrospectives (saisies de mémoire), ce qui est indiqué dans le rapport.

Ce document ne constitue en aucun cas un avis médical, un diagnostic ou une recommandation de traitement.

Recommandez MyLongPath à vos patients Covid long

L’inscription est gratuite et prend moins de 3 minutes. Chaque patient qui suit ses symptômes enrichit la base de données communautaire.