Points clés
- Des interventions numériques ont amélioré certains résultats mesurés chez des personnes avançant en âge : contrôle de la tension artérielle et du diabète, ou performances cognitives dans des essais ciblés. Ces résultats ne démontrent pas encore une réduction des infarctus, des démences ou de la perte d’autonomie.
- L’efficacité dépend de ce qui entoure l’outil : formation, accompagnement, interprétation des données et possibilité d’agir lorsqu’un risque est détecté.
- L’âge compte pour l’accès au numérique, mais ne suffit pas à prédire qui pourra l’utiliser. Les compétences, l’équipement, l’état de santé et les conditions de vie influencent aussi la participation. Les essais qui exigent d’emblée une aptitude numérique peuvent sous-estimer ces obstacles.
Le vieillissement accroît la fréquence de nombreuses maladies chroniques et la probabilité d’en vivre plusieurs à la fois. Le défi n’est donc pas seulement de suivre une tension, une glycémie ou une activité physique. Il est aussi de prévenir certaines complications, de mieux prendre en charge les maladies et de préserver les capacités qui permettent de vivre comme on le souhaite.
La santé numérique peut-elle contribuer à ces objectifs après 65 ans ?
Les publications récentes invitent à répondre oui, pour certains résultats et dans certaines conditions.
Elles obligent aussi à regarder qui accède aux interventions étudiées et ce que leurs résultats démontrent réellement.
Toutes les études présentées ici ne portent d’ailleurs pas exclusivement sur les personnes de 65 ans et plus : certaines apportent des éléments complémentaires sur les interventions susceptibles d’accompagner le vieillissement.
Des effets sur certains indicateurs, mais peu de preuves sur les événements de santé
Une revue publiée en 2024 dans The Lancet Digital Health a rassemblé 34 méta-analyses, couvrant 235 essais randomisés et près de 49 000 participants atteints de maladies chroniques.
Elle trouve un niveau de preuve convaincant pour une amélioration de l’HbA1c, indicateur du contrôle glycémique, avec les applications mobiles chez des adultes vivant avec un diabète de type 2.
Les résultats concernant la tension artérielle ou l’observance de certains traitements sont prometteurs, mais de solidité variable.
Parmi les effets examinés par les auteurs, 42 % n’étaient pas statistiquement significatifs.
Cette vaste synthèse concerne des adultes de tous âges : elle ne permet donc pas d’attribuer automatiquement ses résultats aux personnes les plus âgées. Sun et al., 2024.
Un essai mené en Slovénie apporte une réponse plus ciblée. Il a inclus 128 personnes de 65 ans et plus, vivant à la fois avec une hypertension et un diabète de type 2 ; 117 ont été suivies jusqu’à 12 mois.
Par rapport aux soins habituels, le groupe bénéficiant d’une télésurveillance présentait une baisse supplémentaire moyenne de 6,9 mmHg de pression systolique (IC à 95 % : −11 à −2,7) et de 0,5 point d’HbA1c (IC à 95 % : −0,8 à −0,2).
Aucune différence statistiquement significative n’a été mise en évidence sur les autres critères secondaires évalués, notamment la qualité de vie liée au diabète. L’essai n’était pas conçu pour démontrer une diminution des AVC ou des infarctus. Sa taille relativement réduite invite également à considérer ces résultats comme encourageants plutôt que définitifs. Mihevc et al., 2025. mhealth.jmir.org
Que recevait exactement ce groupe ? Des appareils de mesure et un téléphone, une heure de formation par une infirmière, la transmission des résultats à une plateforme de télémédecine et leur examen par un médecin généraliste, qui pouvait organiser une surveillance renforcée ou une téléconsultation en cas de valeurs anormales. Le bénéfice observé est donc celui de cet ensemble, ajouté aux soins habituels. On ne peut pas l’attribuer à l’application seule.
De plus, l’essai exigeait que les participants soient capables d’utiliser le matériel et excluait notamment les personnes ne pouvant pas le faire. Ses résultats ne sont donc pas directement généralisables à toute la population âgée, en particulier aux personnes présentant des limitations cognitives ou fonctionnelles importantes.
Prévenir un déclin cognitif : un résultat encourageant, une question encore ouverte
La prévention du déclin cognitif fournit un autre exemple.
Dans un essai australien publié en 2025 dans Nature Medicine, 6 104 personnes de 55 à 77 ans présentant des facteurs de risque modifiables ont été réparties entre un programme personnalisé en ligne et des informations en ligne adaptées à leurs facteurs de risque.
Le programme proposait, selon les besoins, des modules portant sur l’activité physique, l’alimentation, l’activité cognitive ou la santé mentale. Après trois ans, le score cognitif global avait davantage progressé dans le groupe intervention, avec une différence de 0,18 écart-type entre les groupes. Brodaty et al., 2025. Nature Medicine
C’est un résultat important pour une intervention menée à distance et suivie pendant trois ans. Il faut toutefois préciser que les deux groupes bénéficiaient d’une intervention numérique : l’étude comparait un programme personnalisé et structuré à une information en ligne moins intensive, et non une intervention à une absence d’action.
Sa portée doit également rester précise : l’essai a mesuré des performances cognitives, pas le nombre de démences évitées. Il étudiait des personnes capables de participer à un programme en ligne, ce qui pose aussi la question de son accessibilité à l’ensemble des personnes susceptibles d’en bénéficier.
Un autre essai, américain, apporte un éclairage complémentaire sur l’importance de l’accompagnement. L’étude US POINTER a comparé pendant deux ans une intervention de changements de mode de vie très structurée à un programme davantage autoguidé auprès de 2 111 personnes de 60 à 79 ans à risque de déclin cognitif. Le groupe bénéficiant de l’intervention structurée a obtenu une progression du score cognitif légèrement supérieure : la différence entre les groupes atteignait 0,029 écart-type par an.
Les deux groupes recevaient une intervention active. Cet essai ne compare donc ni accompagnement à absence d’action, ni humain à numérique. Il ne constitue pas une preuve directe de l’efficacité d’une technologie numérique.
Il montre néanmoins que le degré de structuration et d’accompagnement d’une intervention multidomaine peut compter pour les résultats cognitifs, tout en laissant ouverte la question de son effet sur la survenue de la démence. Baker et al., 2025.
Ajouter une application à des soins déjà solides ne garantit pas un bénéfice
Les résultats négatifs sont tout aussi instructifs. L’essai européen AFFIRMO, publié en 2026, a évalué une prise en charge structurée appuyée par une application chez 1 260 personnes présentant une fibrillation atriale et d’autres maladies ; leur âge moyen était de 74 ans.
Les hospitalisations non programmées ont concerné 17,1 % des personnes dans le groupe intervention et 18,2 % dans le groupe recevant les soins habituels. La différence n’était pas statistiquement significative (OR ajusté : 0,95 ; IC à 95 % : 0,61–1,49 ; p = 0,84). L’essai n’a donc pas démontré de réduction des hospitalisations avec cette intervention, sans pour autant établir l’absence de tout effet possible. Lip et al., 2026. PubMed
Deux éléments aident à interpréter ce résultat. Les soins initiaux étaient déjà largement conformes aux recommandations, laissant peut-être moins de marge pour un bénéfice supplémentaire. L’utilisation de l’application a aussi été limitée : 68,5 % des patients du groupe concerné ne l’ont utilisée que pendant environ un tiers de la période d’observation.
L’essai ne permet pas d’isoler la part respective de ces explications. Il rappelle qu’une intervention peut être pertinente en théorie sans produire d’effet supplémentaire démontré dans le contexte où elle est déployée.
L’âge est-il le problème, ou la façon de concevoir l’accès ?
Il serait inexact de supposer que les personnes âgées n’utilisent pas la santé numérique.
Une enquête américaine publiée en 2025 a observé des usages importants parmi ses répondants âgés de 50 à 80 ans. Mais ses résultats ne représentent pas spécifiquement les plus de 65 ans, encore moins les plus de 80 ans. Et utiliser un portail, une téléconsultation ou une application ne signifie pas nécessairement en retirer un bénéfice clinique. James et al., 2025
Les inégalités d’accès et d’usage restent néanmoins réelles. Une revue systématique de 18 études observationnelles européennes, publiée en 2026, rapporte un usage généralement moindre des services numériques de santé chez les personnes plus âgées, moins diplômées, disposant de moins de ressources ou de compétences numériques, ainsi que chez certaines personnes en moins bonne santé.
Les études étant hétérogènes, cette revue ne fournit pas un taux unique d’exclusion applicable à tous les services et à tous les pays. Monasterio et al., 2026
Il faut distinguer ici les inégalités d’utilisation des inégalités de bénéfices sanitaires : les premières peuvent contribuer aux secondes, mais elles ne les démontrent pas directement.
Le risque méthodologique est alors majeur : si une étude recrute uniquement des personnes déjà équipées et capables d’utiliser l’outil, elle peut démontrer qu’il fonctionne pour elles tout en laissant de côté celles qui rencontrent le plus d’obstacles. L’essai slovène sur la télésurveillance illustre cette limite par ses critères de sélection. Ce constat ne retire rien au résultat clinique obtenu ; il précise la population à laquelle on peut raisonnablement l’appliquer.
Ce que les résultats permettent de décider
La question utile n’est donc pas « le numérique fonctionne-t-il après 65 ans ? », comme s’il s’agissait d’une intervention unique. Pour quelle maladie, avec quel outil, quel accompagnement et quel résultat attendu ?
Pour le diabète ou l’hypertension, une mesure transmise peut contribuer à améliorer un indicateur clinique lorsqu’elle ouvre sur une réponse organisée. Pour le risque de déclin cognitif, un programme personnalisé en ligne a produit un effet mesurable sur les performances cognitives, sans démontrer à ce stade qu’il prévient une démence. Et chez des personnes déjà bien prises en charge, l’ajout d’une application peut ne pas apporter de bénéfice clinique supplémentaire détectable.
Avant de généraliser une solution, il faudrait ainsi mesurer qui peut y accéder, qui l’utilise dans la durée, quelle action suit les données recueillies et quel résultat de santé change réellement. L’évaluation devrait également prendre en compte la charge supplémentaire imposée aux patients : fréquence des mesures, complexité des interfaces, notifications et tâches de surveillance. Un outil utile sur le plan clinique peut devenir difficile à maintenir dans la durée s’il accroît excessivement le travail demandé à la personne.
Il faut enfin prévoir une voie d’accès aux soins pour celles et ceux qui ne peuvent ou ne souhaitent pas utiliser une application. La santé numérique ne devrait pas devenir une condition d’accès à une prise en charge de qualité.
L’enjeu scientifique n’est donc pas de déclarer le numérique adapté ou inadapté à un âge donné. Il est de définir les conditions dans lesquelles il contribue effectivement à mieux prendre en charge une maladie chronique, à prévenir certaines complications ou à préserver les capacités fonctionnelles, sans accroître les inégalités d’accès aux soins.
Références
Baker, L. D., et al. (2025). Structured vs self-guided multidomain lifestyle interventions for global cognitive function: The US POINTER randomized clinical trial. JAMA, 334(8), 681–691. https://doi.org/10.1001/jama.2025.12923
Brodaty, H., et al. (2025). An online multidomain lifestyle intervention to prevent cognitive decline in at-risk older adults: A randomized controlled trial. Nature Medicine, 31, 565–573. https://doi.org/10.1038/s41591-024-03351-6
James, C. A., Basu, T., Nallamothu, B. K., & Kullgren, J. T. (2025). Use of digital health technologies by older US adults. JAMA Network Open, 8(1), e2454727. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.54727
Lip, G. Y. H., et al. (2026). Integrated care management and comprehensive geriatric assessment using a mHealth-based approach in older multimorbid patients with atrial fibrillation: The AFFIRMO cluster-randomised trial. The Lancet Regional Health – Europe, 70, 101832. https://doi.org/10.1016/j.lanepe.2026.101832
Mihevc, M., Mori Lukančič, M., Zavrnik, Č., Virtič Potočnik, T., Ružić Gorenjec, N., Petek Šter, M., Klemenc-Ketiš, Z., & Poplas Susič, A. (2025). Impact of 12-month mHealth home telemonitoring on clinical outcomes in older individuals with hypertension and type 2 diabetes: Multicenter randomized controlled trial. JMIR mHealth and uHealth, 13, e59733. https://doi.org/10.2196/59733
Monasterio, G., Fernández-López, M. J., Valero, E., Martin, U., & Ayala-García, A. (2026). Digital inequalities in the use of eHealth services in European public health care systems: Systematic review of observational studies. Journal of Medical Internet Research, 28, e81841. https://doi.org/10.2196/81841
Sun, S., Simonsson, O., McGarvey, S., Torous, J., & Goldberg, S. B. (2024). Mobile phone interventions to improve health outcomes among patients with chronic diseases: An umbrella review and evidence synthesis from 34 meta-analyses. The Lancet Digital Health, 6(11), e857–e870. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00119-5
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