L’asthme touche plus de 300 millions de personnes dans le monde et représente l’une des maladies chroniques les plus courantes. Face à cette réalité sanitaire majeure, les technologies numériques émergent comme des solutions prometteuses pour améliorer la prise en charge des patients asthmatiques. Les applications mobiles de santé dédiées au monitoring respiratoire transforment progressivement l’approche thérapeutique traditionnelle en permettant un suivi continu et personnalisé. Cette révolution numérique soulève une question fondamentale : comment ces outils connectés peuvent-ils concrètement contribuer à réduire la fréquence et la gravité des crises d’asthme ?
Technologies de monitoring respiratoire intégrées aux applications mobiles de santé
Les applications mobiles de santé respiratoire intègrent désormais des technologies sophistiquées qui transforment les smartphones en véritables centres de surveillance médicale. Ces plateformes numériques exploitent la puissance de calcul des appareils mobiles pour analyser en temps réel les données physiologiques des patients asthmatiques, créant un écosystème de soins personnalisés.
Capteurs de débit expiratoire de pointe dans les dispositifs connectés
Les capteurs de débit expiratoire de pointe (DEP) représentent l’une des innovations les plus significatives dans le domaine du monitoring respiratoire connecté. Ces dispositifs miniaturisés, souvent intégrés dans des spiromètres portables comme le MySpiroo, permettent de mesurer avec précision le volume d’air qu’un patient peut expirer en une seconde. La technologie de ces capteurs repose sur des principes pneumatiques avancés qui convertissent le flux d’air en signaux électroniques interprétables par les applications mobiles.
La précision de ces capteurs atteint désormais des niveaux comparables aux équipements hospitaliers, avec une marge d’erreur inférieure à 3%. Cette performance technique permet aux patients de réaliser des mesures fiables depuis leur domicile, contribuant à un suivi médical continu et à une détection précoce des détériorations de la fonction pulmonaire.
Algorithmes de traitement des données spirométriques en temps réel
Le traitement algorithmique des données spirométriques constitue le cœur technologique des applications de monitoring respiratoire. Ces algorithmes sophistiqués analysent instantanément les courbes de débit-volume, identifient les anomalies respiratoires et génèrent des alertes personnalisées. L’intelligence artificielle intégrée permet d’adapter les seuils d’alarme en fonction du profil individuel de chaque patient, tenant compte de son historique médical et de ses variations saisonnières.
Les algorithmes de machine learning exploitent des bases de données contenant millions de mesures respiratoires pour affiner constamment leur précision diagnostique. Cette approche permet d’identifier des patterns subtils qui échapperaient à l’observation humaine, notamment les variations nocturnes de la fonction respiratoire qui caractérisent souvent les phases de décompensation asthmatique.
Interface de synchronisation avec les débitmètres de pointe intelligents
L’interface de synchronisation entre les débitmètres intelligents et les applications mobiles utilise des protocoles de communication standardisés qui garantissent une transmission fiable des données médicales. Ces interfaces intègrent des mécanismes de validation qui vérifient l’intégrité des mesures avant leur stockage dans le dossier médical numérique du patient.
La synchronisation automatique élimine les risques d’erreur de saisie manuelle et permet un suivi en temps réel de l’évolution des param
ètres respiratoires. Pour le pneumologue, disposer de ces séries de mesures structurées, horodatées et contextualisées (heure, activité, éventuels symptômes associés) facilite considérablement l’ajustement du traitement de fond et la détection d’un asthme mal contrôlé. Pour le patient, cette synchronisation fluide renforce l’adhésion au suivi, car il visualise immédiatement l’impact de ses efforts sur ses courbes de DEP.
Protocoles de transmission des métriques pulmonaires via bluetooth LE
La majorité des objets connectés dédiés à l’asthme s’appuie aujourd’hui sur le Bluetooth Low Energy (Bluetooth LE) pour transmettre les métriques pulmonaires vers l’application mobile. Ce protocole, spécifiquement conçu pour réduire la consommation énergétique, permet de multiplier les mesures quotidiennes sans épuiser la batterie du capteur ni celle du smartphone. Les données de volume expiratoire maximal par seconde (VEMS), de DEP ou de fréquence respiratoire sont encapsulées dans des paquets cryptés, conformément aux standards de sécurité des données de santé.
Les profils GATT (Generic Attribute Profile) dédiés aux dispositifs médicaux structurent l’échange d’informations entre le débitmètre connecté et l’application. À chaque session de mesure, l’appareil envoie un identifiant unique, la valeur brute enregistrée, des données de calibration et parfois un indicateur de qualité de la manœuvre (durée d’expiration, fuite suspectée). L’application peut ainsi rejeter les mesures de mauvaise qualité et demander au patient de recommencer, évitant de fausser le suivi de son asthme.
Dans certains dispositifs plus avancés, les protocoles Bluetooth LE sont complétés par des mécanismes de synchronisation différée. Lorsque le patient réalise une mesure hors connexion, le capteur stocke temporairement les données, puis les transfère automatiquement au smartphone dès que la liaison est rétablie. Cette capacité de mise en file d’attente est essentielle dans la « vraie vie », où la connexion n’est pas toujours optimale, mais où la continuité des séries de mesures est cruciale pour l’interprétation médicale.
Analyse prédictive des exacerbations asthmatiques par intelligence artificielle
Au-delà du simple enregistrement de paramètres respiratoires, les applications connectées les plus innovantes cherchent désormais à anticiper les exacerbations asthmatiques grâce à l’intelligence artificielle. L’idée est de passer d’un suivi réactif, centré sur la gestion des crises, à un suivi prédictif capable de repérer les signaux faibles annonciateurs d’une décompensation. En croisant données cliniques, environnementales et comportementales, ces outils visent à alerter le patient et son médecin avant que la crise d’asthme ne survienne.
Modèles d’apprentissage automatique pour la détection précoce des crises
Les modèles d’apprentissage automatique (machine learning) appliqués à l’asthme analysent des millions de points de données pour identifier les combinaisons de facteurs qui précèdent le plus souvent une exacerbation. Concrètement, l’algorithme ingère des variables telles que la variabilité du DEP, la fréquence d’utilisation des bronchodilatateurs de secours, la survenue de symptômes nocturnes ou encore le niveau d’observance du traitement de fond. En quelques millisecondes, il calcule une probabilité de crise sur les prochains jours.
On peut comparer ces modèles prédictifs à un système de météo de l’asthme : plutôt que de décrire seulement la situation actuelle, ils estiment la probabilité de « tempête respiratoire » à venir. Dans plusieurs essais pilotes, ces approches ont permis d’identifier des phases à risque élevé 24 à 72 heures avant la crise, laissant au patient le temps d’ajuster son traitement selon le plan d’action validé avec son pneumologue. Toutefois, comme l’ont montré plusieurs revues systématiques, l’efficacité réelle de ces modèles dépend fortement de la qualité des données collectées et de l’adhésion du patient à l’auto-surveillance.
Les limites sont réelles : un modèle d’IA mal entraîné, sur une population peu représentative, peut sur- ou sous-estimer le risque de crise. C’est pourquoi les équipes de recherche insistent de plus en plus sur la nécessité de bases de données diversifiées, intégrant différents profils d’âge, de sévérité de l’asthme et de contextes socio-économiques, afin que les algorithmes bénéficient à tous les patients, et pas seulement aux plus technophiles.
Corrélation entre données environnementales et symptômes respiratoires
L’une des grandes forces des applications connectées pour l’asthme réside dans leur capacité à intégrer des données environnementales en temps réel. Les capteurs de qualité de l’air, qu’ils soient embarqués dans des bracelets intelligents ou récupérés via des plateformes d’open data, permettent de corréler niveaux de pollution, présence d’allergènes et survenue de symptômes. Pour beaucoup de patients, découvrir visuellent que leurs crises se concentrent à proximité de certains axes routiers ou par temps sec et venteux constitue une prise de conscience déterminante.
Des projets comme Connect’inh illustrent bien cette démarche. En enregistrant chaque déclenchement d’inhalateur et en le croisant avec les taux de particules fines, d’ozone ou de pollens, l’application met en évidence des zones à risque et des situations à éviter. Pour l’utilisateur, c’est un peu comme disposer d’une carte « GPS de l’asthme » lui indiquant les endroits où sa respiration est le plus souvent mise à l’épreuve. Les parents d’enfants asthmatiques peuvent, par exemple, ajuster l’itinéraire scolaire ou l’heure de sortie au parc en fonction de ces informations.
Cependant, comme le souligne le Dr Drummond, la fiabilité des capteurs de qualité de l’air grand public reste très variable, et nombre d’entre eux ne répondent pas encore aux exigences des dispositifs médicaux. Pour que la corrélation entre environnement et symptômes respiratoires soit réellement utile, les données doivent être suffisamment précises et standardisées. C’est un enjeu majeur pour les années à venir : transformer des gadgets encore approximatifs en véritables outils d’aide à la décision pour prévenir les crises d’asthme.
Systèmes d’alerte basés sur les patterns de variabilité du DEP
La variabilité du DEP d’un jour à l’autre est un indicateur clé du contrôle de l’asthme. De nombreuses applications exploitent cette information pour générer des alertes lorsque les fluctuations dépassent un seuil critique, souvent fixé à une baisse de 20 % à 30 % par rapport à la meilleure valeur personnelle du patient. Plutôt que de se concentrer sur une mesure isolée, ces systèmes analysent la dynamique des valeurs, à la manière d’un électrocardiogramme qui s’intéresse à la régularité des battements.
Concrètement, l’algorithme examine les courbes de DEP sur plusieurs jours ou semaines, identifie les tendances à la baisse et les pics de variabilité, puis déclenche un signal lorsque le profil s’écarte du « corridor de sécurité » défini avec le pneumologue. L’alerte peut prendre la forme d’une notification sur le smartphone, d’un changement de couleur sur un tableau de bord (vert, orange, rouge), voire d’un message recommandé adressé au soignant en cas de répétition des anomalies. Vous imaginez l’intérêt pour un patient qui a tendance à sous-estimer sa gêne respiratoire ?
Dans les études cliniques, ces systèmes de feux tricolores couplés à une télé-surveillance infirmière ont parfois permis de réduire les recours aux urgences, en incitant à intensifier le traitement de fond dès les premiers signes de déséquilibre. Néanmoins, d’autres travaux n’ont pas retrouvé d’impact significatif sur la qualité de vie ou le nombre de crises, notamment lorsque les patients ne recevaient pas de consignes précises à appliquer en cas d’alerte. Cela rappelle une réalité simple : une alarme n’est utile que si elle s’inscrit dans un plan d’action clair, compris et accepté par le patient.
Intégration des données météorologiques et polliniques dans les algorithmes prédictifs
Les conditions météorologiques et les pics polliniques jouent un rôle majeur dans les exacerbations asthmatiques, en particulier chez les sujets allergiques. Les applications de santé respiratoire les plus avancées intègrent donc des flux de données issus de services météo, de réseaux de surveillance du pollen et, parfois, de satellites pour affiner leurs prédictions. À la manière d’un tableau de bord de vol, les algorithmes croisent humidité, température, vitesse du vent, concentration de pollens de graminées ou de bouleau, et historique des symptômes du patient pour ajuster le niveau de risque.
Dans la pratique, cela se traduit par des recommandations personnalisées : éviter certaines activités sportives en extérieur lors de journées très ventées, anticiper la prise de traitement préventif en période de forte exposition pollinique, ou encore privilégier l’aération du domicile à des heures moins chargées en polluants. Cette approche individualisée va bien au-delà des bulletins génériques « air-pollen » : elle relie directement les données de l’environnement aux réactions spécifiques de votre asthme documentées dans l’application.
Des projets de recherche, comme le Health and Environmental Tracker développé en Caroline du Nord, combinent même capteurs physiologiques portés sur le corps (fréquence respiratoire, sifflements, saturation en oxygène) et données environnementales pour générer des alertes ultra-personnalisées. Ces dispositifs demeurent encore expérimentaux, mais ils préfigurent un futur dans lequel chaque patient asthmatique pourra disposer d’un véritable « radar anti-crise » dans sa poche.
Écosystème d’applications thérapeutiques validées cliniquement
Face à la prolifération d’applications santé dans les stores, se pose une question cruciale : quelles solutions numériques disposent réellement d’une validation clinique solide ? Dans le domaine de l’asthme, un écosystème d’applications thérapeutiques numériques commence à émerger, avec des dispositifs reconnus comme des compléments du traitement médicamenteux. Toutes ne sont pas disponibles en français ou en Europe, mais elles dessinent les contours de ce que pourrait être la prise en charge connectée de demain.
Asthmamd et son système de scoring personnalisé des symptômes
AsthmaMD fait partie des pionniers des applications d’auto-surveillance de l’asthme. Son principe repose sur un carnet électronique qui permet d’enregistrer quotidiennement symptômes, valeurs de DEP, prises médicamenteuses et facteurs déclenchants. L’originalité d’AsthmaMD réside dans son système de scoring personnalisé, qui adapte l’évaluation de la sévérité des symptômes en fonction du profil du patient, plutôt que de s’appuyer uniquement sur des seuils fixes.
En pratique, l’application établit progressivement une « baseline » de votre asthme contrôlé, puis détecte toute dérive par rapport à ce niveau de référence. Les graphiques générés mettent en évidence les corrélations entre certains comportements (oubli du traitement de fond, exposition à la fumée de tabac, effort intense) et les dégradations du score. Certains utilisateurs décrivent cette visualisation comme un « miroir » de leur asthme, qui les aide à prendre conscience de l’impact concret de leurs habitudes quotidiennes sur leurs crises.
Sur le plan scientifique, plusieurs études observationnelles ont montré que les patients utilisant assidûment AsthmaMD amélioraient leur connaissance de la maladie et avaient tendance à mieux respecter leur plan d’action écrit. Toutefois, en l’absence de grands essais randomisés contrôlés, il reste difficile d’attribuer formellement une réduction des exacerbations à l’application elle-même, plutôt qu’à la motivation accrue des patients qui choisissent de l’utiliser.
Myasthma de novartis pour le suivi pharmacologique optimal
MyAsthma, développé par Novartis, s’inscrit davantage dans une logique de suivi pharmacologique et d’optimisation des traitements de fond. L’application accompagne le patient dans la compréhension de ses prescriptions, différencie clairement traitements de fond et traitements de secours, et propose des rappels personnalisables pour éviter les oublis. Elle intègre également des questionnaires standardisés, tels que l’ACT (Asthma Control Test), pour évaluer régulièrement le niveau de contrôle de l’asthme.
L’un des points forts de MyAsthma est la possibilité de partager, avec l’accord du patient, un rapport synthétique avec le pneumologue ou le médecin traitant avant la consultation. Ce rapport regroupe l’observance, la fréquence d’utilisation du bronchodilatateur de courte durée d’action et les éventuelles nuits perturbées. Pour le professionnel de santé, c’est un gain de temps précieux et une base objective pour ajuster le traitement, notamment pour repérer un asthme difficile à contrôler ou un asthme sévère nécessitant une biothérapie.
Dans certains pays, MyAsthma a fait l’objet d’études cliniques visant à mesurer son impact sur l’observance et les scores de contrôle de l’asthme. Les résultats vont globalement dans le sens d’une amélioration modérée mais significative, en particulier chez les patients ayant auparavant une faible adhésion au traitement. Là encore, l’effet semble d’autant plus marqué que l’application est intégrée à un suivi médical structuré, et non utilisée de façon isolée.
Propeller health et sa plateforme de monitoring des inhalateurs
Propeller Health illustre le potentiel des inhalateurs connectés pour réduire les crises d’asthme. Son dispositif associe un capteur fixé sur l’inhalateur à une plateforme d’analyse de données et à une application mobile géolocalisée. Chaque bouffée de bronchodilatateur de courte durée d’action est enregistrée, avec la date, l’heure et le lieu, puis transmise à la plateforme. L’objectif : surveiller en temps réel l’utilisation du traitement de secours, indicateur clé d’un asthme mal contrôlé.
Un essai clinique randomisé incluant près de 500 patients a montré que l’usage de Propeller, avec envoi de notifications et accès des médecins aux données, permettait de diminuer la fréquence des crises et d’augmenter le nombre de jours sans symptômes. Les adultes présentant un asthme sévère ont vu leur score de contrôle s’améliorer de façon notable par rapport au groupe témoin, qui disposait du capteur mais sans retour d’information personnalisé. Ce différentiel illustre bien l’importance de la boucle de rétroaction : sans coaching numérique, le simple enregistrement des données ne suffit pas.
Au-delà du suivi individuel, Propeller Health met à profit la géolocalisation pour cartographier les « points chauds » de crise d’asthme en milieu urbain. Les données anonymisées, agrégées sur des centaines de patients, révèlent des zones où la pollution ou certains allergènes semblent particulièrement délétères. Pour les autorités de santé publique, c’est un outil précieux pour orienter les politiques de réduction des expositions environnementales.
Asthmaiq et ses protocoles de gestion des plans d’action personnalisés
AsthmaIQ se distingue par son approche centrée sur les plans d’action personnalisés. Plutôt que de se limiter à un carnet d’enregistrement, l’application intègre des protocoles validés de prise en charge, adaptés aux différentes zones du plan (vert, orange, rouge). En fonction des symptômes déclarés, des valeurs de DEP et des alertes environnementales, AsthmaIQ propose des recommandations concrètes : augmentation temporaire des doses de corticoïdes inhalés, recours anticipé au médecin, ou, dans certains cas, orientation vers les urgences.
Le fonctionnement peut être comparé à un « pilote automatique » de l’asthme : le patient garde bien sûr le contrôle, mais l’application l’aide à appliquer, au bon moment, les consignes élaborées en consultation. Cette structuration est particulièrement utile pour les personnes qui ont du mal à mémoriser les ajustements de doses ou qui hésitent à intensifier le traitement de peur d’effets secondaires. En visualisant clairement le passage d’une zone à l’autre, le patient comprend mieux que l’inaction peut, au contraire, favoriser la survenue d’une crise sévère.
Les données scientifiques sur AsthmaIQ restent encore limitées, mais ce type d’outil illustre la tendance actuelle vers des digital therapeutics plus encadrés, parfois intégrés à des parcours de soins institutionnels. L’enjeu, pour les développeurs comme pour les soignants, est d’équilibrer automatisation et responsabilité médicale, afin que les recommandations numériques restent un support et non un substitut au jugement clinique.
Protocoles de télémédecine intégrés pour le suivi pneumologique
Les applications connectées pour l’asthme prennent toute leur dimension lorsqu’elles sont intégrées dans de véritables protocoles de télémédecine. Il ne s’agit plus seulement de collecter des données sur le smartphone du patient, mais de les partager de manière sécurisée avec l’équipe soignante, qui peut alors adapter le suivi à distance. Consultations vidéo, messages sécurisés, alertes transmises à l’infirmière d’éducation thérapeutique : tout un écosystème se met en place pour prolonger le cabinet médical au domicile.
Plusieurs études ont évalué des modèles où les patients enregistraient quotidiennement leurs symptômes, leur DEP et leurs prises de médicaments, tandis qu’une infirmière spécialisée en pneumologie surveillait les tableaux de bord à intervalles réguliers. En cas de dégradation des indicateurs (augmentation des sifflements, recours fréquent à la Ventoline, baisse du DEP), un contact téléphonique était établi pour analyser la situation et ajuster le traitement selon un protocole prédéfini avec le pneumologue. Certains essais ont montré une diminution des visites aux urgences et une amélioration de la qualité de vie, surtout chez les patients les plus fragiles.
Cependant, d’autres travaux n’ont pas retrouvé de bénéfice significatif par rapport à une prise en charge classique, notamment chez l’enfant. Les spiromètres connectés, par exemple, peuvent alourdir la charge quotidienne de soins (souffler une à deux fois par jour, respecter un protocole strict) sans impact démontré sur les symptômes ou les hospitalisations. Cela pose une question clé : comment trouver le bon équilibre entre intensité du suivi numérique et acceptabilité dans la vie de tous les jours ? Un dispositif trop contraignant risque d’être rapidement abandonné, réduisant à néant son potentiel.
À l’avenir, les protocoles de télémédecine en pneumologie devraient davantage s’appuyer sur des approches personnalisées : intensifier la télé-surveillance pour les patients récemment déséquilibrés ou à risque d’exacerbation sévère, proposer des suivis plus légers pour les asthmes bien contrôlés. La télémédecine ne peut pas être une solution unique pour tous ; elle doit être adaptée au profil, aux préférences et aux compétences numériques de chaque patient asthmatique.
Efficacité clinique mesurée des solutions digitales de monitoring asthmatique
La question de l’efficacité clinique des applications et objets connectés pour l’asthme reste centrale. Ont-ils un impact mesurable sur la fréquence des crises, les hospitalisations, la qualité de vie ? Les données disponibles sont encore hétérogènes, mais plusieurs signaux encourageants émergent. Une méta-analyse de douze études sur l’autogestion de l’asthme par applications mobiles a montré une amélioration globale du contrôle de l’asthme par rapport aux groupes témoins, même si la taille de l’effet restait modeste.
Plus récemment, une étude publiée dans le JAMA Network Open a évalué un programme numérique d’autogestion (DASM) incluant une surveillance nocturne via capteur placé sous le matelas. Chez 901 adultes asthmatiques, l’utilisation de l’application s’est traduite par une amélioration d’environ 4 points du score ACT chez les patients non contrôlés au départ, un gain cliniquement significatif. De plus, chez les patients déjà contrôlés, le programme a permis de maintenir ce contrôle dans le temps, ce qui est loin d’être acquis dans la vraie vie.
D’autres essais, comme ceux menés avec Propeller Health, ont mis en évidence une réduction de l’usage des bronchodilatateurs de secours et une augmentation du nombre de jours sans symptômes. Chez l’enfant, les inhalateurs connectés couplés à des alertes en cas d’oubli du traitement de fond ou de prise excessive de salbutamol ont montré un meilleur contrôle de l’asthme par rapport au suivi conventionnel. En revanche, les stéthoscopes et spiromètres connectés n’ont pas encore prouvé, de façon robuste, un bénéfice sur les crises ou les hospitalisations, malgré leur intérêt diagnostique ponctuel.
Un point important ressort de plusieurs revues : le nombre de fonctionnalités d’une application (éducation, rappels de prise, plans d’action, messagerie, etc.) n’est pas directement corrélé à son efficacité clinique. Une application très sophistiquée mais peu utilisée sera moins utile qu’un outil plus simple, bien intégré dans le parcours de soins et réellement adopté par le patient. Or, la plupart des études manquent encore de données sur l’adhésion à long terme : combien de patients continuent d’utiliser l’application après six mois, un an, deux ans ? Sans réponse à cette question, il reste difficile d’extrapoler les bénéfices au-delà des conditions très encadrées des essais randomisés.
Défis réglementaires et certification des dispositifs médicaux connectés en pneumologie
L’essor des applications et objets connectés pour l’asthme soulève également des défis réglementaires majeurs. À partir du moment où un logiciel revendique une finalité médicale – par exemple, aider à diagnostiquer une exacerbation, adapter un traitement ou prévenir une crise –, il est susceptible d’être considéré comme un dispositif médical au sens du règlement européen (MDR). Cela implique des exigences strictes en matière d’évaluation clinique, de gestion des risques, de cybersécurité et de protection des données personnelles.
Pour les développeurs, la marche est haute : il ne suffit plus de publier une application dans un store pour espérer qu’elle soit utilisée dans le cadre de soins. Des essais cliniques bien conçus, incluant des comparateurs pertinents et des critères de jugement robustes (exacerbations, hospitalisations, scores de qualité de vie), sont nécessaires pour démontrer un réel bénéfice. À terme, l’objectif est que certaines de ces solutions numériques puissent être prescrites par les médecins, voire remboursées par les systèmes de santé, comme cela commence à se faire en Allemagne avec les « DiGA ».
La question de l’équité d’accès ne doit pas être oubliée. Certaines études ont mis en évidence des différences d’efficacité selon l’origine ethnique ou le niveau socio-économique, probablement liées à un accès inégal aux soins, aux smartphones récents ou à une connexion internet stable. Si l’on veut que les applications connectées contribuent réellement à réduire les crises d’asthme au niveau populationnel, il faudra veiller à ce qu’elles ne creusent pas davantage les inégalités de santé. Cela passe par des interfaces accessibles, des programmes d’éducation thérapeutique adaptés et, parfois, des dispositifs matériels mis à disposition des patients les plus vulnérables.
Enfin, la co-construction entre ingénieurs, médecins, patients et autorités de santé apparaît indispensable. Les applications de monitoring de l’asthme qui fonctionneront dans la durée seront celles qui auront su concilier rigueur scientifique, simplicité d’usage et intégration fluide dans la pratique clinique quotidienne. À cette condition, les outils connectés pourront pleinement jouer leur rôle : aider à mieux suivre la maladie, à prévenir les exacerbations… et, au final, à réduire durablement le fardeau des crises d’asthme.