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Développement et validation externe d’un modèle de prédiction du passage d’une forme légère à modérée ou sévère de COVID-19, à l’aide du scanner thoracique

INTRODUCTION: La plupart des patients atteints d’une forme légère de COVID-19 évoluent favorablement de façon spontanée mais 5 à 10 % développent une forme modérée à sévère avec une issue potentiellement fatale. Ainsi, identifier les patients à risque d’évolution défavorable représente un défi impor...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Zysman, M., Asselineau, J., Saut, O., Frison, E., Oranger, M., Maurac, A., Charriot, J., Klein, E., Bommart, S., Bourdin, A., Dournes, G., Casteigt, J., Blum, A., Ferretti, G., Degano, B., Thiébaut, R., Chabot, F., Berger, P., Laurent, F., Benlala, I.
Formato: Online Artículo Texto
Lenguaje:English
Publicado: Published by Elsevier Masson SAS 2023
Materias:
8
Acceso en línea:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9836887/
http://dx.doi.org/10.1016/j.rmra.2022.11.010
Descripción
Sumario:INTRODUCTION: La plupart des patients atteints d’une forme légère de COVID-19 évoluent favorablement de façon spontanée mais 5 à 10 % développent une forme modérée à sévère avec une issue potentiellement fatale. Ainsi, identifier les patients à risque d’évolution défavorable représente un défi important. Par conséquent, la création d’un modèle de prédiction du risque de progression d’une forme initiale légère vers une forme modérée, sévère ou critique de COVID-19, en combinant des paramètres cliniques et biologiques simples avec des données qualitatives ou quantitatives (incluant l’intelligence artificielle) du scanner thoracique initial, semble pertinent pour une prise en charge optimale des patients. MÉTHODES: Quatre hôpitaux français (CHU Bordeaux, Grenoble, Montpellier et clinique Bordeaux Nord) ont participé à l’élaboration du modèle ainsi qu’à sa validation interne de manière rétrospective. La validation externe a été effectuée sur des patients admis dans des hôpitaux français indépendants. Le risque de progression vers une forme modérée à sévère a été déterminé à partir des paramètres cliniques (âge, sexe, tabagisme, apparition des symptômes, comorbidités cardiovasculaires, diabète, maladies respiratoires chroniques, immunodépression), biologiques (lymphocytes, CRP), données qualitatives ou quantitatives (dont les données d’intelligence artificielle) issues du scanner thoracique initial chez les patients atteints d’une forme légère initiale du COVID-19. RÉSULTATS: Les analyses qualitatives tomodensitométriques associées aux paramètres cliniques et biologiques prédisent l’aggravation vers une forme modérée à sévère avec une performance de 0,70 (IC95 % : 0,63 à 0,77). L’utilisation de l’analyse quantitative tomodensitométrique et de l’intelligence artificielle permettent d’améliorer la performance du modèle de prédiction respectueusement à 0,73 (IC95 % : 0,67 à 0,79) et 0,77 (IC95 % : 0,71 à 0,83). Les résultats étaient similaires dans les deux cohortes de validation, en considérant les scanners thoraciques avec ou sans injection. CONCLUSION: Les analyses qualitatives tomodensitométriques combinées à des paramètres cliniques et biologiques simples semblent déterminer le risque de progression d’une forme initialement légère de COVID-19 vers une forme modérée à sévère. L’ajout d’une analyse quantitative tomodensitométrique améliore le modèle de prédiction tout comme l’utilisation de l’intelligence artificielle.