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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...
Autores principales: | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
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Formato: | Online Artículo Texto |
Lenguaje: | English |
Publicado: |
Published by Elsevier Masson SAS
2023
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Materias: | |
Acceso en línea: | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9836887/ http://dx.doi.org/10.1016/j.rmra.2022.11.010 |
_version_ | 1784868957025468416 |
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author | 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. |
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author_sort | Zysman, M. |
collection | PubMed |
description | 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. |
format | Online Article Text |
id | pubmed-9836887 |
institution | National Center for Biotechnology Information |
language | English |
publishDate | 2023 |
publisher | Published by Elsevier Masson SAS |
record_format | MEDLINE/PubMed |
spelling | pubmed-98368872023-01-17 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 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. Rev Malad Respir Actual 8 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. Published by Elsevier Masson SAS 2023-01 2023-01-13 /pmc/articles/PMC9836887/ http://dx.doi.org/10.1016/j.rmra.2022.11.010 Text en Copyright © 2022 Published by Elsevier Masson SAS. Since January 2020 Elsevier has created a COVID-19 resource centre with free information in English and Mandarin on the novel coronavirus COVID-19. The COVID-19 resource centre is hosted on Elsevier Connect, the company's public news and information website. Elsevier hereby grants permission to make all its COVID-19-related research that is available on the COVID-19 resource centre - including this research content - immediately available in PubMed Central and other publicly funded repositories, such as the WHO COVID database with rights for unrestricted research re-use and analyses in any form or by any means with acknowledgement of the original source. These permissions are granted for free by Elsevier for as long as the COVID-19 resource centre remains active. |
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