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Journal de Neurochirurgie

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Dans les plupart des services d’urgences et en raison de l’importance du flux des malades, le tri initial des patients est  effectué par un infirmier formé. Cette étape est cruciale, car en présence d’une « vraie » urgence vitale, une intervention précoce est déterminante pour le pronostic. Une équipe suisse a développé puis validé de façon prospective un score pour identifier les patients à haut risque de décès à l’arrivée aux urgences.

L’analyse est prospective basée sur une cohorte de 8 607 admissions consécutives aux urgences de l’hôpital universitaire de Berne. Elle s’est déroulée durant un an à partir d’octobre 2009. La performance du modèle développé a été comparée à l’estimation du risque de décès fait par l’infirmier d’accueil des urgences et notée de 0 à 10.

Les catégories les plus fréquentes de diagnostic à l'admission sont les atteintes neurologiques (2 052, 24 %), la traumatologie (1 522, 18 %), les infections (1 328, 15 % ; comprenant les sepsis [357, 4,1 %], les sepsis sévères [249, 2,9 %] et les chocs septiques [27, 0,3 %]), les pathologies cardiovasculaires (1 022, 12 %), gastro-intestinales (848, 10 %) et respiratoires (449, 5 %). Les  critères prédictifs retenus dans le modèle final sont l'âge, un temps de recoloration cutanée prolongé, la pression artérielle, la saturation en oxygène, l’existence d’une ventilation mécanique à l’arrivée, le score de Glasgow et le score de gravité APACHE II.

Ce modèle démontre une bonne capacité discriminative et prédictive, avec une aire sous la courbe ROC de 0,92 et une bonne validité interne. Il fait mieux que l’évaluation clinique des patients. Ainsi, par rapport au modèle développé, l'estimation du risque prédit par l'infirmière diffère d’une part, chez les patients ayant un faible risque de décès (en dessous de 5 %) zone dans laquelle la  variabilité de la prédiction humaine est plus importante mais où globalement, la prédiction humaine est plus pessimiste que le modèle. En revanche, l’estimation infirmière apparaît plus optimiste que le score dans les cas graves, où le risque de mortalité est un peu sous-estimé par les soignants.

Reflet de la population consultant aux urgences, dans cette étude, le risque prévu et observé de décès est de moins de 5 %  dans plus de 80 % des venues. Chez ces patients, les auteurs observent que la prédiction de leur modèle est un peu moins fiable. Cependant, la prédiction du modèle est importante chez les patients ayant un risque de mortalité supérieur à 5 %. Ce qui est finalement ce que l’on souhaite, reconnaître les patients avec un risque élevé de décès plutôt que prédire un faible risque de mortalité dans les cas non graves.

Pour les auteurs, l’utilisation de ce modèle permettrait de faciliter l’identification des patients venant aux urgences et à risque élevé de mortalité et chez lesquels  la mise en œuvre précoce des mesures thérapeutiques est juste vitale.

Références : Coslovsky M et coll. : A clinical prediction model to identify patients at high risk of death in the emergency department.
Intensive Care Med., 2015; 41: 1029–1036



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