Les chercheurs développent un outil pour prédire les conséquences neurologiques après un arrêt cardiaque

Université métropolitaine d’Osaka Lorsqu’il s’agit de traiter un arrêt cardiaque, agir rapidement peut faire la différence entre la vie et la mort.

Des chercheurs de l’Université métropolitaine d’Osaka ont développé un nouveau modèle d’évaluation qui utilise uniquement les données de réanimation préhospitalière et prédit avec précision l’issue neurologique des patients présentant un arrêt cardiaque hors de l’hôpital (OHCA). Ce modèle permet potentiellement aux prestataires de soins de santé de prendre des décisions rapides et précises dès l’arrivée du patient à l’hôpital, améliorant ainsi les soins aux patients et l’allocation des ressources.

Leurs résultats ont été publiés dans réanimation le 31 mai.

Un arrêt cardiaque peut entraîner la mort en quelques minutes. L’OHCA n’est pas rare et entraîne souvent de faibles taux de survie. Au Japon, plus de 100 000 patients développent une OHCA chaque année, et moins de 10 % d’entre eux reprennent une vie normale.

Des calculs de prédiction neurologique rapides et précis sont cruciaux dans les cas OHAC. Des modèles prédictifs efficaces peuvent sauver des vies, réduire les souffrances et réduire les coûts inutiles associés aux efforts inutiles de réanimation.

Les modèles actuels de prédiction du pronostic nécessitent des calculs complexes et des données de tests sanguins, ce qui les rend peu pratiques pour un déploiement rapide immédiatement après le transport du patient.

Takenobu Shimada, maître de conférences en médecine, École supérieure de médecine, Université métropolitaine d’Osaka

L’équipe de recherche a comblé cette lacune en créant un modèle d’évaluation qui utilise des données précliniques facilement disponibles pour prédire les résultats neurologiques indésirables. Ils ont analysé les données du registre Utstein à l’échelle japonaise et examiné les informations collectées entre 2005 et 2019 sur la réanimation préhospitalière et la récupération neurologique un mois après l’arrestation chez 942 891 adultes suspectés d’OHCA cardiaque. Les conséquences indésirables incluent un handicap grave, un état végétatif ou la mort.

Le modèle développé, appelé « R-EDByUS Score », est dérivé des premières lettres de ses cinq variables : âge, délai de retour de la circulation spontanée (ROSC) ou délai d’arrivée à l’hôpital, absence de RCP, si l’arrestation a été observée et , enfin le rythme cardiaque initial (choquable versus non choquable).

Les patients ont été divisés en deux groupes selon qu’ils avaient atteint le ROSC avant leur arrivée à l’hôpital ou qu’ils subissaient toujours une RCR à leur arrivée. Les chercheurs ont développé des modèles simplifiés et basés sur la régression pour calculer les scores R-EDByUS pour chaque groupe.

Les résultats ont montré que les scores R-EDByUS prédisaient les résultats neurologiques avec une grande précision, atteignant des valeurs statistiques C d’environ 0,85 pour les deux groupes. Les statistiques C mesurent la précision prédictive d’un modèle et vont de 0,5 (pas de pouvoir prédictif) à 1,0 (précision parfaite), des valeurs plus élevées indiquant des performances supérieures.

« Le score R-EDByUS permet des prédictions pronostiques très précises immédiatement après l’arrivée à l’hôpital et convient à une utilisation clinique quotidienne lorsqu’il est utilisé via un smartphone ou une tablette », a déclaré Shimada.

Ce modèle de notation devrait devenir un outil précieux pour les prestataires de soins de santé et faciliter l’évaluation et le traitement rapides des patients en réanimation.

“Dans les soins d’urgence pour l’OHCA, les procédures invasives telles que l’assistance circulatoire mécanique peuvent sauver des vies, mais sont également très stressantes”, a déclaré Shimada. « Notre modèle de prédiction aide à identifier les patients susceptibles de bénéficier de soins intensifs, tout en réduisant le fardeau inutile pour ceux dont les résultats sont médiocres. »