|
Conférencier
|
Transcription
|
| bnossaman@ochsner.org |
D'accord. |
| |
et |
| Nicolas Shelton |
Vous pouvez commencer quand vous êtes prêt, ce que je vais faire, c'est simplement vous demander de surveiller le temps, donc si vous pouvez le maintenir autour de 20 minutes, c'est bien. |
| |
Et, et si vous faites une erreur, ce n'est pas grave, continuez simplement la présentation, ils peuvent toujours apporter des modifications si nécessaire plus tard. |
| bnossaman@ochsner.org |
Merci. |
| Nicolas Shelton |
Ok, quand tu es prêt. |
| bnossaman@ochsner.org |
Vous pouvez commencer à. |
| |
905 à droite. |
| |
Merci ce matin de m'avoir permis de présenter cette énigme intéressante que nous avons eue dans nos unités de soins intensifs à Ochsner Health à la Nouvelle-Orléans au début de l'épidémie de COVID. |
| |
Nous n’avions pas, et la nation, et peut-être même le monde, de protocole de conception pour faire face à cette pandémie potentiellement mortelle, autre que des soins de soutien. J’ai donc commencé à concevoir |
| |
une analyse de décision éclairée dont les résultats seront présentés ce matin, pour voir si nous pouvons nous attaquer à cette balle qui roule vers nous. |
| |
Au début du 8 mars 2020, |
| |
Nous avons constaté une augmentation soudaine et considérable du nombre de patients atteints de la COVID-19. Parallèlement, le nombre de patients nécessitant une ventilation mécanique a considérablement augmenté... |
| |
ventilation pulmonaire des poumons, d'accord. |
| |
J’ai la chance d’être intensiviste et d’avoir participé aux soins de ces patients, même si nous avions parfois jusqu’à sept unités dédiées aux soins de cette population de patients spécialisés. |
| |
Les calculs préliminaires ont indiqué que |
| |
J'aurais probablement besoin d'une base de données d'au moins 200 patients, pour pouvoir élaborer des formules sur la manière dont nous devrions aborder cette population de patients. |
| |
Comme nous le voyons dans la première diapositive statique, il s’agissait de la distribution de la mortalité dans cette population de patients. |
| |
Et nous constatons une augmentation spectaculaire, à partir de 50 ans jusqu'à presque 100 ans, du taux de mortalité hospitalière élevé dans cette population de patients. Bien entendu, ces données peuvent être additionnées soit avec une médiane sur l'ensemble des intervalles de quartile, soit avec une moyenne de l'écart type. |
| |
Mais en fin de compte, nous voulions faire une sorte de prédiction sur le type de patient qui arriverait à notre porte et, plus important encore, |
| |
comment gérer les soins de ces patients. Donc même si nous avons un intervalle de prédiction calculé, le prochain patient se situerait dans un intervalle de confiance de 95% de 45 à 99. |
| |
Bien que ce soit une information importante, |
| |
ce n'est pas ce qui nous intéresse principalement. Ainsi, en mars 2020, nous commençons à récolter jusqu'à 500 points de données chez chacun de nos 211 premiers patients COVID-19 qui ont reçu un test positif invasif. |
| |
ventilation sous pression au sein du centre de santé Ochsner à la Nouvelle-Orléans, en Louisiane, dans environ quatre semaines, ce qui correspond essentiellement à cette gamme de patients ici |
| |
nous pensons avoir calculé et obtenu un échantillon suffisant pour permettre le développement d'un protocole institutionnel individualisé |
| |
ou une analyse de décision éclairée selon laquelle, à ce moment-là, la thérapie de soutien actuelle incluait peut-être l'utilisation d'hydroxychloroquine, l'utilisation de ??? ou d'un anti-infectieux, |
| |
la mise en décubitus ventral des patients, c'est-à-dire leur mise sur le ventre, l'utilisation de médicaments pour soutenir la pression artérielle systémique, le recours à l'hémodialyse en cas d'insuffisance rénale et l'utilisation d'anticoagulants, c'est-à-dire d'héparine, pour prévenir la composante thrombogénétique qui se produit lorsque le corps subit une agression majeure. |
| |
Cependant, cette extraction de données a nécessité environ cinq mois de travail minutieux et nous les avons donc utilisées pour les étapes ultérieures de la pandémie. |
| |
Et nous utilisons maintenant cette base de données pour nous aider à associer les thérapies futures, grâce aux monoclonaux, dont nous disposions à ce stade précoce des soins aux patients. Notre principal résultat d'intérêt est donc essentiellement la mortalité hospitalière, |
| |
ce qui est malheureusement inquiétant, était de 65 %, ce qui correspond au même niveau que celui signalé dans différents centres médicaux en Chine, |
| |
en France, au Canada. Bien sûr, nous avons les intervalles de confiance, pour ceux d'entre nous qui doivent présenter ces informations, cela peut aller de 58% à 71%. |
| |
Malheureusement, dans nos soins aux patients, même si nous avions un taux de mortalité très élevé et un taux de mortalité hospitalière inacceptable, parmi les patients qui survivaient jusqu'à leur sortie de l'hôpital, nous n'avions pas non plus de bons antécédents dans ce domaine. |
| |
Seulement un patient sur 10, en réalité moins d'un patient sur 10, est rentré chez lui pour reprendre ses activités quotidiennes. La grande majorité de ces patients ont eu besoin d'un certain degré d'assistance. |
| |
aide à domicile ou placement dans des établissements de soins infirmiers spécialisés, etc., ou dans des établissements de soins de longue durée, bien que les chiffres soient faibles, car malheureusement, nous avons un pourcentage élevé de mortalité. |
| |
Nous avons donc commencé à examiner l’étiologie de ce COVID par système organique. |
| |
Oui, la majorité des patients sont venus à notre hôpital avec des problèmes respiratoires, mais un certain nombre de ces patients avaient d'autres problèmes comme plainte principale, nous appelons cela la plainte principale en médecine. Et nous les voyons répertoriés ici, et si nous activons |
| |
mortalité hospitalière, nous avons une idée de ce que c'est si vous arrivez avec une étiologie infectieuse, en utilisant votre œil, est-ce que ce taux de mortalité est élevé ? |
| |
Nous avons eu deux patients avec des plaintes abdominales, ce qui représente encore une fois une mortalité de 100 %, mais un petit nombre, néanmoins nous avons une idée de ce à quoi nous avons affaire. |
| |
Nous avons ensuite examiné les symptômes d'admission, les patients et leurs plaintes. Et encore une fois, nous avons les six grands |
| |
admis avec fièvre se plaignant de fièvre ; faiblesse généralisée ou fatigue ; diarrhée ; toux ; essoufflement ou anosmie, qui est ce manque d'odorat et de goût, qui était franchement |
| |
un symptôme qui a été signalé tardivement, certainement pas dans les quatre premières semaines, et nous ne tenons donc pas compte de cela. Et encore une fois, si nous regardons simplement les taux de mortalité, |
| |
En regardant ces symptômes, je suis surpris que nous ayons un pourcentage élevé de mortalité chez les patients sans fièvre. |
| |
ou sans se plaindre de toux ou sans essoufflement, par rapport aux autres patients qui se sont présentés sur une base de pourcentage. Nous utilisons nos yeux, juste pour évaluer le volume de mortalité regrettable chez ces patients atteints de ce type de |
| |
plaintes. |
| |
Nous avons ensuite regardé... une diapositive très chargée, je m'excuse pour le caractère chargé de cette diapositive... mais nous avons regardé |
| |
les évaluations des signes vitaux, ces six paramètres que nous utilisons, et voir si nous pouvons détailler des informations lorsque ces patients se présentent |
| |
dans nos services d'urgence. Et nous obtenons cette première série de signes vitaux pour voir si nous pouvons l'utiliser comme un prédicteur. Et encore une fois, en activant simplement les taux de mortalité, nous voyons que |
| |
à peu près tout suit la forme des histogrammes que nous voyons ici, d'accord. |
| |
Nous avons été surpris de constater que beaucoup de ces nouveaux patients n'ont pas eu une baisse plus importante de la pression artérielle diastolique, car, généralement dans le cadre du syndrome de réponse inflammatoire systémique, |
| |
ou SIRS, la pression diastolique augmente généralement dans les 40 et 50, certainement pas dans ces valeurs élevées ici. Cela suggère donc, du moins pour moi, que ces patients souffrent davantage d'un |
| |
syndrome de surstimulation sympathique décrit par Dunser et ses collègues en Allemagne dans les années 90. |
| |
Le SOS, pour paraphraser, est associé à une mortalité très élevée. Cela pourrait jouer un rôle clé. |
| |
Et puis, bien sûr, un oxymètre de pouls, qui normalement, chez la plupart des patients, dans des conditions de base, est autour de 100, un peu moins de 100. |
| |
Et nous voyons que la grande majorité des patients sont arrivés avec des valeurs très basses, ce qui, étonnamment, a permis de constater qu'il y avait des survivants dans ces groupes bas, donc cela a un rôle à jouer, mais pas nécessairement un rôle définitif. |
| |
Nous avons ensuite examiné les comorbidités et la répartition de ces comorbidités. Et encore une fois, l'hypertension essentielle, le diabète, les maladies coronariennes, l'insuffisance cardiaque, le tabac, |
| |
antécédents de BPCO (broncho-pneumopathie chronique obstructive), maladie respiratoire réactive réversible, maladie rénale, |
| |
et qui mène jusqu'à la transplantation d'organes et aux tumeurs malignes. Et si nous nous tournons à nouveau vers ces patients qui sont malheureusement décédés pendant leur hospitalisation pour COVID |
| |
Dans cette cohorte, nous constatons que si vous aviez subi une transplantation d'organe, vous aviez malheureusement un taux de mortalité de 100 %. Mais à notre grande surprise, |
| |
que nous commençons à avoir une idée de ce que sont ces patients souffrant d'hypertension essentielle, il semble que |
| |
que le pourcentage de mortalité est à peu près le même, c'est certainement le cas pour le diabète, l'insuffisance cardiaque congestive, peut-être moins, |
| |
Il est certain qu'en ce qui concerne les maladies coronariennes, un pourcentage plus élevé de personnes pensent qu'elles pourraient avoir des problèmes de coronaropathie et de COVID. Et le tabagisme, un pourcentage élevé, aura peut-être un rôle à jouer, un peu plus tard. |
| |
Nous avons ensuite effectué un ajustement logistique nominal pour une mortalité hospitalière, car encore une fois |
| |
il faut examiner toutes les interactions que toutes ces comorbidités jouent contre la mortalité hospitalière et encore une fois, il s'agit de nombreux facteurs de risque qui peuvent ne pas répondre aux critères stricts |
| |
critères statistiques pour la modélisation avec ajustement logistique nominal, et je reconnais cette limitation. Mais nous voyons que l'abus de tabac est très élevé, avec une faible probabilité due au hasard de 97 sur 10 000, ainsi que les maladies rénales, etc. |
| |
Nous avons dû éliminer la transplantation d’organes, car les décomptes n’étaient pas suffisants pour permettre au modèle de régresser. |
| |
Nous générons ensuite...plus intéressés par la réalisation d'ajustements de modèles linéaires généralisés avec des différences de risque standardisées, donc une façon amusante de regarder |
| |
données sur les résultats, en examinant les présentations des patients avec leurs symptômes, et aucun de ces éléments n'était statistiquement significatif, et le risque de mortalité n'était pas là parce que tous les intervalles de confiance croisaient zéro. |
| |
Nous avons ensuite examiné l'une des fonctionnalités clés de JMP, à savoir le partitionnement, le partitionnement récursif. |
| |
en faisant une validation interne, voici tous les 211 patients qui regardent vos paramètres de laboratoire d'admission, les analyses de sang, si vous voulez, et nous avons divisé les données et, étonnamment, ce qui avait le plus |
| |
associé à la mortalité hospitalière représentée dans les points de patients individualisés. Sous les lignes, il y avait un protime ou une mesure de coagulation, et si elle était élevée, vous aviez un taux de mortalité plus élevé, essentiellement d'environ |
| |
85 %, alors que si vous aviez un temps pro inférieur à 13,4 secondes, un taux de mortalité d'environ 60 % et une valeur logarithmique supérieure à 3. |
| |
Donc, d'un point de vue statistique, ce schéma n'est pas vraiment dû au hasard ; c'est possible, mais pas |
| |
pas vraiment. Ok, et puis si nous le divisons encore une fois, nous obtenons cette procalcitonine, qui est un marqueur dans la littérature sur les maladies infectieuses. |
| |
un signe d'infection bactérienne, pas virale, mais bactérienne. Et nous voyons ici quelques différences s'exprimer. Est-ce un avantage ? |
| |
Dans cet gramme, eh bien, les courbes caractéristiques de l'opérateur récepteur ne sont pas aussi robustes que nous le souhaiterions, donc c'est peut-être davantage dû au hasard et moins aux soins aux patients, mais cela vaut certainement la peine d'être exploré. |
| |
Voici les graphiques de la durée de séjour à l'hôpital dans notre population de patients, et nous voyons que la durée de séjour augmente jusqu'à environ 20, |
| |
un peu moins de 20 jours et jusqu'à environ 70 jours. Et malheureusement, nous avons eu des patients qui ne sont pas restés longtemps à l'hôpital, et si nous retraçons ces informations, |
| |
Nous constatons que beaucoup de ces patients sont décédés très tôt. C'est regrettable. Tous ces patients, comme je l'ai dit, étaient d'abord admis aux soins intensifs, nous avons donc ces informations ici, exprimées sous forme de taux de mortalité, de pourcentages, etc. |
| |
Alors, c'est notre première intrigue superposée, que j'aimerais montrer au public, dans laquelle... |
| |
C'est une diapositive un peu chargée au début, tous les 211 patients entre le 8 mars et le 5 avril 2020. Regardez les tendances et le degré d'aléatoire et, bien sûr, avec regret, si vous n'avez pas réussi à sortir de l'hôpital et à entrer dans le... dans le service hospitalier, |
