Des chercheurs développent un modèle de prédiction unique en son genre pour les crises néonatales
Des chercheurs du Neuroscience Center de l’hôpital pour enfants de Philadelphie (CHOP) ont développé un modèle de prédiction qui détermine quels nouveau-nés sont susceptibles de subir des crises dans l’unité néonatale de soins intensifs (USIN). Ce modèle pourrait être intégré aux soins de routine pour aider l’équipe clinique à décider quels bébés auront besoin d’électroencéphalogrammes (EEG) et quels bébés peuvent être pris en charge en toute sécurité dans l’unité de soins néonatals sans surveillance par EEG. Cela permettrait aux familles et aux prestataires de s’occuper des bébés sans procédures intrusives et inutiles. Les conclusions ont été publiées par La santé numérique The Lancet.
Les convulsions néonatales sont un problème neurologique courant chez les nouveau-nés. En particulier, environ 30 % des nouveau-nés souffrant d’un manque temporaire d’oxygène au cerveau (connu sous le nom d’encéphalopathie hypoxique-ischémique ou HIE) auront des convulsions. La plupart de ces crises ne peuvent être détectées que par la surveillance EEG et non simplement par l’observation clinique, une leçon importante qui a façonné la prise en charge des bébés souffrant de crises au cours des deux dernières décennies. Les nouveau-nés atteints d’EHI courent un risque accru de problèmes neurocomportementaux et d’épilepsie plus tard dans la vie, et la détection et le traitement des crises sont importants pour réduire les blessures induites par les crises, améliorant ainsi les résultats pour les nouveau-nés présentant des crises précoces.
Les directives actuelles suggèrent que les nouveau-nés atteints d’EHI subissent quatre à cinq jours de surveillance EEG pour détecter les crises. Cependant, cette approche n’est pas toujours réalisable, car bon nombre de ces bébés reçoivent des soins dans des USIN qui n’ont pas accès à l’EEG continu (CEEG). Même les USIN des grands réseaux de soins de santé ne disposent souvent que de ressources EEG limitées, d’autant plus que l’interprétation des lectures EEG prend beaucoup de temps pour toute l’équipe de soins, y compris les médecins et les technologues.
Prédire quels nouveau-nés subiront des crises est complexe, et les tentatives antérieures de prédire les crises futures à l’aide de données cliniques et EEG n’ont pas donné de résultats très précis. Pour aider à résoudre ces problèmes, les chercheurs de CHOP ont utilisé les données d’un formulaire de rapport EEG récemment développé qui est utilisé pour tous les EEG pour construire des modèles de prédiction à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique.
“Dans cette étude, nous avons utilisé les données des EEG de plus de 1 000 nouveau-nés pour créer des modèles permettant de prédire les crises néonatales”, a déclaré la première auteure de l’étude, Jillian McKee, MD, Ph.D., boursière en épilepsie pédiatrique à la Division de neurologie et de pédiatrie. Programme d’épilepsie au CHOP. “Ces données nous ont aidés à optimiser les nouveau-nés qui devraient recevoir une surveillance EEG à l’USIN.”
Les chercheurs ont construit leurs modèles de prédiction des crises sur la base des caractéristiques EEG standardisées rapportées dans les dossiers médicaux électroniques. L’étude rétrospective a révélé que ces modèles pouvaient prédire les crises, et en particulier les crises chez les nouveau-nés atteints d’EHI, avec une précision de plus de 90 %. Les modèles pourraient être réglés pour ne pas manquer les crises, avec une sensibilité allant jusqu’à 97 % dans la cohorte globale et 100 % chez les nouveau-nés atteints d’EHI tout en maintenant une précision élevée. Les auteurs ont indiqué qu’il s’agissait de la première étude faisant état d’un modèle de prédiction des crises basé sur des rapports standardisés d’origine clinique. L’équipe de l’étude a mis le modèle à la disposition du public sous la forme d’un outil en ligne.
“Si nous pouvons valider davantage ce modèle, il pourrait permettre une utilisation plus ciblée des ressources EEG limitées en réduisant l’utilisation de l’EEG chez les patients à faible risque, ce qui rendra les soins aux bébés souffrant de problèmes neurologiques à l’USIN plus personnalisés et ciblés”, a déclaré le senior l’auteur de l’étude Ingo Helbig, MD, neurologue pédiatrique à la division de neurologie et codirecteur de l’ENGIN (Epilepsy NeuroGenetics Institute) au CHOP. “Nous pensons que l’intégration de ce modèle dans la pratique clinique en temps réel pourrait grandement améliorer la qualité et l’efficacité des soins que nous prodiguons au cours de ces premiers jours critiques de la vie.”
“Ce projet a indiqué que nous pouvons acquérir efficacement des données standardisées dans le cadre de la pratique clinique pour conduire la recherche qui nous permet de fournir de meilleurs soins”, a déclaré Nicholas Abend, MD, co-auteur et directeur médical principal au Centre de neurosciences du CHOP. “Nous utilisons déjà cette même approche pour collecter des données sur tous les rapports EEG, des milliers de visites d’épilepsie au fil du temps et de nombreux autres domaines au sein du Centre de neurosciences, établissant ainsi un véritable système de soins de santé apprenant.”
