Auteur(s) : Ross, Célia
Directeur : Massimo Lodi
Composante : MEDECINE
Date de création : 30-06-2023

Description : Médecine (gynécologie-obstétrique), Introduction : Les foetus avec un petit poids pour l’âge gestationnel (PAG) représentent 10 % des grossesses. Dans cette population, on retrouve les foetus avec un retard de croissance intra-utérin (RCIU) qui sont des PAG avec un infléchissement pathologique de leur courbe de croissance. La prise en charge de ces foetus est codifiée, mais la décision quant au moment opportun de l’accouchement est souvent prise au cas par cas. Ces foetus ont moins de ressources par rapport aux foetus ayant une estimation pondérale normale et leur adaptation néonatale peut être plus difficile. Cette mauvaise adaptation pourrait avoir un impact sur le développement neurologique de l’enfant. L’objectif de notre étude est d’établir un modèle prédictif de mauvaise adaptation néonatale immédiate (MANI) chez les foetus ayant une suspicion de RCIU sévère après 34 SA. Matériel et Méthodes : Il s’agit d’une étude rétrospective observationnelle réalisée sur deux sites des Hôpitaux Universitaires de Strasbourg entre 2000 et 2020. Nous avons inclus 1220 patientes qui présentaient une grossesse unique avec un foetus en présentation céphalique chez qui il avait une suspicion de RCIU sévère définie comme une croissance < 3° centile, et ayant accouché à partir de 34 SA. Le critère de jugement principal composite était la mauvaise adaptation néonatale immédiate (MANI) définie par : un score d’Apgar à 5 minutes ≤ 7, un pH artériel < 7,10, un transfert immédiat en pédiatrie, ou encore la nécessité d’une réanimation à la naissance. Résultats : Tout d’abord, nous avons analysé les facteurs liés à la MANI en comparant deux groupes : « Absence de MANI » avec 904 patientes et le groupe « MANI » avec 316 patientes. En analyse univariée, les facteurs significativement associés à une MANI étaient : la nulliparité (p = 0,003), un IMC plus faible (p = 0,046), la consommation d’alcool avant (p = 0,023) et pendant la grossesse (p = 0,025), les pathologies vasculaires (p < 0,001), une petite hauteur utérine (p < 0,001), des Doppler pathologiques : cérébral, ombilical et l’inversion cérébro-placentaire (ICP) (p <0,001), l’oligoamnios (p <0,001), le déclenchement du travail (p <0,001), l’accouchement par césarienne (p <0,001) et un âge gestationnel à l’accouchement plus précoce (p < 0,001). En analyse multivariée, l’ICP (OR=2,05 [0,92 ; 4,70] p=0,07) et le doppler cérébral pathologique (OR=5,11 [0,90 ; 43,9] p=0,08) augmentaient le risque de MANI de manière non significative. À l’inverse, la multiparité (OR= 0,83 [0,69 ; 0,99] p=0,04), le début de travail spontané (OR= 0,44 [0,30 ; 0,66] p < 0,001) et l’âge gestationnel avancé à l’accouchement (OR=0,92 [0,91 ; 0,94] p<0,001) étaient associés à une diminution du risque de MANI. Le modèle prédictif a été réalisé à partir de 6 caractéristiques disponibles avant le travail : la parité, le diabète, le Doppler cérébral, l’ICP, le mode de début de travail et l’âge gestationnel. L’aire sous la courbe était de 0,78, et le seuil de risque optimal a été calculé à 32%. En tenant compte de ce seuil, les performances de ce modèle étaient les suivantes : sensibilité 66% ; spécificité 83% ; VPP 60% et VPN 87%. De plus, ce modèle permet de donnerun risque exprimé en pourcentage avec son intervalle de confiance à 95%, ainsi qu’une évolution temporelle selon l’âge gestationnel et le mode de début de travail. Discussion : Le modèle prédictif a montré de bonnes performances et pourrait être reproductible en situation réelle via une application web. Il permet d’avoir une estimation du risque de MANI de manière individuelle. Il serait un élément d’information parentale ainsi qu’une aide à la décision thérapeutique. Néanmoins, ce modèle présente des limites, les différents paramètres inclus dans le critère de jugement n’ont pas le même impact sur l’évolution du nouveau-né à long terme. Ces paramètres ne sont pas non plus les seuls à déterminer l’adaptation néonatale. De plus, ce modèle nécessite une évaluation sur d’autres populations afin de juger de sa validité externe, ainsi qu’une étude prospective. Pour conclure, il s’agit d’un outil prometteur dans la pratique obstétricale., Objective: to establish a predictive model for adverse immediate neonatal adaptation (INA) in fetuses with suspected severe IUGR after 34 gestational weeks (GW). Methods. We conducted a retrospective observational study in the University Hospitals of Strasbourg between 2000 and 2020, including 1,220 women (n = 316 with adverse INA). The primary outcome (composite) was INA. We developed and tested a using logistic regression predictive model. Results. The model included 6 features available before labor: parity, gestational age, diabetes, cerebral Doppler, cerebral-placental inversion, onset of labor. The model could predict individual risk of adverse INA with confidence interval. Taking an optimal cut-off threshold of 32%, performances were: sensitivity 66%; specificity 83%; positive and negative predictive values 60 and 87% respectively, and area under the curve 78%. Discussion. The predictive model showed good performances and clinical utility, and needs to be investigated further., Thèses et écrits académiques
Mots-clés libres : Retard de croissance intra-utérin, Intelligence artificielle, Prédiction de risque, Adaptation néonatale, 610
Couverture : FR