Résultats des lésions cérébrales traumatiques et validation externe du modèle de pronostic CRASH

Introduction Selon le rapport 2015 de l'Organisation mondiale de la santé (OMS), les accidents de la route sont la dixième cause de mortalité dans le monde[1]. 90 % d'entre eux se produisent dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRITI)[2]. L'interaction complexe des facteurs humains, véhiculaires et environnementaux ainsi que l'absence de programmes de prévention durables ont contribué à cette « épidémie silencieuse » de blessures. Parmi les blessures, les traumatismes crâniens sont la principale cause de morbidité et de mortalité.

Les jeunes hommes actifs âgés de 20 à 40 ans constituent le groupe le plus vulnérable à souffrir d'un traumatisme crânien[3]. Environ 60 % des personnes atteintes de TCC ne reprennent pas le travail[3]. Une étude réalisée à Delhi, en Inde, a montré que les patients atteints de TCC sévère qui étaient inconscients à la sortie, 50 % d'entre eux sont décédés à six mois et 30 % sont restés dans un état végétatif [4].

Les cliniciens doivent répondre du pronostic du blessé à leurs proches anxieux à l'arrivée ainsi que tout au long du traitement. Les recherches ont montré que les modèles pronostiques sont des modèles statistiques qui combinent les données des patients pour prédire les résultats sont susceptibles d'être plus précis que les simples prédictions cliniques [5]. Un essai contrôlé randomisé multicentrique a publié un modèle de prédiction pour les patients atteints de lésions cérébrales traumatiques [6]. Contrairement à d'autres modèles de prédiction, ce modèle était basé sur des données provenant de pays à revenu élevé et à faible revenu intermédiaire. Cependant, la validation externe de ce modèle de prédiction n'a pas été effectuée dans les données des PRITI[7]. Par conséquent, pour combler cette lacune, nous visons à étudier les résultats des patients atteints de lésions cérébrales traumatiques et également à valider le modèle de prédiction de l'essai CRASH chez les patients atteints de lésions cérébrales traumatiques. par exemple. Un homme de 45 ans, est venu avec un accident de la route ayant entraîné un traumatisme crânien. Son échelle de coma de Glasgow était E4V4M5, les pupilles réagissant à la lumière et au scanner cérébral évoquant un hématome sous-dural d'une épaisseur d'environ 3 mm le long des convexités basi-frontales supérieures et frontales moyennes sans effet de masse sous-jacent significatif. Ces détails sont insérés dans le calculateur de MODÈLE DE PRONOSTIC DE CRASH comme indiqué ci-dessous. Selon cela, la mortalité à 14 jours est de 4,4 % et la morbidité au 6ème mois est de 12,6 %, c'est-à-dire un résultat défavorable.

Collecte des données La collecte des données sera effectuée par un résident et un étudiant en médecine du même hôpital. Les patients seront suivis de manière prospective dans le service jusqu'à leur sortie ou leur décès. Les informations seront saisies dans le formulaire d'enregistrement de cas en fonction du dossier du patient. Un consentement éclairé écrit et valide sera pris pour suivre les patients le jour 14 et 6 mois après la date de la blessure par conversation téléphonique.

Résultats :

Le résultat de l'étude est la mortalité au 14e jour et la mortalité et la morbidité au 6e mois après le traumatisme crânien. Cette morbidité au 6ème mois sera mesurée en utilisant GLASGOW OUTCOME SCALE par conversation téléphonique

Variable :

Les variables démographiques, le mécanisme de la blessure, l'état du transfert, les paramètres vitaux à l'admission comme la pression artérielle systolique, la fréquence cardiaque, l'échelle de coma de Glasgow seront notés à partir des dossiers de cas. La réponse pupillaire des patients sera recueillie à partir de la feuille d'enregistrement de cas. Les résultats de la tomodensitométrie et si le patient a été opéré ou non (neurochirurgie) seront notés. D'autres blessures seront également enregistrées.

Taille de l'échantillon La taille de l'échantillon pour une étude de validation externe doit comprendre au moins 100 patients avec le résultat et 100 sans les résultats[8,]. Le résultat à court terme est la mortalité à 14 jours. La mortalité dans tous les groupes de TCC est de 23 %. Donc, pour avoir 100 événements, nous aurons besoin d'un échantillon d'au moins 500 patients. Une analyse intermédiaire sera effectuée après un an pour voir si la taille de l'échantillon est respectée et une autre décision sur la durée de l'étude sera prise.

Analyse Les données seront saisies dans Microsoft Excel 2016 et l'analyse statistique sera effectuée à l'aide de SPSS version 17. Nous évaluerons les performances des modèles de notre jeu de données en termes de discrimination et de calibration. La discrimination décrit dans quelle mesure un modèle distingue les patients avec et sans le résultat d'intérêt. L'étalonnage indique dans quelle mesure les résultats prédits correspondent aux résultats observés.

Pour évaluer la discrimination, nous calculerons l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC). Une AUC de 1 implique une discrimination parfaite, tandis qu'une AUC de 0,5 implique que la discrimination d'un modèle n'est pas meilleure que le hasard.

Pour évaluer l'étalonnage, nous tracerons les résultats observés par rapport aux résultats prédits. Éthique Le consentement éclairé sera recueilli par le co-investigateur de cette étude auprès du patient/parent (représentant légal), après l'admission du patient dans le service. Le consentement éclairé sera de suivre le patient par téléphone à 14 jours et 6 mois à compter de la date de la blessure. Pendant le cours en salle ou à la sortie si le patient est conscient et est en état de donner son consentement, un nouveau consentement sera pris du patient lui-même. Si le patient refuse de donner son consentement, ses données ne seront pas enregistrées et aucun suivi ne sera effectué aux fins de l'étude.