Trajectoires musculaires chez les patients victimes d'un AVC aigu

ÉTUDIER LE DESIGN:

Deux études de cohorte prospectives longitudinales seront menées auxquelles participeront des patients victimes d'AVC aigus non ambulatoires (cohorte 1) et ambulatoires (cohorte 2).

RECRUTEMENT DE PATIENTS :

Les investigateurs visent à recruter 200 sujets (100/cohorte). Les patients seront recrutés au service de neurologie de l'UZ Brussel.

PROCÉDURE:

Tous les survivants d'un AVC admis dans le service de neurologie de l'UZ Brussel seront soumis à un examen d'éligibilité. Par la suite, un consentement éclairé sera réalisé pour tous les sujets répondant aux critères d'inclusion.

Les évaluations de base (T0) des résultats de la récupération de la marche d'une part et des prédicteurs de la récupération de la marche d'autre part seront mesurées. Pour prédire la récupération de la marche, les chercheurs observeront deux nouveaux biomarqueurs : la fonte musculaire induite par un accident vasculaire cérébral et l'inflammation. En outre, les chercheurs évalueront également les prédicteurs connus pertinents pour la récupération de la marche afin de comparer la pertinence des nouveaux marqueurs. Les évaluations T0 commenceront de préférence dans les 3 jours suivant l'AVC.

Pour évaluer les trajectoires liées au temps des altérations musculaires et de l'inflammation, des évaluations de suivi de ces prédicteurs seront effectuées 3 jours après les évaluations de base (T1), à la sortie (T2) et 3 mois de suivi (T3). Les mesures de suivi T1 ne seront possibles que pour les patients présentant un handicap moteur post-AVC car leur séjour à l'hôpital est plus long que les patients sans handicap moteur après AVC (durée moyenne d'hospitalisation de 5 à 8 jours pour les patients sans ou avec handicap moteur post-AVC respectivement).

Les évaluations des mesures des résultats de la récupération de la marche seront répétées à la sortie (T2) et au suivi de 3 mois (T3).

MATÉRIAUX:

Pour mesurer la récupération de la marche chez les survivants d'un AVC aigu, les chercheurs utiliseront des capteurs de marche portables (Physiolog®, Gait Up SA, Suisse) pour enregistrer la vitesse de marche et un système léger d'analyse des gaz transportant la poitrine (Metamax 3B, Cortex, Allemagne) pour mesurer paramètres cardiorespiratoires.

Pour les prédicteurs, les enquêteurs utiliseront des dynamomètres portables (MicroFET2 et Martin Vigorimeter) pour évaluer la force musculaire, la force de préhension et la fatigue musculaire. De plus, les chercheurs ont besoin d'un appareil d'analyse d'impédance bioélectrique (BIA) (Bodystat® QuadScan 4000, Royaume-Uni) pour évaluer la masse musculaire de nos sujets et d'un système d'échographie portable (Viamo SV 7 avec transducteur à réseau linéaire, Canon Medical Systems, Pays-Bas) pour évaluer l'architecture musculaire.

ANALYSES STATISTIQUES:

Divers biomarqueurs seront observés à chacun des moments prévus. Étant donné que l'objectif est de faire des prédictions correctes sur la base de toute information disponible aux premiers stades, les observations ne seront pas seulement considérées comme telles, mais également résumées en termes de caractéristiques liées au temps, telles que la chute la plus forte, la fréquence d'amélioration , ou toute autre caractéristique pouvant se révéler distinctive. Ces prédicteurs seront combinés dans des modèles prédictifs tels que les forêts aléatoires et le boosting pour établir les meilleures combinaisons pour faire de bonnes prédictions tout en tenant compte des corrélations inter-prédicteurs. La qualité des modèles sera établie avec une validation croisée. Le grand ensemble d'observations et leurs caractéristiques temporelles résumées seront utilisées pour déterminer si différents types de trajectoires émergent. L'analyse de cluster hiérarchique étiquettera les patients pour chacune des solutions de cluster et l'utilité de l'étiquetage des patients sera évaluée par leur performance de marche prédite. Le type de patient extrait sera inclus dans des forêts aléatoires ou boosté pour évaluer son importance. Le type de patient extrait pourrait également être utilisé conjointement avec d'autres prédicteurs suggérés comme importants dans un modèle linéaire/logistique (mixte) ou un modèle à risque proportionnel de Cox étendu, qui sont des approches statistiques plus traditionnelles. Bien que la performance prédictive reste l'objectif principal, de tels modèles seraient plus interprétables sur le mécanisme sous-jacent potentiel, avec des estimations de paramètres et des intervalles de confiance.