Multimodal resonansavbildning for resultatprediksjon på komapasienter (MRI-Coma)

Å forutsi oppvåkning av pasienter i koma er en av hovedoppgavene til den nåværende nevrointensive enheten (neuroICU). Flere studier og klinisk praksis antyder at den multimodale MR, som assosierer de tradisjonelle morfologiske sekvensene (T1, T2*, FLAIR/T2), spektroskopi-MRI (MRS) og diffusjonstensoravbildning, er et verktøy som tillater en slik prediksjon. Denne strategien er imidlertid ikke validert ennå. I tillegg er det for øyeblikket ingen analysemetode inkludert de 4 forskjellige sekvensene.

Mål: Målet med denne studien er å utvikle en sammensatt skåre som er i stand til å forutsi oppvåkning av komapasienter etter hendelser som et alvorlig kranietraume, iskemisk eller hemorragisk cerebrovaskulær ulykke og cerebral anoksi. Denne sammensatte poengsummen vil bygges fra resultatene av den multimodale MR (kvantifisert indikator) i kombinasjon med kliniske kovariabler (f.eks. pasientens alder, ulykkesmekanismen (høy versus lav hastighet), etc.). Den endelige poengsummen vil ta sikte på å forutsi utfallet til pasienter etter 1 år, evaluert av en av følgende kategorier: gunstig (Glasgow utfallsskala (GOS 3+, 4 og 5) eller ugunstig utfall (GOS 1, 2 og 3) . GOS 3-skåre er definert som minimal bevisst tilstand og GOS 3+ skåre som alvorlig funksjonshemming unntatt kognitive følgetilstander.

MR-analyse: Lesjonene som er tilstede på MR vil kvantifiseres av en nevroradiolog og en dedikert klinisk ingeniør fra koordinasjonssenteret (Pitié-Salpêtrière Hospital) på en blind måte angående pasientenes kliniske data. Lesjonsbelastningsindikatorer vil bli beregnet på sekvensene av FLAIR/T2, T2*, MRS og diffusjonstensoravbildning fra et forhåndsdefinert analyserutenett som muliggjør regional studie av lesjonene samt forståelse av deres natur, deres uni- eller bilaterale karakter. og hvis bilateral, deres symmetri.

Hypotese og anvendelighet: Den multivariate analysen av morfologiske MR-, MRS- og diffusjonstensoravbildningsdata, kombinert med de kliniske kovariablene, vil ta sikte på å utvikle en statistisk algoritme som er i stand til å forutsi det kliniske resultatet til pasientene. På sikt vil det bli integrert i et ekspertsystem som vil bli gjenstand for patentinnlevering. Det endelige målet er å gi klinikerne et diagnostisk verktøy som er i stand til å bestemme utfallet av pasienter med alvorlig kranietraume og andre nevrologiske tilstander som hjerneslag, subaraknoidal blødning og cerebral anoksi.