Konstruksjon av en flerdimensjonal score for funksjonell prognose av hjerneinfarkter (ICDIM 1)

Data angående gyldigheten av dårlige prognostiske kriterier for CI er fortsatt knappe og forblir av ufullkommen kvalitet, spesielt på grunn av heterogene populasjoner og variable definisjoner av "dårlig prognose." Prognostisk vurdering må ta hensyn til både nevrologiske og ikke-nevrologiske elementer. Biomarkører har vært en av veiene som er utforsket i flere år. For eksempel er hyperglykemi i den akutte fasen av CI assosiert med en mer alvorlig prognose når det gjelder overlevelse og funksjonell restitusjon, og med økt risiko for blødning etter trombolyse, uavhengig av alder og alvorlighetsgrad av CI. Andre biologiske markører er studert, men metodikken til studiene er svært varierende og kvaliteten er moderat, noe som ikke lar oss konkludere med at disse markørene er uavhengige prediktive faktorer for prognosen for CI. Deres prediktive "merverdi" på enkle kliniske data, slik som National Institutes of Health Stroke Scale (NHISS) alvorlighetsgrad og alder, er ikke etablert, og deres kliniske betydning er fortsatt usikker.

mRS 3 måneder etter hendelsen er det kriteriet som oftest brukes for å vurdere funksjonsprognosen til pasienter etter et hjerteinfarkt. Å kunne forutse mRS ved utskrivning fra sykehus, så tidlig som innleggelse, ser imidlertid ut til å være en stor utfordring for å tilpasse behandlinger og velge den beste behandlingsveien så raskt som mulig etter innleggelse. Strukturert behandling av hjerneslag i nevrovaskulære enheter (UNV), med høyt spesialisert medisinsk og paramedisinsk personale, har en bevist fordel i å forhindre død og avhengighet. Tiden for "presisjonsmedisin", basert på identifisering, evaluering, organisering og analyse av en mengde variabler oppnådd for hver enkelt person, har nå et stort potensial for styring av CI.

Utplassering av en datastyrt pasientjournal (HLR) i helseinstitusjoner er en reell mulighet i denne forbindelse. De detaljerte medisinske dataene som samles inn fra det øyeblikket pasienten kommer inn på sykehuset og gjennom hans eller hennes sykehusinnleggelse, kan brukes til å konstruere en sammensatt poengsum som kombinerer informasjon fra pasientens historie, kliniske data og resultatene av tilleggsundersøkelser (spesielt biologiske og bildediagnostiske). Utover strukturerte data, kan informasjon uttrykt i tekstform også vurderes ved å bruke innovative kunstig intelligensmetodologier.

En nevrovaskulær intensivavdeling (NICU), som en nevrovaskulær enhet (NVU) er knyttet til, har eksistert i Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph (GHPSJ) siden 2006. Institusjonen teller i dag mer enn 700 opphold per år for IC-administrasjon, et tall som øker stadig (600 i 2016, 727 i 2019); 98 % av disse pasientene foretok en passasje i USINV i 2019. I tillegg ble CIO utplassert fra 2014 i anlegget, og i løpet av 2015 spesifikt for nevrologi-nevrovaskulær tjeneste. Dette gir anlegget muligheten til å gjennomføre en enkeltsenterpilotstudie for å teste bidraget fra nye data, kombinert med de enkle kliniske dataene som vanligvis brukes, for å vurdere den funksjonelle prognosen til pasienter med CI.

Målet med dette første retrospektive arbeidet er å evaluere interessen til dataene som er tilgjengelige i CIO og deres behandling via kunstig intelligensmetoder for å karakterisere den funksjonelle prognosen til pasienter med en CI, ved innleggelse og deretter under sykehusinnleggelse.