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Une nouvelle étude développe un modèle amélioré de prédiction de la mortalité pour les patients atteints de BPCO

by Nouvelles

Dans une étude récente publiée dans le Médecine clinique électroniqueun groupe de chercheurs a développé et validé un modèle de prédiction du risque de mortalité spécifique à la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) (une maladie pulmonaire progressive qui provoque des difficultés respiratoires) en utilisant une modélisation graphique probabiliste pour améliorer les stratégies de gestion de la maladie.

Étude: Développement et validation d’un modèle de prédiction du risque de mortalité pour la bronchopneumopathie chronique obstructive : une étude transversale utilisant une modélisation graphique probabilisteCrédit photo : Jo Panuwat D/Shutterstock.com

Arrière-plan

La BPCO est une cause majeure de mortalité dans le monde. Les modèles prédictifs tels que l’indice de masse corporelle, l’obstruction, la dyspnée, la capacité d’exercice (BODE), l’âge, la dyspnée, l’obstruction (ADO) et la dyspnée, l’obstruction, le statut tabagique et la fréquence des exacerbations (DOSE) aident à identifier les patients atteints de BPCO à haut risque, mais ils se concentrent principalement sur la mortalité toutes causes confondues.

Les modèles traditionnels, tels que la régression et les forêts de survie aléatoires, se limitent à des prédictions associatives dépourvues de perspective causale. En revanche, les graphiques probabilistes, ou graphiques causaux, peuvent identifier des relations potentielles de cause à effet à partir de données d’observation en éliminant les facteurs de confusion.

Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour affiner et valider les prédicteurs de mortalité spécifiques à la BPCO dans diverses populations et pour explorer les mécanismes biologiques sous-jacents des interventions ciblées.

À propos de l’étude

La présente étude a suivi les directives du programme « Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology » (STROBE), tous les participants ayant fourni un consentement éclairé.

Les cohortes de découverte ont été tirées de l’étude COPDGene (COPD Genetic Epidemiology Study), qui comprenait 10 198 fumeurs actuels et anciens âgés de 45 à 80 ans avec plus de dix paquets-années d’antécédents de tabagisme.

Pour la validation externe, l’étude ECLIPSE (Evaluation of COPD Longitudinally to Identify Predictive Surrogate End-points), qui a recruté 2 501 participants aux États-Unis et en Europe, a été utilisée, sélectionnant 2 312 personnes avec des données complètes sur la mortalité sur trois ans.

Des modèles de graphes probabilistes dirigés ont été construits à l’aide de la méthode CausalCoxMGM pour identifier les prédicteurs directs de mortalité tout en tenant compte des facteurs de confusion.

Ces modèles ont été comparés à ADO, aux indices BODE mis à jour et aux approches d’apprentissage automatique standard, avec des performances évaluées via une validation croisée à l’aide de l’indice de concordance de Harrell.

Le score de risque VAPORED (Capacité vitale-Capacité vitale forcée (CVF) en % prédit, Âge, Antécédents de pneumonie, Saturation en oxygène, Volume expiratoire maximal en 1 s (VEMS1)/CVF, Capacité d’exercice de marche de 6 minutes, Dyspnée (Capacité vitale forcée, CVF) a été développé à l’aide de sept caractéristiques liées à la mortalité spécifique à la BPCO, et sa précision a été validée dans la cohorte ECLIPSE pour prédire la survie sur un, deux et trois ans.

Résultats de l’étude

Dans l’étude de phase 2, qui incluait un sous-ensemble de participants de la phase 1, des changements notables ont été observés dans les covariables cliniques. Ces changements comprenaient une augmentation attendue de cinq ans de l’âge et une réduction significative du nombre de patients dans les catégories les plus graves de la Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD).

De plus, on a observé une augmentation significative de l’incidence des comorbidités, telles que les maladies cardiovasculaires et le diabète. L’indice BODE a montré une diminution significative, tandis que l’indice ADO a augmenté chez les participants de la phase 2 par rapport à la phase 1. Malgré ces changements, les fonctions de survie entre les deux phases n’étaient pas statistiquement différentes, ce qui indique une mortalité toutes causes confondues constante dans les deux phases.

L’étude ECLIPSE, utilisée pour la validation externe, différait significativement de COPDGene, avec une proportion plus élevée de participants masculins et une diversité raciale moindre. La cohorte ECLIPSE comprenait également des cas de BPCO plus graves, comme en témoignent les indices ADO, BODE et BODE mis à jour plus élevés et un taux plus élevé de mortalité toutes causes confondues. Cette différence était significative, en particulier dans le nombre de décès observés au cours des trois premières années.

L’analyse de l’étude a permis d’identifier des caractéristiques directement liées à la mortalité liée à la BPCO. Bien qu’il y ait eu un chevauchement significatif entre les variables affectant la mortalité toutes causes confondues et la mortalité liée à la BPCO, certaines différences sont apparues.

Par exemple, le pourcentage prédit de CVF était fortement associé à la mortalité spécifique à la BPCO, tandis que le pourcentage prédit de VEMS était plus pertinent pour la mortalité toutes causes confondues. Les comorbidités telles que les maladies cardiovasculaires et le diabète n’étaient liées qu’à la mortalité toutes causes confondues.

Les modèles prédictifs basés sur des graphiques, développés à partir de ces informations, ont surpassé les indices traditionnels tels que l’ADO et le BODE mis à jour pour prédire la mortalité toutes causes confondues et la mortalité spécifique à la BPCO. Les modèles ont démontré leur capacité à stratifier les patients en groupes de risque distincts plus efficacement que l’indice BODE.

Pour la validation externe, le score de risque VAPORED, développé à partir de sept variables cliniques, a été testé sur la cohorte ECLIPSE. Le modèle VAPORED a surpassé de manière significative les modèles ADO et BODE, et a mis à jour les indices BODE sur plusieurs paramètres prédictifs, notamment dans l’estimation de la probabilité de concordance.

Les prédictions du modèle étaient bien calibrées pour les probabilités de survie à un, deux et trois ans dans l’étude ECLIPSE.

De plus, un outil Web a été développé pour permettre aux utilisateurs de calculer et de comparer le risque de mortalité à l’aide du score VAPORED, des indices BODE et ADO. Cet outil est accessible sous la forme d’une application Shiny, permettant aux cliniciens et aux chercheurs d’évaluer et de visualiser les risques de mortalité en fonction de variables cliniques clés.

Conclusions

En résumé, cette étude a utilisé une modélisation graphique probabiliste pour identifier les caractéristiques directement liées à la mortalité spécifique à la BPCO et à toutes les causes, en les distinguant des simples corrélats. Les chercheurs ont développé le score de risque VAPORED à l’aide de données cliniques, qui a surpassé les indices traditionnels comme ADO et BODE pour prédire la mortalité.

L’étude a également permis d’identifier des facteurs uniques, tels que l’accès à Internet et des marqueurs biologiques spécifiques associés à un risque accru de mortalité toutes causes confondues. Cette approche a démontré un pouvoir prédictif supérieur, suggérant de nouvelles pistes d’interventions ciblées et la possibilité de développer des scores de risque de mortalité plus complets pour les patients atteints de BPCO.

2024-08-28 13:16:00
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