{"id":2079,"date":"2024-11-13T05:56:41","date_gmt":"2024-11-13T04:56:41","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-chercheurs-utilisent-un-modele-de-diagnostic-electronique-pour-predire-la-nephrite-interstitielle-aigue-chez-les-patients\/"},"modified":"2024-11-13T05:56:48","modified_gmt":"2024-11-13T04:56:48","slug":"les-chercheurs-utilisent-un-modele-de-diagnostic-electronique-pour-predire-la-nephrite-interstitielle-aigue-chez-les-patients","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/les-chercheurs-utilisent-un-modele-de-diagnostic-electronique-pour-predire-la-nephrite-interstitielle-aigue-chez-les-patients\/","title":{"rendered":"Les chercheurs utilisent un mod\u00e8le de diagnostic \u00e9lectronique pour pr\u00e9dire la n\u00e9phrite interstitielle aigu\u00eb chez les patients"},"content":{"rendered":"
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Des chercheurs de Johns Hopkins Medicine et de l’Universit\u00e9 de Yale ont collabor\u00e9 au d\u00e9veloppement et \u00e0 l’application d’un mod\u00e8le de diagnostic pour d\u00e9tecter la n\u00e9phrite interstitielle aigu\u00eb (AIN) chez les patients, ce qui pourrait avoir un impact durable sur le diagnostic pr\u00e9coce des patients.<\/p>\n

L’AIN est une cause fr\u00e9quente d’insuffisance r\u00e9nale aigu\u00eb, ou AKI, marqu\u00e9e par un gonflement et une inflammation de certains tissus r\u00e9naux, et g\u00e9n\u00e9ralement li\u00e9e \u00e0 l’utilisation de m\u00e9dicaments tels que des st\u00e9ro\u00efdes, des inhibiteurs de la pompe \u00e0 protons et des antibiotiques. Un diagnostic et un traitement pr\u00e9coces sont associ\u00e9s \u00e0 un risque r\u00e9duit de l\u00e9sions r\u00e9nales permanentes chez les patients hospitalis\u00e9s.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats, qui s’appuient sur le d\u00e9veloppement ant\u00e9rieur du mod\u00e8le de diagnostic par les chercheurs, sont publi\u00e9s dans le Journal de la Soci\u00e9t\u00e9 am\u00e9ricaine de n\u00e9phrologie<\/i>. Le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 \u00e0 l\u2019aide d\u2019un panel de tests de laboratoire document\u00e9s dans des dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques.<\/p>\n

Des \u00e9tudes ont montr\u00e9 que la perte soudaine de la fonction r\u00e9nale, \u00e9galement connue sous le nom d’AKI, affecte un patient hospitalis\u00e9 sur cinq, selon l’American Kidney Fund. L\u2019un des d\u00e9fis majeurs pour les cliniciens qui s\u2019occupent de patients atteints d\u2019AKI est de diff\u00e9rencier l\u2019AIN des autres causes d\u2019AKI. Cela est d\u00fb en grande partie au fait que plus de 90\u00a0% des patients atteints d’AIN ne pr\u00e9sentent aucun signe ou sympt\u00f4me, et au fait que les tests individuels disponibles en clinique, tels que les \u00e9osinophiles urinaires, la microscopie urinaire et les tests d’imagerie, ont une faible pr\u00e9cision pour le diagnostic de l’AIN.<\/p>\n

Un diagnostic incorrect d’un patient atteint d’AIN pourrait conduire \u00e0 l’arr\u00eat des th\u00e9rapies vitales telles que les inhibiteurs de point de contr\u00f4le immunitaire ou les antibiotiques. De plus, un diagnostic retard\u00e9 ou manqu\u00e9 pourrait potentiellement entra\u00eener des l\u00e9sions r\u00e9nales permanentes.<\/p>\n

\u00ab\u00a0L’AIN est l’une des causes traitables de l’AKI et il est imp\u00e9ratif que nous identifiions ces cas au d\u00e9but de l’\u00e9volution de la maladie\u00a0\u00bb, d\u00e9clare Chirag Parikh, MD, Ph.D., professeur de m\u00e9decine et directeur de la division de n\u00e9phrologie \u00e0 Johns Hopkins Medicine et chercheur principal de l\u2019\u00e9tude.<\/p>\n

L\u2019AIN \u00e9tant si difficile \u00e0 diagnostiquer, une biopsie r\u00e9nale est souvent n\u00e9cessaire, ce qui peut \u00eatre invasif et comporter ses propres risques. Cela dit, les chercheurs ont souvent tent\u00e9 de d\u00e9terminer comment diagnostiquer l\u2019AIN \u00e0 l\u2019aide de m\u00e9thodes alternatives.<\/p>\n

Dans cette \u00e9tude, les chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le de diagnostic pour pr\u00e9dire l\u2019AIN chez les patients en utilisant une technique de s\u00e9lection par apprentissage automatique appel\u00e9e op\u00e9rateur de retrait et de s\u00e9lection le moins absolu (LASSO). Les tests de laboratoire utilisant la fonction LASSO comprenaient la cr\u00e9atinine s\u00e9rique, l’azote ur\u00e9ique du sang (BUN), les prot\u00e9ines urinaires et la densit\u00e9 de l’urine par rapport \u00e0 l’eau, connue sous le nom de test de gravit\u00e9 sp\u00e9cifique. .<\/p>\n

\u00ab\u00a0Bien que ces tests de laboratoire aient \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9s par apprentissage automatique \u00e0 partir de plus de 150 variables, il est int\u00e9ressant de noter que ces tests ont un sens biologique car ils diff\u00e9rencient l’AIN d’autres causes telles que l’azot\u00e9mie pr\u00e9r\u00e9nale et la n\u00e9crose tubulaire aigu\u00eb\u00a0\u00bb, explique Parikh.<\/p>\n

L’\u00e9tude comprenait deux cohortes de patients. Les deux cohortes avaient d\u00e9j\u00e0 subi des proc\u00e9dures de biopsie r\u00e9nale \u00e0 l’h\u00f4pital Johns Hopkins (JHH) ou \u00e0 l’universit\u00e9 de Yale. La cohorte JHH a identifi\u00e9 1\u00a0454 patients ayant subi une biopsie r\u00e9nale native entre janvier 2019 et d\u00e9cembre 2022, tandis que la cohorte Yale a examin\u00e9 528 patients qui devaient subir une biopsie r\u00e9nale clinique entre juillet 2020 et juin 2023.<\/p>\n

Les deux cohortes ont exclu les patients qui n’avaient pas de valeur de cr\u00e9atinine s\u00e9rique dans l’ann\u00e9e pr\u00e9c\u00e9dant la biopsie\u00a0; subissaient une biopsie d’allogreffe r\u00e9nale ou \u00e9taient \u00e9valu\u00e9s pour une masse r\u00e9nale\u00a0; et avec une vascularite connue ou une n\u00e9phrite lupique avant la biopsie.<\/p>\n

Au total, 1 982 patients ont \u00e9t\u00e9 examin\u00e9s et 22 % d\u2019entre eux ont re\u00e7u un diagnostic d\u2019AIN. Dans les deux cohortes, les personnes atteintes d\u2019AIN \u00e9taient plus susceptibles d\u2019\u00eatre hospitalis\u00e9es et pr\u00e9sentaient un rapport cr\u00e9atinine s\u00e9rique et azote ur\u00e9ique sanguin\/cr\u00e9atinine plus \u00e9lev\u00e9. Bien que le mod\u00e8le de diagnostic ait pu am\u00e9liorer l’exactitude du diagnostic de l’AIN pour les cliniciens jusqu’\u00e0 77\u00a0%, des diff\u00e9rences ont \u00e9t\u00e9 not\u00e9es dans la pr\u00e9valence de l’AIN dans les deux cohortes de patients. Apr\u00e8s avoir pris en compte la pr\u00e9valence au centre, l’\u00e9talonnage du mod\u00e8le de diagnostic s’est consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9, ce qui a conduit \u00e0 des diagnostics d’AIN plus pr\u00e9cis.<\/p>\n

La formule de pr\u00e9diction de l’AIN est d\u00e9sormais disponible dans MDCalc.<\/p>\n

Les chercheurs esp\u00e8rent qu\u2019avec les r\u00e9sultats de cette \u00e9tude, le mod\u00e8le de diagnostic AIN pourrait guider la d\u00e9cision d\u2019effectuer ou non une biopsie r\u00e9nale chez les patients atteints d\u2019AKI. Ce mod\u00e8le pourrait \u00e9galement \u00eatre int\u00e9gr\u00e9 aux d\u00e9cisions des cliniciens concernant le choix du traitement le plus appropri\u00e9 pour les patients atteints d’AIN.<\/p>\n

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