# Phénotypage de l'insuffisance rénale aiguë après chirurgie cardiaque à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique

Mehdi Khoudri

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Mehdi Khoudri. Phénotypage de l'insuffisance rénale aiguë après chirurgie cardiaque à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique. Médecine humaine et pathologie. 2024. dumas-04762288

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UNIVERSITÉ DE PICARDIE JULES VERNES - FACULTÉ DE MÉDECINE
D'AMIENS

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THÈSE N° 2024 – 160

POUR LE DIPLÔME D'ÉTAT DE DOCTEUR EN MÉDECINE

Spécialité : ANESTHÉSIE-RÉANIMATION

# PHÉNOTYPAGE DE L'INSUFFISANCE RÉNALE AIGUË APRÈS CHIRURGIE CARDIAQUE À L'AIDE D'UN ALGORITHMÈME D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

PRÉSENTÉE ET SOUTENUE PUBLIQUEMENT LE 10/10/2024

PAR

MEHDI KHOUDRI

**PRÉSIDENT DU JURY :**
Monsieur le Professeur Hervé DUPONT

**MEMBRES DU JURY :**
Monsieur le Professeur Yazine MAHJOUB
Monsieur le Docteur Stéphane BAR

**DIRECTEUR DE THÈSE :**
Monsieur le Professeur Osama ABOU-ARAB

Année universitaire 2023-2024
A mon Maître et Président du jury,

**Monsieur le Professeur Hervé DUPONT**

Professeur des Universités-Praticien Hospitalier (Anesthésie-Réanimation)

Chef du Pôle OPERAM

Chef de Service d'Anesthésie

Chef de service de Réanimation Polyvalente

Assesseur du Troisième Cycle des Études Médicales UFR de Médecine

Chevalier de l'Ordre des Palmes Académiques

Vous me faites l'honneur de présider ma thèse. Veuillez y trouver le témoignage de mon grand
respect et l'expression de ma profonde reconnaissance. Je vous remercie pour l'expertise,
l'encadrement et l'enseignement de cette formidable spécialité tout au long mon internat.
A mon Maître et Juge,

Monsieur le Professeur Yazine MAHJOUB

Professeur des Universités – Praticien Hospitalier

Anesthésiologie, réanimation, médecine d'urgence

Responsable de l'Unité de Réanimation Cardiaque Thoracique Vasculaire et Respiratoire

Vous me faites l'honneur de juger ma thèse. Je vous remercie pour votre pédagogie, votre
bienveillance et l'excellent enseignement en anesthésie-réanimation dont j'ai pu bénéficier.
Veuillez trouver par ce travail le témoignage de ma reconnaissance et de mon profond respect.
A mon Maître et Juge,

**Monsieur le Docteur Stéphane BAR**

*Maître de Conférences des Universités - Praticien Hospitalier*

*Anesthésie - Réanimation*

Votre présence au sein de ce jury m'honore. Je vous remercie pour votre implication dans ma formation et pour votre bienveillance. Veuillez y trouver une marque de ma gratitude et de mon profond respect.
A mon Maître et Directeur de Thèse,

**Monsieur le Professeur Osama ABOU-ARAB**

*Professeur des Universités - Praticien Hospitalier*

*Anesthésie - Réanimation*

Tu m'as fait un grand honneur en me confiant ce travail. Je te remercie pour ta précieuse aide dans la réalisation de cette thèse. Tes compétences et ta rigueur ont suscité chez moi une grande admiration et un profond respect. Tes qualités professionnelles et humaines me servent d'exemple.
Remerciements

A mes parents, à qui je dois tout, vous qui avez passé toute votre vie à vous préoccuper de ma santé, mon avenir, mon bonheur, sans vous rien de tout cela n'aurait été possible. Merci pour votre amour, rien de ce que je ne pourrais écrire ou faire ne sera à la hauteur de ce que vous avez pu réaliser pour moi. Je suis très chanceux de vous avoir, je vous aime.

A mon frère Samy, mais aussi mon meilleur ami, sans toi ma vie serait beaucoup moins drôle.
Je serai toujours là pour toi.

A mes sœurs Sophia et Célia, pour qui je serai toujours là aussi et inversement, vous êtes les
meilleures.

A toi ma Léa, merci d'avoir toujours été là pour moi depuis notre toute première rencontre au ski il y a 5 ans. J'ai hâte de pouvoir enfin vivre pleinement mon histoire avec toi, dans notre nouvelle maison. Reste la personne incroyable que tu es, belle, drôle et brillante. Je t'aime tu sais.

Au reste de ma famille, très nombreuse, dont je ne peux citer tous les membres, je remercie
chacun d'entre vous.

A mes amis, Yaya, Nono, Darty, Nauw, Gregzer, Tommy, Haze, Lukic, Keke, Antho,
Jimmy, Louloune, Max, Gauth, Théo, Tut, Tonio, Tinmar, Gest, Fefe, et mes amies Jo,
Jeanne, Valent, Gathou, Sixt, Louise, Hélo, Clém, Victo, merci de faire partie de ma vie,
changez pas.

A mes colocs, David, Idriss, Philippe, Oussama, Gabriel, pour qui j'ai cuisiné de nombreux
plats souvent très sophistiqués, que je vous enseignerai un jour.

A mes co-internes de promo, Ridwane, Yohan, Emma, Oussama, Jean, Bertrand, Richard,
Antoine, MP, Claire, Rémi, Thibaut, Julia, Orane. A mes autres co-internes, Thomas B,
Arnaud N, Sarah El Mout, Sophie, Arno, Stefan, Mathilde, Arthur, Nicolas, Louis,
Charles, Zoé, Justine, Adel, Issam, Pierre, Amélie, Jeff, Simon et les autres. Merci d'avoir
égayé ces années amiénoises.
À tous les chefs, DJ, IADE, IDE que j'ai rencontré au cours de mes stages et qui m'ont fait progresser.

A tous ceux que je n'ai pas cité, mais qui m'ont apporté de loin ou de près depuis toutes ces années, je vous remercie du fond du cœur.
## Liste des abréviations

**IRA**: insuffisance rénale aiguë

**CEC**: circulation extra-corporelle

**ECMO VA**: extracorporeal membrane oxygenation veno-arterial

**PAM**: pression artérielle moyenne

**IC**: index cardiaque

**IMC**: indice de masse corporelle

**AVC**: accident vasculaire cérébral

**ISRA**: inhibiteur du système rénine-angiotensine

**FEVG**: fraction d'éjection du ventricule gauche

**VD**: ventricule droit

**DFG**: débit de filtration glomérulaire

**SOFA**: Sequential Organ Failure Assessment

**IGS II**: Index de Gravité Simplifié II

**AVK**: antagoniste de la vitamine K

**AOD**: anticoagulant oral direct

**FAPO**: fibrillation auriculaire post-opératoire

**SBDC**: syndrome de bas débit cardiaque

**PAS**: pression artérielle systolique

**EER**: épuration extra-rénale

**PAC**: pontage aorto-coronarien

**ASA**: American Society of Anesthesiology, société américaine d'anesthésie

**VIS**: Vasoactive-Inotropic Score
Table des matières

<table><tr><td>1</td><td>Introduction</td><td>17</td></tr><tr><td>2</td><td>Matériel et Méthode</td><td>19</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Éthique</td><td>19</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Population étudiée</td><td>19</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Gestion de la CEC et des soins en réanimation</td><td>19</td></tr><tr><td>2.4</td><td>Stratégie de protection rénale</td><td>20</td></tr><tr><td>2.5</td><td>Collecte des variables pour le phénotypage</td><td>20</td></tr><tr><td>2.6</td><td>Critère de jugement principal</td><td>20</td></tr><tr><td>2.7</td><td>Critères de jugement secondaires</td><td>21</td></tr><tr><td>2.8</td><td>Sélection des variables</td><td>21</td></tr><tr><td>2.9</td><td>Analyse par apprentissage automatique (machine learning analysis)</td><td>23</td></tr><tr><td>2.10</td><td>Analyse statistique</td><td>24</td></tr><tr><td>3</td><td>Résultats</td><td>25</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Caractéristiques de la cohorte (Figure 3 et Tableau 1)</td><td>25</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Identification des groupes (Figure 4)</td><td>27</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Comparaison des caractéristiques de base entre les groupes (Tableau 1)</td><td>28</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Scores pronostics et médicaments vasoactifs à l'admission en réanimation (Tableau 2)</td><td>28</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Critères de jugement (Tableau 3)</td><td>30</td></tr><tr><td>4</td><td>Discussion</td><td>31</td></tr><tr><td>5</td><td>Conclusion</td><td>33</td></tr><tr><td>6</td><td>Bibliographie</td><td>34</td></tr><tr><td>7</td><td>Annexes</td><td>37</td></tr><tr><td>7.1</td><td>Annexe 1 : classification de l'insuffisance rénale aiguë selon la classification KDIGO</td><td>37</td></tr><tr><td>7.2</td><td>Annexe 2 : score SOFA (Sequential Organ Failure Assessment)</td><td>38</td></tr><tr><td>8</td><td>Résumé et mots-clés</td><td>39</td></tr></table>
# 1 Introduction

L'insuffisance rénale aiguë (IRA) associé à la chirurgie cardiaque constitue un problème majeur dans ce type de chirurgie. L'IRA reflète la fragilité du patient et est associé à d'autres complications postopératoires ainsi qu'à une augmentation de la mortalité.

Son incidence varie considérablement, allant de 10 à 50 % selon les études disponibles [1][2][3]. Cette grande variation souligne la difficulté à décrire cet événement. Elle reflète également la complexité de la physiopathologie de l'IRA. La pathogenèse découle d'une combinaison complexe de facteurs liés aux antécédents médicaux du patient, mais aussi à la procédure chirurgicale et aux soins postopératoires [4]. Ainsi, appréhender et gérer l'IRA d'un point de vue unique semble utopique.

Durant la seule période peropératoire, divers facteurs doivent être pris en compte, notamment les lésions d'ischémie-reperfusion, le stress oxydatif, l'état pro-inflammatoire, la gestion de la circulation extra-corporelle (CEC) qui comporte elle-même de nombreux facteurs à optimiser, le type de procédure chirurgicale ainsi que les caractéristiques hémodynamiques (volémie, pression artérielle, température, taux d'oxygénation et capnie, entre autres). [4]

Une telle complexité de la pathogenèse rend l'identification des facteurs de risque difficile. Des cohortes de grande envergure utilisant des méthodes analytiques, comme la régression multivariée, ont été employées pour identifier les facteurs de risque de l'IRA. Cependant, ces méthodes ont montré leurs limites lorsqu'il s'agit de confirmer les résultats par d'autres études. Les modèles de régression appartiennent aux modèles d'apprentissage supervisé, impliquant la sélection de variables explicatives en fonction du résultat évalué. En outre, plus le nombre de variables sélectionnées est important, plus le modèle nécessite un grand nombre de patients pour avoir un résultat fiable.

L'analyse par regroupement (clustering analysis) appartient aux modèles d'apprentissage non supervisé [5]. Contrairement à l'apprentissage supervisé, où l'on cherche à prédire une variable cible (comme la mortalité, une complication ou une maladie) en fonction de variables explicatives, dans l'apprentissage non supervisé, il n'y a pas de variable prédéfinie. Dans un modèle supervisé, tel qu'une régression multivariée par exemple, nous analysons les variables explicatives en fonction d'une variable de prédiction définie à l'avance. Chaque variable explicative est évaluée de manière univariée, puis combinée dans un modèle multivarié pour prédire une variable spécifique. En revanche, dans les modèles non supervisés, les variables explicatives sont sélectionnées et analysées sans qu'une variable de prédiction ne soit définie a priori. Cela permet de découvrir des regroupements au sein des données sans orientation
prédéterminée. Une fois les variables explicatives identifiées, la comparaison de la variable de
prédiction est réalisée entre les différents groupes constitués. Aucune hypothèse n'est faite
quant aux variables à sélectionner pour entraîner le modèle, puisque le phénotypage des patients
est indépendant du résultat. Cette approche a été récemment rapportée dans le cadre du sepsis
et du syndrome de détresse respiratoire aiguë, pour détecter des sous-phénotypes de patients
[6][7]. Cette méthode permet d'ouvrir de nouvelles perspectives en proposant une approche
personnalisée des soins, plutôt que l'approche générale du « one size fits all » (une seule
approche pour tous), qui a montré ses limites. [29]

Compte tenu de la complexité de l'IRA, nous avons cherché à décrire l'incidence de l'IRA
associée à la chirurgie à l'aide d'un algorithme d'apprentissage automatique. Tout nous porte à
croire que cela pourrait aider à cibler les populations à haut risque d'IRA, et ainsi optimiser nos
thérapeutiques en fonction du phénotype.

L'objectif de l'étude était de décrire le taux d'IRA chez les patients subissant une chirurgie
cardiaque en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique pour phénotyper les patients.
# 2 Matériel et Méthode

## 2.1 Éthique

Notre étude est une analyse post hoc d'une étude prospective observationnelle multicentrique réalisée dans quatre centres hospitaliers universitaires (Amiens, Dijon, Rouen et Strasbourg) [2]. L'essai a été approuvé par un comité d'éthique français (Comité de Protection des Personnes Sud Méditerranée I, 2017-A01324-49), conformément aux directives françaises sur la recherche impliquant des humains [8].

Tous les patients ont reçu un document écrit à des fins de recherche. Le consentement écrit a été dispensé. L'étude a été réalisée en respectant les recommandations concernant la présentation des données regroupées. [9]

## 2.2 Population étudiée

La population étudiée était constituée de patients adultes programmés pour une chirurgie cardiaque (remplacement ou réparation valvulaire, pontage aorto-coronarien, exérèse de tumeur intracardiaque) avec utilisation d'une CEC.

Les critères de non-inclusion étaient la chirurgie cardiaque sans CEC, l'utilisation d'une ECMO VA, un dispositif d'assistance ventriculaire gauche, et la transplantation cardiaque. Les critères d'exclusion incluaient les données incomplètes (proportion de données manquantes supérieure à 10 %) et l'apparition d'un choc hémorragique peropératoire (hémorragie excessive nécessitant la transfusion de ≥ trois culots globulaires ou entrainant un retard de la fermeture sternale) [10].

## 2.3 Gestion de la CEC et des soins en réanimation

La gestion de la CEC a été conduite selon les directives européennes concernant les cibles de coagulation (taux de fibrinogène, utilisation de l'acide tranexamique, transfusion de produits sanguins, paramètres hémodynamiques avec une pression artérielle moyenne (PAM) entre 50 et 80 mm Hg et un index cardiaque (IC) de 2,5 ml/min/m²) [11][12].

L'anesthésie et la prise en charge postopératoire ont été laissées à la discrétion des médecins [13]. Le support circulatoire visait à atteindre des objectifs cliniques prédéfinis : PAM ≥ 65 mm Hg, index cardiaque ≥ 2,2 L.min⁻¹.m⁻² et diurèse ≥ 0,5 mL-1 kg-1 h-1.
Tous les patients ont été pris en charge par des équipes spécialisées, formées à la prise en charge postopératoire en chirurgie cardiaque.

## 2.4 Stratégie de protection rénale

L'utilisation de diurétiques et d'un traitement de suppléance rénale étaient laissés à la discrétion du médecin, et selon les habitudes du centre. Aucune stratégie spécifique de protection rénale n'avait été établie dans l'essai décrit précédemment [2].

## 2.5 Collecte des variables pour le phénotypage

Les variables suivantes ont été collectées : âge (en années), indice de masse corporelle (IMC), sexe, antécédents médicaux (hypertension, tabagisme, dyslipidémie, diabète, fibrillation auriculaire, AVC, maladies vasculaires), traitements chroniques (antiplaquettaire, bêtabloquant, furosémide, inhibiteur du système rénine-angiotensine (ISRA), statine, bloqueur calcique, antagoniste de la vitamine K (AVK), anticoagulant oral direct (AOD)), fraction d'éjection ventriculaire gauche (FEVG) de base (>50%, 30-50%, <30%), dysfonction ventriculaire droite (VD) (telle que définie dans les dossiers médicaux), EuroSCORE II, type de chirurgie (pontage aorto-coronarien, chirurgie valvulaire ou association), reprise chirurgicale, créatinine de base et taux de filtration glomérulaire (DFG estimé selon la formule MDRD), hématocrite (en %), durée de la CEC et du clampage aortique (minutes), transfusion de globules rouges peropératoire, lactates artériels à l'admission en réanimation (en mmol/L), score SOFA (Sequential Organ Failure Assessment) et IGS II : Index de Gravité Simplifié II), ainsi que les taux de noradrénaline, dobutamine et adrénaline à l'admission en réanimation.

## 2.6 Critère de jugement principal

Le critère de jugement principal était la survenue d'une IRA selon les critères internationaux, définie par une augmentation de la créatinine sérique de plus de 26,5 µmol/L par rapport à la valeur préopératoire [14].
## 2.7 Critères de jugement secondaires

Les critères de jugement secondaires incluaient le besoin d'une épuration extra-rénale (EER), la mortalité hospitalière, la survenue d'une fibrillation auriculaire post-opératoire (FAPO) (confirmée par un électrocardiogramme ou une surveillance scopée continue), d'un accident vasculaire cérébral postopératoire (confirmé par imagerie cérébrale), d'un syndrome de bas débit cardiaque (SBDC) défini par un index cardiaque < 2,0 L/min/m² et une pression artérielle systolique (PAS) < 90 mm Hg accompagnés de signes d'hypoperfusion tissulaire (extrémités froides, confusion, oligurie, lactates élevés) en l'absence d'hypovolémie [15], ainsi que la durée de séjour en réanimation et à l'hôpital (en jours).

## 2.8 Sélection des variables

Pour identifier les phénotypes, nous avons d'abord évalué la distribution, les données manquantes et la corrélation des variables candidates (Données S1).

Les variables et patients ayant une proportion de données manquantes supérieure à 10 % ont été exclus. Nous avons utilisé des techniques d'imputations multiples par équation de chaine pour traiter les données manquantes des variables continues, via le package *MICE (Multiple Imputation by Chained Equations)* [16].

Pour réduire la colinéarité des variables et limiter la complexité et la dimensionnalité, nous avons utilisé un algorithme de classification pour sélectionner les variables les plus pertinentes parmi les données cliniques et de laboratoire. Une analyse par groupes hiérarchiques a été utilisée pour visualiser la redondance parmi les variables préopératoires et peropératoires. Les variables corrélées avec un coefficient de corrélation > 0,6 ont été filtrées, laissant 25 variables pour les analyses finales (Figure 1).
**Figure 1 : corrélation des variables.** Dans les paires de variables corrélées (|r|>0.6), la variable ayant une valeur prédictive inférieure a été supprimée.

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Le package *RandomForest* a été utilisé pour représenter l'importance des différentes variables dans la survenue de l'IRA [17]. Les variables suivantes ont été sélectionnées pour l'analyse par apprentissage automatique selon un seuil d'importance supérieur à 2,5 % et en fonction de la matrice de colinéarité : âge, tabagisme, diabète, traitement chronique par furosémide, bétabloquant, inhibiteur calcique, EER, score SOFA (Sequential Organ Failure Assessment), IGS II (Index de Gravité Simplifié II), chirurgie mitrale, chirurgie de pontage aorto-coronarien (PAC), chirurgie tricuspide, chirurgie combinée, chirurgie de l'aorte, utilisation de lévosimendan, dobutamine, noradrénaline, hypothermie, syndrome d'apnée obstructive du sommeil, durée du clampage aortique, classe ASA (American Society of Anesthesiology), taux de lactates (Figure 2).
**Figure 2 : Importance des variables dans le classificateur **RandomForest**.**

L'importance des variables a été calculée comme l'importance moyenne d'une variable dans le classificateur aléatoire sur une exécution avec différentes graines (seeds). L'importance de la variable la plus prédictive a été fixée à 100 %, et les autres variables sont exprimées en fonction de cette dernière.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

**2.9 Analyse par apprentissage automatique (machine learning analysis)**

L'analyse par regroupement (clustering analysis) est une technique d'apprentissage automatique utilisée pour identifier des sous-groupes homogènes, de manière à ce que les données dans chaque groupe soient aussi similaires que possible tout en étant aussi différentes que possible des autres groupes. L'algorithme K-means est l'un des algorithmes non supervisés les plus couramment utilisés pour partitionner un ensemble de données en sous-groupes distincts [18]. Nous avons utilisé une analyse par regroupement semi-supervisée sur les variables identifiées avec la plus haute valeur prédictive, en utilisant le package *ConsensusClusterPlus* pour R 3.6.0, et avons défini le nombre optimal de groupes (k) en utilisant plusieurs méthodes, notamment la méthode de Silhouette. [19] [20]
## 2.10 Analyse statistique

Les données sont présentées sous forme de moyennes ± écarts types pour les variables continues et de nombres (pourcentages) pour les variables catégorielles. Les variables ont été comparées entre les groupes afin d'identifier d'éventuelles différences significatives. Les groupes ont été analysés à l'aide d'une analyse de variance pour les variables continues et du test du χ2 de Pearson pour les variables catégorielles. L'analyse statistique a été réalisée avec le logiciel R studio pour MacOs (version 2024.04.1+748).
# 3 Résultats

## 3.1 Caractéristiques de la cohorte (Figure 3 et Tableau 1)

Parmi les 9316 patients admis pendant la période de l'étude, 2541 ont été analysés. 138 patients ont été exclus en raison de données incomplètes et 321 en raison de la survenue d'une hémorragie peropératoire. Un total de 2541 patients étaient éligibles pour l'analyse finale. L'âge médian dans l'ensemble de la population était de 69 [61 ; 74] ans. L'EuroSCORE II médian était de 1,8 [1,0 ; 3,5]. L'incidence de l'IRA dans l'ensemble de la population était de 19 % (481 patients). Le taux de mortalité était de 3 % (65 patients). Le taux de recours à l'épuration extra-rénale (EER) était de 2 %.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 3 : Diagramme de flux**</figcaption></figure>
<table><caption>**Tableau 1 : Caractéristiques préopératoires et peropératoires.**</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Population étudiée (N=2541)</th><th>Groupe 1 (N=637)</th><th>Groupe 2 (N=1904)</th><th>P value</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age ; années</td><td>69 [61 ; 74]</td><td>71 [64 ; 76]</td><td>68 [60 ; 73]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Sexe masculin ; n (%)</td><td>1928 (77)</td><td>466 (73)</td><td>1462 (77)</td><td>0,072</td></tr><tr><td>IMC ; kg m<sup>-2</sup></td><td>27,1 [24,4 ; 30.5]</td><td>26 [23 ; 30]</td><td>27 [25 ; 31]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Antécédents médicaux ; n (%)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Hypertension</td><td>1664 (65)</td><td>408 (64)</td><td>1256 (66)</td><td>0,405</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Dyslipidémie</td><td>1134 (45)</td><td>241 (38)</td><td>893 (47)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Diabètes</td><td>521 (21)</td><td>114 (18)</td><td>407 (21)</td><td>0,068</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Tabagisme</td><td>625 (25)</td><td>149 (23)</td><td>476 (25)</td><td>0,445</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Pathologie vasculaire</td><td>240 (9)</td><td>53 (8)</td><td>187 (10)</td><td>0,297</td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AVC</td><td>204 (8)</td><td>76 (12)</td><td>128 (7)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;FA</td><td>439 (17)</td><td>310 (49)</td><td></td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Traitement chronique ; n (%)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AAP</td><td>1333 (52)</td><td>210 (33)</td><td>1123 (59)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Bétabloquant</td><td>1299 (51)</td><td>109 (58)</td><td>373 (38)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Furosémide</td><td>206 (8)</td><td>43 (23)</td><td>163 (17)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;ISRA</td><td>902 (35)</td><td>108 (57)</td><td>350 (36)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Statine</td><td>1383 (54)</td><td>292 (46)</td><td>1091 (57)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Antagoniste calcique</td><td>533 (21)</td><td>105 (16)</td><td>428 (22)</td><td><strong>0,002</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AVK</td><td>140 (5)</td><td>122 (19)</td><td>18 (1)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;AOD</td><td>342 (13)</td><td>162 (25)</td><td>180 (10)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>FEVG de base ; %</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&gt;50</td><td>2141 (84)</td><td>480 (75)</td><td>1661 (87)</td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&lt;30</td><td>327 (13)</td><td>118 (19)</td><td>209 (11)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Dysfonction VD ; n (%)</td><td>95 (4)</td><td>58 (9)</td><td>37 (2)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>EuroSCORE II</td><td>1,8 [1,0 ; 3,5]</td><td>3,1 [1,7 ; 6,9]</td><td>1,6 [0,9 ; 2,7]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Chirurgie ; n (%)</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;PAC simple</td><td>901 (35,46%)</td><td>69 (11)</td><td>832 (44)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Valvulaire simple</td><td>761 (30)</td><td>516 (81)</td><td>937 (49)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;Combinée</td><td>780 (31)</td><td>405 (64)</td><td>375 (20)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Reprise chirurgicale</td><td>97 (4)</td><td>53 (8)</td><td>44 (2)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Créatinine de base ; µmol l<sup>-1</sup></td><td>82 [70 ; 97]</td><td>88 [75 ; 112]</td><td>81 [69 ; 94]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>DFGe ; ml min<sup>-1</sup></td><td>81 [66 ; 97]</td><td>72 [56 ; 91]</td><td>84 [70 ; 99]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Hématocrite de base ; %</td><td>41 [38 ; 44]</td><td>40 [36 ; 44]</td><td>41,80 [39 ; 44]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Temps de CEC ; min</td><td>107 [80 ; 137]</td><td>135 [107 ; 170]</td><td>98 [74 ; 124]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Temps de clampage aortique ; min</td><td>77 [57 ; 101]</td><td>96 [75 ; 124]</td><td>71 [53 ; 93]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Transfusion de CGR ; n (%)</td><td>619 (24)</td><td>170 (27)</td><td>199 (10)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr></tbody></table>

IMC : indice de masse corporelle ; FA : fibrillation atriale ; FEVG : fraction d'éjection ventriculaire gauche ;

ISRA : inhibiteur du système rénine-angiotensine ; AOD : anticoagulant oral direct ; DFG : débit de filtration glomérulaire ;

PAC : pontage aorto-coronarien ; AAP : agent antiplaquettaire ; AVC : accident vasculaire cérébrale ; AVK : antivitamine K ;

VD : ventricule droit ; CEC : circulation extracorporelle ; CGR : concentré de globules rouges.
## 3.2 Identification des groupes (Figure 4)

L'analyse par regroupement à l'aide de l'algorithme *consensus K-means* a permis l'identification de deux groupes, étiquetés "groupe 1" et "groupe 2" : 637 patients ont été alloués au groupe 1, et 1904 patients au groupe 2. L'analyse par *consensus K-means* ainsi que la méthode de silhouette ont confirmé que le nombre optimal de groupe était de 2.

**Figure 4 :**

A : Comparaison des graphiques avec k (nombre de groupes) = 2

B : Graphique de la fonction de distribution cumulative (FDC) pour chaque k afin de déterminer où la FDC atteint un maximum sans perte de consensus. Des courbes plus "plates" sont favorables, et un graphique de consensus des groupes montre les valeurs de consensus des groupes pour chaque k. Des valeurs élevées indiquent une stabilité des groupes, suggérant que 2 pourrait être le choix optimal pour le nombre de groupes.

C : La méthode de Silhouette a montré que le k optimal est 2.

<figure><img src="image_7.png" /></figure>
### 3.3 Comparaison des caractéristiques de base entre les groupes (Tableau 1)

Les patients du groupe 1 ont subi davantage de chirurgies valvulaires ou combinées comparativement au groupe 2.

En ce qui concerne les traitements chroniques, les patients du groupe 1 utilisaient davantage de bêtabloquants et d'inhibiteurs du système rénine-angiotensine (ISRA).

L'EuroSCORE II était plus élevé dans le groupe 1 que dans le groupe 2 (respectivement 3,1 [1,7 ; 6,9] contre 1,6 [0,9 ; 2,7] ; P<0,001).

La durée de circulation extra-corporelle et du clampage aortique était significativement plus longue dans le groupe 1 (pour le temps de clampage aortique : 96 [75 ; 124] min pour le groupe 1 contre 71 [53 ; 93] min pour le groupe 2 ; P<0,001).

### 3.4 Scores pronostics et médicaments vasoactifs à l'admission en réanimation (Tableau 2)

Les patients du groupe 1 présentaient des scores SOFA et IGS II significativement plus élevés comparativement au groupe 2. Le score SOFA était de 7 [5 ; 8] dans le groupe 1 contre 4 [2 ; 6] dans le groupe 2 (P<0,001). Le score IGS II était 39 [31 ; 48] dans le groupe 1 contre 30 [23 ; 37] dans le groupe 2 (P<0,001).

L'utilisation de médicaments vasoactifs à l'admission en réanimation et la transfusion de produits sanguins en postopératoire étaient également significativement plus importantes dans le groupe 1.
<table><caption>**Tableau 2** : Scores pronostiques et utilisation de médicaments vasoactifs à l'admission en réanimation selon les groupes.</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Groupe 1<br>(N=637)</th><th>Groupe 2<br>(N=1904)</th><th>P value</th></tr></thead><tbody><tr><td>Lactate à l'admission en réanimation ; mmol/l</td><td>1,7 [1,3 ; 2,5]</td><td>7,0 [5,0 ; 8,0]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Score SOFA à l'admission en réanimation</td><td>7 [5 ; 8]</td><td>4 [2 ; 6]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>IGS II à l'admission en réanimation</td><td>39 [31 ; 48]</td><td>30 [23 ; 37]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Transfusion de produits sanguins en postopératoire ; n (%)</td><td>222 (35)</td><td>397 (21)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Médicaments vasoactifs à l'admission en réanimation ; n (%)</td><td>551 (87)</td><td>1047 (55)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>VIS max en réanimation</td><td>15 [5 ; 35]</td><td>3 [0 ; 10]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Noradrénaline ; n (%)</td><td>522 (82)</td><td>1027 (54)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Dobutamine ; n (%)</td><td>262 (41)</td><td>53 (3)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Adrénaline ; n (%)</td><td>23 (4)</td><td>0 (0)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr></tbody></table>

SOFA : Sequential Organ Failure Assessment ; IGS II : Index de Gravité Simplifié II ;

VIS : Vasoactive-Inotropic Score.

Les données sont présentées sous forme de médiane [intervalle interquartile] ou en nombre (pourcentage).
### 3.5 Critères de jugement (Tableau 3)

L'incidence de l'IRA différait significativement entre le groupe 1 et le groupe 2, avec des taux respectifs de 40 % et 12 % (P<0,001).

Le recours à une EER était plus élevé dans le groupe 1 comparativement au groupe 2, respectivement 46 patients (7 %) contre 15 patients (1 %) (P<0,001). Le taux de mortalité était significativement plus élevé dans le groupe 1 par rapport au groupe 2 : respectivement 55 patients (9 %) contre 10 patients (1 %) (P<0,001).

Les autres critères de jugement sont rapportés dans le Tableau 3.

<table><caption>**Tableau 3 : Événements postopératoires intra-hospitalier**</caption><thead><tr><th>Variables</th><th>Groupe 1<br>(N=637)</th><th>Groupe 2<br>(N=1904)</th><th>P value</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Critère de jugement principal</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>IRA ; n (%)</td><td>257 (40)</td><td>230 (12)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td><strong>Critères de jugements secondaires</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>EER ; n (%)</td><td>46 (7)</td><td>15 (1)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>AVC ; n (%)</td><td>29 (5)</td><td>37 (2)</td><td><strong>0,001</strong></td></tr><tr><td>FAPO ; n (%)</td><td>130 (20)</td><td>455 (24)</td><td>0,079</td></tr><tr><td>SBDC ; n (%)</td><td>275 (43)</td><td>58 (3)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Durée de séjour en réanimation ;<br>jours</td><td>4 [2 ; 5]</td><td>2 [2 ; 3]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Durée d'hospitalisation ; jours</td><td>11 [8 ; 15]</td><td>9 [7 ; 11]</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr><tr><td>Mortalité ; n (%)</td><td>55 (9)</td><td>10 (1)</td><td><strong>&lt;0,001</strong></td></tr></tbody></table>

IRA : insuffisance rénale aiguë ; EER : épuration extra-rénale ; FAPO : fibrillation auriculaire post-opératoire ;
SBDC : syndrome de bas débit cardiaque
## 4 Discussion

L'utilisation d'un algorithme d'apprentissage automatique nous a permis d'identifier deux groupes de patients ayant subi une chirurgie cardiaque dans lesquels le taux d'IRA différait significativement, 40 % pour le groupe 1 contre 12 % pour le groupe 2.

Les études sur l'IRA sont nombreuses, incluant diverses cohortes et études rétrospectives ou prospectives. Bien que notre étude ne soit pas originale concernant la principale découverte relative à l'incidence de l'IRA après chirurgie cardiaque, nous pensons que notre méthode l'est. En effet, en comparant les deux groupes sur les caractéristiques pré, per et postopératoires, les résultats suggèrent l'existence de deux types de patients.

Les patients du groupe 2 présentaient un risque plus faible avec un EuroSCORE II bas, un antécédent de maladie coronarienne, une chirurgie de pontage aorto-coronarien, un temps de CEC et de clampage aortique plus court, une utilisation de médicament vasoactif limitée et moins de morbidité postopératoire. Tandis que les patients du groupe 1 présentaient davantage d'antécédent de maladie valvulaire, de procédure chirurgicale à cœur ouvert, de transfusion de produits sanguins, d'utilisation de médicament vasoactif et, enfin, un taux plus élevé d'IRA. Ce résultat rejoint ce que nous savions déjà grâce à de précédentes études.

D'un point de vue physiopathologique, nous pouvons supposer que les patients du groupe 1 présentaient plus d'inflammation, plus de lésions d'ischémie-reperfusion, plus de stress oxydatif, etc. [21] De plus, ces patients étaient à risque en raison de leur fonction rénale préopératoire estimée moindre et de l'utilisation chronique d'ISRA. La CEC elle-même induit de l'IRA en lien avec une vasoconstriction sévère, très probablement accentuée par la durée de CEC. [22] Ces patients du groupe 1 ont également bénéficié d'un support par médicament vasoactif accru. Bien que ces médicaments aident à maintenir la pression artérielle et donc la perfusion rénale, une exposition excessive peut être délétère sur la fonction rénale. [3] La logique derrière une stratégie multimodale dans l'utilisation des vasopresseurs est soutenue par ces observations, et vise à réduire l'utilisation de ces médicaments. [23] Les saignements et la transfusion de produits sanguins constituent également un facteur de risque d'IRA, comme observé dans le groupe 1. [24] Très récemment, une étude translationnelle a confirmé que les culots globulaires contiennent des protéines pro-inflammatoires pouvant entrainer des lésions rénales. [25]

En examinant le dernier rapport d'expert de 2023 sur la gestion de l'IRA associée à la chirurgie cardiaque, la prévention de l'IRA repose sur tous les facteurs mentionnés précédemment, avec
la distinction entre les facteurs préopératoires (médicaments néphrotoxiques et maladies cardiovasculaires chroniques), peropératoires (gestion de la CEC), et postopératoires (sepsis, transfusions, gestion de la volémie, etc.). [26] Cependant, appliquer cette stratégie de prise en charge à tous les patients pourrait ne pas être adapté aux mécanismes sous-jacents. De plus, le rapport coût-efficacité de la mise en œuvre d'une telle stratégie reste à déterminer. Un autre consensus international sur la prévention de l'IRA en chirurgie non cardiaque stipule la nécessité de recherches épidémiologiques pour identifier les patients qui bénéficieraient le plus de ces stratégies de prévention avant de les généraliser à l'ensemble des patients. [27]

Nous pensons que nos résultats ouvrent des perspectives pour cibler les patients dans de futures investigations, qu'il s'agisse d'essais thérapeutiques ou d'études sur le risque. Par exemple, d'un point de vue pratique, les patients subissant une chirurgie élective de pontage aorto-coronarien ne devraient pas être inclus dans les investigations sur l'IRA associée à la chirurgie cardiaque, car l'incidence de l'IRA y semble faible (tableau 3).

La reproductibilité et la validité externe sont des mesures clés de la qualité des groupes. [28] Dans notre étude, l'absence de validation externe des groupes constitue une limite majeure. En effet, la reproduction des résultats renforce la fiabilité et la robustesse du modèle, autrement dit si les taux d'IRA sont comparables d'une analyse à l'autre, cela suggère que le modèle utilisé est robuste, garantissant ainsi la fiabilité des résultats. Nous pensons que cette limite pourrait être compensée par la collecte prospective de données de la cohorte ISYVACC, ainsi que par son caractère multicentrique rassemblant des données provenant de quatre hôpitaux universitaires [2].

Par ailleurs, nous souhaitons mettre en avant notre méthode de sélection des variables utilisant l'algorithme *RandomForest*, que nous considérons être un point fort de notre étude. En effet, cet algorithme permet de sélectionner des variables en fonction de leur importance par rapport au critère de jugement principal. Autrement dit, cela a permis d'éviter la sélection de variables sans intérêt qui pourraient altérer l'analyse de l'algorithme d'apprentissage automatique. Comme le montre la matrice de consensus (Annexe 3, Figure 4), les carrés nettement délimités indiquent des groupes stables. Ainsi, bien qu'aucune validation externe n'ait été effectuée, nos groupes semblent stables, indiquant que la sélection des variables semble appropriée.
# 5 Conclusion

Nous avons utilisé un algorithme d'apprentissage automatique pour décrire le taux d'IRA associée à la chirurgie cardiaque selon différents phénotypes. Cela a permis l'identification de deux groupes de patients ayant subi une chirurgie cardiaque, avec une différence significative dans la survenue d'IRA entre les groupes : 40% pour le groupe 1 et 12% pour le groupe 2. Cette découverte ouvre de nouvelles perspectives pour l'étude de stratégies thérapeutiques ciblées chez les patients à haut risque d'IRA après chirurgie cardiaque.
# 6 Bibliographie

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29. Kuindersma M, Spronk PE. Time to Tailor the One-Size-Fits-All Approach ? American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine. 2022; 205(4):479-480.
# 7 Annexes

## 7.1 Annexe 1 : classification de l'insuffisance rénale aiguë selon la classification KDIGO

<table><thead><tr><td>Stade</td><td>Créatininémie</td><td>Diurèse</td></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>1,5 à 1,9 fois la créatinine de base ou augmentation ≥ 26,5 µmol/L sur 48 heures</td><td>&lt; 0,5 mL/kg/h pendant 6 à 12 heures</td></tr><tr><td>2</td><td>2,0 à 2,9 fois la créatinine de base</td><td>&lt; 0,5 mL/kg/h pendant ≥ 12 heures</td></tr><tr><td>3</td><td>3,0 fois la créatinine de base ou augmentation ≥ 353 µmol/L ou début d'une épuration extra-rénale</td><td>&lt; 0,3 mL/kg/h pendant ≥ 24 heures ou anurie ≥ 12 heures</td></tr></tbody></table>
## 7.2 Annexe 2 : score SOFA (Sequential Organ Failure Assessment)

<table><thead><tr><th>Organe</th><th>Variable</th><th>SOFA 0</th><th>SOFA 1</th><th>SOFA 2</th><th>SOFA 3</th><th>SOFA 4</th></tr></thead><tbody><tr><td>Respiration</td><td>PaO<sub>2</sub>/FiO<sub>2</sub> (mmHg)</td><td>&gt; 400</td><td>&le; 400</td><td>&le; 300</td><td>&le; 200 avec ventilation</td><td>&le; 100 avec ventilation</td></tr><tr><td>Coagulation</td><td>Plaquettes (x10<sup>3</sup>/&micro;L)</td><td>&ge; 150</td><td>&lt; 150</td><td>&lt; 100</td><td>&lt; 50</td><td>&lt; 20</td></tr><tr><td>Foie</td><td>Bilirubine totale (mg/dL)</td><td>&lt; 1.2</td><td>1.2 - 1.9</td><td>2.0 - 5.9</td><td>6.0 - 11.9</td><td>&ge; 12.0</td></tr><tr><td>Système cardiovasculaire</td><td>Pression artérielle moyenne (PAM) ou traitement vasopresseur</td><td>PAM &ge; 70 mmHg</td><td>PAM &lt; 70 mmHg</td><td>Dopamine &le; 5 &micro;g/kg/min ou Dobutamine (toute dose)</td><td>Dopamine &gt; 5 ou Noradrénaline &le; 0.1</td><td>Dopamine &gt; 15 ou Noradrénaline &gt; 0.1</td></tr><tr><td>Système nerveux central</td><td>Glasgow Coma Scale (GCS)</td><td>15</td><td>13 - 14</td><td>10 - 12</td><td>6 - 9</td><td>&lt; 6</td></tr><tr><td>Fonction rénale</td><td>Créatinine sérique (mg/dL) ou débit urinaire (mL/jour)</td><td>&lt; 1.2 ou &ge; 500 mL/j</td><td>1.2 - 1.9 ou &lt; 500 mL/j</td><td>2.0 - 3.4 ou &lt; 200 mL/j</td><td>3.5 - 4.9 ou &lt; 100 mL/j</td><td>&ge; 5.0 ou anurie</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_8.png" /></figure>
# 8 Résumé et mots-clés

**Introduction** : L'incidence de l'insuffisance rénale aiguë (IRA) associée à la chirurgie cardiaque varie en fonction des facteurs de risque sélectionnés dans les populations étudiées. Cette grande variabilité dans l'incidence de l'IRA constitue une limite pour les études thérapeutiques et l'amélioration du pronostic. L'analyse par regroupement (*clustering*) permet un phénotypage des patients à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour sélectionner les variables les plus pertinentes.

**Objectif de l'étude** : décrire le taux d'IRA chez les patients subissant une chirurgie cardiaque en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique pour phénotyper les patients.

**Méthodologie** : Nous avons analysé 2541 patients issus d'une cohorte prospective observationnelle multicentrique dans quatre centres hospitaliers universitaires. La population étudiée était composée de patients adultes programmés pour une chirurgie cardiaque sous circulation extra-corporelle. Le critère de jugement principal était la survenue d'une IRA après la chirurgie cardiaque. Toutes les variables préopératoires et peropératoires ont été sélectionnées pour entraîner le modèle. Les variables présentant une forte colinéarité pour décrire l'IRA ont été exclues. Un algorithme d'apprentissage automatique a été utilisé pour entraîner le modèle afin d'aider à décrire l'IRA.

**Résultats** : Deux groupes ont été identifiés : 637 patients dans le groupe 1 (25 %) et 1904 patients dans le groupe 2 (75 %). Le taux d'IRA était significativement plus élevé dans le groupe 1 comparativement au groupe 2 : respectivement 257 (40 %) contre 230 (12 %), *p* < 0,01. Les patients ayant subi un pontage aorto-coronarien appartenaient principalement au groupe 2. Les deux groupes différaient significativement en termes de caractéristiques démographiques, caractéristiques peropératoires et d'utilisation de médicament vasoactif. Les deux groupes différaient également significativement en termes de morbidité postopératoire, avec des taux plus élevés d'accident vasculaire cérébral et de syndrome de bas débit cardiaque dans le groupe 1.

**Conclusion** : L'algorithme d'apprentissage automatique a permis l'identification de deux groupes de patients ayant subi une chirurgie cardiaque, avec une différence significative dans la survenue d'IRA entre les groupes. Cette découverte ouvre des perspectives pour l'étude de stratégies thérapeutiques ciblées chez les patients à haut risque d'IRA après chirurgie cardiaque.

**Mots-clés** : insuffisance rénale aiguë, chirurgie cardiaque, apprentissage automatique / machine learning, analyse par regroupement / clustering
PHÉNOTYPAGE DE L'INSUFFISANCE RÉNALE AIGUË APRÈS CHIRURGIE CARDIAQUE À L'AIDE D'UN ALGORITHMÈME D'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE

**Introduction** : L'incidence de l'insuffisance rénale aiguë (IRA) associée à la chirurgie cardiaque varie en fonction des facteurs de risque sélectionnés dans les populations étudiées. Cette grande variabilité dans l'incidence de l'IRA constitue une limite pour les études thérapeutiques et l'amélioration du pronostic. L'analyse par regroupement (clustering) permet un phénomtype des patients à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour sélectionner les variables les plus pertinentes.

**Objectif de l'étude** : décrire le taux d'IRA chez les patients subissant une chirurgie cardiaque en utilisant un algorithme d'apprentissage automatique pour phénotyper les patients.

**Méthodologie** : Nous avons analysé 2541 patients issus d'une cohorte prospective observationnelle multicentrique dans quatre centres hospitaliers universitaires. La population étudiée était composée de patients adultes programmés pour une chirurgie cardiaque sous circulation extra-corporelle. Le critère de jugement principal était la survenue d'une IRA après la chirurgie cardiaque. Toutes les variables préopératoires et peropératoires ont été sélectionnées pour entraîner le modèle. Les variables présentant une forte colinéarité pour décrire l'IRA ont été exclues. Un algorithme d'apprentissage automatique a été utilisé pour entraîner le modèle afin d'aider à décrire l'IRA.

**Résultats** : Deux groupes ont été identifiés : 637 patients dans le groupe 1 (25 %) et 1904 patients dans le groupe 2 (75 %). Le taux d'IRA était significativement plus élevé dans le groupe 1 comparativement au groupe 2 : respectivement 257 (40 %) contre 230 (12 %), *p* < 0,01. Les patients ayant subi un pontage aorto-coronarien appartenait principalement au groupe 2. Les deux groupes différaient significativement en termes de caractéristiques démographiques, caractéristiques peropératoires et d'utilisation de médicament vasoactif. Les deux groupes différaient également significativement en termes de morbidité postopératoire, avec des taux plus élevés d'accident vasculaire cérébral et de syndrome de bas débit cardiaque dans le groupe 1.

**Conclusion** : L'algorithme d'apprentissage automatique a permis l'identification de deux groupes de patients ayant subi une chirurgie cardiaque, avec une différence significative dans la survenue d'IRA entre les groupes. Cette découverte ouvre des perspectives pour l'étude de stratégies thérapeutiques ciblées chez les patients à haut risque d'IRA après chirurgie cardiaque.

**Mots-clés** : insuffisance rénale aiguë, chirurgie cardiaque, apprentissage automatique / machine learning, analyse par regroupement / clustering

PHENOTYPING ACUTE KIDNEY INJURY FOLLOWING CARDIAC SURGERY USING A MACHINE LEARNING ALGORITHM

**Introduction** : The incidence of cardiac surgery-associated Acute Kidney injury cardiac (CSA-AKI) is various depending on risk factors selection in models and on the population study. That high variability in the incidence of AKI is a limit to investigate therapies and improve the prognosis. Clustered data allows a phenotyping of patients on an outcome using machine learning algorithms to select variables. The objective of the study was to describe the rate of CSA-AKI according to unsupervised clusters of patients undergoing for cardiac surgery.

**Methodology** : We analyzed 2541 patients obtained from a prospective multicenter observational cohort in four French academic hospitals. The population study was adult patients scheduled for cardiac surgery under cardiopulmonary bypass. The main endpoint was the occurrence of CSA-AKI following cardiac surgery. All preoperative and intra operative variables were selected to train the model. Variables with a high collinearity to describe CS-AKI were removed from the model. A machine learning algorithm using was used to train the model to help describing CS-AKI.

**Results** : Two clusters were identified: 637 patients in cluster 1 (25%) and 1904 patients in cluster 2 (75%). The rate of CS-AKI was significantly higher in cluster 1 compared to cluster 2: respectively at 257 (40%) and 230 (12%); P value<0.01. Mainly, patients in cluster 2 were represented by patients with a coronary disease and underwent for coronary bypass surgery. Both clusters significantly differed in term demographic characteristics, intra operative description and vasoactive drugs support. Clusters significantly differed in adverse outcomes with a higher rate of stroke, low cardiac output syndrome.

**Conclusion** : Machine learning algorithm allows the identification of two clusters of patients undergoing for cardiac surgery with a significant difference in CSA-AKI. That finding offers a perspective to investigate therapies in patients at high risk of CSA-AKI.

**Key-words** : acute kidney injury, cardiac surgery, machine learning, clustering