# Impacts d'un modèle prédictif détectant les lésions squelettiques des membres sur la prise en charge des patients aux urgences adultes du CHU Amiens-Picardie

Pierre-Julien Delandre

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Pierre-Julien Delandre. Impacts d'un modèle prédictif détectant les lésions squelettiques des membres sur la prise en charge des patients aux urgences adultes du CHU Amiens-Picardie. Médecine humaine et pathologie. 2025. dumas-05068602

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# IMPACTS D'UN MODÈLE PRÉDICTIF DÉTECTANT LES LÉSIONS SQUELETTIQUES DES MEMBRES SUR LA PRISE EN CHARGE DES PATIENTS AUX URGENCES ADULTES DU CHU AMIENS-PICARDIE

THÈSE N° 2025 – 8 ; Année 2025

POUR LE DOCTORAT EN MÉDECINE (DIPLÔME D'ÉTAT)

SPÉCIALITÉ MÉDECINE D'URGENCE

PRÉSENTÉE ET SOUTENUE PUBLIQUEMENT

LE 26 MARS 2025

PAR

Monsieur Pierre-Julien DELANDRE

PRESIDENT DU JURY : Monsieur le Professeur Daniel Aiham GHAZALI

MEMBRES DU JURY :
Monsieur le Professeur Eric HAVET
Monsieur le Professeur Thierry YZET
Monsieur le Docteur Hugo MIRA

DIRECTEUR : Monsieur le Docteur Émilien ARNAUD
À mon Président de Jury,

Monsieur le Professeur Daniel Aiham GHAZALI

Professeur des Universités – Praticien Hospitalier

Coordonnateur du DES de Médecine d'Urgence

Coordonnateur médical de la Fédération Médicale Inter Hospitalière de Médecine

d'Urgence du GHT SLS

CHU Amiens Picardie Université de Picardie Jules Verne
Vous me faites l'honneur d'accepter la présidence de ce jury de thèse et de juger mon travail. Je vous remercie pour les remarques que vous y avez apportées, ainsi que pour la qualité de l'enseignement et de la formation dont j'ai pu bénéficier à Amiens.

Soyez assuré de ma gratitude et de mon profond respect.
Aux membres du Jury,

Monsieur le Professeur Eric HAVET

Professeur des Universités – Praticien Hospitalier

Anatomie – Chirurgie orthopédique

Doyen, Directeur de l’Unité de Formation et de Recherche de Médecine d’AMIENS

Chevalier de l’Ordre des Palmes Académiques

CHU Amiens Picardie
Vous me faites l'honneur de juger mon travail, et je tiens à vous remercier pour les enseignements précieux que vous m'avez dispensés durant mon externat, ainsi que pour votre engagement constant envers les étudiants.

Je vous adresse toute ma gratitude pour votre participation à mon jury.
À Monsieur le Professeur Thierry YZET

Professeur Associé de Radiologie

Chef du Pôle Imagerie

CHU Amiens Picardie
Vous me faites l'honneur de siéger dans ce jury et de juger mon travail, veuillez accepter
tous mes remerciements pour votre participation à mon jury.

Soyez assuré de ma gratitude et de mon profond respect.
À Monsieur le Docteur Hugo MIRA

Chef de Clinique

Département de Médecine d'Urgence

CHU Amiens Picardie
Vous me faites l'honneur de juger mon travail, et je tiens à vous remercier pour les recherches que vous avez menées auparavant, lesquelles ont grandement contribué au développement de mes propres réflexions.

Je vous adresse toute ma gratitude pour votre participation à mon jury.
Monsieur le Docteur Émilien ARNAUD

Praticien Hospitalier

Département de Médecine d'Urgence

CHU Amiens Picardie
Vous me faites l'honneur de diriger ce travail de thèse. Je vous remercie pour votre
encadrement votre implication et votre disponibilité tout au long de ce travail. Merci pour
votre rigueur scientifique et vos conseils.

Soyez assuré de ma gratitude et de mon profond respect.
Remerciements

À ma mère, mon grand-père et ma grand-mère, merci pour votre soutien indéfectible depuis
toutes ces années. Merci d'avoir toujours été présents à mes côtés, merci pour l'éducation que
vous m'avez donnée et les valeurs que vous m'avez inculquées. Merci pour tous les moments
que nous avons partagés ensemble. Merci pour votre amour. Je ne serais pas arrivé ici sans
vous. Même si je ne vous le dis pas, vous comptez énormément pour moi. À Christophe merci
pour ta bienveillance.

À mes amis d'enfance encore présents aujourd'hui, Hadrien, Philippe, Lucas, Manon. Merci à
vous d'être là depuis toutes ces années.

A mon binôme d'externat, Agathe, merci pour toutes ces années, merci pour les fous rires
durant ces interminables heures de cours. Le parcours aurait été bien plus difficile sans toi.

À certains de mes co-externes devenus ami(e)s, ils se reconnaîtront, merci à chacun de vous.
Ces études auraient été bien plus difficiles sans les moments partagés avec vous.

À mes ami(e)s de promo d'urgence : Alexis, Asmahane, Ayrton, Edouard, Hélian, Ibrahima, Marie, Yann, Yohan, Youssef, Zoé. Ce fut un réel plaisir de partager ces quatre années avec vous. Merci pour les raclettes et les rivières sauvages. J'ouvre le bal des thèses et vous souhaite beaucoup de courage pour la vôtre.

À mes co-internes de gériatrie : Asmahane, Guillaume et Ophélie, vous avez partagé mon premier semestre avec moi. Merci pour les courses d'avions en papier, les parties de Pictionary, les origamis et j'en passe. Je suis heureux que nous soyons devenus amis. À toute la team du midi de St Quentin, merci pour ces moments de rire et de bonne humeur pendant les repas.

À mes co-internes de pédiatrie : Noémi, Baptiste, Christelle, Clément, François, Loréna, Loriane, Lucie, Rayan, Rémy. Merci d'avoir lutté les infections virales et rassuré les parents « inquiets » avec moi.

À mes co-internes de réanimation Aka la team « peepoodo gne » : Agathe, Baptiste, Cyrille, Eve, Matthieu, Mehdi, Nicolas, Valentine. Merci pour ces six mois de bonheur, merci pour votre soutien durant les staffs interminables et pour les surnoms dont je tairai le nom.

À François Perla, et l'équipe de rééducation de Corbie, vous m'avez accueilli les bras ouverts, et je vous en remercie.
Je remercie également toutes les équipes médicales et paramédicales de chacun de mes stages :
la gériatrie 4 de Saint-Quentin, les urgences adultes et pédiatriques d'Amiens, ainsi que la
réanimation de Beauvais. Merci à chacun(e) de vous pour votre bienveillance, vos conseils et
vos enseignements. Mention spéciale pour Loréna et Pauline, merci pour votre bureau, il m'aura
été d'une grande aide pour ce travail.
Table des matières

<table><tr><td>REMERCIEMENTS</td><td>12</td></tr><tr><td>TABLE DES MATIERES</td><td>14</td></tr><tr><td>TABLE DES FIGURES</td><td>15</td></tr><tr><td>TABLE DES TABLEAUX</td><td>15</td></tr><tr><td>TABLE DES ANNEXES</td><td>15</td></tr><tr><td>LISTE DES ABREVIATIONS</td><td>17</td></tr><tr><td>1. INTRODUCTION</td><td>18</td></tr><tr><td>1.1. ORGANISATION DU CHU AMIENS</td><td>19</td></tr><tr><td>1.1.1. Parcours type d'un patient nécessitant une radiologie</td><td>19</td></tr><tr><td>1.1.2. La relecture de radiologie</td><td>19</td></tr><tr><td>1.1.3. Mise en place d'une solution automatique de détection des lésions squelettiques</td><td>20</td></tr><tr><td>1.2. INTELLIGENCE ARTIFICIELLE</td><td>20</td></tr><tr><td>1.3. BONEVIEW™</td><td>21</td></tr><tr><td>1.4. OBJECTIF DE L'ETUDE</td><td>23</td></tr><tr><td>2. MATERIEL ET METHODE</td><td>24</td></tr><tr><td>2.1. CARACTERISTIQUES DE L'ETUDE</td><td>24</td></tr><tr><td>2.2. CONDITIONS DE L'ETUDE</td><td>24</td></tr><tr><td>2.3. POPULATION</td><td>25</td></tr><tr><td>2.3.1. Critères d'inclusion</td><td>25</td></tr><tr><td>2.3.2. Critères de non-inclusion</td><td>25</td></tr><tr><td>2.3.3. Critères d'exclusion</td><td>25</td></tr><tr><td>2.3.4. Identification des patients</td><td>25</td></tr><tr><td>2.4. VARIABLES</td><td>26</td></tr><tr><td>2.4.1. Variables recueillies</td><td>26</td></tr><tr><td>2.4.2. Critère de jugement principal</td><td>27</td></tr><tr><td>2.4.3. Gold standard</td><td>27</td></tr><tr><td>2.4.4. Source de données</td><td>28</td></tr><tr><td>2.5. NOMBRE DE SUJETS NECESSAIRES</td><td>28</td></tr><tr><td>2.6. ÉTHIQUE</td><td>28</td></tr><tr><td>2.7. ANALYSES STATISTIQUES</td><td>29</td></tr><tr><td>3. RESULTATS</td><td>31</td></tr><tr><td>3.1. PARTICIPANTS</td><td>31</td></tr><tr><td>3.2. CARACTERISTIQUES DES PATIENTS</td><td>32</td></tr><tr><td>3.3. CARACTERISTIQUES DES RADIOGRAPHIES</td><td>34</td></tr><tr><td>3.4. CONCORDANCE URGENTISTES/RADIOLOGUES</td><td>35</td></tr><tr><td>3.5. ANALYSE DU SOUS-GROUPE DISCORDANCES</td><td>35</td></tr><tr><td>3.5.1. Sur la modification de la prise en charge</td><td>35</td></tr><tr><td>3.5.2. Selon le membre</td><td>36</td></tr><tr><td>3.5.3. Selon l'horaire</td><td>36</td></tr><tr><td>3.5.1. Selon le diagnostic final</td><td>36</td></tr><tr><td>4. DISCUSSION</td><td>38</td></tr><tr><td>4.1. REDUCTION DU TAUX DE DISCORDANCE</td><td>38</td></tr><tr><td>4.2. GARANTIE HUMAINE</td><td>39</td></tr><tr><td>4.3. COMPARAISON AVEC LA LITTERATURE</td><td>40</td></tr><tr><td>4.4. LIMITES</td><td>41</td></tr><tr><td>5. CONCLUSION</td><td>43</td></tr><tr><td>6. BIBLIOGRAPHIE</td><td>44</td></tr><tr><td>7. ANNEXE</td><td>47</td></tr></table>
# Table des Figures

FIGURE 1 : EXEMPLE D'AFFICHAGE DE BONEVIEW™ DANS LE LOGICIEL DEEPUNITY® (IMAGE BONEVIEW™) 23

FIGURE 2 : ÉCHELLE DE LANDIS ET KOCH(37) 29

FIGURE 3 : DIAGRAMME DE FLUX DE L'ETUDE 31

# Table des Tableaux

TABLEAU 1 : CARACTERISTIQUES DES PATIENTS 33

TABLEAU 2 : INCIDENCES ET HORAIRES DES RADIOGRAPHIES 34

TABLEAU 3 : TEST KAPPA DE COHEN SUR LA DISCORDANCE URGENTISTE/RADIOLOGUE AVANT ET APRES L'IA 35

TABLEAU 4 : ANALYSE DU SOUS-GROUPE DISCORDANCE SUR LA MODIFICATION DE PRISE EN CHARGE ET LE NOMBRE DE PATIENTS RAPPELES 35

TABLEAU 5 : DISCORDANCE DANS L'INTERPRETATION DE LA RADIOGRAPHIE SELON L'INCIDENCE, L'HORAIRE DE LA RADIOGRAPHIE ET LE DIAGNOSTIC FINAL 37

# Table des Annexes

ANNEXE 1 : LIGNES DIRECTRICES STROBE (STRENGTHENING THE REPORTING OF OBSERVATIONAL STUDIES IN EPIDEMIOLOGY) 47
## Liste des abréviations

SFMU Société française de médecine d'urgence

SFR Société française de radiologie

DRESS Direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques

CHU-AP Centre hospitalier universitaire Amiens-Picardie

CHU Centre hospitalier universitaire

CH Centre hospitalier

SAUPA Service d'accueil des urgences polyvalentes adultes

SAUV Service d'accueil des urgences vitales

IA Intelligence artificielle

DICOM Digital Imaging and COmmunications in Medicine

ROI Région d'intérêt

FRENCH French Emergency Nurses Classification in-Hospital

SAMU Service d'aide médicale urgente

SMUR Structure mobile d'urgence et de réanimation

CNIL Commission nationale de l'informatique et des libertés

IRM Imagerie par résonance magnétique

PACS Picture Archiving and Communication System

IOA Infirmier organisateur de l'accueil
# 1. Introduction

Dans les services d'urgences, la radiographie est l'un des examens les plus utilisés. En 2014 lors d'une enquête menée conjointement entre la Société Française de Médecine d'Urgence (SFMU) et la Société Française de Radiologie (SFR) : 40% des consultations aux urgences ont donné lieu à la réalisation d'une imagerie, et dans 71% des cas, il s'agissait d'une radiographie (1).

La radiographie est notamment utilisée pour le diagnostic des traumatismes de membres (2) qui est le motif de consultation le plus fréquent aux urgences. En effet, selon un rapport de la Direction de la Recherche, des Études, de l'Évaluation et des Statistiques (DRESS) paru en 2014, ce motif représentait 36% des admissions aux urgences pédiatriques et adultes, ce qui équivaut à 6.6 millions de patients par an. Parmi ces 36%, seulement 20% sont hospitalisés(3).

Par nécessité, car il existe un manque de radiologue (4,5) et malgré que les interprétations des radiographies relèvent du champ de compétence des médecins radiologues(6), la plupart des radiographies réalisées aux urgences sont interprétées, en première intention, par les médecins des urgences en charge des patients. Ce fonctionnement est une potentielle source d'erreur(7). De nombreuses études sur les discordances et les erreurs d'interprétation des radiographies entre radiologues et urgentistes sont déjà réalisées. Elles montrent des résultats plutôt hétérogènes de 0.5% (Centre hospitalier de Vichy, France) à 6,5% (Ohio valley medical center, West Virginia, Etats-Unis). Il est à noter que ces études comportent de nombreux biais avec notamment des critères d'exclusions trop larges.(8-10)

Plus localement, une étude récente réalisée en 2023 sur le Centre Hospitalier Universitaire Amiens-Picardie (CHU-AP) a mis en évidence un taux de discordance compris entre 1.3% et 2.3% (11).

En 2023, en France, on a recensé 20 millions de passages aux urgences, adultes et pédiatriques(12). Or, il a également été démontré qu'un flux élevé et continu de patients augmente le risque d'erreurs d'interprétation (13). De plus, le travail en garde de 24 heures contribue à une augmentation des erreurs diagnostiques en accentuant notamment la fatigue (14-18).

Pour lutter contre ce problème, un système de relecture est mis en place dans de nombreux centres hospitaliers, dont celui du CHU-AP, et permet de pallier les potentielles erreurs des urgentistes (19,20).
## 1.1. Organisation du CHU AMIENS

Les urgences adultes du CHU-AP sont divisées en deux grands secteurs, le Service d'accueil des Urgences Polyvalentes Adultes (SAUPA) et le Service d'Accueil des Urgences Vitales (SAUV). En 2023, le nombre total de passages annuels s'élevait à 99 041 patients, dont 58 272 pris en charge aux urgences adultes (21).

Le SAUPA, hors période de garde, est divisé en deux secteurs : le « circuit court » composé d'un sénior et d'un interne et le « circuit long » composé de quatre séniors et quatre internes.
En période de garde il est divisé en secteur de médecine où deux séniors et trois internes sont affectés et en secteur de chirurgie où un interne et un chef sont affectés.

### 1.1.1. Parcours type d'un patient nécessitant une radiologie

Lors de la prise en charge d'un patient, celui-ci est admis et évalué par l'Infirmier Organisateur de l'Accueil (IOA), qui le priorise en fonction de son état clinique et de son motif de consultation, notamment à l'aide de la grille FRENCH (22). Après une éventuelle période d'attente, le patient est installé en salle d'examen, où il est pris en charge par un médecin des urgences : interrogatoire, examen clinique, prescriptions d'examens complémentaires le cas échéant. Lorsqu'un examen de radiologie standard est prescrit, le patient est conduit en radiologie, où les manipulateurs en électroradiologie réalisent le cliché prescrit. Les images sont transférées sur le PACS (Picture Archiving and Communication System), système d'archivage et de communication d'images dans le domaine médical, permettant au médecin des urgences de les interpréter pour définir la prise en charge thérapeutique et l'orientation du patient.

### 1.1.2. La relecture de radiologie

Afin de sécuriser l'interprétation des images par les médecins des urgences, un système de relecture est mis en place. Il repose sur la distribution quotidienne d'un registre papier aux radiologues par le secrétariat médical. Ce registre répertorie les patients non hospitalisés ayant consulté aux urgences et ayant subi au moins une radiographie avant leur départ. Après examen attentif du dossier médical dans le logiciel Resurgence® (Berger-Levrault, Boulogne-Billancourt, France), effectué normalement dans les 48 heures suivant la consultation, le radiologue relève, sur le registre, les éventuels désaccords d'interprétation. Par la suite, le registre est transmis à un urgentiste sénior qui, après avoir pris connaissance de l'annotation du radiologue et du dossier médical du patient évalue la nécessité de rappeler le patient, de changer éventuellement la conduite à tenir.
Pour les patients, cela peut résulter en une reconvocation aux urgences pour réaliser une nouvelle imagerie, une immobilisation, une hospitalisation ou même une prise en charge chirurgicale. Lorsqu'il n'est pas nécessaire de réadmettre le patient immédiatement, une ordonnance peut être envoyée aux patients afin d'adapter la prise en charge, tel que la prescription d'une attelle ou d'une autre imagerie complémentaire en externe. L'urgentiste complète la décision médicale et les suites données dans le dossier médical informatisé du patient ainsi que sur le registre manuscrit.

### 1.1.3. Mise en place d'une solution automatique de détection des lésions squelettiques

Ce système de relecture permet une prise en charge pluridisciplinaire. Son caractère a postériori peut retarder les mesures correctrices d'une interprétation non optimale. Pour limiter ces situations, des solutions basées sur l'Intelligence Artificielle (IA) sont mises en place et permettent d'apporter une aide en temps réel au médecin urgentiste.

Depuis janvier 2023, un outil d'aide à l'interprétation des radiographies par IA est mis en place aux urgences du CHU-AP. Lorsque l'examen de radiologie concerne les membres, une copie est automatiquement envoyée de manière pseudo-anonymisée sur le serveur sécurisé d'interprétation IA de la société INCEPTO. L'algorithme BoneView™ (Gleamer, Paris, France) détecte l'existence d'une fracture, d'une luxation ou d'un épanchement, et le cas échéant détours la localisation sur le cliché. Quelques minutes après la réalisation du cliché radiographique, la copie de l'image annotée est retransmise dans le PACS à disposition du médecin des urgences.

## 1.2. Intelligence artificielle

L'IA a été inventée dans les années 1950 par John McCathy. Elle correspond à un ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine (23). Comme pour l'intelligence humaine, l'IA a besoin d'apprendre pour se développer et pour réaliser les tâches de façon autonome. Pour ce faire, plusieurs techniques existent, le « Machine learning » (apprentissage automatique) et le « Deep learning » (apprentissage profond).

Le « Machine learning » permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données. Pour cela, l'algorithme reçoit d'abord des exemples dont les résultats sont connus (par exemple : des radiographies en précisant s'il existe ou non une fracture, une luxation ou un épanchement). L'algorithme cherche alors à prédire la même chose que la réponse connue, calcule son erreur,
et ajuste ses paramètres pour améliorer la précision de ses prédictions, jusqu'à atteindre la meilleure performance possible. Grâce à des procédés statistiques et probabilistes, la machine devient capable d'effectuer un diagnostic avec un taux d'erreur de plus en plus faible.

Le « Deep learning » est un sous-domaine du « machine learning ». Il est beaucoup plus récent et a émergé grâce à l'augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs. Il se base sur des réseaux de neurones particulièrement complexes, inspirés du modèle humain. Comme dans le cerveau humain, chaque neurone finit par se spécialiser dans une tâche de la reconnaissance. Organisés en plusieurs couches, chacune de ces couches permettent de construire une représentation « numérique » de l'image permettant de répondre à la question (fracture/pas de fracture) puis d'identifier l'emplacement de cette fracture (24,25).

Ce système est utilisé dans les logiciels de détection de lésions squelettiques assistés par IA, notamment dans celui du CHU d'Amiens : BoneView™.

## 1.3. BoneView™

BoneView™ est un logiciel de détection et de localisation de fracture, luxation et épanchement utilisant un algorithme d'IA développé par la société GLEAMER. Il a été conçu, entraîné et validé pour localiser les fractures récentes et semi-récentes sur des images Digital Imaging and COmmunications in Medicine (DICOM) en pleine résolution et anonymisées.

Le modèle d'IA utilisé par BoneView™ est basé sur un réseau de neurones convolutifs, ce qui est particulièrement adapté à la segmentation d'images médicales comme les radiographies. L'équipe de BoneView™ a utilisé l'algorithme « Detectron 2 », connu pour sa capacité à segmenter des objets dans des images (26), puis l'a adapté à la tâche spécifique de détection de fractures.

Pour développer l'algorithme, un ensemble de données de 500 000 radiographies de patients provenant de 22 services de radiologie entre janvier 2011 et mai 2023 a été utilisé. Cet ensemble de données a ensuite été aléatoirement divisé en 80% pour l'entraînement, 5% pour la validation et 15% pour les tests internes. Le jeu de données d'entraînement comprenait 20% de patients de moins de 18 ans.

Cette approche permet de maximiser l'efficacité de l'entraînement tout en garantissant une évaluation objective et robuste de la performance finale du modèle.(27)
Le modèle de détection d'objets utilisé suit une approche en deux étapes.

**Première étape** : Détection initiale de la zone d'intérêt.

Le modèle reçoit une image DICOM en pleine résolution, brute sans prétraitement conservant
ainsi le maximum d'information. Par la suite, le modèle propose des zones où il estime que la
probabilité d'avoir une fracture est élevée. Au-delà d'un seuil, cette zone est retenue comme
une région d'intérêt pour un examen plus poussé par un deuxième modèle plus spécialisé.

Deuxième étape : Affinement des résultats

Les régions d'intérêts détectées dans la première étape, ainsi que leurs caractéristiques
correspondantes, sont transmises à un second réseau. Ce réseau affine le score de probabilité
de présence d'un objet dans la zone d'intérêt. Lorsque le modèle atteint un niveau de confiance
acceptable, la région d'intérêt est mise en surbrillance sur l'image radiographique. La
délimitation de cette région se fait sous la forme d'un rectangle orange/jaune selon le niveau de
confiance : avec un trait plein (> 90%) ou en pointillé (50-90%).

Cette approche permet au modèle de traiter les radiographies sans perdre de détails et d'identifier les fractures avec précision en deux étapes successives, tout en ajustant en continu la localisation des régions d'intérêt.

BoneView™ est un dispositif médical marqué CE, conçu pour détecter des fractures, des épanchements, des luxations et des lésions osseuses focales, il donne trois étiquettes de pré-diagnostic différentes sur les images :

- POSITIF/FRACT lorsque la confiance en la présence d'une lésion est supérieure à 90 % (boîte de délimitation simple autour de la région d'intérêt).

- DOUTE/DOUBT lorsque la confiance en la présence d'une lésion est comprise entre 50 % et 90 % (cadre pointillé autour de la région d'intérêt).

- NÉGATIF dans le cas contraire.

Cet outil a déjà prouvé ses performances pour les fractures périphériques, avec un gain de sensibilité et de spécificité sans perte de vitesse de lecture (28).
<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1 : Exemple d'affichage de BoneView™ dans le logiciel DeepUnity® (image Boneview™)
Nous avons ici la présence d'une fracture associée à une luxation, toutes deux mises en évidence à l'aide d'un carré à bord continu orange
Le chiffre en bas à droite indique le nombre de régions d'intérêt détectées par le logiciel.</figcaption></figure>

## 1.4. Objectif de l'étude

De nombreuses études ont déjà évalué l'efficacité de cette aide diagnostique, cependant la plupart d'entre elles sont réalisées in silico (sur puce d'ordinateur et non en situation réelle).

En effet, elles sont réalisées à partir d'une base de données de patients ayant déjà consulté aux urgences et les radiographies sont revues à postériori une fois avec l'IA puis une fois sans (27,29,30).

Dans d'autres cas, elles comparent les performances du radiologue à celles de l'IA, sans examiner l'impact sur l'efficacité de l'urgentiste (31). Ainsi, elles ne sont pas réalisées en condition réelle ni sur l'ensemble des traumatismes de membres.

L'objectif principal de l'étude est d'évaluer l'impact sur l'interprétation des radiographies par l'urgentiste de l'utilisation d'une solution d'aide à l'identification des lésions squelettiques de membres par l'IA sur le CHU-AP.

Les objectifs secondaires sont d'étudier avec et sans IA les motifs de discordance et les modifications de prise en charge.
# 2. Matériel et méthode

## 2.1. Caractéristiques de l'étude

Il s'agit d'une étude descriptive rétrospective de type avant-après, monocentrique dans le service des urgences adultes du CHU Amiens Picardie, sur la période du 1er septembre 2022 au 19 septembre 2023.

Le choix de cette période repose sur plusieurs critères :

D'une part, pour limiter le biais lié au changement de pratique par l'introduction d'une nouvelle solution, nous avons choisi d'analyser deux périodes similaires, éloignées de l'introduction de l'IA : introduite en janvier 2023, nous avons choisi d'attendre septembre.

D'autre part, cette période correspond à la fin du semestre, ce qui permet d'éviter la présence de nouveaux internes de premier semestre effectuant leur première garde et découvrant le logiciel pour la première fois.

Ainsi, nous avons considéré que les médecins ayant interprété les radiographies possédaient une expérience relativement équivalente quelle que soit la période.

## 2.2. Conditions de l'étude

En journée, le service des urgences du CHU d'Amiens est géré par des médecins urgentistes seniors, des docteurs juniors en médecine d'urgence ainsi que des internes en médecine d'urgence et en médecine générale. Durant la période de garde (18h30 - 8h), les internes sont principalement des internes en médecine d'urgence et en chirurgie.

Deux cohortes ont été constituées :

* Une cohorte AVANT_IA, regroupant les patients consultant aux urgences du 1er septembre 2022 au 19 septembre 2022.

Elle représente les patients qui ont consulté avant la mise en place d'une solution d'identification automatique par l'IA des lésions squelettiques des membres.

* Une cohorte APRES_IA, regroupant les patients consultant aux urgences du 1er septembre 2023 au 18 septembre 2023.
Elle représente les patients qui ont consulté après la mise en place d'une solution d'identification automatique par l'IA des lésions squelettiques des membres.

## 2.3. Population

### 2.3.1. Critères d'inclusion

Les critères d'inclusions sont :

- Patients consultant aux urgences adultes du CHU-AP

- Patients présentant un traumatisme de membre ou une plaie et ayant au moins bénéficié de la réalisation d'une radiographie de membre

### 2.3.2. Critères de non-inclusion

Les critères de non-inclusion étaient :

- Patient présentant un traumatisme des os plats (côte, sternum) et irréguliers (vertèbres)

### 2.3.3. Critères d'exclusion

Les critères d'exclusions étaient :

- Absence d'interprétation des radiographies par l'urgentiste, puisqu'il n'est pas possible de comparer les deux interprétations si ce dernier n'a pas fourni son interprétation.

- Présence de cartilage de croissance, puisque la prise en charge diffère selon sa présence ou non.

- Absence d'images annotées par BoneView™ s'ils faisaient partie du groupe APRES_IA.

### 2.3.4. Identification des patients

L'identification des patients éligibles s'est faite de manière rétrospective en interrogeant la base de données de Resurgences®, logiciel de gestion des services d'urgence utilisé au CHU-AP (32). La recherche a porté sur tous les patients consultant aux urgences adultes pour les motifs « Traumatisme d'épaule ou distal de membre », « Traumatisme de bassin/hanche/fémur/rachis » et « Plaie ». L'intégralité de ces dossiers ayant au moins eu une radiographie de membre a été consultée. Pour pallier de possibles oublis, une seconde vérification est réalisée à partir des rapports de relecture radiologique.
## 2.4. Variables

### 2.4.1. Variables recueillies

Pour évaluer l'impact de cette IA dans la prise en charge des patients, d'autres variables ont été recueillies :

- Données démographiques : sexe et âge.

- Motif de consultation aux urgences.

- Présence ou non d'un accident du travail.

- Mode d'arrivée aux urgences.

- Triage FRENCH.

- La durée de passage aux urgences ainsi que la durée de prise en charge après la réalisation de la radiographie.

- Zone anatomique/incidence de la radiographie : pour simplification, une incidence correspond à au moins deux clichés d'une même zone anatomique.

De plus, si d'autres radiographies des articulations situées au-dessus ou en dessous sont réalisées pour le même patient, elles ne seront pas comptabilisées comme une incidence supplémentaire. Par exemple, un traumatisme du poignet nécessitant des clichés de face et de profil, ainsi que des clichés du bras et de l'avant-bras, sera noté uniquement comme un traumatisme du poignet.

- Réalisation d'examens complémentaires tels qu'un scanner ou une échographie.

- Demande d'un avis spécialisé immédiat (notamment les chirurgiens orthopédiques ou les radiologues).

- La prise en charge des patients : fonctionnelle (pas d'immobilisation), orthopédique (immobilisation temporaire par orthèse ou immobilisation plâtrée), ou chirurgicale.

- L'orientation finale des patients : sortie, consultation orthopédique à distance pour réévaluation, reconvocation pour passage au bloc quelques jours plus tard, hospitalisation.

- Date de la relecture du cliché de radiographie.
- Modification éventuelle de la prise en charge : envoi d'une ordonnance, reconvocation immédiate ou à distance.

Pour la cohorte « APRES_IA » nous avons également recueilli :

- Interprétation de l'IA (séparément pour les fractures, épanchements et luxations) avec trois modalités (POSITIF, NEGATIF, DOUTE).

### 2.4.2. Critère de jugement principal

La variable étudiée était la présence ou non d'une discordance entre l'urgentiste et la relecture radiologique. Une discordance est définie comme une différence d'interprétation de la radiographie entre l'urgentiste et le radiologue.

#### 2.4.2.1. Interprétation de l'urgentiste

Pour ce faire, l'interprétation initiale de l'urgentiste est récupérée dans le dossier médical du patient.

Une radiographie était considérée comme possédant une fracture si :

- L'urgentiste en faisait mention dans son observation.

- Si le diagnostic final était une fracture de membre.

Une radiographie était considérée comme possédant un épanchement si :

- L'urgentiste le notifiait dans son observation.

Une radiographie était considérée comme possédant une luxation si :

- L'urgentiste en faisait mention dans son observation.

- Si le diagnostic final correspondait à une luxation.

Dans les autres cas, la radiographie était considérée comme sans anomalie, par exemple lorsque la mention « PLOT » (« pas de lésion ostéotendineuse ») était indiquée ou lorsque le diagnostic final était « contusion », « entorse » ou « plaie », sans autre indication dans l'observation.

### 2.4.3. Gold standard

Le test de référence était le résultat de la relecture radiologique effectuée par un radiologue du CHU-AP, quelle que soit son ancienneté. Les interprétations des radiologues sont recueillies à
partir des rapports de relecture radiologique. Les radiologues avaient accès au dossier médical du patient, incluant les données cliniques et l'interprétation de la radiographie par l'urgentiste. Ils avaient également accès à l'interprétation de l'IA si le patient était dans le groupe correspondant.

Lorsque le radiologue ne rapportait pas de différence d'interprétation avec celle de l'urgentiste, le diagnostic de l'urgentiste était conservé et l'interprétation était considérée comme « concordante ». À contrario, si une différence était notifiée par le radiologue, celle-ci devenait le diagnostic final. L'interprétation était alors considérée comme « discordante ».

Dans certains cas où des doutes étaient soulevés par le radiologue, le diagnostic final était posé par les imageries complémentaires réalisées ou bien la consultation orthopédique à distance lorsque celle-ci était prévue.

### 2.4.4. Source de données

Toutes ces variables ont été recueillies à partir de Resurgences®, hormis l'heure de réalisation de la radiographie ainsi que l'interprétation de l'IA, récupérées à partir de DeepUnity® (Dedalus, Paris, France), logiciel de lecture des radiographies utilisé sur le CHU-AP.

## 2.5. Nombre de sujets nécessaires

Le nombre de patients à inclure a été calculé à partir de l'estimation du taux de discordance attendu entre les lectures conventionnelles et celles assistées par l'IA. En utilisant la méthode de Buderer (33) et en se basant sur les résultats de l'étude du Dr H. Mira (11), pour une sensibilité de 85,40 %, une spécificité de 100 %, une prévalence de 13,45 %, un risque α de 0,05 % et en considérant un taux de perdus de vue de 10 %, le nombre de sujets nécessaires par groupe était de 397, soit un total de 794 patients.

## 2.6. Éthique

Sur le plan éthique, cette recherche entre dans le cadre de la « Méthodologie de référence n°4 » de la CNIL (MR004). Le CHU Amiens-Picardie a signé un engagement de conformité à cette méthodologie (n° 2208336 en date du 9 octobre 2018). Cette recherche est donc enregistrée au registre interne de l'établissement, sous le numéro PI2024_843_0039.

Cette étude rétrospective n'implique pas la personne humaine et n'entre donc pas dans le cadre de la loi Jardé, car l'ensemble des données à collecter pour les besoins de cette recherche proviennent de données déjà réunies dans le cadre de la prise en soin habituelle des patients.
Cette étude a été réalisée en suivant les lignes directrices STROBE (STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology) (34), présentes en Annexe 1.

## 2.7. Analyses statistiques

Les variables continues sont présentées sous forme de moyennes et d'écarts types. Les variables catégorielles sont présentées sous forme d'effectif et de pourcentage. Les tests statistiques utilisés étaient le test $\tau$ de Student et de Mann-Whitney pour les variables quantitatives. Le test de Chi-2 et de Fisher sont quant à eux utilisés pour les variables qualitatives (35). L'ensemble de ces tests ont été réalisé à l'aide du logiciel DataIku® (Dataiku SAS, Paris, France).

Pour les comparaisons multiples, nous avons appliqué la correction de Bonferonni afin d'ajuster le seuil de significativité. Ce dernier est calculé selon la formule suivante :

$$ \alpha_{corrigé} = \frac{\alpha}{m} $$

* $\alpha$ : risque alpha de l'étude (ici 0,05).

* $m$ : nombre de tests réalisés.

L'accord d'interprétation entre le médecin des urgences et le radiologue a été comparé à l'aide du test Kappa de Cohen pour chacune des deux cohortes. Cette méthode permet d'évaluer objectivement l'accord entre deux observateurs tout en tenant compte du hasard (36).

$$ \kappa = \frac{P_{accord} - P_{hasard}}{1 - P_{hasard}} $$

* $P_{accord}$ : proportion d'accord observée (tous les cas où les observateurs sont d'accord divisée par le total des observations).

* $P_{hasard}$ : proportion d'accord attendu par hasard.

Il est interprété à l'aide du tableau de Landis et Koch (Figure 2) (37).

<table><caption>Figure 2 : Échelle de Landis et Koch(37)</caption><thead><tr><td>κ</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>&lt; 0</td><td>Désaccord</td></tr><tr><td>0,00 — 0,20</td><td>Accord très faible</td></tr><tr><td>0,21 — 0,40</td><td>Accord faible</td></tr><tr><td>0,41 — 0,60</td><td>Accord modéré</td></tr><tr><td>0,61 — 0,80</td><td>Accord fort</td></tr><tr><td>0,81 — 1,00</td><td>Accord presque parfait</td></tr></tbody></table>
Par la suite, pour comparer deux tests de Cohen, nous avons utilisé un score Z de comparaison de proportions. Il s'agit d'un test statistique utilisé pour comparer des proportions, comme les coefficients Kappa, entre deux groupes.

$$Z = \frac{\kappa_1 - \kappa_2}{\sqrt{\sigma_1^2 + \sigma_2^2}} \qquad \sigma^2 = \frac{1 - \kappa}{n}$$

*κ₁₋₂*: Kappa de Cohen groupe 1 et 2.

*σ₁₋₂*: Correspond à la variance approximée de Kappa dans les groupe 1 et 2.

*n*: effectif dans le groupe correspondant.
# 3. Résultats

## 3.1. Participants

Entre le 1er et le 19 septembre 2022, il y a eu 2 854 passages aux urgences du CHU-AP, avec un temps de passage moyen de 4 heures et 19 minutes et un taux d'hospitalisation de 32,2 %. Entre le 1er et le 19 septembre 2023, 3 345 passages ont été enregistrés, avec un temps de passage moyen de 4 heures et 24 minutes et un taux d'hospitalisation de 31,9 %.

Parmi cette population, 862 patients étaient éligibles. Puis, 53 présentaient au moins un critère de non-inclusion et 13 au moins un critère d'exclusion. Au total, 796 (100 %) patients ont été inclus, classés dans les deux groupes, avec 398 (50 %) patients dans chaque groupe (Figure 3).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 3 : Diagramme de flux de l'étude.
IA : intelligence artificielle.</figcaption></figure>
## 3.2. Caractéristiques des patients

Dans notre population d'étude, l'âge moyen global était de 41,7 (20,8) ans, le sex-ratio global était de 1,41. Parmi les 796 patients, l'âge, les sex-ratio, le mode d'arrivée et le motif de consultation ne présentaient pas de différence significative dans les deux groupes.

La plupart des patients (493 ; 61,9 %) ont consulté les urgences par leurs propres moyens (Tableau 1). Le principal motif de consultation était un « traumatisme de l'épaule ou distal du membre », avec respectivement 258 (64,8 %) et 255 (64,1 %) patients dans les groupes AVANT_IA et APRES_IA. Dans les deux groupes, la plupart des patients (369 ; 46,3 %) ont été triés en catégorie FRENCH 4.

Il n'y avait aucun diagnostic final manquant, et la majorité des radiographies réalisées, soit 530 (66,6 %), ne présentaient aucune anomalie.

Le temps de passage n'est pas statistiquement différent (p = 0,89) entre le groupe AVANT_IA (204,8 ; 122,3) et le groupe APRES_IA (206 ; 125,6).

Il n'y a pas non plus de différence significative sur la demande d'avis orthopédique entre ces deux cohortes, 107 avis (26,9 %) contre 120 (30,2 %, p=0,35).
<caption>Tableau 1 : Caractéristiques des patients.</caption>

*correction de Bonferonni pour 5 tests (α = 0.001) ** Bonferroni 7 tests (α = 0.007). SAMU-SMUR : Service d'aide médicale urgente - Structure mobile d'urgence et de réanimation, IA : Intelligence artificielle. FRENCH : French emergency nurses classification in-hospital

<table><thead><tr><th></th><th>AVANT_IA</th><th>APRES_IA</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Nombre de patients, n</td><td>398</td><td>398</td><td></td></tr><tr><td>Âge, moyenne (écart-type)</td><td>41,6 (20,3)</td><td>41,8 (21.4)</td><td>1,00</td></tr><tr><td>Sex-ratio</td><td>1.45</td><td>1.35</td><td>0,67</td></tr><tr><td>Accident de travail, n (%)</td><td>47 (11,8)</td><td>68 (17,1)</td><td><strong>0,04</strong></td></tr><tr><td>Motif de consultation, n (%)</td><td></td><td></td><td>0,52</td></tr><tr><td>Traumatisme d'épaule ou distal de membre</td><td>258 (64,8)</td><td>255 (64,1)</td><td></td></tr><tr><td>Traumatisme de bassin/hanche/fémur/rachis</td><td>69 (17,4)</td><td>80 (20,1)</td><td></td></tr><tr><td>Plaie</td><td>71 (17,8)</td><td>63 (15,8)</td><td></td></tr><tr><td>Mode d'arrivée, n (%)</td><td></td><td></td><td>0,97</td></tr><tr><td>Moyens personnels</td><td>246 (61,8)</td><td>247 (62,1)</td><td></td></tr><tr><td>Autres</td><td>87 (21,9)</td><td>82 (20,6)</td><td></td></tr><tr><td>Ambulance privée</td><td>55 (13,8)</td><td>60 (15,1)</td><td></td></tr><tr><td>SAMU-SMUR</td><td>9 (2,3)</td><td>8 (2,0)</td><td></td></tr><tr><td>Gendarmerie</td><td>1 (0,2)</td><td>1 (0,2)</td><td></td></tr><tr><td>Diagnostic finale, n (%)</td><td></td><td></td><td><strong>0,005</strong></td></tr><tr><td>Sans particularité</td><td>259 (65,1)</td><td>271 (68,1)</td><td>0,41</td></tr><tr><td>Fracture</td><td>114 (28,6)</td><td>119 (29,9)</td><td>0,76</td></tr><tr><td>Luxation</td><td>16 (4,0)</td><td>2 (0,5)</td><td><strong>0,001*</strong></td></tr><tr><td>Épanchement</td><td>9 (2,3)</td><td>6 (1,5)</td><td>0,60</td></tr><tr><td>Triage FRENCH</td><td></td><td></td><td><strong>0,0005</strong></td></tr><tr><td>2</td><td>3 (0,8)</td><td>4 (1,0)</td><td>0,75</td></tr><tr><td>3A</td><td>15 (3,8)</td><td>9 (2,3)</td><td>0,30</td></tr><tr><td>3B</td><td>127 (31,9)</td><td>114 (28,6)</td><td>0,35</td></tr><tr><td>4</td><td>200 (50,2)</td><td>169 (42,5)</td><td>0,033</td></tr><tr><td>5</td><td>3 (0,8)</td><td>12 (3,0)</td><td>0,033</td></tr><tr><td>Non communiqué</td><td>50 (12,5)</td><td>90 (22,6)</td><td><strong>0,0002**</strong></td></tr><tr><td>Temps de passage en minutes, moyenne (écart-type)</td><td>204,8 (122,3)</td><td>206 (125,6)</td><td>0,89</td></tr><tr><td>Avis ortho, n (%)</td><td>107 (26,9)</td><td>120 (30,2)</td><td>0,35</td></tr><tr><td>Modification prise en charge, n (%)</td><td>13 (3,3)</td><td>7 (1,8)</td><td>0,26</td></tr></tbody></table>
### 3.3. Caractéristiques des radiographies

Sur les 796 radiographies réalisées, les incidences plus fréquentes étaient celles des mains, avec 82 (20,6 %) et 71 (17,8 %), suivies de celles des chevilles, avec 71 (17,8 %) et 61 (15,3 %), et enfin celles des poignets, avec 40 (10,1 %) et 50 (12,6 %). Il n'y a pas de différence significative (p = 0,12) concernant la répartition des incidences radiographiques entre les deux groupes (Tableau 2). La plupart des radiographies ont été réalisées en journée (430 ; 54 %) ou en soirée (275 ; 34,5 %) sans que cette différence ne soit statistiquement significative (p = 0.05).

<table><caption>Tableau 2 : Incidences et horaires des radiographies</caption><thead><tr><th>Zone anatomique, n (%)</th><th>AVANT_IA</th><th>APRES_IA</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Clavicule</td><td>4 (1,0)</td><td>3 (0,8)</td><td></td></tr><tr><td>Épaule</td><td>36 (9,0)</td><td>35 (8,9)</td><td></td></tr><tr><td>Bras</td><td>4 (1,0)</td><td>2 (0,5)</td><td></td></tr><tr><td>Coude</td><td>21 (5,3)</td><td>18 (4,5)</td><td></td></tr><tr><td>Avant-bras</td><td>8 (2,0)</td><td>4 (1,0)</td><td></td></tr><tr><td>Poignet</td><td>40 (10,1)</td><td>50 (12,6)</td><td></td></tr><tr><td>Main</td><td>82 (20,6)</td><td>71 (17,8)</td><td></td></tr><tr><td>Doigt</td><td>16 (4,0)</td><td>10 (2,5)</td><td></td></tr><tr><td>Bassin/hanche</td><td>32 (8,0)</td><td>28 (7,0)</td><td></td></tr><tr><td>Fémur</td><td>1 (0,2)</td><td>0 (0,0)</td><td></td></tr><tr><td>Genou</td><td>56 (14,1)</td><td>69 (17,3)</td><td></td></tr><tr><td>Jambe</td><td>5 (1,3)</td><td>11 (2,8)</td><td></td></tr><tr><td>Cheville</td><td>71 (17,8)</td><td>61 (15,3)</td><td></td></tr><tr><td>Pied</td><td>17 (4,3)</td><td>35 (8,8)</td><td></td></tr><tr><td>Orteil</td><td>5 (1,3)</td><td>1 (0,2)</td><td></td></tr><tr><td>Membre supérieur, n (%)</td><td>210 (52,8)</td><td>192 (48,2)</td><td>0,23</td></tr><tr><td>Horaire de réalisation de la radiographie, n (%)</td><td></td><td></td><td>0,05</td></tr><tr><td>Journée (08h-18h)</td><td>199 (50,0)</td><td>231 (58,0)</td><td></td></tr><tr><td>Soir (18h-00h)</td><td>146 (36,7)</td><td>129 (32,4)</td><td></td></tr><tr><td>Nuit profonde (00h-08h)</td><td>53 (13,3)</td><td>38 (9,5)</td><td></td></tr></tbody></table>
## 3.4. Concordance urgentistes/radiologues

La distribution du nombre de discordances dans le groupe AVANT_IA (38 ; 9,5 %) diminue de 44% dans le groupe APRES_IA (21 ; 5,3 %). Cette diminution est statistiquement significative (p = 0.03).

La concordance AVANT_IA, évaluée par le Kappa de Cohen est de 0.78 (accord fort), alors qu'elle est de 0.88 (accord presque parfait) APRES_IA. L'évolution favorable de cette concordance est statistiquement significative (score Z de proportion au seuil de 1 % < - 2,58) (Tableau 3).

<caption>Tableau 3 : Test Kappa de Cohen sur la discordance urgentiste/radiologue avant et après l'IA</caption>

URG+/RX+ : l'urgentiste/le radiologue a détecté une anomalie sur la radiographie
URG-/RX- : l'urgentiste/ le radiologue n'a pas détecté d'anomalie sur la radiographie

<table><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">AVANT_IA</th><th colspan="2">APRES_IA</th><th rowspan="2"></th></tr><tr><th>URG +</th><th>URG -</th><th>URG +</th><th>URG -</th></tr></thead><tbody><tr><th>RX +</th><td>106</td><td>34</td><td>114</td><td>15</td><td rowspan="2">Z-score = - 3,42</td></tr><tr><th>RX -</th><td>4</td><td>254</td><td>6</td><td>263</td></tr><tr><th>Kappa</th><td colspan="2">0,78</td><td colspan="2">0,88</td><td></td></tr><tr><th>Discordances</th><td colspan="2">38 (0,09 %)</td><td colspan="2">21 (0,05 %)</td><td>p = <strong>0.03</strong></td></tr></tbody></table>

## 3.5. Analyse du sous-groupe discordances

### 3.5.1. Sur la modification de la prise en charge

Parmi les cas discordants, il n'y a pas de différence significative sur la modification de prise en charge p=0,94. En revanche on observe une diminution significative du nombre de patients rappelés : 23 (60,5 %) dans le groupe AVANT_IA contre sept (33,3 %) dans le groupe APRES_IA (p=0,04) (Tableau 4).

<caption>Tableau 4 : Analyse du sous-groupe discordance sur la modification de prise en charge et le nombre de patients rappelés</caption>

IA : Intelligence artificielle

<table><thead><tr><th></th><th>AVANT_IA</th><th>APRES_IA</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><th>Discordances</th><td>38 (100%)</td><td>21 (100%)</td><td></td></tr><tr><th>Modification de prise en charge, n (%)</th><td>13 (34,2)</td><td>7 (33,3)</td><td>0.94</td></tr><tr><th>Patient rappelé, n (%)</th><td>23 (60,5)</td><td>7 (33,3)</td><td><strong>0.04</strong></td></tr></tbody></table>
### 3.5.2. Selon le membre

On constate que la majorité des cas discordants concernent l'articulation du genou : 11 cas (29 %) dans le groupe AVANT_IA contre trois cas (14,3 %) dans le groupe APRÈS_IA, suivis de l'articulation du coude, avec respectivement sept cas (18,4 %) et deux cas (9,5 %). Cependant la répartition des discordances est comparable d'un point de vue incidence dans les deux groupes (Tableau 5).

### 3.5.3. Selon l'horaire

Après analyse, nous constatons qu'il existe une différence significative de discordances selon l'horaire de la radiographie (p = 0,04) : la majorité des erreurs surviennent pendant la journée. La réduction des erreurs est particulièrement marquée durant la période du soir : 14 erreurs (36,8 %) AVANT_IA à deux erreurs (9,5 %) APRES_IA (Tableau 5).

#### 3.5.1. Selon le diagnostic final

On observe une amélioration dans le diagnostic d'épanchement depuis l'introduction de l'IA huit épanchements (21,1 %) sont non vus dans le groupe AVANT_IA contre un seul (4,8 %) dans le groupe APRES_IA. Cependant, cette amélioration n'est pas significative (p = 0,25). Aucune luxation n'a été omise au cours de cette étude (Tableau 5).

Il est important de souligner l'incidence des diagnostics d'épanchement. En effet, dans le groupe AVANT_IA, un épanchement sur neuf a été identifié par l'urgentiste (11 %), tandis que dans le groupe APRES_IA, cinq épanchements sur six ont été diagnostiqués par l'urgentiste (83 %) (p = 0,01).
<caption>Tableau 5 : Discordance dans l'interprétation de la radiographie selon l'incidence, l'horaire de la radiographie et le diagnostic final.</caption>

<table><thead><tr><th></th><th>AVANT_IA</th><th>APRES_IA</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Zone anatomique, n (%)</td><td>38</td><td>21</td><td>0,26</td></tr><tr><td>Épaule</td><td>5 (13,2)</td><td>1 (4,8)</td><td></td></tr><tr><td>Coude</td><td>7 (18,4)</td><td>2 (9,5)</td><td></td></tr><tr><td>Poignet</td><td>4 (10,4)</td><td>3 (14,3)</td><td></td></tr><tr><td>Main</td><td>3 (7,9)</td><td>6 (28,5)</td><td></td></tr><tr><td>Bassin/hanche</td><td>2 (5,3)</td><td>0 (0,0)</td><td></td></tr><tr><td>Genou</td><td>11 (29,0)</td><td>3 (14,3)</td><td></td></tr><tr><td>Cheville</td><td>3 (7,9)</td><td>4 (19,1)</td><td></td></tr><tr><td>Pied</td><td>2 (5,3)</td><td>2 (9,5)</td><td></td></tr><tr><td>Orteil</td><td>1 (2,6)</td><td>0 (0,0)</td><td></td></tr><tr><td>Horaire de réalisation de la radiographie, n (%)</td><td></td><td></td><td>0,04*</td></tr><tr><td>Journée (08h-18h)</td><td>17 (44,7)</td><td>16 (76,2)</td><td>0.02</td></tr><tr><td>Soir (18h-00h)</td><td>14 (36,8)</td><td>2 (9,5)</td><td>0.03</td></tr><tr><td>Nuit profonde (00h-08h)</td><td>7 (18,4)</td><td>3 (14,3)</td><td>1</td></tr><tr><td>Diagnostic final, n (%)</td><td></td><td></td><td>0,25</td></tr><tr><td>Fracture non vue par l'urgentiste</td><td>25 (65,8)</td><td>14 (66,7)</td><td></td></tr><tr><td>Épanchement non vu par l'urgentiste</td><td>8 (21,1)</td><td>1 (4,8)</td><td></td></tr><tr><td>Faux positif de fracture ou épanchement</td><td>5 (13,1)</td><td>6 (28,5)</td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote>* correction de Bonferonni pour 4 tests (α < 0.0125)</footnote>
# 4. Discussion

## 4.1. Réduction du taux de discordance

Cette étude rétrospective met en évidence de manière significative que l'utilisation de l'aide au diagnostic d'un système d'IA réduit significativement le taux de discordances de 44% sur l'interprétation des radiographies entre les urgentistes et les radiologues sur le CHU-AP et améliore significativement l'accord entre les médecins des urgences et les radiologues de 13%.

Elle retrouve également une diminution significative du nombre de patients rappelés de 70%.

On constate également que tous les rappels effectués dans le groupe APRES_IA ont entraîné une modification de la prise en charge. Ainsi, les rappels non pertinents ont été totalement éliminés dans cette cohorte, ce qui suggère un gain de temps pour l'urgentiste lors de la relecture. Ce gain de temps est précieux car aujourd'hui, cette tâche de relecture est confiée au médecin de SAUV. Or l'activité dans ce secteur est importante, donc rationaliser la relecture au strict nécessaire est tout à fait pertinent.

L'incidence de diagnostic des épanchements est elle aussi améliorée de manière significative, de 87%.

Tous ces résultats témoignent d'un effet plutôt positif de la mise en place de ce système d'IA avec une diminution des erreurs diagnostiques et des retards de prise en charge.

La population dans les deux cohortes n'est pas strictement comparable sur deux points :

- Les traumatismes surviennent plus fréquemment dans le cadre du travail dans le groupe APRES_IA. Toutefois, nous n'avons pas étudié si la typologie des traumatismes variait en fonction du contexte de survenue, et nous n'avons trouvé aucune étude traitant de cette question. Notre étude ne comportant qu'un nombre limité d'accidents de travail, nous avons préféré ne pas réaliser cette analyse afin d'éviter de conclure à tort à une différence.

- Le nombre de valeurs manquantes sur la priorisation à l'IOA est plus important dans le groupe APRES_IA. Cela peut influencer nos résultats dans les deux sens. Bien que ce ne soit pas dans nos recommandations, certaines habitudes locales tendent à considérer qu'en cas d'afflux de patients, les traumatismes mineurs peuvent être directement dirigés dans la filière « courte » sans traçabilité informatique. Ainsi, en l'absence d'information sur le triage, et donc sur la gravité du patient, le médecin pourrait accorder
moins d'attention à une radiographie s'il juge le patient non grave, ou, au contraire, être plus vigilant s'il le considère comme plus grave. Ce résultat a permis de relever un point d'amélioration transmis aux équipes par l'encadrement pour revenir aux recommandations.

Cette étude ne permet pas de mettre en évidence une différence significative concernant le recours à un avis spécialisé.

Le temps de passage n'est pas statistiquement différent entre nos deux cohortes, à l'image des temps de passage globaux des deux populations d'intérêt. Il est intéressant de noter que ce temps de passage reste stable malgré une augmentation de l'activité de 17,2 % entre nos deux périodes.

Il est prouvé qu'une hausse du nombre de passages aux urgences entraîne une augmentation de la durée de prise en charge des patients (38). Dans ce sens, l'utilisation de ce système d'aide à l'interprétation des radiographies a probablement contribué à maintenir un temps de passage stable.

## 4.2. Garantie Humaine

Cette étude met en lumière le problème de dépendance potentielle des cliniciens à l'IA. L'utilisation prolongée de ces solutions peut progressivement accoutumer les médecins à s'appuyer sur les résultats générés par l'IA, au point de réduire leur vigilance ou leur esprit critique face à certaines situations cliniques (39). Cette tendance est renforcée par la publication fréquente d'études qui soulignent l'efficacité de l'IA, ce qui peut parfois conduire les cliniciens à placer une confiance excessive dans ces technologies.

Il est crucial de rappeler que les solutions basées sur l'IA ne sont que des outils d'aide au diagnostic. Ils sont conçus pour assister le raisonnement médical, et non pour le remplacer. Le diagnostic final et la prise en charge des patients doivent toujours revenir in fine au clinicien.

Il est impératif que chaque utilisateur de ces technologies conserve une analyse critique et objective des résultats fournis par l'IA. Cela implique d'intégrer les conclusions des modèles prédictifs comme une composante parmi d'autres dans le processus décisionnel, et non comme une vérité absolue. Une dépendance excessive à ces outils pourrait, à terme, altérer le raisonnement clinique autonome, surtout chez les jeunes médecins en formation, pour qui l'utilisation de l'IA pourrait devenir un automatisme au détriment de leur apprentissage.
Dans ce sens il pourrait être intéressant de développer des stratégies éducatives et des programmes de sensibilisation pour former le clinicien à une utilisation responsable de l'IA.

### 4.3. Comparaison avec la littérature

Dans notre étude, le taux de discordance est étonnamment élevé dans le groupe AVANT_IA. En effet, dans les études précédemment réalisées, le nombre de discordances était compris entre 0,5 % et 6,5 % (8–10).

Une moins bonne performance dans la détection des lésions squelettiques des urgentistes travaillant au CHU-AP aurait pu être suspectée. Cependant, une étude récente réalisée sur le CHU-AP montre que ce n'est pas le cas. Dans cette étude réalisée en 2023 sur le CHU d'Amiens le taux de discordance était dans cet intervalle (11).

Cela est certainement dû à nos critères d'inclusion plus larges : nous avons inclus tous les patients ayant pour motif de consultation un traumatisme de membre ou une plaie, ce qui n'était pas le cas dans les autres études qui incluaient les patients avec un diagnostic positif. De plus, les patients hospitalisés ou ayant réalisé un examen complémentaire sont également inclus.

Les épanchements ont également été inclus et considérés comme des erreurs s'ils n'étaient pas signalés par l'urgentiste.

Notre étude se concentre sur une seule solution d'intelligence artificielle, mais il en existe d'autres. Pour illustrer ces propos, une étude réalisée par C. Blüthgen et al., portant sur le système ViDi Suite Version 2.0® (Cognex Inc., Natick, Massachusetts, États-Unis), met en évidence une bonne sensibilité et spécificité dans la détection des fractures du radius distal (40). Une autre étude, réalisée par Tianyuan et al., examine le système Rayvolve®, développé par AZMed (Paris, France), et met également en évidence une bonne efficacité de ce système d'intelligence artificielle (41). À notre connaissance, cette étude est uniquement la deuxième de ce type. En effet, les études précédentes ne sont pas similaires. : l'étude de Canoni-Meynet L. et al. (31) évalue l'efficacité des radiologues. Cette étude montre une diminution des faux négatifs ainsi qu'une réduction du temps de lecture, mais uniquement chez les radiologues. De plus, elle repose sur la lecture des mêmes radiographies, séparée par une période de wash-out. Cette période désigne le délai laissé entre deux lectures successives d'une même image par un même observateur afin d'éviter un effet de mémorisation et d'assurer une évaluation indépendante.
D'autres études impliquent des urgentistes, mais dans ces cas, les radiographies sont triées à l'avance, et ce sont une fois encore les mêmes personnes qui interprètent deux fois les mêmes radiographies. (27,29) Ces médecins n'avaient d'ailleurs pas accès au contexte clinique, ce qui crée un biais de contexte clinique et peux modifier l'interprétation. (42,43).

En ce qui concerne l'étude similaire à la nôtre, elle est réalisée en septembre 2024 par Herpe G. et al. sur le CHU de Poitiers (44), la méthodologie est à peu près comparable. En effet, tous les patients ayant eu une radiographie de membre sont inclus et l'étude est rétrospective à partir des dossiers médicaux. Les résultats obtenus sont également proches des nôtres, elle réduit le nombre d'erreur de 17%. Cette étude ne retrouve pas non plus de différence significative sur la prise en charge des patients, que cela soit sur la durée de prise en charge ou encore sur le recours à un avis spécialisé.

## 4.4. Limites

Cette étude comporte plusieurs limites. Premièrement, le design rétrospectif de cette étude ne nous permet pas de nous assurer que les renseignements présents sur le dossier médical sont exacts (45). En effet, chaque praticien a pu modifier sa prise en charge sans forcément l'indiquer dans le dossier, par exemple, le recours à un chirurgien orthopédique ou un avis auprès d'un radiologue.

De plus, le caractère rétrospectif de l'étude ne nous permet pas de nous assurer du respect strict du protocole concernant l'utilisation de l'IA (46). En effet, selon le protocole, l'urgentiste doit examiner le patient, puis poser ses hypothèses diagnostiques et prescrire les radiographies dans l'objectif de confirmer/éliminer ses hypothèses. Puis, il interprète la radiographie, sans aide, sans les annotations de l'IA. Une fois ses premières hypothèses diagnostiques établies, il peut les confirmer ou les infirmer à l'aide de l'IA. L'analyse empirique de l'utilisation de la solution montre qu'il est difficile de réaliser un tel protocole compte tenu de l'affichage automatique des images annotées ainsi que du flux important de patients. De plus, comme on peut le voir sur la Figure 1, malgré l'apparition d'une image sans interprétation, il est difficile d'ignorer la vignette (petite image située à gauche de l'écran) qui est soit orange, soit bleue, selon que le logiciel détecte ou non une anomalie. Ainsi, notre première interprétation peut être biaisée par la visualisation périphérique de la couleur de cette vignette. Pour respecter pleinement le protocole, il faudrait valider une hypothèse diagnostique avant d'avoir accès aux images annotées.
Deuxièmement, notre étude est monocentrique : les urgences du CHU-AP fonctionnent selon un certain système qui n’est peut-être pas similaire à celui d’autres services d’urgences. Cette étude ne reflète donc pas la situation générale des hôpitaux en France.

Par ailleurs, nous n’avons pas fait de distinction entre les différents médecins intervenants dans l’étude (radiologue comme urgentiste). Nous n’avons pas pu réaliser de mesure de concordance intra et inter observateur, et il est ressorti de précédentes études qu’il existait une vraie variabilité inter-interprète (47,48). Cela n’affecte toutefois pas la cohérence interne de l’étude, car les deux cohortes ont été interprétées avec le même protocole.

Dans ce travail, nous avons décidé de considérer les épanchements comme des diagnostics et donc comme de possibles sources de discordance, ce qui n’avait pas été réalisé dans les études précédemment mentionnées. Bien qu’ils ne représentent qu’un très faible effectif, il est tout à fait possible qu’ils aient influencé favorablement nos résultats. En effet, un plus grand nombre d’urgentistes a noté le diagnostic d’épanchement lorsque celui-ci était précisé par l’IA. Ce choix constitue probablement un biais de sélection. Cependant, dans notre étude, l’objectif principal était de vérifier la concordance entre urgentistes et radiologues sur l’interprétation des radiographies des membres, quel que soit le traumatisme initial. Il ne paraissait donc pas pertinent de les exclure, puisqu’un épanchement peut être le premier signe d’une fracture ou bien d’une rupture de ligament pouvant donner suite à des soins plus complexes. Par ailleurs l’épanchement étant considéré comme un diagnostic CIM-10 (49), il nous paraît important de l’identifier lorsque celui-ci est présent.

Les luxations ne représentent qu’une minorité des traumatismes. Aucune discordance n’a été relevé sur leur interprétation. Cela renforce les résultats de notre étude, d’autant plus qu’elles étaient plus nombreuses dans le groupe avant l’utilisation de l’IA.

Pour finir, il est important de souligner qu'un guide sur la prise en charge des traumatismes du membre supérieur est paru entre ces deux cohortes. L'utilisation réelle de ce guide pour chaque patient n'est pas tracée et donc pas mesurable.
# 5. Conclusion

L'implémentation de l'IA dans l'analyse des radiographies de membres aux urgences du CHU Amiens-Picardie s'est avérée efficace pour améliorer significativement la qualité de la prise en charge diagnostique. Cette technologie a permis une réduction significative du taux de discordance entre médecin des urgences et médecins radiologues.

La diminution des rappels de patients souligne l'intérêt de cette technologie pour optimiser l'efficience des urgences, en limitant les interruptions du parcours de soin et en réduisant les risques liés aux retards de diagnostic.

Toutefois, malgré ces résultats prometteurs, il convient de considérer les limites potentielles, telles que les contraintes d'intégration dans les flux de travail existants, et la nécessité de garantir une supervision humaine pour éviter une dépendance excessive à l'IA ainsi qu'une perte de l'esprit critique et des compétences médicales.

Cette étude ouvre des perspectives intéressantes pour l'intégration de l'IA dans d'autres domaines de la radiologie et de la médecine d'urgence. Des recherches supplémentaires, notamment multicentriques, sur des volumes de données plus importants, seront nécessaires pour confirmer ces résultats et explorer les impacts à long terme sur la sécurité des patients et les performances organisationnelles.
# 6. Bibliographie

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# 7. Annexe

<table><caption>Annexe 1 : Lignes directrices STROBE (Strengthening the reporting of observational studies in epidemiology)</caption><thead><tr><th></th><th>Item No</th><th>Recommandation</th><th>Page No</th></tr></thead><tbody><tr><td>Titre</td><td>1</td><td>(a) Indiquer dans le titre ou dans le résumé le type d'étude réalisée en termes couramment utilisés<br>(b) Fournir dans le résumé une information synthétique et objective sur ce qui a été fait et ce qui a été trouvé</td><td>1</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Introduction</strong></td></tr><tr><td>Contexte/justification</td><td>2</td><td>Expliquer le contexte scientifique et la légitimité de l'étude en question</td><td>18 - 23</td></tr><tr><td>Objectifs</td><td>3</td><td>Citer les objectifs spécifiques, y compris toutes les hypothèses a priori</td><td>23</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Méthodes</strong></td></tr><tr><td>Conception de l'étude</td><td>4</td><td>Présenter les éléments clés de la conception de l'étude en tout début de document</td><td>24</td></tr><tr><td>Contexte</td><td>5</td><td>Décrire le contexte, les lieux et les dates pertinentes, y compris les périodes de recrutement, d'exposition, de suivi et de recueil de données</td><td>24</td></tr><tr><td>Population</td><td>6</td><td>Étude de cohorte – Indiquer les critères d'éligibilité, et les sources et méthodes de sélection des sujets. Décrire les méthodes de suivi</td><td>25</td></tr><tr><td>Variables</td><td>7</td><td>Définir clairement tous les critères de résultats, les expositions, les facteurs de prédiction, les facteurs de confusion potentiels, et les facteurs d'influence. Indiquer les critères diagnostiques, le cas échéant</td><td>26 - 27</td></tr><tr><td>Sources de données/mesures</td><td>8</td><td>Pour chaque variable d'intérêt, indiquer les sources de données et les détails des méthodes d'évaluation (mesures). Décrire la comparabilité des méthodes d'évaluation s'il y a plus d'un groupe</td><td>28</td></tr><tr><td>Biais</td><td>9</td><td>Décrire toutes les mesures prises pour éviter les sources potentielles de biais</td><td>28</td></tr><tr><td>Taille de l'étude</td><td>10</td><td>Expliquer comment a été déterminé le nombre de sujets à inclure</td><td>28</td></tr><tr><td>Variables quantitatives</td><td>11</td><td>Expliquer comment les variables quantitatives ont été traitées dans les analyses.</td><td>29</td></tr><tr><td>Analyses statistiques</td><td>12</td><td>(a) Décrire toutes les analyses statistiques, y compris celles utilisées pour contrôler les facteurs de confusion (b) Décrire toutes les méthodes utilisées pour examiner les sous-groupes et les interactions</td><td>29 - 30</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Résultats</strong></td></tr><tr><td>Population</td><td>13</td><td>(a) Rapporter le nombre d'individus à chaque étape de l'étude – par exemple : potentiellement éligibles, examinés pour l'éligibilité, confirmés éligibles, inclus dans l'étude, complètement suivis, et analysés (b) Indiquer les raisons de non-participation à chaque étape (c) Envisager l'utilisation d'un diagramme de flux</td><td>31 - 34</td></tr><tr><td>Données descriptives</td><td>14</td><td>(a) Indiquer les caractéristiques de la population étudiée (par exemple : démographiques, cliniques, sociales) et les informations sur les expositions et les facteurs de confusion potentiels (b) Indiquer le nombre de sujets inclus avec des données manquantes pour chaque variable d'intérêt (c) Étude de cohorte – Résumer la période de suivi (par exemple : nombre moyen et total)</td><td>31 - 34</td></tr><tr><td>Données obtenues</td><td>15</td><td>Rapporter le nombre d'évènements survenus ou les indicateurs mesurés au cours du temps</td><td>35</td></tr><tr><td>Principaux résultats</td><td>16</td><td>Indiquer les estimations non ajustées et, le cas échéant, les estimations après ajustement sur les facteurs de confusion avec leur précision (par exemple : intervalle de confiance de 95 %). Expliciter quels facteurs de confusion ont été pris en compte et pourquoi ils ont été inclus (b) Indiquer les valeurs bornes des intervalles lorsque les variables continues ont été catégorisées</td><td>35</td></tr><tr><td>Autres analyses</td><td>17</td><td>Mentionner les autres analyses réalisées–par exemple : analyses de sous-groupes, recherche d'interactions, et analyses de sensibilité</td><td>36 - 37</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Discussion</strong></td></tr><tr><td>Résultats clés</td><td>18</td><td>Résumer les principaux résultats en se référant aux objectifs de l'étude</td><td>38</td></tr><tr><td>Interprétation</td><td>19</td><td>Donner une interprétation générale prudente des résultats compte tenu des objectifs, des limites de l'étude, de la multiplicité des analyses, des résultats d'études similaires, et de tout autre élément pertinent</td><td>39 - 40</td></tr><tr><td>« Généralisabilité »</td><td>20</td><td>Discuter la « généralisabilité » (validité externe) des résultats de l'étude</td><td>39 - 42</td></tr><tr><td>Limitations</td><td>21</td><td>Discuter les limites de l'étude, en tenant compte des sources de biais potentiels ou d'imprécisions. Discuter du sens et de l'importance de tout biais potentiel</td><td>41 - 42</td></tr></tbody></table>
# IMPACTS D'UN MODÈLE PRÉDICTIF DÉTECTANT LES LÉSIONS SQUELETTIQUES DES MEMBRES SUR LA PRISE EN CHARGE DES PATIENTS AUX URGENCES ADULTES DU CHU AMIENS-PICARDIE.

**Introduction** : La radiographie, couramment utilisée aux urgences, est principalement interprétée par les médecins des urgences, ce qui peut entraîner des divergences avec les radiologues. L'Intelligence Artificielle (IA) offre une aide prometteuse, mais son impact clinique reste peu étudié.

**Méthodes** : Étude rétrospective monocentrique aux urgences adultes du CHU Amiens-Picardie (CHU-AP). Ont été inclus les patients consultant pour traumatisme et ayant eu au moins une radiographie de membre. Le critère principal était la discordance urgentiste-radiologue. Les critères secondaires incluaient la durée de prise en charge et le nombre de patients rappelés.

**Résultats** : Entre le 1er septembre 2022 et le 18 septembre 2023, 796 patients ont été inclus. Le taux de discordance a diminué de 44% : 9,5% AVANT_IA vs. 5,3% APRES_IA (p=0,03). L'accord (κ de Cohen) est passé de 0,78 à 0,88 (Z-Score=3,42). Le nombre de patients rappelés a aussi significativement baissé (60,5% avant vs. 33,3% après, p=0,04).

**Discussion** : Cette étude monocentrique est la première à inclure en situation réelle une population représentative. Si les cliniciens jugent l'IA pertinente pour la détection des fractures, une Garantie Humaine reste essentielle.

**Conclusion** : L'IA appliquée à l'analyse des radiographies de membres aux urgences du CHU-AP réduit significativement les discordances et les rappels, optimisant ainsi la prise en charge. Toutefois, il est crucial de confirmer les résultats en multicentrique.

**Mots-clés** : Médecine d'urgence, Intelligence artificielle, radiographie, traumatologie, discordances, membres.

# IMPACT OF A PREDICTIVE MODEL DETECTING SKELETAL LESIONS OF THE LIMBS ON THE MANAGEMENT OF PATIENTS IN ADULT EMERGENCY DEPARTMENTS AT THE CHU AMIENS-PICARDIE.

**Introduction** : X-rays, commonly used in emergency departments, are mainly interpreted by emergency physicians, which can lead to discrepancies with radiologists. Artificial Intelligence (AI) offers promising assistance, but its clinical impact remains poorly studied.

**Methods** : Single-centre retrospective study in the adult emergency department of the Amiens-Picardie University Hospital (CHU-AP). Patients presenting with trauma and having had at least one radiograph of a limb were included. The primary criterion was emergency physician-radiologist discordance. Secondary endpoints included length of care and number of patients recalled.

**Results** : Between 1 September 2022 and 18 September 2023, 796 patients were included. The discordance rate decreased by 44%: 9.5% BEFORE_IA vs. 5.3% AFTER_IA (p=0.03). Agreement (Cohen's κ) increased from 0.78 to 0.88 (Z-Score=3.42). The number of patients recalled also fell significantly (60.5% before vs. 33.3% after, p=0.04).

**Discussion** : This single-centre study is the first to include a representative population in a real-life situation. While clinicians consider AI to be relevant for fracture detection, a Human Guarantee remains essential.

**Conclusion** : AI applied to the analysis of radiographs of limbs in the emergency department of the CHU-AP significantly reduces discrepancies and recalls, thereby optimising management. However, it is crucial to confirm the results in a multicentre setting.

**Keywords** : Emergency medicine, artificial intelligence, radiography, traumatology, discrepancies, limbs.