Sujet de M2
Évaluation et Amélioration des Modèles Diagnostiques de l'Insuffisance Cardiaque auxUrgences
Contexte :L'insuffisance cardiaque (IC) représente un enjeu majeur de santé publique, étant la cause
principale d'hospitalisations non programmées chez les personnes âgées de plus de 65 ans
en France. La complexité du diagnostic en urgence, où les erreurs sont fréquentes, exige une
approche innovante. Les modèles de diagnostic actuels, bien qu'efficaces au départ, peuvent
voir leur performance diminuer progressivement. Cette baisse est due à divers facteurs
dynamiques comme les changements saisonniers influençant les caractéristiques despatients, les avancées thérapeutiques, les modifications des stratégies des équipesmédicales, le renouvellement du personnel soignant, et les évolutions épidémiologiquestelles que le vieillissement de la population. L'idée qu'un modèle élaboré dans un contexte
spécifique et à un moment précis conserve indéfiniment sa capacité diagnostique est
probablement erronée. Cette hypothèse pourrait expliquer la faible utilisation généraliséedes modèles diagnostiques actuels, souvent dus à des validations externes décevantes
lorsqu'appliquées à des contextes différents. Une méthode prometteuse pour surmonter ces
limites serait d'adopter une prédiction flexible et en temps réel, capable de s'ajuster auxévolutions contextuelles.
Hypothèses :1/ Un modèle diagnostique fixe présente des fluctuations de performance au fil du temps.
2/ L'application d'une prédiction en temps réel (en ligne) pourrait maintenir ou améliorer
l'adéquation du modèle au fil du temps.
Objectifs :1/ Développer un modèle fixe pour le diagnostic d'IC en urgence chez les patients souffrantde dyspnée aiguë, en utilisant les trois premières années de données de la base PARADISE.
2/ Évaluer l'évolution de la performance de ce modèle sur les huit années suivantes,
notamment pendant la période COVID.
Développer une extension du modèle initial en intégrant des prédictions en temps réel, etcomparer sa performance avec le modèle original.
Plan de Travail :Le modèle sera élaboré en utilisant des outils statistiques classiques et de l'intelligenceartificielle (par exemple, forêts aléatoires), à partir de variables cliniques telles que lesantécédents, symptômes, signes, éléments de prise en charge, résultats biologiques, etd'imagerie, incluant l'ECG. L'issue principale sera le diagnostic d'IC à la sortie de l'hôpital oudes urgences.
Base PARADISE :La base de données PArADIsE (PAthwAy of Dyspneic patIent in Emergency) est une étudeobservationnelle rétrospective menée au CHRU de Nancy. Cette étude vise à évaluer ledevenir des patients pris en charge pour dyspnée aiguë par l'équipe médicale des urgences
du CHRU de Nancy. En se concentrant sur les cas de dyspnée, l'étude a recueilli des donnéesdétaillées sur environ 28 000 patients, y compris plus de 700 patients souffrant d'insuffisancecardiaque aiguë.
L'étude PArADIsE se distingue par sa méthodologie de collecte des données médicales
habituelles via une approche NLP ainsi que par l'évaluation de divers indicateurs cliniques etdémographiques, le taux de Brain Natriuretic Peptide (BNP), et l'administration detraitements comme la ventilation non-invasive, les diurétiques ou les nitrés.
La base de données PArADIsE offre la perspective de développer des modèles diagnostiqueset thérapeutiques plus efficaces dans la prise en charge des urgences cardiaques.
Lieu du stage
La/le stagiaire sera amené à travailler à l’IECL (Campus Aiguillettes - FST Vandoeuvre) et au
CIC-P (CHRU Brabois).
Points Forts :1/ Possibilité de financement ultérieur pour la thèse.
2/ Projet transdisciplinaire issu de la collaboration en l'IECL (équipe SIMBA) et le CIC-P duCHRU de Nancy. Le Pr Girerd, coordonnateur du CIC-P, a un profil mixte, à la fois cardiologueet PhD en Biomathématiques (UCBL de Lyon), le rendant synergique avec lesmathématiciens de l’IECL.
3/ Double support de l’équipe SIMBA (IECL) et de l’équipe du CIC-P (dont 3 biostatisticiens et2 data-analystes).
4/ Accès immédiat à des données déjà utilisées pour des publications en cours sur ladescription épidémiologique de la base PArADIsE.
Contact : Nicolas Girerd (CHRU et CIC-P), Anne Gégout-Petit et Denis Villemonais (IECL)