Titre original :

Acquisition du rythme cardiaque fœtal et analyse de données pour la recherche de facteurs prédictifs de l’acidose fœtale

Titre traduit :

Fetal heart rate acquisition and data analysis to screen fetal acidosis predictive factors

Mots-clés en français :
  • Surveillance du rythme cardiaque foetal
  • Analyse automatique du RCF
  • Acidose néonatale
  • Facteurs prédictifs intrapartum
  • Hypoxie foetale
  • Entrepôt de données

  • Cardiotocographie
  • Acidose
  • Acidose
  • Anoxie fœtale
  • Entrepôts de données
  • Rythme cardiaque foetal
  • Acidose
  • Facteurs de risque
  • Hypoxie foetale
  • Entreposage de données
Mots-clés en anglais :
  • Fetal heart rate monitoring
  • FHR automated analysis
  • Neonatal acidosis
  • Intrapartum predictive factors
  • Fetal hypoxia
  • Data warehouse

  • Langue : Français
  • Discipline : Santé publique
  • Identifiant : 2019LILUS007
  • Type de thèse : Doctorat
  • Date de soutenance : 30/04/2019

Résumé en langue originale

L’analyse visuelle du rythme cardiaque fœtal (RCF) est une excellente méthode de dépistage de l’hypoxie fœtale. Cette analyse visuelle est d’autre part sujette à une variabilité inter- et intra-individuelle importante. L’hypoxie fœtale au cours du travail s’exprime par des anomalies du RCF. La sous-évaluation de la gravité d’un RCF entraine une prise de risque indue pour le fœtus avec une augmentation de sa morbi-mortalité et sa surévaluation entraine un interventionnisme obstétrical inutile avec une augmentation du taux de césariennes. Ce dernier point pose par ailleurs en France un problème de santé publique.L’analyse automatisée du signal RCF permet de diminuer la variabilité inter- et intra-individuelle et d’accéder à d’autres paramètres calculés visant à augmenter la valeur diagnostique. Les critères d’analyse morphologiques du RCF (ligne de base, nombre d’accélérations, nombre et typage des ralentissements, variabilité à long terme (VLT)) ont été décrits ainsi que d’autres tels que les surfaces des ralentissements, les indices de variabilité à court terme (VCT) et les analyses fréquentielles. Il n’en demeure pas moins que la définition de la ligne de base, à partir de laquelle sont repérés les accélérations et les ralentissements reste, dans certains cas, difficile à établir.L’objectif principal de la thèse est d’établir un modèle prédictif de l’acidose fœtale à partir d’une analyse automatisée du RCF. L’objectif secondaire est de déterminer la pertinence des différents paramètres élémentaires classiques (CNGOF 2007) (fréquence de base, variabilité, accélérations, ralentissements) et celle d’autres paramètres inaccessible à l’œil (indices de variabilité à court terme, surfaces des ralentissements, analyse fréquentielle…). Par la suite, nous voulons identifier des critères de décision qui aideront à la prise en charge obstétricale.Nous proposons d’aborder l’analyse automatisée du RCF pendant le travail par l’intermédiaire d’une étude cas-témoins ; les cas étant des tracés RCF de nouveau-nés en acidose néonatale (pH artériel au cordon inférieur ou égal à 7,15) et les témoins, des tracés RCF de nouveau-nés sans acidose (pH artériel au cordon supérieur ou égal à 7,25). Il s’agit d’une étude monocentrique à la maternité de l’hôpital Saint Vincent de Paul, GHICL – Lille, sur notre base de données « Bien Naitre » (archivage numérique des tracés RCF depuis 2011), comptant un un nombre suffisant de cas sur ce seul centre. La maternité Saint Vincent de Paul (GHICL) présente depuis 2011 environ 70 cas par an d’acidose néonatale (pHa ≤ 7,10) (3,41%). Le logiciel R sera utilisé pour l’analyse statistique

Résumé traduit

Visual analysis of the fetal heart rate FHR is a good method for screening for fetal hypoxia but is not sufficiently specific. The visual morphological analysis of the FHR during labor is subject to inter- and intra-observer variability – particularly when the FHR is abnormal. Underestimating the severity of an FHR leads to undue risk-taking for the fetus with an increase in morbidity and mortality and overvaluation leads to unnecessary obstetric intervention with an increased rate of caesarean section. This last point also induces a French public health problem.FHR automated analysis reduces inter and intra-individual variability and accesses other calculated parameters aimed at increasing the diagnostic value. The FHR morphological analysis parameters (baseline, number of accelerations, number and typing of decelerations, long-term variability (LTV)) were described as well as others such as the decelerations surfaces, short-term variability (STV) and frequency analyzes. Nevertheless, when attempting to analyze the FHR automatically, the main problem is computation of the baseline against which all the other parameters are determined.Automatic analysis provides information on parameters that cannot be derived in a visual analysis and that are likely to improve screening for fetal acidosis during labor.The main objective of the thesis is to establish a predictive model of fetal acidosis from a FHR automated analysis. The secondary objective is to determine the relevance of the classical basic parameters (CNGOF 2007) (baseline, variability, accelerations, decelerations) and that of other parameters inaccessible to the eye (indices of short-term variability, surfaces of decelerations, frequency analysis ...). Later, we want to identify decision criteria that will help in the obstetric care management.We propose to validate FHR automated analysis during labor through a case-control study; cases were FHR recordings of neonatal acidosis (arterial cord pH less than or equal to 7.15) and controls, FHR recordings of neonatal without acidosis (arterial cord pH upper than or equal to 7.25). This is a monocentric study at the maternity hospital of Saint Vincent de Paul Hospital, GHICL - Lille, on our « Well Born » database (digital archiving of RCF plots since 2011), with a sufficient number of cases on this only center. Since 2011, the Saint Vincent de Paul hospital (GHICL) has had about 70 cases per year of neonatal acidosis (pHa less than or equal to 7.10) (3.41%). The R software will be used for statistical analysis.

  • Directeur(s) de thèse : Beuscart, Régis
  • Laboratoire : Centre d'Etudes et de Recherche en Informatique Médicale (Lille) - Santé publique : épidémiologie et qualité des soins-EA 2694
  • École doctorale : École graduée Biologie-Santé (Lille ; 2000-....)

AUTEUR

  • Houzé de l'Aulnoit, Agathe
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