Titre original :

Validation d’un score d’alerte et caractérisation des trajectoires de gravité des patients hospitalisés dans les unités de surveillance continue pédiatriques

Titre traduit :

Validation of an early warning score and characterization of trajectory-focused patient profiles in pediatric intermediate care units

Mots-clés en français :
  • Enfants
  • Unités de surveillance continue
  • Score d'alerte précoce
  • Performance
  • Détérioration clinique
  • Classes latentes

  • Unités de surveillance continue
  • Hôpitaux -- Services de pédiatrie
  • Indice de gravité
  • Aggravation clinique
  • Indice de gravité de la maladie
Mots-clés en anglais :
  • Child
  • Intermediate care units
  • Early warning score
  • Performance
  • Clinical deterioration
  • Latent classes

  • Langue : Français
  • Discipline : Santé publique, environnement et société
  • Identifiant : 2019LILUS047
  • Type de thèse : Doctorat
  • Date de soutenance : 18/12/2019

Résumé en langue originale

Contexte : Les unités de surveillance continue (USC) pédiatriques constituent des structures de soins intermédiaires, entre les services « classiques » de pédiatrie (dits« soins courants ») et les services de réanimation, pour les enfants nécessitant une surveillance continue sans mise en oeuvre de méthode de suppléance. Ces patients sont à haut risque de dégradation et la validation d’un score d’alerte précoce (SAP) dans cette population serait intéressante.Objectifs : 1- Valider un score d’alerte précoce en USC pédiatriques.2- Classifier les malades de ces USC pédiatriques selon leurs caractéristiquesgénérales, leurs affections et les trajectoires de gravité de leur maladie.Méthodes : Etude observationnelle prospective multicentrique régionale dans septUSC pédiatriques françaises incluant tous les enfants consécutifs admis de septembre 2012 à janvier 2014. Validation de trois SAP, recueillis toutes les 8 heures (le Pediatric Advanced Warning Score (PAWS), le Pediatric Early WarningScore (PEWS) et le Bedside Pediatric Early Warning System (Bedside PEWS)) dans la population d’USC en utilisant un modèle linéaire mixte généralisé pourmesures répétées. La cohorte était divisée en échantillon de dérivation (70%) et en échantillon de validation (30%). La discrimination de ces SAP pour la prédiction de l’appel du médecin par l’infirmière en cas de détérioration clinique était mesurée par l’aire sous la courbe ROC. Un modèle mixte linéaire à classes latentes était utilisé pour identifier différentes trajectoires de gravité de ces patients d’USC.Résultats : Un total de 2868 enfants a été inclus pour 14708 observations utilisables pour calculer a posteriori les SAP. La discrimination des trois SAP pour prédire l’appel du médecin était bonne (entre 0,87 et 0,91) sur la cohorte de dérivation et modérée (entre 0,71 et 0,76) sur la cohorte de validation.La défaillance principale à l’origine de l’admission en USC était respiratoire (44%)et l’étiologie infectieuse était la plus fréquente (52%). Les deux diagnostics les plus fréquents étaient l’asthme et la bronchiolite. Dix diagnostics représentaient 58%des patients d’USC. La médiane de durée de séjour était de 1 jour [1-3]. L’analyse en classe latente mettait en évidence différentes trajectoires de gravité : le profil« stable» (60,4%), le profil « amélioration rapide » (6,5%) et le profil« amélioration lente » (33,1%).Conclusion : Les SAP peuvent être utilisés dans les USC pour détecter une détérioration clinique et prédire la nécessité d'une intervention médicale. Trois trajectoires très différentes de gravité ont été identifiées avec une majorité de patients appartenant au profil « stable».

Résumé traduit

Background: Pediatric Intermediate care units (PImCU) are Intermediate care units(ImCU) or high dependency care units (HDC), between regular wards and intensivecare units (ICUs), for children requiring continuous monitoring without active lifesupportingtreatment. These patients are at high risk of deterioration and thevalidation of an early warning score (EWS) in this population would be interesting.Objectives: 1- To validate early warning scores in PImCU2- To classify patients according to their general characteristics, their diagnoses andthe severity trajectories of illness.Methods: Regional multicenter prospective observational study in seven FrenchPImCU including all consecutive children admitted from September 2012 toJanuary 2014. Validation of EWS in PImCU using a general linear mixed modelfor repeated measures. The cohort was divided into derivation (70%) and validation(30%) cohorts. The discrimination to predict physician call by nurse was estimatedby the area under the receiver-operating curve. A latent class linear mixed modelwas used to identify different trajectories of severity of illness of PImCU patients.Results: A total of 2868 children were included for 14708 observations to computea posteriori the EWS. The discrimination of the three EWS for predicting calls tophysicians by nurses was good (range: 0.87–0.91) for the derivation cohort andmoderate (range: 0.71–0.76) for the validation cohort. The primary failure foradmission to PImCU was respiratory (44%) and infectious etiology was the mostcommon (52%). The two most common diagnoses are asthma and bronchiolitis.Ten diagnoses account for 58% of PImCU patients. The median length of stay was1 day [1-3]. The latent class analysis identified different trajectories of severity ofillness: profile "stable" (60.4%), profile "rapid improvement" (6.5%) and profile"slow improvement" (33.1%).Conclusion: SAP can be used in PImCU to detect clinical deterioration and predictthe need for medical intervention. Three very different trajectories of severity wereidentified with a majority of "stable" profile.

  • Directeur(s) de thèse : Duhamel, Alain
  • Laboratoire : Centre d'Etudes et de Recherche en Informatique Médicale (Lille) - Evaluation des technologies de santé et des pratiques médicales - ULR 2694
  • École doctorale : École doctorale Biologie-Santé (Lille)

AUTEUR

  • Lampin, Marie-Émilie
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