• Langue : Français
• Discipline : Médecine d'urgence
• Identifiant : 2020LILUM537
• Type de thèse : Doctorat de médecine
• Date de soutenance : 03/12/2020

Résumé en langue originale

Introduction : Sur le modèle du TRéNAU, un trauma system s’est mis en place dans notre région, le TRéHAUT. En 2018, un algorithme basé sur les scores Shock Index (SI), MGAP et Grade du TRéNAU du patient traumatisé sévère a été mis en place. L’objectif de cette étude était d’évaluer l’impact de la mise en place de cet algorithme sur la diminution du sous triage des patients médicalisés dans un centre de niveau 3 du réseau du TRéHAUT et d’en envisager une mise à jour. Matériels et méthodes : Nous avons mené une étude épidémiologique rétrospective évaluative sur un modèle avant/après l’installation de l’algorithme. Les critères d’inclusion étaient tous les patients, quelque soit l’âge, victimes d’un traumatisme sévère, médicalisés par le SMUR jusqu’aux urgences d’Armentières, centre de niveau 3, entre le 4 octobre 2016 et le 3 octobre 2018 pour le groupe avant mise en place de l’algorithme, et entre le 1er janvier 2019 et le 30 Juin 2020 pour le groupe après. L’objectif principal était de quantifier le sous triage et le comparer avant et après la mise en place de l’algorithme. Les objectifs secondaires étaient d’évaluer le degré d’observance de l’algorithme et d’envisager un allègement de ce dernier en ne retenant que le SI et les grades. Résultats 179 patients étaient inclus, 87 patients dans le groupe avant et 92 patients dans le groupe après mise en place de l’algorithme. Nous avons mis en évidence un sous triage de 6,5% chez les patients du groupe après mise en place de l’algorithme contre 8% avant avec un p-value à 0,6945. L’observance était bonne mais elle pouvait encore être améliorer. Par ailleurs nous avons constaté que l’allègement de l’algorithme n’augmenterait pas de façon significative le sous triage. Conclusion : La mise en place de l’algorithme de score tend vers une diminution du sous triage des patients traumatisés sévères médicalisés par le SMUR d’Armentières, même si la comparaison ne retrouve pas un résultat significatif. On propose la réalisation d’une nouvelle étude pour envisager l’allègement de l’algorithme en se basant uniquement sur le SI et les grades.

Résumé traduit

Introduction : On the model of TRéNAU, a trauma system has been set up in our region, the TRéHAUT. In 2018, an algorithm based on the Shock Index, MGAP and Grades scores of the severe trauma patient was implemented. The objective of this study was to assess the impact of the implementation of this algorithm on reducing the under-triage of medicalized patients in a level 3 center of the TRéHAUT network and to consider updating it. Methods : We conducted a retrospective epidemiological study on a model before / after installation of the algorithm. The inclusion criteria were all patients, regardless of age, victims of severe trauma medicalized by the SMUR up to the Armentières emergencies between October 4, 2016 and October 3, 2018 for the group before implementation of the algorithm, and between January 1, 2019 and June 30, 2020 for the group after. The primary objective was to quantify the under-triage and compare it before and after the implementation of the algorithm. The secondary objectives were to assess the degree of compliance with the algorithm and to consider reducing it by only retaining the SI and the grades. Results : 179 patients were included, 87 patients in the group before and 92 patients in the group after implementation of the algorithm. We demonstrated an under triage of 6.5% in the group after implementation of the algorithm against 8% before with a p-value of 0.6945. This observation could still be improved. Furthermore, we found that reducing the algorithm would not significantly increase under triage. Conclusions : The implementation of the scoring algorithm reduce the under-triage of severe trauma patients medicalized by the SMUR in Armentières, even if the comparison does not find a significant result. A new study is proposed to consider reducing the algorithm based only on SI and grades.