• Langue : Français
• Discipline : Médecine. Anesthésie Réanimation
• Identifiant : 2025ULILM125
• Type de thèse : Doctorat de médecine
• Date de soutenance : 16/05/2025

Résumé en langue originale

Contexte : Afin d’estimer la réponse au remplissage vasculaire des patients de MIR, il est actuellement recommandé d’utiliser des indicateurs dynamiques de précharge dépendance (PD). Chez les patients en ventilation spontanée, la collapsibilité de la veine cave inférieure (cVCI) lors d’une inspiration standardisée au seuil de 44% prédisait la PD avec de hautes performances statistiques. Notre cohorte avait pour but d’évaluer la capacite de prédiction de la PD de cVCI lors d’une inspiration standardisée simplifiée. Matériel et Méthodes : Notre étude prospective monocentrique a été conduite chez des patients en ventilation spontanée des unités de MIR de l’hôpital Roger Salengro du CHU de Lille entre mai 2023 et mars 2024. Les patients devaient présenter des signes de défaillance circulatoire et respiratoire et bénéficier d’un dispositif TRIFLO® pour être inclus. Les mesures de la cVCI étaient réalisées selon notre méthodologie en inspiration non standardisée (cVCIns), puis standardisée simplifiée (cvCI-sts) avec le TRIFLO® puis en inspiration profonde (cVCI-ip). La prédiction de la réponse au remplissage était définie par une augmentation >= à 10% de l’intégrale temps-vitesse du flux aortique en échocardiographie induite par une épreuve de lever de jambes passif. Résultats : Sur les 72 patients inclus, 48 (67%) étaient répondeurs au remplissage. La prédiction de la PD par cVCI-sts était bonne avec une aire sous la courbe ROC de 0.88 [0.76-1.00], une valeur prédictive positive et négative respectivement de 90% et 83% au seuil de cVCI à 44% défini dans nos précédentes cohortes. La cVCI-ip au seuil de 44% permettait de prédire la PD avec une AUC de 0.85 [0.73-0.98], sans différence significative avec cVCI-sts. Néanmoins, ces résultats sont à pondérer, devant l’absence de standardisation de notre manoeuvre IP rendant la reproductibilité de celle-ci mauvaise. Nous avons créé un algorithme décisionnel utilisant cVCI-ns puis cVCI-sts au seuil de 44 % permettant de classer correctement près de 90% de nos patients. Conclusion : La cVCI-sts est un outil simple, rapide et efficace pour prédire la PD chez les patients en ventilation spontanée de MIR pouvant être intégrée dans un algorithme décisionnel précis et accessible dans tous les centres de MIR.