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Épidémiologie des pathologies aortiques : évaluation de techniques innovantes et prédiction de mortalité préopératoire

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Résumé : Les pathologies de l'aorte sont dominées par les lésions occlusives, les syndromes aortiques aigus et les anévrysmes. Nous nous sommes intéressés aux deux premiers. Des techniques chirurgicales innovantes sont apparues pour la prise en charge des lésions occlusives aortiques et des syndromes aortiques aigus. Le premier objectif de ce travail était d'évaluer l'utilisation de la chirurgie par laparoscopie robot assistée (LRA) dans la prise en charge des lésions occlusives aorto-iliaques (LOAI) en termes de complications, réinterventions et perméabilité. Le second était de réaliser un score de prédiction de mortalité intra hospitalière des syndromes aortiques aigus Stanford A (SAASA) traités par chirurgie conventionnelle à leur admission. Le troisième était d'évaluer la sécurité et l'évolution anévrysmale à long terme des patients présentant un syndrome aortique Stanford B (SASB). Nous avons démontré que le traitement des lésions occlusives aorto-iliaques par LRA était un traitement avec un taux de complication similaire aux techniques de chirurgie conventionnelle (ouverte et laparoscopie), avec une courbe d'apprentissage relativement courte pour le risque de conversion et les durées opératoires (<35 cas). Ces éléments devraient permettre de discuter de la place de la chirurgie LRA dans le traitement LOAI et d'envisager de nouveaux programmes de recherche sur l'utilisation de la LRA en chirurgie vasculaire. Pour le second objectif nous avons créé un score de prédiction par machine Learning (Super Learner) de la mortalité intra hospitalière des SAASA traités par chirurgie conventionnelle à partir des données des patients de la base de données « SOS Aorte » de l'HEGP de 2014 à 2022. Ce score présente de très bons critères de performance avec un AUC de 0.91 (0.88-0.95) dans l'ensemble d'entrainement et un AUC de 0.90 (0.83-0.97) dans celui de validation. Il peut permettre d'adapter la stratégie thérapeutique de certains patients et être utilisé pour sélectionner des patients à haut risque opératoire pour leur proposer certains traitements innovants, potentiellement moins morbides. L'étude du traitement des SASB par STABILISE est toujours en cours et nos résultats permettrons vraisemblablement d'adapter ses indications. Ce travail apporte des données importantes dans l'étude du traitement des LOAI par LRA et dans la sélection des patients présentant un SAASA pouvant être candidats à des traitement alternatifs à la chirurgie conventionnelle
Agence Bibliographique de l'Enseignement Supérieur
Title: Épidémiologie des pathologies aortiques : évaluation de techniques innovantes et prédiction de mortalité préopératoire
Description:
Résumé : Les pathologies de l'aorte sont dominées par les lésions occlusives, les syndromes aortiques aigus et les anévrysmes.
Nous nous sommes intéressés aux deux premiers.
Des techniques chirurgicales innovantes sont apparues pour la prise en charge des lésions occlusives aortiques et des syndromes aortiques aigus.
Le premier objectif de ce travail était d'évaluer l'utilisation de la chirurgie par laparoscopie robot assistée (LRA) dans la prise en charge des lésions occlusives aorto-iliaques (LOAI) en termes de complications, réinterventions et perméabilité.
Le second était de réaliser un score de prédiction de mortalité intra hospitalière des syndromes aortiques aigus Stanford A (SAASA) traités par chirurgie conventionnelle à leur admission.
Le troisième était d'évaluer la sécurité et l'évolution anévrysmale à long terme des patients présentant un syndrome aortique Stanford B (SASB).
Nous avons démontré que le traitement des lésions occlusives aorto-iliaques par LRA était un traitement avec un taux de complication similaire aux techniques de chirurgie conventionnelle (ouverte et laparoscopie), avec une courbe d'apprentissage relativement courte pour le risque de conversion et les durées opératoires (<35 cas).
Ces éléments devraient permettre de discuter de la place de la chirurgie LRA dans le traitement LOAI et d'envisager de nouveaux programmes de recherche sur l'utilisation de la LRA en chirurgie vasculaire.
Pour le second objectif nous avons créé un score de prédiction par machine Learning (Super Learner) de la mortalité intra hospitalière des SAASA traités par chirurgie conventionnelle à partir des données des patients de la base de données « SOS Aorte » de l'HEGP de 2014 à 2022.
Ce score présente de très bons critères de performance avec un AUC de 0.
91 (0.
88-0.
95) dans l'ensemble d'entrainement et un AUC de 0.
90 (0.
83-0.
97) dans celui de validation.
Il peut permettre d'adapter la stratégie thérapeutique de certains patients et être utilisé pour sélectionner des patients à haut risque opératoire pour leur proposer certains traitements innovants, potentiellement moins morbides.
L'étude du traitement des SASB par STABILISE est toujours en cours et nos résultats permettrons vraisemblablement d'adapter ses indications.
Ce travail apporte des données importantes dans l'étude du traitement des LOAI par LRA et dans la sélection des patients présentant un SAASA pouvant être candidats à des traitement alternatifs à la chirurgie conventionnelle.

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