Évaluation de la prise en charge des traumatismes cranio-cérébraux légers complexes à l'urgence
Autor: | Tourigny, Jean-Nicolas |
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Jazyk: | francouzština |
Rok vydání: | 2024 |
Předmět: | |
Druh dokumentu: | Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
Popis: | Environ 10 % des patients se présentant à l'urgence pour traumatisme cranio-cérébral léger (TCCL) ont un saignement intracrânien à l'imagerie cérébrale, soit un TCCL complexe et 3,5 % de ceux-ci nécessitent ultimement une intervention neurochirurgicale. L'Institut national d'excellence en santé et en services sociaux (INESSS) recommande tout de même le transfert en centre de neuro-traumatologie d'une forte proportion de patients présentant un TCCL complexe. Il est reconnu que cette pratique mène potentiellement à un surtriage et une utilisation sous-optimale des ressources hospitalières. En 2018, un outil d'aide à la décision clinique, nommé *updated Brain Injury Guidelines (uBIG)*, a été développé pour guider la prise en charge des patients présentant un traumatisme cranio-cérébral léger à modéré complexe. L'objectif principal de cette étude est de valider et de raffiner les critères uBIG chez la population de TCCL complexe se présentant à l'urgence. Une étude de cohorte rétrospective a été réalisée dans trois centres de neuro-traumatologie au Québec. Des analyses de sensibilité et de spécificité des critères uBIG pour prédire le besoin de transfert inter-hospitalier ont été réalisées afin de valider respectivement leur sécurité et leur efficacité. Des modèles de raffinement des critères uBIG ont été développés et ont été soumis aux mêmes analyses que le modèle uBIG original. Au total, 477 patients ont été inclus dans l'étude, parmi lesquels 8,4 % ont nécessité une intervention neurochirurgicale et 3 % sont décédés des suites du TCCL complexe. Cela se traduit par une sensibilité de 100 % (IC à 95 % : 93,2 - 100 %) et une spécificité de 9,4 % (IC à 95 % : 6,8 - 12,6 %) pour prédire le besoin d'un transfert inter-hospitalier. Onze modèles de raffinement ont été créés. Parmi ceux-ci, un modèle préservait une excellente sécurité avec une sensibilité identique de 100 % (IC à 95 : 93 - 100 %) et une spécificité améliorée à 21 % (IC à 95 % : 17 - 25 %). L'utilisation des critères uBIG pour la prise en charge des TCCL complexes mènerait à une utilisation plus efficace des ressources humaines et hospitalières, tel que la réduction du nombre de transerts inter-hospitaliers. Cependant, la faible spécificité de celle-ci limiterait son application. Un de nos modèles de raffinement des critères uBIG augmente significativement sa spécificité tout en préservant son excellente sensibilité. Approximately 10 % of patients with mild traumatic brain injury (mTBI) have intracranial bleeding on brain imaging, a complicated mTBI, and 3.5 % eventually require neurosurgical intervention. Despite this, The *Institut national d’excellence en santé et en services sociaux* (INESSS) still warrants transfer to a neurotrauma center for a high proportion of complicated mTBIs. It is widely accepted that this practice may lead to an overtriage and to a suboptimal use of hospital resources. In 2018, a clinical decision tool named updated Brain Injury Guidelines (uBIG) was developed to guide care for complicated mild to moderate traumatic brain injuries. The primary aim of this study is to validate the safety and efficacy of the updated Brain Injury Guidelines for use in the complicated mTBI population presenting to the emergency department. We performed a retrospective cohort study in three level 1 trauma centers in the province of Quebec. Sensitivity and specificity analysis of the uBIG to predict the need for interhospital transfer were conducted to validate respectively their safety and efficacy. Refinement models were created and were subjected to the same analyses as the original uBIG model. A total of 477 patients were included in the study, of whom 8.4 % received neurosurgical intervention and 3 % died as a result of their mTBI. This translates to a sensitivity of 100 % (95 % CI: 93.2 - 100 %) and a specificity of 9.4 % (95 % CI : 6.8 % - 12.6 %) to predict need for interhospital transfer. Eleven refinement models were created. Among these models, one preserved an excellent safety of 100 % (95 % CI : 93 - 100) while its specificity was improved to 21 % (95 % CI : 17 - 25 %). The application of uBIG for the management of complicated mTBIs would lead to a more effective utilization of hospital resources. However, its low specificity would limit its application. One of our refinements uBIG models would significantly improve its specificity while maintaining its excellent sensitivity. |
Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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