| Titre : | Nomogramme dynamique en ligne pour prédire le déficit sévère en vitamine D à l’admission aux soins intensifs [Résumé de conférence] (2022) |
| Auteurs : | G. Bou Kheir ; A. Khaldi ; A. Karam ; J.-C. Preiser |
| Type de document : | Article |
| Dans : | Nutrition clinique et métabolisme (vol. 36, no. 1, Supplement, février 2022) |
| Article en page(s) : | S51 |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
Introduction et but de l’étude
Bien que prévalente et associée à une morbi-mortalité élevée, la carence sévère en vitamine D n’est pas systématiquement recherchée parmi les admissions en unité de soins intensifs (USI) et le temps d’attente pour obtenir les résultats des dosages peut varier de quelques heures à quelques jours. Le but de l’étude était de développer et valider un nomogramme en ligne simple d’utilisation pour prédire la déficience sévère en vitamine D à l’admission en USI. Matériel et méthodes Les données de 3338 admissions en USI d’une cohorte prospective observationnelle enregistrée entre janvier 2017 et décembre 2019 d’un hôpital tertiaire hospitalo-universitaire en Belgique ont été analysées. Les données démographiques ainsi que les scores de sévérité et la saison d’admission ont été obtenus. Après avoir divisé la population en échantillon d’entraînement (70 %) et de validation (30 %), un modèle de régression par Least Absolute Shrinkage Operator (LASSO) a été utilisé pour sélectionner les co-variables significatifs et construire le nomogramme. La calibration du nomogramme a été vérifiée par une courbe ROC et la discrimination par un bootstrap avec 1000 répétitions. L’utilité clinique a été évaluée par une analyse de la courbe de décision. Résultats et analyse statistique L’âge, le sexe, le Sequential Organ Failure Assessment (SOFA), le Simplified Acute Physiology Score III (SAPS3) et la saison d’admission ont été identifiés par le LASSO comme des prédicteurs significatifs d’une carence sévère en vitamine D à l’admission en soins intensifs. Le nomogramme a été par la suite générée dans sa version électronique et mis en ligne sur l’adresse https://george-boukheir.shinyapps.io/vitDapp/. Le modèle logistique pénalisé permettant de construire le nomogramme a montré une bonne discrimination et une bonne calibration avec un C-index de 0,64. L’analyse de la courbe de décision a montré qu’à un seuil de probabilité compris entre 20 % et 50 %, l’utilisation du nomogramme apporte plus de bénéfice clinique net que le fait de considérer que tous les patients sont sévèrement déficients ou non déficients. Conclusion Ce nomogramme dynamique facile à utiliser peut aider les médecins à sélectionner les patients qui pourraient bénéficier le plus d’une supplémentation en vitamine D à l’admission en soins intensifs. Une validation externe est nécessaire pour vérifier le caractère généralisable de ce nomogramme. |
| Disponible en ligne : | Oui |
| En ligne : | https://login.ezproxy.vinci.be/login?url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0985056221003320 |
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