Thèse soutenue

Etude de la détérioration valvulaire structurelle des prothèses valvulaires biologiques cardiaques : validation d'une méthodologie adaptée pour estimer son incidence, ses facteurs de risque et son impact sur la survie des patients

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Auteur / Autrice : Thomas Sénage
Direction : Jean-Christian RousselYohann Foucher
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biomolécules, pharmacologie, thérapeutique
Date : Soutenance le 28/11/2016
Etablissement(s) : Nantes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : COMUE : Université Bretagne Loire (2016-2019)
Laboratoire : SPHERE
Jury : Président / Présidente : Alain Leguerrier
Rapporteurs / Rapporteuses : Christophe Bauters, Pierre Joly

Mots clés

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Mots clés libres

Résumé

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Avec une prévalence de plus de 2% des patients âgés de plus de 65 ans, la maladie valvulaire aortique est la principale maladie valvulaire de l’adulte, avec plus de 200000 remplacements valvulaires réalisés chaque année dans le monde. La détérioration valvulaire aortique (SVD) reste le problème majeur des bioprothèses implantées. Cependant, en raison d’une méthodologie inadaptée, son incidence peut parfois être sousestimée. Ainsi, la prothèse SORIN Mitroflow® (modèles LX/12A) semble poser problèmes avec plusieurs cas décrits de SVD précoces. Son incidence reste cependant incertaine. Nous avons cherché ici à estimer son incidence réelle, les facteurs de risque de SVD, et l’impact de la SVD sur la survie des patients. Nous avons tout d’abord utilisé un modèle de Cox étendue, modèle le plus souvent utilisé dans la littérature, et nous avons reporté une incidence anormale de SVD qui était retrouvé comme un facteur important de mortalité. Le Mismatch Patient-Prothèse restant débattu dans la littérature comme facteur de risque potentiel de SVD, un modèle original utilisant les scores de propension au sein d’un modèle multi-état, a été proposé pour confirmer ou non cette hypothèse. Enfin, après une extension du suivi, nous proposons une analyse multivariée au sein d’un modèle multi-états de type illness-death pour une estimation moins biaisée de l’incidence et de l’impact de la SVD dans notre cohorte.