Thèse soutenue

L’association du STAN au rythme cardiaque fœtal, en cas d’anomalie, permet-elle d’améliorer la prise en charge des patientes en salle de travail ?

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Auteur / Autrice : Christophe Vayssière
Direction : Israël NisandFrançois Goffinet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Médecine. Recherche clinique. Innovation technologique. Santé publique
Date : Soutenance en 2008
Etablissement(s) : Université Louis Pasteur (Strasbourg) (1971-2008)

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Le RCF est utilisé en routine dans la surveillance du travail depuis plus de 30 ans sans avoir été évalué au préalable. Une augmentation du taux de césarienne a été constatée alors que son utilité sur l’amélioration du bien-être fœtal est contestée. L’imprécision de la signification des anomalies du RCF et la grande variabilité de leur interprétation pourraient en partie expliquer ces mauvaises performances. Dans un large essai suédois l’association du STAN au RCF a permis de diminuer les taux d’extraction pour anomalie du RCF et d’encéphalopathie néonatale modérée ou sévère. Constatant une divergence des pratiques obstétricales nordiques et françaises, nous avons évalué le STAN entre 2002 et 2006. L’objectif de cette thèse était de déterminer si l’association du STAN permet d’améliorer la prise en charge en salle de travail des patientes avec anomalie du RCF. Une étude d’observation sur 433 cas a permis de montrer que le STAN avait une sensibilité de 63% pour le diagnostic de l’acidose sévère et de 38% pour celui de l’acidose modérée. Dans un essai randomisé sur 799 patientes, l’utilisation du STAN n’a pas entraîné une diminution du taux d’extraction pour anomalie du RCF, mais à permis une diminution de 56% du recours au pH au scalp. Nous avons montré, à partir de 30 tracés analysés par 7 obstétriciens, que le STAN permettait d’accroître l’homogénéité dans les décisions d’extraction grâce à la réduction des extractions non justifiées. Le STAN permet d’augmenter l’homogénéité des décisions d’extraction en salle de travail. L’incrémentation de la variabilité dans l’algorithme décisionnel du STAN est une piste pour augmenter la fiabilité du diagnostic de l’acidose.