Utilisation de données observationnelles en réanimation

Use of observational data in intensive care settings

• Auteur / Autrice : Tai Olivier Pham
• Direction : Sylvie Chevret, Laurent Brochard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Recherche clinique, innovation technologique, santé publique. Epidémiologie clinique
• Date : Soutenance le 28/11/2016
• Etablissement(s) : Sorbonne Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Pierre Louis de santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Centre de Recherche Epidémiologie et Statistique Sorbonne Paris Cité
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université Paris Diderot - Paris 7 (1970-2019)
• Jury : Président / Présidente : Francis Bonnet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvie Chevret, Laurent Brochard, Francis Bonnet, Samir Jaber, Jean Bouyer, Corinne Alberti, Muriel Fartoukh
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Samir Jaber, Jean Bouyer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Collecte de données

Score de propension

Étude d'observation

Circulation extracorporelle

Syndrome de détresse respiratoire aiguë de l'adulte

Soins intensifs

Épidémiologie

Réanimation

Mots clés libres

Données observationnelles en réanimation

Observational data of intensive care

Résumé

Introduction : La réanimation est une discipline médicale récente ayant pour spécificité une surveillance rapprochée et tracée des patients et de leurs traitements. Une grande quantité de données concernant les caractéristiques des patients, leur prise en charge et leur évolution sont ainsi générées et collectées quotidiennement. La médecine basée sur les preuves oppose classiquement les études observationnelles et interventionnelles et confère à ces dernières, notamment aux études randomisées et contrôlées, un niveau de preuve scientifique supérieur.Objectifs : Décrire l’apport de l’utilisation des données observationnelles en réanimation au travers de travaux récents recourant à différentes méthodologies d’analyse. Discuter les contributions respectives qu’ont les études observationnelles et interventionnelles dans l’acquisition des connaissances scientifiques en réanimation.Méthode : Quatre études observationnelles prospectives multicentriques conduites en réanimation et publiées dans des revues à comité de relecture. Détail de la variété des outils disponibles dans la conception d’études observationnelles à travers différentes méthodes telles que l’utilisation de données en temps réel, la description de cohortes, et l’appariement sur un score de propension afin d’estimer l’effet d’un traitement. Résultats : Les différents travaux détaillés dans cette thèse décrivent la variété des apports des données observationnelles en réanimation. Ces données peuvent constituer un outil de surveillance des épidémies en temps réel comme nous l’avons montré au cours de la pandémie de grippe A H1N1 en France. Elles sont aussi indispensables à la réalisation d’études épidémiologiques telle celle que nous présentons concernant le syndrome de détresse respiratoire aigu. Nous montrons aussi comment ce type de données a remis en question la définition des groupes de sevrage de la ventilation mécanique initialement proposée par une conférence de consensus. Enfin, l’utilisation de techniques statistiques innovantes telles celles basées sur un score de propension a permis l’évaluation du bénéfice de l’utilisation de la circulation extra-corporelle à visée d’oxygénation dans les cas les plus sévères de détresse respiratoire secondaire à la grippe A H1N1.Conclusion : Les études observationnelles ne sont pas à opposer aux études interventionnelles mais apportent des résultats complémentaires et offrent des solutions alternatives lorsqu’une intervention ne peut pas être testée. Connaitre les avantages et limites de chacune des méthodes permet d’optimiser la conception des études l’interprétation des résultats. L’utilisation des données observationnelles en réanimation participe pleinement au progrès des connaissances de cette spécialité.

Introduction: Intensive care is a recent medical specialty which has the particularity to provide a close monitoring and traceability of patients and their treatments. Thus, a huge amount of data is daily collected on characteristics, management and evolution of patients. Evidence based medicine usually confronts observational and interventional studies confers to the latters, particularly randomized controlled trials, a higher scientific quality.Objective: To describe the benefit of observational data for intensive care through recent works using different analysis methods. To discuss respective benefits of observational and interventional studies for scientific knowledge in intensive care.Methods: Four prospective observational multicenter studies conducted in intensive care units and published in peer reviewed journals. Detail of the spectrum of available tools to design observational studies presenting different methods such as real time data use, cohort description and propensity matched analysis to estimate a treatment effect. Results: The studies presented in this thesis describe the different contributions of observational data for intensive care. As we demonstrated during the Influenza A H1N1 pandemics, observational data can be used for a real-time monitoring of epidemics. They are necessary to conduct epidemiological studies such as the acute respiratory distress syndrome study presented. We also show how observational data lead to question the definition of weaning from mechanical ventilation groups initially proposed by a consensus conference. Finally, innovative statistics techniques as propensity score allowed the evaluation of extracorporeal membrane oxygenation for the most severe cases of respiratory failure due the Influenza A H1N1. Conclusion: Observational studies should not be opposed to interventional studies as they provide additional results and give alternative options when an interventional cannot be tested. One must know the benefits and limits of each methods in order to optimize studies design and results interpretation. Observational data are fully part of the knowledge progress of intensive care specialty.