Thèse soutenue

Interfaces cerveau-ordinateur pour améliorer l'identification de la dyspnée chez les patients ventilés artificiellement
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Auteur / Autrice : Sébastien Campion
Direction : Mathieu Raux
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Neurophysiologie respiratoire
Date : Soutenance le 18/12/2019
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale physiologie, physiopathologie et thérapeutique
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Neurophysiologie respiratoire expérimentale et clinique (Paris ; 2014-....)
Jury : Président / Présidente : Véronique Marchand-Pauvert
Examinateurs / Examinatrices : Fabrizio De Vico Fallani, Dan Adler
Rapporteurs / Rapporteuses : Hélène Prigent, Xavier Drouot

Résumé

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Près de la moitié des patients ventilés artificiellement en réanimation présentent un inconfort respiratoire (ou dyspnée). Les difficultés de communication entre patients et soignants rendent complexes l’évaluation et la prise en charge de cette dyspnée. L’objectif de ce travail était de développer des interfaces cerveau-ordinateur (BCI) permettant d’aider les soignants à détecter la dyspnée sous ventilation mécanique (VM) en réanimation. Dans l’étude DYSVENT, des patients dyspnéiques sous VM en réanimation ont été inclus. Un électroencéphalogramme (EEG) était enregistré à l’état basal puis après optimisation des réglages du respirateur à la recherche d’un potentiel pré-inspiratoire (PPI) signe d’une activité corticale liée à la ventilation (ACLV), habituellement absente au cours de la ventilation spontanée. Dans l’étude DYSPEV, deux BCI basées sur des potentiels évoqués visuels en régime permanent (PEVRP) ont été testés chez des volontaires sains : une BCI de détection de la dyspnée (D-BCI) et une BCI de quantification prenant la forme d’une échelle visuelle analogique (EVA) virtuelle (LAS). Les volontaires sains ont été étudiés sous diverses conditions respiratoires : ventilation spontanée (VS), charge inspiratoire à seuil (ITL) et résistive (IRL), inhalation de CO2 (CO2) et retour en VS (VSWO). Différentes fréquences ont été testées pour les stimulus visuels : 12/15Hz, 15/20Hz et 20/30Hz pour la D-BCI et basses fréquences (13, 17, 19, 23 et 29 Hz) et hautes fréquences (41,43,47, 53 et 59 Hz) pour la LAS. Dans l’étude DYSVENT, les patients inclus (n = 47) présentaient un inconfort respiratoire dans 73% à 89% des cas selon la méthode d’évaluation utilisée (EVA ou score d’hétéro-évaluation IC-RDOS ou RDOS). L’optimisation de la ventilation a permis d’améliorer cet inconfort de manière significative. A l’état basal, 38% des patients présentaient un PPI contre 19% après la phase d’optimisation des réglages du respirateur (p < 10-4). Dans l’étude DYSPEV, les volontaires sains inclus (n = 50) présentaient un inconfort respiratoire lors des conditions IRL, ITL et CO2 dans le groupe D-BCI (30 sujets) et lors des conditions ITL et CO2 dans le groupe LAS (20 sujets, condition ITL non testée dans ce groupe) avec des EVA significativement plus élevées comparativement à la VS. Pour la D-BCI, le meilleur réglage de fréquence était 20-30Hz avec une AUC à 0.89 (IC95 [0.80-0.90]) et les basses fréquences pour la LAS avec une AUC à 0.84 (IC95 [0.83-0.85]). Dans l’étude DYSVENT, la détection d’une ACLV était insuffisante pour mettre en évidence des situations à risque d’inconfort respiratoire sous ventilation mécanique. L’étude DYSPEV a permis de faire la preuve de concept chez le volontaire sain de la détection et la quantification d’une dyspnée expérimentale à l’aide d’une BCI basée sur les PEVRP. Une BCI globale combinant ces 2 techniques pourrait être développée pour assister les soignants au quotidien dans la reconnaissance et la prise de l’inconfort respiratoire sous VM en réanimation.