Facteurs prédictifs d’intervention chirurgicale lors d’une invagination intestinale aigue chez l’enfant suivant un modèle d’apprentissade automatique
DOI :
https://doi.org/10.62438/tunismed.v103i6.5542Mots-clés :
inveagination intestinale, prediction, chirurgie, modèle d’apprentissage automatiqueRésumé
Objectif : Développer et valider un modèle de prédiction du traitement chirurgical de l’invagination intestinale chez l’enfant.
Méthodes: Conception : Étude rétrospective des dossiers et développement d’un modèle de prédiction du traitement chirurgical en utilisant la régression logistique et l’apprentissage automatique via la plateforme "Knime". Cadre : Département de Chirurgie Pédiatrique entre janvier 2013 et décembre 2022. Patients : Enfants de moins de 3 ans ayant une invagination iléocolique.
Résultats : Cent neuf enfants ont été assignés au groupe d'entraînement, et 47 à celui de validation. Il n’y avait pas de différences significatives entre les deux groupes concernant les caractéristiques cliniques et la réduction chirurgicale. La réduction chirurgicale a été réalisée chez 64 patients dans le groupe d'entraînement et 23 patients dans celui de validation (p=0,259). L'analyse univariée a révélé que la durée des symptômes, l'état mental, la masse abdominale, la rectorragie, l’hyperleucocytose, l'épanchement intrapéritonéal et la longueur de la masse étaient significativement associés au traitement chirurgical. Après la régression logistique, la rectorrgie (p=0,033 ; OR=2,61), la durée des symptômes (p=0,028 ; OR=1,02) et la longueur du boudin (p=0,014 ; OR=1,265) étaient prédictifs pour le traitement chirurgical. Ces facteurs de risque clinicopathologiques ont été intégrés dans le modèle d'apprentissage automatique. Ce modèle s'est révélé hautement prédictif: une sensibilité et une spécificité de 95 % pour le modèle dérivé de SVM.
Conclusions : Ce modèle peut être appliqué pour faciliter les décisions préopératoires pour les enfants atteints d'invagination intestinale. Des études multicentriques prospectives de plus grande envergure sont nécessaires.
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