COVID-19 : le big data pour prédire les cas graves ?

Pouvoir prédire quels patients tomberont gravement malades permettrait aux hôpitaux d’utiliser plus efficacement leurs ressources limitées. Armés de ces informations, les hôpitaux pourraient arrêter d’admettre des patients à faible risque et d’administrer des traitements inutiles. Et pour les patients à haut risque, ces informations pourraient guider les médecins sur comment et quand les traiter. 

Développer des modèles de prédiction

Les chercheurs ont développé des modèles de prédiction depuis le début de la pandémie. Ceux-ci sont créés en apprenant des patients admis à l’hôpital. Beaucoup de données sont nécessaires. Les premiers modèles se sont avérés inadéquats pour une utilisation clinique, principalement parce qu’ils ne comprenaient pas suffisamment de données pour capturer la variété de scénarios qui se produisent entre différents patients et dans différents contextes.

Mais il existe une étude appelée ISARIC4C qui collecte des données sur des patients atteints de COVID-19 dans plus de 250 hôpitaux à travers le Royaume-Uni. Cela pourrait être une plateforme puissante pour résoudre ce problème. 

Utiliser le Big Data pour améliorer les soins

Les chercheurs ont utilisé les données ISARIC4C d’environ 75 000 patients en Angleterre, en Écosse et au Pays de Galles pour développer leur outil de prédiction baptisé modèle de détérioration 4C. Il est conçu pour prédire le risque qu’un adulte hospitalisé avec le COVID-19 ait besoin d’une assistance respiratoire, de soins intensifs ou meurt pendant son séjour à l’hôpital.

Le modèle nécessite l’âge et le sexe de la personne. Il a besoin de savoir si le patient a développé son infection à l’intérieur ou à l’extérieur de l’hôpital. Les données lors de l’hospitalisation sont aussi nécessaires : niveau d’oxygène, fréquence respiratoire, le niveau de conscience, une sélection de tests sanguins et de radiographies pulmonaires courants. Ces 11 entrées de données ou prédicteurs étaient associées à un COVID-19 sévère et constituaient des preuves de l’étude ISARIC4C les associant à une détérioration.

Mode de calcul

Les prédicteurs d’un patient sont combinés dans le modèle de détérioration 4C à l’aide d’une équation, qui fournit ensuite le pourcentage de probabilité d’aggravation de l’état du patient. Les prédicteurs ne sont pas égaux, mais sont pondérés en fonction de leur association avec la détérioration. 

Les chercheurs ont testé l’exactitude des prévisions chez des patients hospitalisés COVID-19 dans neuf régions du NHS en Angleterre, en Écosse et au Pays de Galles. Leurs analyses ont montré que les prédictions du modèle correspondaient étroitement aux résultats observés des patients. Le modèle pourrait utilement guider la prise de décision médicale dans toutes les régions.

Comment les médecins peuvent utiliser l’outil

Les chercheurs ont mis ce modèle de prédiction à disposition des médecins en tant que calculateur de risque en ligne depuis janvier 2020. Il est disponible parallèlement au score de mortalité 4C, un modèle créé pour prédire les risques de décès chez les patients COVID-19. 

Étant donné que l’âge est un prédicteur très fort du décès d’un patient COVID-19, les chercheurs recommandent d’utiliser les deux modèles en parallèle pour garantir que le risque ne soit pas sous-estimé chez les patients plus jeunes. Les chercheurs continueront d’optimiser le modèle avec des données plus récentes de l’étude ISARIC4C est en cours qui est toujours en cours.