L’hémodynamique en soins critiques pédiatriques : de l’évaluation clinique aux bases de données multicentriques.
Notice bibliographique
Résumé
La prise en charge hémodynamique des enfants hospitalisés en réanimation pédiatrique est un enjeu majeur. Ma double formation de cardiologue pédiatre et de réanimateur pédiatre m’a permis d’accroitre mes connaissances et compétences dans ce domaine afin d’améliorer la prise en charge des patients. Mon travail de recherche s’est donc concentré sur la problématique de l’hémodynamique en pédiatrie, et ce, au travers de la mise en place de protocoles de recherche pré-cliniques ou cliniques dans les soins critiques pédiatriques, mais également via le développement et la valorisation de bases de données multicentriques. Après avoir travaillé au cours de ma thèse d’Université sur l’utilisation de la variabilité cardiaque comme marquer de l’hypoxie fœtale sur un modèle pré-clinique de brebis gestantes, j’ai étudié ces marqueurs de variabilité chez les patients de soins critiques pédiatriques comme indicateur d’inconfort ou de douleur en cas d’impossibilité de l’exprimer (patients sédatés). Ce travail se poursuit actuellement par un co-encadrement (2023) de thèse d’Université sur un modèle de score de gravité de patient hospitalisé en soins critiques pédiatriques à partir de l’étude des marqueurs de variabilité de la fréquence cardiaque. La prise en charge des patients débutant en préhospitalier, je suis devenu le responsable pédiatrique pour la base de données nationale multicentrique RéAC (Registre Electronique des Arrêts Cardiaques). Après avoir étudié et collaboré à des études nationales sur les voies d’accès d’injection de médicaments et l’influence de la dose d’adrénaline dans la récupération après un arrêt cardiaque pédiatrique, je co-encadre (2022) actuellement une thèse d’Université s’intéressant au devenir des patients après un arrêt cardiaque pédiatrique en fonction de son étiologie. Ces études publiées m’ont permis de créer un réseau de recherche national, mais également international avec la création d’une base de données France-Canada sur les arrêts cardiaques adultes et pédiatriques (RéACanROC). En outre, afin d’améliorer nos pratiques en soins critiques pédiatriques, j’ai participé à la création d’une base de données française recensant tous les services de soins critiques pédiatriques (PICURe : Pediatric Intensive Care Unit Registry), avec une extension à la francophonie en cours, m’ayant donné l’opportunité d’encadrer et de collaborer à des études nationales concernant le SARS-CoV-2. Ce projet se poursuit actuellement par le développement d’une base de données à haute fréquence des paramètres vitaux des patients en soins critiques pédiatriques, en collaboration avec les soins critiques du CHU de Caen, ainsi qu’avec le CHU de Sainte Justine à Montréal, Canada. L’objectif de cette base de données commune sera de développer des études d’ampleur multicentrique et internationale, mais également d’utiliser les méthodes de l’intelligence artificielle afin de créer des outils d’aide à la décision clinique.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,186 | 0,363 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».