Développement et validation interne d’un outil de diagnostic des infections bactériennes invasives chez le nourrisson fébrile âgé de moins de trois mois - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2018

Development and internal validation of an Invasive Bacterial Infection predictive model in young infants aged less than three months in a French pediatric emergency department

Développement et validation interne d’un outil de diagnostic des infections bactériennes invasives chez le nourrisson fébrile âgé de moins de trois mois

Résumé

Introduction: the management of infants younger than 3 months of age is heterogeneous. The objective was to develop a predictive model of the risk of invasive bacterial infections (IBI) in febrile infants younger than 3 months of age, consulting to pediatric emergency department. Material and methods: pronour is a prospective observational study, a multicentric cohort, in 15 french pediatric emergency centers, conducted between October 2008 and March 2011. The selected event is the IBI, and the reference population, febrile infants without IBI, by excluding those diagnosed with a severe bacterial infection (SBI). We built our diagnostic tool following two techniques: the recursive partition and multivariate logistic regression, with an approach based on the gray zone, to classify infants into three groups. We evaluated the final model performance thanks to its discriminatory power and we looked for a sensitivity of 100%. Internal validation was assessed by bootstrap resampling method. Results: 2024 infants were included in the Pronour study, we worked on 1824 infants, not having any SBI. We have retained a score by multivariate logistic regression, recursive partition did not show usable results. The variables used for the final model are: the temperature measured at emergency department and the dosages of procalcitonin, the C-Reactive protein and neutrophils account. The area under the curve of the model is 0.959 (0, 933-0, 992), the sensitivity is 100% (93, 6-100) and the negative predictive value is 100% (99, 9-100). This model allows to classify infants into three groups: infants without IBI (1027 or 63.1%), infants requiring supervision or additional tests (566 or 34.7%) and infants with a probable diagnosis of IBI (35 or 2.2%). Conclusion: we could create a powerful tool of diagnosis of the IBI in febrile infants aged less of 3 months, allowing the identification of infants potentially reached an IBI.
Introduction : la prise en charge des nourrissons âgés de moins de 3 mois est hétérogène. Notre objectif était de développer un outil de prédiction du risque des infections bactériennes invasives (IBI) chez les nourrissons âgés de moins de 3 mois, consultant aux urgences pédiatriques pour fièvre. Matériel et méthodes : Pronour est une étude prospective observationnelle, de cohorte multicentrique, dans 15 centres d’urgences pédiatriques français, menée entre Octobre 2008 et Mars 2011. L’événement retenu est l’IBI, et la population de référence, les nourrissons fébriles non porteurs d’une IBI, en excluant ceux atteint d’une infection bactérienne sévère (IBS). Nous avons construit l’outil suivant deux techniques : la partition récursive et la régression logistique multivariée, avec une approche selon la zone grise, permettant de classer les nourrissons en trois groupes. Nous avons évalué les performances du modèle final grâce à son pouvoir discriminant, et nous avons recherché une sensibilité de 100%. La validation interne a été évaluée par la méthode de rééchantillonnage par bootstrap. Résultats : 2024 nourrissons ont été inclus dans l’étude Pronour, nous avons travaillé sur 1824 nourrissons, n’ayant pas d’IBS. Nous avons retenu un score par régression logistique multivariée, la partition récursive n’a pas montré de résultats utilisables. Les variables utilisées pour le modèle final sont : la température mesurée aux urgences et les dosages de PCT, de la CRP et des PNN. L’aire sous la courbe du modèle est de 0,959 (0,933-0,992), la sensibilité de 100% (93,6-100) et la valeur prédictive négative de 100% (99,9-100). Ce modèle permet de classer les nourrissons en trois groupes : les nourrissons sans IBI (1027 soit 63,1%), les nourrissons nécessitant une surveillance ou des examens complémentaires (566 soit 34,7%) et les nourrissons avec une IBI très probable (35 soit 2,2%). Conclusion : nous avons pu créer un outil performant de diagnostic des IBI chez les nourrissons fébriles âgés de moins de 3 mois, permettant l’identification des nourrissons potentiellement atteint d’une IBI.
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dumas-02304276 , version 1 (03-10-2019)

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Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

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  • HAL Id : dumas-02304276 , version 1

Citer

Sebastien Walser. Développement et validation interne d’un outil de diagnostic des infections bactériennes invasives chez le nourrisson fébrile âgé de moins de trois mois. Médecine humaine et pathologie. 2018. ⟨dumas-02304276⟩
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