Epidemiology of drowning in Guadeloupe from January 2015 to December 2017
Étude épidémiologique rétrospective des noyades en Guadeloupe de janvier 2015 à décembre 2017
Résumé
Rationale: According to the 2012 WHO report, drowning is the third leading cause of accidental death in the world with 372,000 deaths a year. In France, it’s the first cause of accidental death under 25 years old and the second in the population aged from 1 to 4. An original study in the Caribbean zone, Guadeloupe and its dependencies, is justified by the combination of island’s population of more than 400 000 inhabitants, in tropical environment with a practice of aquatic activities in fresh water (rivers, swimming pools) or in salt water, recreational type or not, and with a strong tourist frequentation.
Objectives: The objective of our study is to explore the epidemiology of drowning as well as the subphenotypes, in order to develop a prediction model for death.
Primary endpoint: binary outcome (‘mortality’) defined by death.
Design, setting and participants: From January 2015 to December 2017, a retrospective cohort study is conducted at the University Hospital of La Guadeloupe and its dependencies. It includes all patients (children and adults) admitted to this institution and to the “morgue” for drowning. We apply latent class modelling to identify subphenotype susing clinical data. We model data. Then, we test the association of subphenotypes with clinical outcomes to developa prediction model (after multivariate analysis).
Measurements and main results: Among the 171 patient’s admissions in our cohort, 68 (40%) have a complicated outcome, defined as extrahospital death (61 patients, 90%), and intrahospital death(7 patients, 10%). Independent latent class models indicate that a three-class (ie, three subphenotypes) model is the best fit for our cohort; phenotype 1: subjects over 50, malaise in the 300-meter strip of the beach, southern and western region (66% of deaths), phenotype 2: middle-aged subjects, salt water trauma, northern beaches (35% of deaths), phenotype 3: pediatric population, pool drownings (14% of deaths).In multivariate analysis, the main predictors of mortality are the subphenotype, a submersion rate more than 10 minutes, a medical intervention and a Szpilman score up to 2. The resulting prediction model demonstrate good predictive performances in terms of discrimination (c-statistic) 0.9680 [0.942-0.994] and calibration.
Conclusions: We identify three subphenotypes among drowning, associated with different mortality rates. One (phenotype 1) of them is characterized by a higher mortality rate above 66%, subjects over 50, fainting within the 300m offshore zone. Identification of drowning subphenotypes could be useful to “personalized «public health message and to inform relatives about the short-term prognosis outcome of drowned patients.
Contexte : Selon le rapport de l'OMS de 2012, la noyade est la troisième cause de mortalité accidentelle dans le monde, avec 372 000 décès par an. En France, elle représente la première cause de décès accidentel chez les moins de 25 ans et la deuxième chez les 1 à 4 ans. Une étude originale en zone Caraïbe, la Guadeloupe et ses îles, se justifie par la combinaison d’une population insulaire de plus de 400 000 habitants en milieu tropical avec une pratique d’activités aquatiques en eau douce (rivières, piscines) comme en eau de mer, de type récréatif ou non, et avec une forte fréquentation touristique.
Objectif : L’objectif de notre étude est d’explorer l’épidémiologie de la noyade en Guadeloupe ainsi que d’identifier des sous-groupes de la population, permettant de proposer un modèle de prévision de la mortalité associée à la noyade.
Critère de jugement principal : Critère binaire « mortalité », défini par le décès.
Méthode : De janvier 2015 à décembre 2017, une étude de cohorte rétrospective est menée en Guadeloupe et dans ses îles attenantes. Elle inclut tout patient (enfants et adultes) admis pour le motif noyade au Centre Hospitalier Universitaire de la Guadeloupe ou directement à la morgue. Nous appliquons la méthode dite de « modélisation des classes latentes » pour identifier les sous-groupes de patients (phénotypes) ayant des caractéristiques communes, à l’aide de données cliniques (modélisation des variables). Nous testons ensuite l'association des phénotypes avec les données cliniques afin de proposer un modèle de prédiction du risque de décès après noyade (analyse multivariée).
Mesures et résultats principaux : Sur les 171 patients de la cohorte, 68 (40%) présentent une évolution dite défavorable, définie comme un décès extra-hospitalier (61 patients, 90%) ou un décès intra-hospitalier (7 patients, 10%). La méthode des modèles de classes latentes indépendantes permet de définir qu'un modèle à trois classes (c.-à-d. à trois phénotypes) est optimal pour notre cohorte ; phénotype 1 : sujets de plus de 50 ans, malaise dans la bande des 300 mètres de la plage, région sud et ouest (66% de décès), phénotype 2 : sujets d’âge moyen, traumatisme en eau salée, plages du nord (35% de décès), phénotype 3 : population pédiatrique, noyade en piscine (14% de décès). En analyse multivariée, les principaux prédicteurs de la mortalité sont le phénotype, un taux de submersion supérieur à 10 minutes, une intervention médicale et un score de Szpilman supérieur à 2. Le modèle de prédiction résultant présente de bonnes performances prédictives en termes de discrimination (statistique c) 0,9680 [0,942-0,994] et de calibration.
Conclusion : Nous identifions trois phénotypes parmi les victimes de noyade, dont l'un (phénotype 1) se caractérise par un taux de mortalité supérieur, lié à des malaises en eau de mer dans la bande des 300 mètres chez des patients de plus de 50 ans. L'identification des phénotypes de noyade pourrait être utile pour un message de santé publique « personnalisé » et pour informer les proches du pronostic à court terme des patients noyés.
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