Mise en évidence de facteurs pronostiques de la pancréatite aiguë du chien par apprentissage automatique : une étude pilote sur 215 chiens - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
Mémoires Année : 2023

Identification of prognostic factors in acute canine pancreatitis using machine learning : a pilot study on 215 dogs

Mise en évidence de facteurs pronostiques de la pancréatite aiguë du chien par apprentissage automatique : une étude pilote sur 215 chiens

Résumé

Acute pancreatitis is a common condition, still poorly understood and associated with a high mortality rate in dogs. Despite their importance in establishing appropriate therapeutic management and in preparing the owner emotionally and financially, few prognostic factors measured on admission have been clearly identified for this condition in the veterinary literature. The aim of this study was to identify the factors associated with mortality, long intensive care unit (ICU) hospitalisation and transfer to an ICU from a standard hospital ward, measured at admission, in acute pancreatitis in dogs. In 215 dogs diagnosed with acute pancreatitis between 2015 and 2023, the association between 95 clinical and paraclinical parameters and each of the three prognostic criteria was retrospectively assessed. Using Pearson's correlation method, significant linear correlations were found between mortality and an increase in uremia (0.30), creatininemia (0.31), blood pressure (0.32), cobalaminemia (0. 54) and the presence of radiographic signs in favour of a thoracic effusion (0.43), between a hospital stay of 3 days or more in intensive care and an increase in the blood ratio of concentration of C-reactive protein (CRP)/albuminemia (0.31), total bilirubinemia (0.35), blood concentration of canine-specific lipase (cPL) (0.36), the presence of lethargy and/or hypovigilance (0. 36), glucosuria (0.36) and a positive CAPS score (0.38) and a decrease in folatemia (0.68), and finally between the occurrence of a transfer to intensive care from a standard hospital ward and an increase in blood pressure (0.39) and the presence of alveolar pattern on chest X-ray (0.34). There were positive correlations between the renal Doppler resistivity index (RI) and creatininemia (0.31) and death (0.35), and between the pulsatility index (PI) and uremia (0.44) and length of hospital stay (0.37), but these were not significant, with the exception of the correlation between PI and uremia. A machine learning algorithm was designed and applied to the quantitative parameters to produce two models for predicting the prognosis of acute pancreatitis in dogs. The models were trained using data from 172 dogs (80%). Their performance was evaluated on a cohort of 43 dogs (20%), not included in the training cohort. The model estimating the probability of death was defined on the basis of the values of creatininemia, total bilirubinemia, lactatemia, kaliemia and lymphocyte count, and was associated with an area under the ROC curve of 0.845 +/- 0.157, with a sensitivity of 86% and a specificity of 83% for a probability threshold defined as 0.18. The model estimating the probability of an ICU stay of three days or more was defined on the basis of the blood concentration of canine-specific lipase (cPL), rectal temperature, lactatemia, blood glucose and blood concentration of CRP, and was associated with an area under the curve of 0.857 +/- 0.123, with a sensitivity of 94% and a specificity of 75% for a probability threshold defined as 0.26. This exploratory study therefore opened up new perspectives on a number of promising and innovative prognostic factors for acute pancreatitis in dogs. However, a prospective multicentre validation study is still needed to confirm any prognostic benefits and improve understanding of the underlying pathophysiological mechanisms. It is also one of the few studies to illustrate the use of machine learning in veterinary medicine, and the first to determine the prognosis of a disease. It illustrates the many advantages of machine learning, but also its limitations.
La pancréatite aiguë est une affection fréquente, encore mal comprise et associée à une mortalité élevée chez le chien. Malgré leur importance dans la mise en place d'une prise en charge thérapeutique adaptée et dans la préparation émotionnelle et financière du propriétaire, peu de facteurs pronostiques mesurés à l'admission ont été clairement identifiés pour cette affection dans la littérature vétérinaire. L'objectif de cette étude était la mise en évidence de facteurs de mortalité, d'une hospitalisation longue en service de soins intensifs et d'un transfert en service de soins intensifs depuis un service d'hospitalisation standard, mesurés à l'admission, lors de pancréatite aiguë chez le chien. Chez 215 chiens atteints de pancréatite aiguë entre 2015 et 2023, l'association entre 95 paramètres cliniques et paracliniques et chacun des trois critères pronostiques a été évaluée de façon rétrospective. L'utilisation de la méthode de corrélation de Pearson a permis de mettre en évidence des corrélations linéaires significatives entre la mortalité et une augmentation de l'urémie (0.30), de la créatininémie (0.31), de la pression artérielle (0.32), de la cobalaminémie (0.54) et la présence de signes radiographiques en faveur d'un épanchement thoracique (0.43), entre une durée d'hospitalisation supérieure ou égale à 3 jours en soins intensifs et une augmentation du ratio concentration sanguine en protéine C réactive (CRP)/albuminémie (0.31), de la bilirubinémie totale (0.35), de la concentration sanguine en lipase spécifique canine (cPL) (0.36), la présence d'un abattement marqué et/ou d'une hypovigilance (0.36), d'une glucosurie (0.36) et d'un score CAPS positif (0.38) et une diminution de la folatémie (0.68), et enfin entre la survenue d'un transfert en service de soins intensifs depuis un service d'hospitalisation standard et une augmentation de la pression artérielle (0.39) et la présence d'une opacification de type alvéolaire à la radiographie thoracique (0.34). Il existait des corrélation positives entre l'indice de résistivité (IR) par mesure de Doppler rénal avec la créatinine (0.31) et le décès (0.35), et entre l'indice de pulsatilité (IP) et l'urémie (0.44) et la durée d'hospitalisation (0.37), mais celles-ci n'étaient pas significatives, à l'exception de la corrélation en l'IP et l'urémie. Un algorithme d'apprentissage automatique a été conçu et appliqué aux paramètres quantitatifs afin d'aboutir à deux modèles de prédiction du pronostic de la pancréatite aiguë chez le chien. Les modèles ont été entraînés avec les données de 172 chiens (80 %). Leurs performances ont été évaluées sur une cohorte de 43 chiens (20 %), non inclue dans la cohorte d'entraînement. Le modèle d'estimation de la probabilité de décès a été défini à partir des valeurs de la créatininémie, de la bilirubinémie totale, des lactatémie, de la kaliémie et de la numération lymphocytaire, et était associé à une aire sous la courbe ROC de 0.845 +/- 0.157, avec une sensibilité de 86 % et une spécificité de 83 % pour un seuil de probabilité défini à 0.18. Le modèle estimant la probabilité d'une durée d'hospitalisation en service de soins intensifs supérieure ou égale à trois jours a été défini à partir de la concentration sanguine en lipase spécifique canine (cPL), de la température rectale, de la lactatémie, de la glycémie et de la concentration sanguine en CRP, et était associé à une aire sous la courbe de 0.857 +/- 0.123, avec une sensibilité de 94 % et une spécificité de 75 % pour un seuil de probabilité défini à 0.26. Cette étude exploratoire a donc permis d'ouvrir de nouvelles perspectives sur de nombreux facteurs pronostiques, prometteurs et innovants, de la pancréatite aiguë du chien. Une étude prospective multicentrique de validation reste néanmoins nécessaire afin d'en confirmer les éventuels intérêts pronostiques et d'améliorer la compréhension des mécanismes physiopathologiques sous-jacents. Elle constitue par ailleurs une des rares études illustrant l'utilisation de l'apprentissage automatique en médecine vétérinaire, et la première dans le cadre de la détermination du pronostic d'une affection. Elle en illustre les nombreux atouts, mais aussi les limites.
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Coralie Benoit. Mise en évidence de facteurs pronostiques de la pancréatite aiguë du chien par apprentissage automatique : une étude pilote sur 215 chiens. Médecine vétérinaire et santé animale. 2023. ⟨dumas-04300929⟩
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