Identification à l’aide d’une approche d’intelligence artificielle, au sein d’une cohorte de 1026 patients, de facteurs pronostiques de polyarthrite rhumatoïde difficile à traiter - 30/11/23
Résumé |
Introduction |
Notre étude avait pour objectif d’examiner les caractéristiques cliniques présentées par les patients atteints de polyarthrite rhumatoïde difficile à traiter (PR D2T). Nous avons employé une approche d’intelligence artificielle basée sur le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) pour former la cohorte de patients et extraire leurs caractéristiques. La méthodologie de l’étude avait été présentée lors du congrès SFR de 2022.
Patients et méthodes |
Nous avons mené une étude de cohorte rétrospective monocentrique dans notre hôpital en utilisant les dossiers médicaux électroniques couvrant la période de 2010 à 2022. Un outil de phénotypage automatique a été employé pour identifier les patients atteints de PR en se basant sur la codification CIM-10 des séjours et la reconnaissance de mots-clés spécifiques liés à la PR dans les dossiers médicaux. Un algorithme de reconnaissance d’entités nommées a ensuite été utilisé pour identifier les médicaments associés à la PR et déterminer l’historique thérapeutique des patients. La PR D2T a été définie comme l’absence de réponse à deux traitements ciblés (extraction d’au moins 3 b/tsDMARDs par le programme informatique), ce qui nous a permis de classer les patients en groupes PR D2T et non-PR D2T. Puis, un autre programme de TALN a été employé pour extraire de façon cumulative dans les comptes-rendus médicaux les caractéristiques des patients : sexe, âge au premier séjour, caractéristiques propres à la maladie (statut immun et érosif, scores d’activité) et comorbidités associées. La reconnaissance dans le dossier médical de mots-clés spécifiques a été liée à la présence de la variable correspondante. Enfin, une analyse de régression logistique multivariée a été réalisée pour évaluer la relation entre les variables et le groupe PR D2T.
Résultats |
L’outil de phénotypage a identifié 1026 patients atteints de PR, dont 323 ont été classés en PR D2T et 703 en PR non D2T. Le genre féminin, l’obésité, le tabagisme, l’anxiété–dépression et la fibromyalgie n’étaient pas associés au groupe PR D2T. Un âge plus jeune au début du suivi (âge médian de 57,3 vs 62,3 ans), une période de suivi plus longue (9,7 vs 7,7 ans), un terrain d’insuffisance cardiaque (OR=0,64 [0,43 ; 0,95], p=0,025), un antécédent de cancer (OR=0,53 [0,38 ; 0,74], p<0,001), une activité de la maladie plus élevée sur la période de suivi (DAS28 médian de 3,74 vs 3,39, OR=1,30 [1,12 ; 1,52], p<0,001) et la présence d’érosions articulaires (OR=1,77 [1,25 ; 2,51], p=0,001) étaient associés de manière significative en analyse multivariée au groupe PR D2T.
Conclusion |
Cette nouvelle approche d’IA a permis d’identifier une cohorte et des facteurs contributifs de PR D2T. Une meilleure compréhension de la physiopathologie de la PR D2T et une détection précoce des facteurs contributifs offrent des perspectives d’amélioration de la prise en charge de la PR D2T.
Le texte complet de cet article est disponible en PDF.Plan
Vol 90 - N° S1
P. A29-A30 - décembre 2023 Retour au numéro
Article précédent
- Analyse exploratoire des mécanismes d’action de l’effet analgésique potentiel du tofacitinib et de l’adalimumab comparé au placebo chez des patients atteints de polyarthrite rhumatoïde : résultats d’une analyse de modélisation par médiation
- M. Dougados, M. Kessouri, D.C. Gruben, C.T. Peter
- Étude de la couverture vaccinale chez les patients suivis pour une spondyloarthrite axiale traitée par biomédicaments : résultats d’une étude transversale multicentrique française
- C. Amory, T. Barnetche, J. Despres, J. Bernard, M. Vandermissen, J. Landrin, C. Rempenault, P. Vergne-Salle, A. Ruyssen-Witrand, J. Morel, C. Gaujoux-Viala, A. Tournadre, C. Lukas
Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.
Déjà abonné à cette revue ?