S'abonner

Performance d’un modèle de machine learning pour la prédiction de durée opératoire en urétéroscopie souple : étude rétrospective et monocentrique - 20/11/24

Doi : 10.1016/j.fpurol.2024.07.013 
V. Gaillard 1, , B. Poussot 1, S. Doizi 2, O. Traxer 2, C. Saussine 1, F. Panthier 2
1 Service d’urologie, hôpitaux universitaire Strasbourg, Strasbourg, France 
2 GRC no 20, Groupe de recherche clinique sur la lithiase urinaire, hôpital Tenon, Paris, France 

Auteur correspondant.

Résumé

Introduction

Depuis la pandémie COVID-19, le temps d’occupation des salles opératoires (TOSO) est une préoccupation majeure. Pour le limiter, l’urologue prédit subjectivement la durée opératoire totale (DO) d’une urétéroscopie souple (URSS) en se basant principalement sur le diamètre maximal (DM) du calcul. « Kidney Stone Calculator » (KSC) permet de prédire la durée de lithotritie en URSS à partir du scanner abdominopelvien (TDM-AP) préopératoire. Cette étude a évalué la performance prédictive de la DO en URSS d’un algorithme de machine learning (ML) utilisant KSC (DO-KSC).

Méthodes

Étude rétrospective monocentrique incluant des patients consécutifs traités par URSS pour calculs rénaux avec TDM-AP préopératoire. La prédiction de DO par l’urologue lors de la consultation préopératoire (DO-DM), la durée opératoire totale effective (DO-E) et les paramètres peropératoires étaient recueillis. L’algorithme de ML utilisait comme variables le TDM-AP (volume lithiasique total segmenté, densité (unités Hounsfield [UH]), localisation) et le matériel utilisé (gaine d’accès, panier, type et paramétrage laser). Après normalisation des données, les patients étaient répartis aléatoirement en groupes pour l’entraînement (n=80) ou la validation de l’algorithme (n=20), avant un test sur l’intégralité de la cohorte. L’objectif principal était de comparer les performances de DO-DM et de DO-KSC pour prédire la DO-E, les objectifs secondaires étaient de décrire les paramètres influençant le statut sans fragment résiduel endoscopique (SFEndo).

Résultats

L’âge médian était de 65 (48–72) ans, 57 % des patients avaient un calcul unique, dans 44 % des cas le calcul était pyélique et dans 30 % caliciel inférieur. Les moyennes de DM, volumes, et densité étaient de 12,1±4,6mm, 1160±1333mm3 et 1180±426UH, respectivement. La DO-E moyenne était de 76,7±28min, différant de la DO-DM (39±34 %, p=0,016), mais sans différence avec DO-KSC (18±20 %, p=0,28). La corrélation entre DO-E et DO-KSC était significativement plus forte qu’avec DO-DM (r=0,77 vs 0,38 respectivement, z=−4,48, p<0,0001). Quatre-vingt-trois patients (83 %) étaient SFendo, et le volume lithiasique avait un impact négatif sur le SFEndo (ORs du volume, DM, nombre et densité à 0,90 [0,85–0,94], 0,81 [0,72–0,91], 0,34 [0,11–0,99] et 0,87 [0,75–0,99], respectivement). À l’imagerie de suivi, 52,6 % étaient SF.

Conclusion

L’utilisation d’un algorithme de machine learning utilisant le volume lithiasique et la prédiction de durée de lithotritie de KSC permet une prédiction significativement plus précise de la durée opératoire de l’urétéroscopie que l’utilisation du diamètre maximal. Ce modèle devra être étudié prospectivement afin de valider ces premières données (Tableau 1, Tableau 2, Tableau 3).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


© 2024  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 34 - N° 7S

P. S9-S10 - novembre 2024 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Comparaison in vitro des volumes d’ablation lithiasiques des Lasers Holmium:YAG, Thulium Fibré et Thulium:YAG pulsé
  • F. Panthier, A. Sierra Del Rio, M. Chicaud, S. Kutchukian, E. Ventimiglia, E.X. Keller, M. Corrales, S. Doizi, D. Smith, L. Berthe, O. Traxer
| Article suivant Article suivant
  • La reconnaissance de la « acute kidney disease » après une urétéroscopie laser : résultas d’un centre de référence de soins tertiaires
  • L. Candela, M. Corrales, A. Madden, F. Panthier, J. Cabrera, S. Moretto, A. Quarà, S. Doizi, F. Trevisani, F. Montorsi, E. Ventimiglia, A. Salonia, L. Villa, O. Traxer

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 ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2025 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.