Développement et évaluation d’un outil d’aide à la décision clinique pour le suivi des patients hospitalisés pour COVID-19 au CHU de Liège

peer reviewedLes vagues de COVID-19 ont engendré une forte pression sur les hôpitaux, particulièrement sur les unités de soins intensifs, et une mortalité importante. Cette étude menée au CHU de Liège vise aur développement et à l’évaluation d’un outil d’aide à la décision clinique (DCSS) pour le suivi des patients hospitalisés pour COVID-19. Le DCSS « Bio Logbook » est basé sur une méthode de détection des dérives précoces des paramètres de biologie. Il établit des scores de risque liés à la COVID-19 à partir de tests de laboratoire mesurés à l’admission du patient et identifie parmi ces tests ceux liés à la sévérité de la COVID-19. Des modèles prédictifs des risques liés à la COVID-19 ont été élaborés et validés pour le décès, l’admission aux soins intensifs, la ventilation mécanique et la transfusion. La plus-value clinique du CDSS a été évaluée à l’aide d’une étude rétrospective de cas. L’outil d’aide à la décision clinique développé et validé spécifiquement lors de cette étude montre des résultats encourageants, en particulier pour la détection précoce des patients particulièrement à risque de décès lors de leur hospitalisation. L’outil fournit ainsi au clinicien une aide lui permettant d’optimiser la rapidité et la qualité de la prise en charge des patients à partir de l’analyse des résultats de laboratoire à l’admission ; il permet aussi d’augmenter la capacité du médecin à identifier les patients à haut ou à plus faible risque de décès dans le séjour. L’étude de cas met en évidence l’importance de la synergie médecin-CDSS. Enfin, cette étude a permis de mettre en place une méthode complète de validation d’un CDSS, y compris de sa plus-value clinique, avant son déploiement

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Rapport de recherche, 267 p

Comment et pour qui cartographier l’îlot de chaleur urbain (ICU) ?

International audienceLe réseau MUSTARDijon offre la possibilité de procéder à une cartographie fine des températureshoraires sur Dijon Métropole. La méthode proposée ici repose sur des régressions linéaires multiplesmobilisant deux familles de prédicteurs : des descripteurs du relief et des descripteurs de l’occupation dusol. L’application porte sur la canicule de l’été 2020 (6-9 août). Deux configurations sont comparées. L’une,en mode recherche, laisse la possibilité aux descripteurs de varier dynamiquement en fonction de leurpertinence statistique, l’autre, en mode opérationnel, impose les 5 mêmes descripteurs en entrée. Entermes de performance statistique ou de structure spatiale, l’impact de la méthode n’est pas négligeable

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