Impact of post-procedural glycemic variability on cardiovascular morbidity and mortality after transcatheter aortic valve implantation : a post hoc cohort analysis

International audienceBackground : Glycemic variability is associated with worse outcomes after cardiac surgery, but the prognosis value of early glycemic variability after transcatheter aortic valve implantation is not known. This study was therefore designed to analyze the prognosis significance of post-procedural glycemic variability within 30 days after transcatheter aortic valve implantation.Methods : A post hoc analysis of patients from our center included in the FRANCE and FRANCE-2 registries was conducted. Post-procedural glycemic variability was assessed by calculating the mean daily δ blood glucose during the first 2 days after transcatheter aortic valve implantation. Major complications within 30 days were death, stroke, myocardial infarction, acute heart failure, and life-threatening cardiac arrhythmias.Results : We analyzed 160 patients (age (median [interquartile] = 84 [80–88] years; diabetes mellitus (n) = 41 (26%) patients; logistic Euroscore = 20 [12–32]). The median value of mean daily δ blood glucose was 4.3 mmol l−1. The rate of major complications within 30 days after procedure among patients with the lowest quartile of glycemic variability was 12%, increasing from 12 to 26%, and 39% in the second, third, and fourth quartiles, respectively. In multivariate analysis, glycemic variability was independently associated with an increased risk of major complications within 30 days after the procedure (odds ratio [95% CI] = 1.83 [1.19–2.83]; p = 0.006).Conclusions : This study showed that post-procedural glycemic variability was associated with an increased risk of major complications within 30 days after transcatheter aortic valve implantation

Variations hémodynamiques et oxymétrie cérébrale par NIRS au cours du pontage coronaire à coeur battant

BESANCON-BU Médecine pharmacie (250562102) / SudocSudocFranceF

Identification et caractérisation des patients pris en charge à l'AP-HP pour deux cancers

International audienceIntroductionLes patients porteurs de plusieurs cancers sont souvent exclus des analyses épidémiologiques. Néanmoins, lorsque l'identification du cancer est réalisée avec les données PMSI un mauvais codage peut affecter cette décision. C'est notamment le cas lorsque le codage du cancer change au cours des différents séjours du patients. Notre objectif est de confirmer l'identification par les données PMSI des patients avec un diagnostic de doubles cancers primitifs à travers une analyse des comptes rendus (CRs) médicaux.MéthodesNous avons inclus les patients adressés pour la première fois pour cancer à l'AP-HP entre 01/2018 et 12/2020. Les séjours pour cancer (SC) ont été définis par un code CIM10 de cancer en DP ou DR, triés en 39 catégories par un cancérologue. La période de suivi après le premier SC est de deux ans (données PMSI 2022). Un échantillon de 33 patients liés à deux CA différentes a été analysé afin de déterminer les cancers réellement présents chez ces patients.RésultatsEntre 01/2018 et 12/2022 à l'AP-HP, on retrouvait 93 874 patients ayant bénéficié de 258 381 SC distincts, avec une médiane de 1 SC (EIQ [1–3]) par patient; 8831 patients (9 %) ont des SC correspondant à plusieurs CA sur la période 2018-2020 dont 7808 (88 %) à exactement 2 CA (population d'intérêt). Pour 5933 patients (80 %), une des deux CA n'est retrouvée que sur un seul SC. Les couples les plus répandus de CA sont : leucémie et autres hémopathies malignes (5 %) ; côlon et rectum (5 %) ; voies biliaires et foie (4 %). Pour les 33 patients de validation on retrouve 66 CA distinctes identifiées par le PMSI au cours de 202 SC. Au total, 28 cas de double cancer (85 %) n'ont pas été confirmés par la relecture (ce qui correspondait à 28 CA exactement). Parmi ces patients, 58 % d'entre eux avaient plus de 2 SC. Par ailleurs, le type d'hospitalisation de la première SC n'affecte pas la validité de la CA identifiée par le PMSI.ConclusionGrâce aux CRs de 33 dossiers patients, nous avons pu qualifier un défaut de qualité de l'identification des cas de double cancer avec les données PMSI. Analyser la chronologie du codage et la proximité des sites anatomiques pourrait aider repérer ces patients mal codés

Valeur ajoutée des algorithmes de traitement automatique du langage: exemple de la prise en charge du cancer du pancréas à l'Assistance publique-Hôpitaux de Paris

International audienceIntroductionL'impact de la pandémie de COVID-19 sur le retard de prise en charge des cancers est débattue. Nous étudions l'intérêt des algorithmes de traitement automatique du langage (TAL) en plus des données médico-administratives (PMSI) dans le cancer du pancréas (CP).MéthodesNous avons identifié dans l'entrepôt de données de l'AP-HP les patients nouvellement adressés pour un CP entre 01/2019 et 12/2020. Nous avons analysé le PMSI, les données de mortalité extrahospitalières et les comptes rendus (CR) analysés par TAL. Différents jeux de données ont été annotés par un oncologue pour développer puis valider les algorithmes de TAL (sélection des CR et évaluation du contenu).RésultatsAu total, 1442 patients (736 en 2019 et 706 en 2020) sont suivis jusqu'en 02/2022. Le nombre de nouveaux patients a baissé de 24 % entre mars-mai 2019 et 2020. Les taux de patients traités par chirurgie, chimiothérapie ou soins palliatifs exclusifs étaient comparables en 2020 et 2019 (32 % versus 30 %, p=0,46; 49% versus 52 %, p=0,24; 19 % versus 18 %, p=0,57). Parmi les 1175 patients avec traitement actif, 70 % et 21 % ont un CR de concertation pluridisciplinaire (RCP) avant puis après le premier traitement, respectivement. Un CR scanner à baseline est trouvé pour 40 %. Parmi les 344 patients opérés sans traitement néoadjuvant, 95 % ont un CR d'anatomopathologie et 82 % un score pTNM. Les taux de pTNM péjoratif, pTxN1-2, (50 % versus 51 %, p=0,95), de stade métastatique (38 % versus 34 %, p=0,32) et le délai RCP-premier traitement (21 jours EIQ [12-40]) versus 21 jours EIQ [12-42], p=0,77) sont stables. Les taux de survie à 1 an des patients en 2019 ou 2020 sont comparables chez les patients opérés (92 % versus 92 %, p=0,99) ou traités par chimiothérapie exclusive (60 % versus 52 % p=0,04).Discussion/ConclusionGrâce à des méthodes de TAL, nous avons pu compléter le PMSI et montrer que le taux d'adressage des nouveaux patients pour CP a diminué sans impact sur leur stade tumoral ni sur le délai de prise en charge initial

Utilisation du traitement automatique du langage pour le calcul et le suivi d'indicateurs de qualité de la prise en charge du cancer du sein

International audienceIntroductionL'obtention des certifications qualité impose le recueil d'indicateurs de qualité et de sécurité des soins (IQSS) définis par des groupes d'experts. Notre objectif est de déterminer comment les algorithmes de traitement automatique des langues (TAL) peuvent complémenter les données médico-administratives (PMSI) pour automatiser le calcul des IQSS.MéthodesNous avons identifié dans l'entrepôt de données de santé de l'AP-HP les patientes nouvellement adressées pour un cancer du sein entre 01/2019 et 06/2021. Le PMSI et les comptes-rendus (CR) ont été identifiés en vue du calcul des IQSS publiés par l'Institut national du cancer (INCa) et l’« European Society of Breast Cancer Specialist » (EUSOMA). Différents jeux de données ont été annotés par un oncologue pour développer et valider des algorithmes de TAL basés sur des règles et concernant: le stade pTNM post-opératoire des tumeurs réséquées et le stade métastatique au bilan d'extension initial à partir des CR de pet-scanner (examen de référence dans cette indication).RésultatsDes 5807 patientes (60,9 ans IQR [50,0-71,9]) suivies jusqu'en 02/2022, 5452 (93,9 %) ont des actes thérapeutiques liés au cancer du sein dans le PMSI dont 3787 (65,2 %) ont au moins une chirurgie, 4991 (85,9 %) ont des CR d'anatomopathologie (CRA) et 4349 (78,1 %) ont des CR de réunions de concertation pluridisciplinaire (RCP). Le score pTNM post-opératoire et le stade métastatique ont pu être extraits pour 2139 et 811 patientes, respectivement. Des 14 IQSS de l'INCa calculés avec les données PMSI seules, 5 concernent des soins possiblement ambulatoires et pourraient être extraites par TAL à partir de CR de RCP. Des 34 IQSS de l'EUSOMA, 11 sont calculables avec les données médico-administratives seules, 7 le deviennent en utilisant les codes ADICAP, les données immunohistochimiques, le stade et la taille de la tumeur, et 3 avec les dates de diagnostic et de traitements (analyse des CR RCP).Discussion/ConclusionLe TAL permet d'augmenter le nombre d'indicateurs calculables, comparé au PMSI seul

2080P Incidence and risks of intravenous chemotherapy-induced neutropenia (ICIN) in oncology: A multicenter retrospective cohort study on real-life data

International audienceBackgroundICIN is a major cause of death in cancer patients (pts). We aimed at identifying incidence of ICIN and predictors of poor prognosis in oncology.MethodsWe designed a multicenter retrospective cohort study on the Greater Paris University Hospitals' (APHP) clinical data warehouse. We included all adult pts with solid cancer hospitalized between January 2016 and December 2021 at APHP with an ICD-10 cancer code, with chemotherapy (chemo) within 30 days prior to the 1st ICIN (defined by the D70 or D611 ICD-10 codes AND a neutrophil count < 500/mm3). The primary outcome was the composite of Intensive Care Unit (ICU) hospitalization or death within 30 days. We collected cancer and chemo characteristics, use of G-CSF, Charlson score items and standard biological values.ResultsAmong 141,586 cancer pts, 40,660 received chemo among whom 661 (1.6%) had ICIN. Their median age was 63 years (Interquartile Range (IQR) 54-70) and 330 (50%) were female. The median Charlson score was 10 (IQR 8-11). Documented bacterial or fungal infections were observed in 113 (17%) and 19 (3%) pts, respectively. Main primary cancers were lung (n= 204, 31%) and breast (n=87, 13%). Advanced cancers were present in 551 (83%) pts. The last chemo included platinum in 375 (57%) pts, 331 (50%) were in their 1st line of chemo and 284 (43%) in their 1st cycle of the current line, 149 (23%) had primary prophylactic G-CSF, 27 (4%) had a concomitant SarsCov2 infection. Primary outcome occurred in 120/661 (18%) pts: 57 (9%) were transferred to intensive care and 82 (12%) died within 30 days. After ICIN, 372 (56%) pts received subsequent chemo and 486 (74%) were able to return home. In a multivariate Cox model, higher monocyte count (HR 0.07; 95%CI 0.01-0.44) and albumin nadir (HR 0.93; 95%CI 0.91-0.96) decreased ICU hospitalization risk or death whereas both bacterial (HR 2.12; 95%CI 1.40-3.31) or fungal infection (HR 1.93; 95%CI 1.40-3.31) and concomitant Sars Cov2 infection (HR 2.93; 95%CI 1.41-6.33) increased it. Charlson index (HR: 1.00; 95%CI 0.91-1.10) and primary prophylactic G-CSF (HR 0.83; 95%CI 0.52-1.32) had no prognostic value.ConclusionsDespite the use of primary prophylactic G-CSF, ICIN is an early event which leads to major complications

Impact de la COVID-19 sur la prise en charge des patients atteints de cancer en fin de vie à l'AP-HP

International audienceIntroductionLes perturbations liées à la crise Covid-19 ont pu affecter la prise en charge des patients atteints d'un cancer solide, particulièrement en fin de vie. Notre objectif est de caractériser la qualité de la prise en charge de ces patients avant et après le début de l’épidémie à l'AP-HP.MéthodesNous avons inclus les patients avec un code CIM-10 DP/DR de cancer solide, décédés à l'AP-HP entre le 01/03/2019 et le 28/02/2021, et avec un code CIM-10 de métastase (C78-C79 DP/DR/DAS) sans restriction temporelle. Nous avons séparé la population en pré-COVID (décès entre 01/03/2019 et 29/02/2020) et post-COVID (décès entre 01/03/2020 et 28/02/2021). Suivant les mesures classiques d'agressivité des soins en fin de vie, nous avons comparé, dans le dernier mois de vie : le % des patients avec >=2 hospitalisations complètes (HC); >=1 passages en soins intensifs (SI) (ventilation, dialyse, intubation ou passage en UFR de SI); >=1 passages aux urgences. Nous avons également comparé le % des patients avec >=1 séances de chimiothérapie dans les 14 derniers jours de vie (CIM-10 Z511) et le recours soins palliatifs (SP) (CIM-10 Z515) dans le dernier mois de vie. Ces indicateurs ont été calculés pour les 10 hôpitaux les plus fréquentés par ces patients.RésultatsNous avons identifié 2929 patients pré-COVID et 2747 patients post-COVID, âge moyen 69 ans (comparable), femmes 43 % pré, 42 % post (p=0,55). Les cancers les plus fréquents sont poumon (21 % pré, 22 % post), colon (12 % pré, 11 % post), pancréas (10 % pré, 10 % post), sein (7 % pré, 8% post), et foie (5 % pré, 5 % post). L'indicateur HC reste stable : 39,7 % pré versus 38,7 % post (p=0,45), idem pour les SI (15,0 % versus 13,7 %, p=0,18), les passages aux urgences (5,7 % versus 6,3 %, p=0,37) et la chimiothérapie (8,7 % versus 8,7 %, p=1,00). Le recours aux SP change : 67,0 % pré et 64,2 % post (p=0,028), de manière inégale par hôpital. La distribution du délai entre le premier recours aux SP et la mort est inchangée (médiane : 17 jours [IQR 7,0-41,5]).ConclusionLa crise COVID-19 n'a pas affecté les marqueurs d'agressivité des soins en fin de vie pour les patients atteints de cancer à l'AP-HP, tandis que le recours aux soins palliatifs a faiblement mais significativement diminué avec un délai entre le premier recours aux SP et la mort qui reste faible

Impact of intravenous exenatide infusion for perioperative blood glucose control on myocardial ischemia-reperfusion injuries after coronary artery bypass graft surgery: sub study of the phase II/III ExSTRESS randomized trial

Abstract Background The aim of the study was to investigate whether intravenous (iv) infusion of exenatide, a synthetic GLP-1 receptor agonist, could provide a protective effect against myocardial ischemia-reperfusion injury after coronary artery bypass graft (CABG) surgery. Methods A sub study analysis of patients > 18 years admitted for elective CABG and included in the ExSTRESS trial was conducted. Patients were randomized to receive either iv exenatide (1-h bolus of 0.05 µg min−1 followed by a constant infusion of 0.025 µg min−1) (exenatide group) or iv insulin therapy (control group) for blood glucose control (target range 100–139 mg dl−1) during the first 48 h after surgical incision. All serum levels of troponin I measured during routine care in the Cardiac Surgery ICU were recorded. The primary outcome was the highest value of plasma concentration of troponin I measured between 12 and 24 h after ICU admission. The proportion of patients presenting an echocardiographic left ventricular ejection fraction (LVEF) > 50% at the follow-up consultation was compared between the two groups. Results Finally, 43 and 49 patients were analyzed in the control and exenatide groups, respectively {age: 69 [61–76] versus 71 [63–75] years; baseline LVEF < 50%: 6 (14%) versus 16 (32%) patients; on-pump surgery: 29 (67%) versus 33 (67%) patients}. The primary outcome did not significantly differ between the two groups (3.34 [1.06–6.19] µg l−1 versus 2.64 [1.29–3.85] µg l−1 in the control and exenatide groups, respectively; mean difference (MD) [95% confidence interval (95% CI)] 0.16 [− 0.25; 0.57], p = 0.54). The highest troponin value measured during the first 72 h in the ICU was 6.34 [1.36–10.90] versus 5.04 [2.39–7.18] µg l−1, in the control and exenatide groups respectively (MD [95% CI] 0.20 [− 0.22; 0.61], p = 0.39). At the follow-up consultation, 5 (12%) versus 8 (16%) patients presented a LVEF < 50% in the control and in the exenatide groups respectively (relative risk [95% CI] 0.68 [0.16; 2.59], p = 0.56). Conclusions Postoperative iv exenatide did not provide any additional cardioprotective effect compared to iv insulin in low-risk patients undergoing scheduled CABG surgery. Trial registration ClinicalTrials.gov Identifier NCT01969149, date of registration: January 7th, 2015; EudraCT No. 2009-009254-25 A, date of registration: January 6th, 200

Développement d'un modèle de traitement automatique du langage pour calculer des indicateurs qualité du cancer du sein : une étude transversale multicentrique

International audienceObjectivesMedico-administrative data are promising to automate the calculation of Healthcare Quality and Safety Indicators. Nevertheless, not all relevant indicators can be calculated with this data alone. Our feasibility study objective is to analyze 1) the availability of data sources; 2) the availability of each indicator elementary variables, and 3) to apply natural language processing to automatically retrieve such information.MethodWe performed a multicenter cross-sectional observational feasibility study on the clinical data warehouse of Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP). We studied the management of breast cancer patients treated at AP-HP between January 2019 and June 2021, and the quality indicators published by the European Society of Breast Cancer Specialist, using claims data from the Programme de Médicalisation du Système d'Information (PMSI) and pathology reports. For each indicator, we calculated the number (%) of patients for whom all necessary data sources were available, and the number (%) of patients for whom all elementary variables were available in the sources, and for whom the related HQSI was computable. To extract useful data from the free text reports, we developed and validated dedicated rule-based algorithms, whose performance metrics were assessed with recall, precision, and f1-score.ResultsOut of 5785 female patients diagnosed with a breast cancer (60.9 years, IQR [50.0–71.9]), 5,147 (89.0%) had procedures related to breast cancer recorded in the PMSI, and 3732 (72.5%) had at least one surgery. Out of the 34 key indicators, 9 could be calculated with the PMSI alone, and 6 others became so using the data from pathology reports. Ten elementary variables were needed to calculate the 6 indicators combining the PMSI and pathology reports. The necessary sources were available for 58.8% to 94.6% of patients, depending on the indicators.The extraction algorithms developed had an average accuracy of 76.5% (min-max [32.7%–93.3%]), an average precision of 77.7% [10.0%–97.4%] and an average sensitivity of 71.6% [2.8% to 100.0%]. Once these algorithms applied, the variables needed to calculate the indicators were extracted for 2% to 88% of patients, depending on the indicators.DiscussionThe availability of medical reports in the electronic health records, of the elementary variables within the reports, and the performance of the extraction algorithms limit the population for which the indicators can be calculated.ConclusionsThe automated calculation of quality indicators from electronic health records is a prospect that comes up against many practical obstacles.ObjectifsLes données médico-administratives ne suffisent pas à automatiser le calcul des indicateurs de qualité et de sécurité des soins (IQSS). L'objectif de notre étude de faisabilité est d'analyser. 1) la disponibilité des sources de données ; 2) la disponibilité de chaque variable élémentaire par indicateur, et 3) d'appliquer des algorithmes de traitement du langage naturel pour extraire automatiquement ces informations.MéthodeNous avons réalisé une étude de faisabilité observationnelle transversale multicentrique sur l'entrepôt de données cliniques de l'Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP). Nous avons étudié la prise en charge des patients atteints de cancer du sein traités à l'AP-HP entre janvier 2016 et juin 2021, et les indicateurs publiés par l'European Society of Breast Cancer Specialist, à partir des données administratives du Programme de Médicalisation du Système d'Information (PMSI) et des comptes-rendus d'anatomopathologie. Pour chaque indicateur, nous avons calculé le nombre (%) de patients pour lesquels toutes les sources de données nécessaires étaient disponibles, et le nombre (%) de patients pour lesquels toutes les variables élémentaires étaient disponibles dans les sources, et pour lesquels l'IQSS associé était calculable. Pour extraire des données utiles des comptes rendus textuels, nous avons développé et validé des algorithmes dédiés basés sur des règles, dont les mesures de performance ont été évaluées par rappel, précision et score f1.RésultatsDes 5785 patientes diagnostiquées d'un cancer du sein (60,9 ans, IQR [50,0–71,9]), 5147 (89,0 %) avaient des actes liés au cancer enregistrés dans le PMSI, et 3 732 (72,5 %) avaient au moins une chirurgie. Des 34 indicateurs cibles, 9 étaient calculables avec le PMSI seul, et 6 autres le devenaient en utilisant les données présentes dans les comptes-rendus d'anatomopathologie. Dix variables élémentaires étaient nécessaires au calcul des 6 indicateurs combinant Programme de Médicalisation du Système d'Information et comptes-rendus d'anatomopathologie. Les comptes-rendus nécessaires étaient disponibles pour 58,8 % à 94,6 % des patients, suivant les indicateurs.Les algorithmes d'extraction textuelle avaient une exactitude moyenne de 76,5 % (min-max [32,7 %–93,3 %]), une précision moyenne de 77,7 % [10,0 %–97,4 %] et une sensibilité moyenne de 71,6 % [2,8 % à 100,0 %]. Une fois ces algorithmes appliqués, les variables nécessaires au calcul des indicateurs étaient possibles à extraire pour 2 % à 88 % des patients, suivant les indicateurs.DiscussionLa disponibilité des comptes-rendus dans l'entrepôt de données, celle des variables élémentaires au sein des comptes rendus, et la performance des algorithmes d'extraction limite la population pour laquelle les indicateurs sont calculables.ConclusionsLe calcul automatisé d'indicateurs qualité à partir des dossiers patients informatisés est une perspective qui se heurte à de nombreux freins pratiques