Peut-on faire mieux que le Rox index pour prédire l’échec de l’OHD au cours de l’IRA hypoxémique ?

L’oxygénothérapie nasale à haut débit (OHD) s’est maintenant imposée dans la prise en charge de l’insuffisance respiratoire aiguë (IRA) hypoxémique. Néanmoins, il apparait pertinent de pouvoir prédire le risque d’échec lors de l’initiation de cette stratégie respiratoire non invasive. Le ROX index (« Respiratory/OXygenation index » : rapport entre SpO₂/FiO₂ et la fréquence respiratoire), facilement mesurable au lit du patient, a ainsi été proposé pour prédire le risque d’intubation au cours de l’IRA hypoxémique sous OHD ¹. Cependant, sa performance peut s’avérer variable selon le moment de sa mesure et le contexte clinique sous-jacent ²

L’étude a donc cherché à développer et à valider un modèle automatisé (algorithme) pour prédire l’échec de l’OHD à partir de dossiers médicaux électroniques de patients adultes ayant bénéficié d’OHD dans sept hôpitaux et en utilisant les données médicales (72 variables) au moment de l’initiation de l’OHD de quatre systèmes de soins informatisés différents. Un modèle dit de « gradient boosting » (GBM) a donc été utilisé pour prédire la survenue du critère principal de jugement (CPJ) composite, soit intubation ou décès, dans les 24h suivant l’initiation de l’OHD. Le modèle a été validé sur trois systèmes de soins informatisés et évalué ensuite sur un quatrième, en le comparant au ROX index (1) par analyse de l’aire sous la courbe (AUC) aux différents « timing » d’évaluation. Parmi les 11 619 patients inclus, 6 787 l’ont été dans la cohorte de validation et 4 832 dans la cohorte de test. Le CPJ est survenu chez 1 410/11 619 patients (12,1%). Lors de la validation externe, l’AUC du modèle GBM pour prédire l’échec de l’OHD à H24 était de 0,760, significativement plus élevé que celui du ROX index (0,696 ; p<0,01) (cf. figure). Cette meilleure performance du modèle GBM par rapport au ROX index était maintenue aux différents temps avant la survenue de l’évènement (intubation ou décès), avec une AUC atteignant 0,848, 0,808 et 0,785 respectivement à 2, 6 et 12 heures avant l’échec (cf. figure) (p = 0,04, p = 0,01 et p<0,01 comparativement au ROX index). Les cinq variables les plus pertinentes du modèle GBM étaient les suivantes : fréquence respiratoire, fraction inspirée en oxygène (FiO2), numération plaquettaire, taux de bicarbonates et de lactates plasmatiques.

Le modèle algorithmique développé et validé dans cette étude apparait donc plus performant que le simple ROX index pour prédire l’échec de l’OHD dans l’IRA hypoxémique. Ce modèle, potentiellement utile pour la prise de décision clinique, nécessitera cependant d’être validé cliniquement et prospectivement, et, d’après les variables les plus performantes, d’être notamment évalué dans différentes étiologies d’IRA hypoxémique.

Figure : Prédiction de l’échec de l’OHD (AUC) à différents temps avant survenue de l’évènement (intubation ou décès) selon le ROX index ou le « Gradient Boosting Model »

Christophe Girault, Service de Médecine Intensive et Réanimation, Hôpital Charles Nicolle, CHU-Hôpitaux de Rouen, 37 boulevard Gambetta & UR 3830, Institut de Recherche et d’Innovation Biomédicale (IRIB), Faculté de Médecine et de Pharmacie, Université de Rouen, 76031 Rouen cedex

D’après la communication de Temte B., et al. Development and external validation of a machine learning model to predict high flow nasal cannula failure. Am J Respir Crit Care Med 2024; 209: A6922. Session D14.