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Prédiction préopératoire de rémission du diabète de type 2 après déviation gastrique de Roux-en-Y : étude rétrospective de cohorte

Publié le 13 septembre 2013 par Tartempion77 @NZarjevski

Prédiction préopératoire de rémission du diabète de type 2 après déviation gastrique de Roux-en-Y : étude rétrospective de cohorte

Court - circuit gastrique avec cerclage de la gastroplastie. 1: anse biliopancréatique 2: anse alimentaire efférente 3: anse commune. In La revue de médecine interne Volume 131, Issue 6-7, July-August 2006, Pages 405-408
Source iconographique et légendaire:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003394406001180

Environ 60% des patients atteints de diabète de type 2 parviennent au stade de rémission après une chirurgie de déviation gastrique dite de Roux-en-Y (RYGB). Il n’existe à l’heure actuelle aucune méthode précise permettant de prédire une probabilité de rémission post chirurgicale de la maladie. Notre but était de développer un moyen de prédire une rémission du diabète après chirurgie RYGB  sur la base de critères cliniques préopératoires.
Dans une étude rétrospective de cohorte, nous avons identifié des sujets atteints de diabète de type 2  issus d’une cohorte primaire de 2300 patients ayant subi une chirurgie RYGB au Geisinger Health System (Danville, PA, USA) entre le 1er janvier 2004 et le 15 février 2011; et dont les dossiers médicaux électroniques étaient disponibles. Les notions de rémission partielle et de rémission complète étaient définies selon les critères de l’American Diabetes Association (ADA). Nous avons pris en compte 259 variables cliniques pour construire notre algorithme et fait usage de modèles de régression logistique multiple pour l’identification de prédicteurs de rémission précoce (décelable dans les deux mois suivant la chirurgie et se poursuivant sur une période de 12 mois au minimum) ou de rémission tardive (décelable à partir de deux mois suivant la chirurgie et se poursuivant sur une période de 12 mois au minimum). Nous avons établi un modèle final de régression logistique de Cox à l’aide d’un échantillon de variables représentatives pour la prédiction d’une rémission, et utilisé les hazard ratios (HRs) pour la construction d’un système de pondération permettant une prédiction quantifiable – probabilité – de rémission du diabète dans les 5 ans (score DiaRem). Nous avons aussi évalué la validité du score DiaRem sur des données issues de deux cohortes additionnelles.
Les dossiers médicaux électroniques étaient disponibles pour 690 patients issus de la cohorte primaire, 463 (63%) d’entre eux avaient montré une rémission partielle ou complète. Quatre variables cliniques préopératoires ont été inclues dans le modèle final de régression logistique de Cox : insuline, âge, concentration en HbA1c, et type de médicament antidiabétique. Nous avons mis au point un score DiaRem s’établissant entre zéro (0) et vingt-deux (22) ; avec le coefficient maximum attribué à l’utilisation de l’insuline avant la chirurgie (additionnant une valeur de dix au score ; HR 5,90 ; Intervalle de Confiance - IC - 95% 4,41 – 7,90 ; p<0,0001). L’analyse de Kaplan-Meier a établi que 88% (IC 95% 83 – 92%) des patients dont les scores s’établissaient entre 0 et 2, 64% (58 – 71%) de ceux dont les scores se situaient entre 3 et 7, 23% (13-33%) de ceux dont les scores s’établissaient entre 8 et 12, 11% (6-16%) de ceux dont les scores se situaient entre 13 et 17, et 2% (0-5%) de ceux dont les scores s’échelonnaient entre 18 et 22 ont montré une rémission précoce (partielle ou complète). De la même manière que dans la cohorte primaire, la proportion de patients montrant une rémission dans les cohortes suivantes de l’étude était la plus élevée pour les scores les plus bas, et la plus faible pour les scores les plus élevés.
Le score DiaRem apparaît comme une nouvelle méthode préopératoire de prédiction de la probabilité de rémission du diabète de type 2 après chirurgie RYGB. Christopher D Still DO et al, in The Lancet Diabetes & Endocrinology, Early Online Publication, 13 September 2013
Financement: Geisinger Health System et US National Institute of Health
Source: The Lancet Online / Traduction et adaptation: NZ 

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