TY – JOUR

T1 – Le poumon bien aéré sur le scanner thoracique d’admission pour prédire l’issue défavorable de la pneumonie COVID-19

AU – Colombi, Davide

AU – Bodini, Flavio C.

AU – Petrini, Marcello

AU – Maffi, Gabriele

AU – Morelli, Nicola

AU – Milanese, Gianluca

AU – Silva, Mario

AU – Sverzellati, Nicola

AU – Michieletti, Emanuele

PY – 2020/8/1

Y1 – 2020/8/1

N2 – © RSNA, 2020. Contexte : La tomodensitométrie des patients atteints du syndrome respiratoire aigu sévère à coronavirus 2 dépeint l’étendue de l’atteinte pulmonaire de la pneumonie à coronavirus 2019 (COVID-19). Objectif : déterminer la valeur de la quantification du poumon bien aéré (WAL) obtenue lors du CT thoracique d’admission pour déterminer le pronostic chez les patients atteints de pneumonie à COVID-19. Matériaux et méthodes : L’imagerie des patients admis aux urgences entre le 17 février et le 10 mars 2020 et ayant subi un CT thoracique a été analysée rétrospectivement. Les patients ayant des résultats négatifs de l’amplification en chaîne par polymérase à transcription inverse pour le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère lors de l’écouvillonnage nasal-pharyngé, des résultats négatifs du CT thoracique et des données cliniques incomplètes ont été exclus. Les images CT ont été analysées pour la quantification du WAL visuellement (%V-WAL), avec un logiciel libre (%S-WAL), et avec le volume absolu (VOL-WAL). Les paramètres cliniques comprenaient les caractéristiques des patients, les comorbidités, le type et la durée des symptômes, la saturation en oxygène et les valeurs de laboratoire. Une régression logistique a été utilisée pour évaluer la relation entre les paramètres cliniques et les mesures CT par rapport au résultat du patient (admission en unité de soins intensifs ou décès vs pas d’admission en unité de soins intensifs ou décès). L’aire sous la courbe caractéristique d’exploitation du récepteur (AUC) a été calculée pour déterminer la performance du modèle. Résultats : L’étude a porté sur 236 patients (59 sur 123 étaient des femmes ; âge médian, 68 ans). Un %V-WAL inférieur à 73 % (odds ratio , 5,4 ; intervalle de confiance à 95 % : 2,7, 10,8 ; P , .001), un %S-WAL inférieur à 71 % (OR, 3,8 ; IC à 95 % : 1,9, 7,5 ; P , .001), et un VOL-WAL inférieur à 2,9 L (OR, 2,6 ; IC à 95 % : 1,2, 5,8 ; P , .01) étaient des prédicteurs d’admission en USI ou de décès. Par rapport aux modèles cliniques contenant uniquement des paramètres cliniques (AUC = 0,83), les trois modèles quantitatifs ont montré une meilleure performance diagnostique (AUC = 0,86 pour tous les modèles). Les modèles contenant un %V-WAL inférieur à 73 % et un VOL-WAL inférieur à 2,9 L étaient supérieurs en termes de performance par rapport aux modèles contenant uniquement des paramètres cliniques (P = 0,04 pour les deux modèles). Conclusion : Chez les patients présentant une pneumonie 2019 confirmée due à un coronavirus, la quantification visuelle ou logicielle de l’étendue de l’anomalie pulmonaire CT étaient des facteurs prédictifs de l’admission en unité de soins intensifs ou du décès.

AB – © RSNA, 2020. Contexte : La tomodensitométrie des patients atteints du syndrome respiratoire aigu sévère à coronavirus 2 dépeint l’étendue de l’atteinte pulmonaire de la pneumonie à coronavirus 2019 (COVID-19). Objectif : déterminer la valeur de la quantification du poumon bien aéré (WAL) obtenue lors du CT thoracique d’admission pour déterminer le pronostic chez les patients atteints de pneumonie à COVID-19. Matériaux et méthodes : L’imagerie des patients admis aux urgences entre le 17 février et le 10 mars 2020 et ayant subi un CT thoracique a été analysée rétrospectivement. Les patients ayant des résultats négatifs de l’amplification en chaîne par polymérase à transcription inverse pour le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère lors de l’écouvillonnage nasal-pharyngé, des résultats négatifs du CT thoracique et des données cliniques incomplètes ont été exclus. Les images CT ont été analysées pour la quantification du WAL visuellement (%V-WAL), avec un logiciel libre (%S-WAL), et avec le volume absolu (VOL-WAL). Les paramètres cliniques comprenaient les caractéristiques des patients, les comorbidités, le type et la durée des symptômes, la saturation en oxygène et les valeurs de laboratoire. Une régression logistique a été utilisée pour évaluer la relation entre les paramètres cliniques et les mesures CT par rapport au résultat du patient (admission en unité de soins intensifs ou décès vs pas d’admission en unité de soins intensifs ou décès). L’aire sous la courbe caractéristique d’exploitation du récepteur (AUC) a été calculée pour déterminer la performance du modèle. Résultats : L’étude a porté sur 236 patients (59 sur 123 étaient des femmes ; âge médian, 68 ans). Un %V-WAL inférieur à 73 % (odds ratio , 5,4 ; intervalle de confiance à 95 % : 2,7, 10,8 ; P , .001), un %S-WAL inférieur à 71 % (OR, 3,8 ; IC à 95 % : 1,9, 7,5 ; P , .001), et un VOL-WAL inférieur à 2,9 L (OR, 2,6 ; IC à 95 % : 1,2, 5,8 ; P , .01) étaient des prédicteurs d’admission en USI ou de décès. Par rapport aux modèles cliniques ne contenant que des paramètres cliniques (AUC = 0,83), les trois modèles quantitatifs ont montré une meilleure performance diagnostique (AUC = 0,86 pour tous les modèles). Les modèles contenant un %V-WAL inférieur à 73 % et un VOL-WAL inférieur à 2,9 L étaient supérieurs en termes de performance par rapport aux modèles contenant uniquement des paramètres cliniques (P = 0,04 pour les deux modèles). Conclusion : Chez les patients présentant une pneumonie 2019 confirmée due à un coronavirus, la quantification visuelle ou logicielle de l’étendue de l’anomalie pulmonaire CT étaient des facteurs prédictifs de l’admission en unité de soins intensifs ou du décès.

UR – http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85088351786&partnerID=8YFLogxK

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