Modèle prédictif de survenue de décès dans les 7 jours chez les patients atteints de sepsis sévère
Master MASSS (Modélisation et Apprentissage de la Statistique en Sciences Sociales)
Par Adrien FRANCAIS
Le sepsis est la deuxième cause principale de décès en réanimation après l'accident cardiocirculatoire. C'est aussi la dixième cause de décès aux Etats-Unis. Et c'est pour cette raison que de nombreuses études ont été réalisées pour réduire le taux de mortalité chez les patients atteints de sepsis sévère.
Nous avons besoin de déterminer les probabilités de décès à intervalle fixe des sepsis sévères survenant en réanimation. Ces prédictions peuvent servir à informer les familles, à guider les traitements à mettre en place et à permettre d'ajuster les résultats des études randomisées.
L'objectif est donc de créer un modèle simple, utilisable par tous les médecins, qui permet de prédire la mortalité dans les 7 jours après la survenue de l'infection sepsis sévère, à travers les variables à l'admission du patient mais aussi les variables de gravité journalière (comme le score LOD : Logisitic Organ Dysfonction).
Ensuite, nous allons déterminer les facteurs pronostiques de décès puis créer un modèle logistique multivarié du décès sur le premier épisode, afin de visualiser les variables les plus pronostiques du décès.
Mais l'enjeu principal est le modèle final. Chaque patient peut avoir plusieurs sepsis différents (de 1 à 7) par séjour donc on peut supposer que les observations d'un même patient sont corrélées (non indépendantes), et c'est le problème des données corrélées.
Comment traiter ce problème ? Faut-il introduire un terme aléatoire dans mon modèle ou garder uniquement des effets fixes? C'est ce que nous allons voir dans cette étude à travers différentes approches. Mais il faudra toujours garder en tête que mon modèle doit être simple et reproductible. Et c'est pour cela qu'il sera validé sur une base de données qui n'a pas servi à sa construction, et qu'un programme Excel sera développé pour une utilisation concrète du modèle.
Présentation de fin de stage 375.78 Kb
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