Urgences respiratoires : triage des patients par un test de diagnostic rapide des lésions pulmonaires aiguës

Pourquoi est-ce important ?

Les profils se présentant aux urgences avec des symptômes respiratoires sont variés, notamment en période hivernale, encore compliquée par l’épidémie de COVID-19. Si il est possible de rechercher l’étiologie virale, il est moins facile d’identifier rapidement ceux qui évolueront vers une forme sévère liée à une réponse inflammatoire délétère. Aussi, des chercheurs ont voulu évaluer si les résultats individuels à une batterie de tests fondée sur le dosage de plusieurs biomarqueurs inflammatoires (IL-6, IL-8, IL-10, récepteur-1 soluble du TNF ou sTNFR1 et récepteur soluble de l’immunité innée ou sTREM1 pour soluble triggering receptor expressed on myeloid cells-1) sont corrélés au pronostic du patient puis, dans un second temps, si ces résultats peuvent être intégrés à un algorithme permettant d’envisager le triage des patients.

Méthodologie

Tous les patients de 18 ans ou plus ayant été accueillis dans l’un des trois services d’urgence participants (Toronto, Canada ; Turin, Italie ; Porto Alegre, Brésil) pour des symptômes de maladies respiratoires ont été inclus dans cette étude prospective : un dosage des cinq biomarqueurs inflammatoires par un test biochimique (RALI-Dx) a été réalisé chez chacun d’entre eux et ses résultats mis en regard du diagnostic et du pronostic du patient à 28 jours. Un algorithme a été développé sur ces résultats pour évaluer la précision pronostique que pouvait apporter ce test sanguin sur l’amélioration du triage des patients.

Principaux résultats

L’étude a inclus 641 patients, dont 321 patients canadiens inclus dans la cohorte de dérivation, puis 320 inclus dans la cohorte de validation.

Les taux des biomarqueurs dosés via RALI-Dx étaient tous plus élevés chez les patients ayant nécessité une hospitalisation que parmi les autres, ainsi que parmi ceux qui étaient décédés 28 jours après l’inclusion.

L’analyse univariée menée à partir de la cohorte canadienne montre que chacun des biomarqueurs constitue un facteur prédictif d’hospitalisation. Les seuils significatifs étaient de 15 pg/mL pour l'IL-6, >0 pour l’IL-8, 7 pg/mL pour l'IL-10, 1.339 pg/mL pour le sTNFR1 et 316 pg/mL pour sTREM1. Par ailleurs, un niveau indétectable d'IL-10 (<7 pg/mL) avait une spécificité de 100% pour prédire la sortie du service d’urgence.

L’algorithme automatique développé pour prédire l'hospitalisation des patients a une aire sous la courbe de la courbe ROC de 84% et 86% sur les cohortes de validation italienne et brésilienne, ce qui était supérieur à la performance du score CRB-65 (77% et 66% respectivement).

Le modèle algorithmique a correctement prédit la nécessité d’une hospitalisation sur les 28 jours post-admission aux urgences pour 74% de tous les patients. Il prédisait aussi le risque de décès pour 89% de ceux décédés durant l’hospitalisation et 89% de ceux décédés à 28 jours.

L’analyse menée à partir des diagnostics montre que la performance du modèle est de 82% pour les seuls patients atteints de COVID-19 et 87% pour ceux ayant eu un diagnostic de pneumonie confirmé.

Financement

Cette étude a été financée par l’Institut canadien CIHR et par SQI Diagnostics.