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P4-30: Online computation of cardiovascular mortality in type 2 diabetics with a chronic kidney disease : ALICE cohort - 12/02/16

Prédiction en ligne de la survie avec ou sans événements cardiovasculaires à 2 ans de s di abétiques de type 2 protéinuriques suivis en néphrologie dans la cohorte ALICE-PROTECT

Doi : 10.1016/S0003-3928(16)30075-0 
J. Fauvel 1, D. Joly 2, G. Choukroun 3, B. Dussol 4, B. Fiquet 5, J. M Halimi 6, S. Quéré 5, C. Combe 7, P. Lantelme 8, M. Ducher 1
1 Hospices Civils de Lyon, Lyon, France. 
2 AP-HP, Paris, France. 
3 CHU Amiens, Amiens, France. 
4 AP-HM, Marseille, France. 
5 Novartis, Paris, France. 
6 CHU Tours, Tours, France. 
7 CHU Bordeaux, Bordeaux, France. 
8 Hospices Civils de Lyon Croix Rousse, Lyon, France. 

Résumé

Objectifs

Prédire en ligne la survie avec ou sans évènements cardiovasculaires à 2 ans des diabétiques de type 2 protéinuriques

Méthodes

Les données proviennent de l'étude multicentrique observation-nelle prospective ALICE – Protect : 153 néphrologues exerçant en France ont recruté, entre janvier 2010 et février 2011, 986 adultes diabétiques de type 2 ayant une protéinurie clinique et un DFG > 15ml/mn/1,73m2. 27 variables ayant trait aux caractéristiques du sujet, à son traitement, à ses antécédents, à ses caractéristiques biologiques ont été recueillies. Le modèle de prédiction a été réalisé à l'aide d'une méthode non paramétrique s'appuyant sur la théorie des réseaux bayésiens. L'algorithme de découverte d'association utilisé est de type naïf augmenté.

Résultats

La population à l'inclusion était constituée de 74 % d'hommes (70±10 ans), ayant un eDFG (MDRD) de 40,0±20,3ml/min/1,73m2, aux stades de Maladie Rénale Chronique 2 (13 %), 3a (18 %), 3b (32 %), et 4 (37 %). Les taux de mortalité et morbidité observés parmi la population évaluable (n=729) durant le suivi de 23 mois ont été de 8,2 % pour les décès (60 patients, dont 26 décès de cause cardiovasculaire) et 24,1 % pour les évènements cardiovasculaires.

Le modèle prédit à 83.9 % le devenir à 2 ans des diabétiques inclus dans l'étude. L'ajustement du modèle aux données est très statistiquement significatif, l'AUC sous la courbe ROC est à 0.78. La valeur prédictive négative est de 94.6 % et la valeur prédictive positive pour la survenue d'un événement CV est de 34 %. Le risque d'avoir un évènement CV à 2 ans peut être calculé en ligne à l'adresse suivante : ?s=cvevent&t=CV%20Event

Conclusion

Le modèle détecte très bien (à 95 %) les sujets qui n'auront pas de complication CV dans les 2 ans. Une surveillance accrue doit être apportée aux 90 sujets qui ont 66 % de malchance de développer à 2 ans un événement CV parfois mortel (28 %).

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Vol 64 - N° S1

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