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Ventilation non invasive (VNI) à domicile : que faire des données de télé-suivi ? - 05/01/20

Doi : 10.1016/j.rmra.2019.11.129 
K. El Husseini 1, , E. Dantoing 1, A. Kerfourn 2, E. Fresnel 2, J.C. Borel 3, J. Dupuis 4, F. Gagnadoux 5, J. Gonzalez-Bermejo 6, J.F. Muir 7, P. Murphy 8, A. Prigent 9, C. Rabec 10, W. Trzepizur 5, J.C. Winck 11, A. Cuvelier 12, M. Patout 7
1 Service de pneumologie, soins intensifs respiratoires & oncologie thoracique, CHU de Rouen, Rouen, France 
2 Kernel Biomedical, Rouen, France 
3 AGIR à dom. Association, Meylan, France 
4 ADIR Association, Bois-Guillaume, France 
5 Département de pneumologie, CHU Angers, Angers, France 
6 Unité de réhabilitation respiratoire, hôpital Pitié-Salpêtrière, Paris, France 
7 Service de pneumologie, soins intensifs respiratoires & oncologie thoracique, CHU de Rouen, université de Normandie, UNIROUEN, UPRES EA 3830, recherche et innovation biomédicale en Haute Normandie, Bois-Guillaume, France 
8 Service de pneumologie Lane Fox, hôpital Guy's et St Thomas’ NHS Foundation Trust, Londres, Royaume Uni 
9 Polyclinique Saint-Laurent, Rennes, France 
10 Service de pneumologie et soins intensifs respiratoires, CHU Dijon, Dijon, France 
11 Faculté de médecine de Porto, Porto, Portugal 
12 Service de pneumologie, soins intensifs respiratoires & oncologie thoracique, CHU de Rouen, université de Normandie, UNIROUEN, UPRES EA 3830, recherche et innovation biomédicale en Haute Normandie, Rouen, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

Les données logicielles des ventilateurs sont la pierre angulaire du télé-suivi de la VNI à domicile. Une gestion pertinente de ces données est primordiale, mais reste mal définie. L’objectif de cette étude était d’évaluer l’impact potentiel qu’aurait l’utilisation des données de télé-suivi dans la prise en charge des patients en utilisant différents algorithmes de prise en charge.

Méthodes

Nous avons construit une base de données rétrospective contenant les données logicielles sur 3 mois d’utilisation chez des patients appareillés au long cours par VNI, suivis au CHU de Rouen. Les données disponibles étaient : maladie respiratoire sous-jacente, observance quotidienne, fuites, volume courant, fréquence respiratoire, événements résiduels, pourcentage de cycles déclenchés. Onze experts en ventilation ont proposé un algorithme de gestion de ces données. Pour chaque alerte, l’expert devait définir une action : appel téléphonique, visite à domicile ou oxymétrie nocturne. Chaque algorithme a ensuite été appliqué à la base de données.

Résultats

Quatre-vingt-onze patients ont été inclus. La maladie respiratoire sous-jacente était : syndrome obésité-hypoventilation (n : 25), BPCO-SAOS (n : 23), maladie neuromusculaire (n : 13), maladie de la paroi thoracique (n : 7). Les recommandations des experts différaient concernant les paramètres ventilatoires à surveiller. Les paramètres les plus fréquemment inclus dans les algorithmes étaient l’observance quotidienne (n : 11), les fuites (n : 10) et la fréquence respiratoire (n : 7). La proportion de patients chez qui une intervention aurait été déclenchée suivant l’algorithme propre de chaque expert allait de 20 à 100 % (p<0,001). Chez les patients pour qui une intervention était déclenchée, elle survenait entre 4 et 27jours suivant l’initiation théorique du télé-suivi (p<0,001). Les coûts directs associés aux algorithmes allaient de 216 à 3677€ pour l’ensemble de la cohorte sur la période de 90jours.

Conclusion

Il n’y a pas de consensus d’expert sur les algorithmes de prise en charge des données de télé-suivi de VNI à domicile ainsi que sur les actions à mener. Le bénéfice clinique reste incertain et les coûts associés peuvent être significatifs.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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Vol 12 - N° 1

P. 70-71 - janvier 2020 Retour au numéro
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  • Conséquences de l’ajout d’un système d’humidification chez les patients traités par ventilation non invasive au long cours : un essai contrôlé randomisé
  • A. Bertier, E. Fresnel, A. Kerfourn, F. Portier, A. Portmann, A. Cuvelier, M. Patout
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  • Qualité de vie et efficacité de la ventilation non invasive (VNI) au long cours chez les patients ? 80 ans
  • H. Couturier, J. Dupuis, Z.G. Mohamed, A. Cuvelier, M. Patout

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