Modèles prédictifs pour l’indication de la GPE chez les patient·es atteint·es de SLA
Compte-rendu:
Dipl.-Ing. Dr. Manuel Spalt-Zoidl
La gastrostomie percutanée endoscopique (GPE) est couramment utilisée dans la sclérose latérale amyotrophique (SLA) avancée. Le moment optimal de la mise en place fait toutefois l’objet de débats. Une étude récente pourrait fournir des indications à ce sujet.
La SLA est considérée comme l’une des maladies les plus graves. Chaque année, environ 100 à 150 Suisses sont touché·es.1Elle se caractérise par une dégénérescence progressive des neurones moteurs, l’atteinte bulbaire et la perte de poids involontaire qui l’accompagne ayant un impact considérable sur la qualité de vie des patient·es.2
Modèles prédictifs multivariés pour la mise en place d’une GPE
La GPE s’est établie dans la pratique clinique pour contrer la perte de poids involontaire, mais le moment optimal pour la mise en place reste sujet à débat.3 Dans ce contexte, Lizio et al. ont développé quatre modèles de régression logistique multivariée afin d’évaluer quelles caractéristiques anamnestiques et fonctionnelles des patient·es permettent de prédire la nécessité d’une GPE dans les six mois.4 Différents indices statistiques ont été calculés à partir d’une cohorte de développement rétrospective de 263 patient·es atteint·es de SLA. Ceux-ci comprenaient notamment le score de Brier pour évaluer la qualité des modèles5 ainsi que le test de Hosmer-Lemeshow pour évaluer la qualité de l’étalonnage des modèles6, la sensibilité et la spécificité permettant de déterminer la nécessité d’une GPE dans les six mois chez les participant·es.4
Développement et validation des modèles
La cohorte de développement a révélé une corrélation positive entre le nombre ainsi que la complexité relative des caractéristiques incluses et la qualité des modèles. Le modèle relativement complexe AFN-PM (Anamnestic, Functional and Nutritional Prediction Model), avec une sensibilité de 89% et une spécificité de 83%, s’est avéré nettement plus efficace pour prédire la nécessité d’une GPE dans les six mois chez les patient·es par rapport au modèle plus simple A-PM (Anamnestic Prediction Model), avec une sensibilité de 67% et une spécificité de 71% (Tab.1).4 Lizio et al. ont ensuite évalué la performance de l’A-PM, de l’AF-PM et de l’AN-PM à l’aide d’une cohorte de validation externe de 116 patient·es atteint·es de SLA. Pour les trois modèles, une qualité modérée à bonne a été mise en évidence avec un score de Brier de respectivement 0,1306, 0,0974 et 0,1118. Les auteur·es ont toutefois fait remarquer que la conception rétrospective de l’étude et l’exclusion des patient·es dont les ensembles de données étaient incomplets pouvaient limiter la généralisation des modèles en raison d’un biais de sélection et d’information significatif.4
Conclusion
La détermination du moment optimal pour la GPE reste un défi clinique chez les patient·es atteint·es de SLA. À l’aide de différents modèles prédictifs multivariés, Lizio et al. ont mis en évidence que certaines caractéristiques anamnestiques et fonctionnelles des patient·es pouvaient fournir une indication précieuse sur la nécessité d’une GPE dans les six mois.
Littérature:
1 Schweizerische Muskelgesellschaft: Amyotrophe Lateralsklerose. Disponible sur: https://muskelgesellschaft.ch/diagnosen/amyotrophe-lateralsklerose-als/. Dernier accès le 20.02.2026 2 Körner S et al.: Weight loss, dysphagia and supplement intake in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS): impact on quality of life and therapeutic options. BMC Neurol 2013; 13: 84 3 Van Eenennaam RM et al.: Current practices and barriers in gastrostomy indication in amyotrophic lateral sclerosis: a survey of ALS care teams in the Netherlands. Amyotroph Lateral Scler Frontotemporal Degener 2022; 23(3-4): 242-51 4 Lizio A et al.: Development and validation of predictive models for 6-month gastrostomy timing in amyotrophic lateral sclerosis. BMJ Neurol Open 2026; 8(1): e001336 5 Steyerberg EW et al.: Assessing the performance of prediction models: a framework for traditional and novel measures. Epidemiology 2010; 21(1): 128-38 6 Shipe ME et al.: Developing prediction models for clinical use using logistic regression: an overview. J Thorac Dis 2019; 11(Suppl 4): 574-84
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