De nouvelles recommandations pour la prise en charge de la BPCO

Lemarié, É.; Valeyre, Dominique; Housset, B.

doi:10.1016/j.rmr.2010.04.012

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“…Unfortunately, in patients with suspected OSA, existing guidelines do not state the need for systematic respiratory functional assessment. A pulmonary evaluation would be particularly relevant for patients with smoking history, obesity, or those showing major respiratory symptoms, such as dyspnea (Lemarié et al 2010).…”

Section: Copd and Sleep-disordered Breathingmentioning

confidence: 99%

Machine learning for nocturnal diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease using digital oximetry biomarkers

et al. 2021

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Objective: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a highly prevalent chronic condition.COPD is a major source of morbidity, mortality and healthcare costs. Spirometry is the gold standard test for a definitive diagnosis and severity grading of COPD. However, a large proportion of individuals with COPD are undiagnosed and untreated. Given the high prevalence of COPD and its clinical importance, it is critical to develop new algorithms to identify undiagnosed COPD, especially in specific groups at risk, such as those with sleep disorder breathing. To our knowledge, no research has looked at the feasibility of COPD diagnosis from the nocturnal oximetry time series.Approach: We hypothesize that patients with COPD will exert certain patterns and/or dynamics of their overnight oximetry time series that are unique to this condition. We introduce a novel approach to nocturnal COPD diagnosis using 44 oximetry digital biomarkers and 5 demographic features and assess its performance in a population sample at risk of sleep-disordered breathing. A total of n=350 unique patients polysomnopgrahy (PSG) recordings. A random forest (RF) classifier is trained using these features and evaluated using the nested cross-validation procedure. Main results: The RF classifier obtained F1=0.89±0.03 and AUROC=0.94±0.02 on the test sets. A total of 7 COPD individuals out of 70. No severe cases (GOLD 3-4) were misdiagnosed. Including additional, non-oximetry derived, PSG biomarkers only slightly improved the classifier performance from AUROC=0.94±0.02 to 0.95±0.01. Significance: Our research makes a number of novel scientific contributions. First, we demonstrated for the first time, the feasibility of COPD diagnosis from nocturnal oximetry time series in a population sample at risk of sleep disordered breathing. We highlighted what digital oximetry biomarkers best 2 reflect how COPD manifests overnight. The results motivate that overnight single channel oximetry is a valuable pathway for COPD diagnosis.

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Section: Copd and Sleep-disordered Breathingmentioning

confidence: 99%

Machine learning for nocturnal diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease using digital oximetry biomarkers

et al. 2021

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“…L´insuffisance rénale aigue répondait à la classification de RIFLE [ 5 ]. Les complications respiratoires postopératoires majeures ont été définies par l´existence de l´une ou plus des situations suivantes: une difficulté de sevrage de la ventilation artificielle après plus de 48 heures, la nécessité d´une reventilation invasive ou non invasive, et l´apparition d´un syndrome de détresse respiratoire aiguë, d´une pneumopathie infectieuse ou d´une macro-atélectasie [ 6 ]. La Morbidité neurologique est définie par la survenue d'une aphasie, d'un trouble de comportement, ou d'un déficit moteur confirmé à l'examen clinique ou au scanner cérébral.…”

Section: Méthodesunclassified

Les facteurs prédictifs de morbimortalité chez les patients sous ballon de contre pulsion intra-aortique en chirurgie cardiaque

Elahmadi¹,

Motiaa²,

Hatim³

et al. 2015

Pan Afr Med J

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Le ballon de contre pulsion intra-aortique (BCPIA) est fréquemment utilisé en chirurgie cardiaque, comme moyen d'assistance circulatoire en cas de bas débit cardiaque. Il est d'intérêt clinique de déterminer les facteurs pronostiques chez les patients porteurs d'un BCPIA en chirurgie cardiaque, et qui restent un sujet rarement élucidé dans la littérature. L'objectif de notre travail est de déterminer les facteurs prédictifs de morbi-mortalité chez les patients sous ballon de contre pulsion intraortique en périopératoire d'une chirurgie cardiaque. Il s'agit d'une étude rétrospective portant sur l'ensemble des patients opérés en chirurgie cardiaque sous circulation extracorporelle, et ayant bénéficiés de la mise en place d'un ballon de contre pulsion intra-aortique en périopératoire, au service de chirurgie cardiovasculaire de l'Hôpital Militaire Mohamed V de Rabat, entre le mois de janvier 2005 et le mois d'aout 20014. Soixante dix patients ont été inclus dans notre étude. En analyse univariée l'âge, la dyspnée de stade III et IV, l'insuffisance cardiaque, la présence d'un infarctus du myocarde, d'une coronaropathie mono et bitronculaire, les anomalies du doppler de trons supra-aortique et du membre inférieur, le caractère urgent de la chirurgie, la durée de la circulation extracorporelle, l'instabilité hémodynamique postopératoire, le saignement et l'insuffisance rénale postopératoire étaient statistiquement associés à une mortalité postopératoire élevée. La dyskinésie préopératoire et la sortie de circulation extracorporelle sous drogues étaient associées à une morbidité globale élevée. En analyse multi variée, seule l'âge, constituait un facteur de risque indépendant de mortalité dans notre série avec un Odds Ratio (OR): 1,89 ; un Intervalle de Confiance (IC) 95% de (1,52-4,97) et un p =0,045. Au terme de notre étude, le taux de mortalité était de 48,57% et de morbidité globale était de 87,1%. Il nous parait donc nécessaire pour diminuer l'incidence de cette morbimortalité dans notre population, d'agir sur les facteurs que nous jugeons modifiables tels l'amélioration de la fonction cardiaque préopératoire, l'optimisation de la fonction rénale, la réduction de la durée de CEC et le contrôle du saignement.

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Pharmacological treatment optimization for stable chronic obstructive pulmonary disease. Proposals from the Société de Pneumologie de Langue Française

Zysman

Chabot

Devillier

et al. 2016

Revue des Maladies Respiratoires

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De nouvelles recommandations pour la prise en charge de la BPCO

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Machine learning for nocturnal diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease using digital oximetry biomarkers

Machine learning for nocturnal diagnosis of chronic obstructive pulmonary disease using digital oximetry biomarkers

Les facteurs prédictifs de morbimortalité chez les patients sous ballon de contre pulsion intra-aortique en chirurgie cardiaque

Pharmacological treatment optimization for stable chronic obstructive pulmonary disease. Proposals from the Société de Pneumologie de Langue Française

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