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Anesthésie réanimation
Evaluation de l’effet de l’adjonction de l’argipressine à la noradrénaline lors du vasospasme cérébral après une hémorragie sous-arachnoïdienne non traumatique. Etude rétrospective de cohorte monocentrique.
Responsable de l’étude : Dr Karim Lakhal
L’une des complications les plus graves de l’hémorragie sous-arachnoïdienne (HSA) est l’ischémie cérébrale retardée (ICR). Elle aggrave considérablement le pronostic neurologique et augmente le risque de décès. L’une des principales causes d’ICR est le vasospasme cérébral, défini comme le rétrécissement du calibre d’une ou plusieurs artères cérébrales. Lors du vasospasme, pour maintenir un débit sanguin cérébral suffisant et prévenir l’ischémie, les stratégies thérapeutiques reposent principalement sur l’induction d’une hypertension artérielle systémique (hypertension artérielle induite, HTAi) et sur la vasodilatation des artères rétrécies. Afin de mieux cerner le rapport bénéfice/risque de l’utilisation de l’argipressine pour traiter le vasospasme cérébral, il apparait important d’évaluer si l’adjonction de l’argipressine à la noradrénaline permet bien d’augmenter la pression artérielle et d’atteindre l’HTAi prescrite (bénéfice potentiel) mais aussi de disposer de données concernant sa sécurité, en termes d’aggravation du vasospasme notamment. L’objectif de cette étude monocentrique rétrospective, à partir de données acquises prospectivement dans le dossier médical, est d’évaluer les effets de l’adjonction de l’argipressine à la noradrénaline.
Note d'information de l'étude
Statut de l'étude : étude en cours
EXAN : Acquisition et consolidation d’EXpertise en Anesthésie Développement et comparaison de diverses modalités de formation assistées par le Numérique
Service : Anesthésie réanimation chirurgicale
Responsable de l’étude : Pr Corinne LEJUS BOURDEAU
Ce projet analyse de façon rétrospective les données issues du système d’Information d’anesthésie du CHU de Nantes à l’aide de techniques informatiques algorithmiques dans le but de modéliser le comportement physiopathologique des patients face à l’anesthésie. Il permettra de générer un outil d’entraînement capable de produire automatiquement des scénarios sur la base de données réalistes et des évènements indésirables aléatoires. Cet outil pourra se matérialiser dans un premier temps sous la forme d’un logiciel, puis ultérieurement d’une intégration dans un simulateur de patient haute-fidélité, et dans une application de réalité virtuelle. Il fera l’objet d’une évaluation qualitative de l’impact sur l’apprenant et le formateur via la construction d’un logiciel analysant les traces d’apprentissage des apprenants. Des applications concrètes comme la recherche des écarts aux recommandations pourront être menées et des pistes d'optimisation ainsi être envisagées.
Note d'information de l'étude
Date de début de traitement : 01/07/2020, étude en cours
DETECT-AKI « Elaboration d’un score clinico-biologique innovant pour la détection précoce de l’insuffisance rénale aiguë associée à la chirurgie cardiaque. Etude prospective monocentrique »
Service : Anesthésie réanimation Chirurgie Cardiothoracique et Cardiovasculaire (CTCV)
Responsable de l’étude : Dr Karim LAKHAL
Détecter précocement l'insuffisance rénale associée à la chirurgie cardiaque apparaît crucial. Il est vraisemblable que l'intégration de variations infimes de paramètres biologiques puisse permettre une telle détection précoce, avec une performance meilleure que l'attente, comme c'est le cas en pratique courante, de franches variations de tel ou tel paramètre biologique. C'est cette étude de la dérive de paramètres biologiques que BIOLOGBOOK se propose de mettre au service de la détection précoce de l'insuffisance rénale associée à la chirurgie cardiaque, dans le cadre d'une étude de recherche clinique portant sur 400 patients. Pour cela, plus abondantes et variées seront les données biologiques disponibles pour alimenter l'analyse, plus grande sera la probabilité d'atteindre un modèle prédictif performant.
Note d'information de l'étude
Statut étude : étude terminée, analyses de données en cours