Un nouvel algorithme offre des avantages pour le dépistage de la prééclampsie

Un nouvel algorithme offre des avantages pour le dépistage de la prééclampsie

Une équipe de chercheurs de Dexeus Mujer, pilotée par le Dr Bernat Serra, a mené une étude qui démontre l’utilité d’un nouveau système de détection du risque de prééclampsie. La plupart des modèles — des algorithmes mathématiques — actuellement utilisés ont été développés sur la base des caractéristiques de populations particulières, ce qui affecte leur fiabilité s’ils sont appliqués à d’autres populations.

L’avantage du nouveau modèle, selon ses auteurs, c’est qu’il est applicable à d’autres populations et, qui plus est, il est fondé sur un algorithme mathématique — le modèle gaussien — déjà utilisé pour la détection du syndrome de Down, ce qui facilite son utilisation simultanée et, donc, sa mise en place dans notre environnement (entre 8 et 13 semaines).

La détection des femmes présentant un risque accru de souffrir de ce trouble pendant la grossesse permet de réduire le risque dans un maximum de 80 % des cas les plus précoces en administrant quotidiennement de faibles doses d’aspirine.

Pour en vérifier la fiabilité, une étude multicentrique a été menée sur un échantillon de 6 893 grossesses uniques avec une incidence de prééclampsie de 2,3 %.

L’efficacité de ces modèles mathématiques est évaluée sur la base de leur capacité à détecter un taux de faux positifs donné, que la plupart des études ont fixé à 10 % dans le cas de la prééclampsie. Les modèles actuellement utilisés atteignent des taux de détection allant de 85 % à 95 % et le modèle actuel affichait un taux de 94 %.

A new model for screening for early-onset preeclampsia.

Serra B, Mendoza M, Scazzocchio E, Meler E, Nolla M, Sabrià E, Rodríguez I, Carreras E.

Am J Obstet Gynecol. 2020 Jan 20. pii: S0002-9378(20)30027-2. doi: 10.1016/j.ajog.2020.01.020.

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