Une méthode d’imagerie pour prédire la récupération des patients dans le coma

Recherche Mis en ligne le 27 mars 2018

©ICM

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Une étude menée par des chercheurs et médecins de l’ICM et de l’APHP a testé avec succès une nouvelle méthode d’imagerie permettant d’évaluer les chances de sortie de coma à la suite d’un arrêt cardiaque. Les résultats sont publiés dans la revue Lancet Neurology.

Il est fréquent que les survivants d’un arrêt cardiaque restent dans un état végétatif ou pauci relationnel à cause de séquelles neurologiques dues à la privation prolongée d’oxygène. Prédire si un patient pourra sortir de cet état et s’il pourra recouvrer l’ensemble de ses fonctions neurologiques est un enjeu majeur pour optimiser sa prise en charge et informer ses proches.

Une étude multicentrique portant sur 200 patients adultes dans le coma depuis 7 jours à la suite d’un arrêt cardiaque a testé une technique d’IRM particulière, l’imagerie par tenseur de diffusion, qui permet d’observer la diffusion de l’eau dans la substance blanche contenant les axones connectant les neurones entre eux. Les chercheurs ont établi une échelle utilisant les mesures faites à l’IRM permettant de prédire les chances de récupération des patients dans le coma.

« C’est une mesure anatomique, qui ne fluctue pas. L’intérêt à terme est d’avoir les données les plus fiables possibles pour pouvoir prendre des décisions concernant les soins à donner au patient » précise le Professeur Louis Puybasset de l’hôpital Pitié Salpêtrière (Assistance publique – Hôpitaux de Paris).

Leur échelle de prédiction fournit des résultats plus fiables que tous les tests utilisés jusqu’à présent. Ces résultats nécessitent néanmoins d’être confirmés par d’autres études, mais ouvrent la voie à une meilleure prise en charge des comas suivant un arrêt cardiaque.

Référence : Use of brain diffusion tensor imaging for the prediction of long-term neurological outcomes in patients after cardiac arrest: a multicentre, international, prospective, observational, cohort study. Lancet Neurol. 2018 Apr