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Credit photo C2.0
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Données 
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Approche 
• Prédiction des résultats fonctionnels post-opératoires 
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#Nomogram prédictif des résultats fonctionnels après vaporisation de la prostate 
Points 
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Résultats 
AUC – Area Under Curve 
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Conclusion 
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Slide cfu2014 congres_pvp_laser_prostate_green_light_nomogram_v_misrai_hupertan_draft_v1

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Traitement de l’adénome de la prostate au laser Greenlight XPS : proposition d’un outil de prédiction (nomogramme) préopératoire des résultats fonctionnels attendus
V. Hupertan1, M. Rouprêt2, F. Bruyere3, V. Misrai4
Objectifs
La photovaporisation prostatique (PVP) au laser Greenlight est utilisé de façon exponentielle depuis quelques années. Les résultats fonctionnels sont hétérogènes d’une série à l’autre. De fait, certains collègues sont réticents à l’utilisation de cette technique. Le but de ce travail était de proposer un modèle capable de prédire les résultats fonctionnels de la PVP lors de la consultation pré opératoire.

Méthodes
Le nomogramme a été construit à partir des données inclues dans une base prospective monocentrique sur 300 PVP consécutives. Les résultats postopératoires étaient évalués à 3 mois (scores IPSS et qualité de vie (QdV)). Un résultat fonctionnel optimal était défini ainsi : IPSS ≤ 7 et QdV ≤ 3 à 3 mois postopératoire. Plusieurs modèles ont été sélectionnés. La capacité de discrimination était évaluée avec l’aire sous la courbe. Le nomogramme le plus performant a été choisi à l’aide de l’indice de Harell et de l’analyse des courbes de décision.

Résultats
Les critères préopératoires suivantes ont été inclus dans le nomogramme final : âge (médiane 69 ans), volume de la prostate (médiane 50 ml), score IPSS (médiane 18), Débit maximal (Qmax) < 5 ml/s, antécédent de rétention urinaire. La meilleure capacité de discrimination a été obtenue avec la régression logistique binaire. L’indice de Harell (précision du nomogramme) a été mesurée à 0,78 (IC 95 % = [0,71–0,84] soit une précision de presque 80 %.

Conclusion
Le laser Greenlight est une technique chirurgicale en plein essor dans le champ de l’HBP. Il existe des indications de la PVP déjà définies par la littérature et le CTMH. Par ailleurs, le nomogramme que nous proposons permettrait aux urologues de sélectionner les meilleurs candidats à cette technique en définissant à l’avance les résultats fonctionnels attendus (Fig. 1).

Publié dans : Santé
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  1. 1. Made by @hupertan
  2. 2. Made by @hupertan
  3. 3. Made by @hupertan Rationnel • Technique en plein essor • Résultats hétérogènes dans la littérature=> réticence : • construction et validation d’un modèle prédictif avant la photo-vaporisation sélective de la prostate  • #GreenLight XPS ™ Laser Photoselective Vaporization of the Prostate #PVP
  4. 4. Made by @hupertan Credit photo C2.0
  5. 5. Made by @hupertan Données • Base de données prospective mono centrique 300 PVP , un seul opérateur @VMisrai • Age médian = 69 ans; • Volume de prostate médian= 50 cc; • Score IPSS médian= 18; • Débit maximum inférieur à 5 ml/s = 75%; • Antécédents de RAU – 36 pts, 15%
  6. 6. Made by @hupertan Approche • Prédiction des résultats fonctionnels post-opératoires à trois mois • Learn set/Test set = 70%/30% • Priorité à la performance en prédiction au détriment des l’approche statistique (approche inductive) • Les facteurs quantitatifs (âge et volume prostatique) ont été transformé à l’aide Special Transformation Functions: lsp
  7. 7. Made by @hupertan
  8. 8. #Nomogram prédictif des résultats fonctionnels après vaporisation de la prostate Points 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Age 90 80 90 80 45 50 55 60 65 70 Volume prostatique (ml) 20 120 180 Score IPSS préopératoire 35 30 25 20 15 10 5 0 Débit maximum supérieur à 5 ml/s Qmax<5 Qmax>5 Antécédent de rétention RAU Non Total Points 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Probabilité d'obtenir IPSS<7 et QoL<3: #Greenlight ®,#PVP 0.6 0.7 0.8 0.85 0.9 0.95 Points 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Age 45 50 55 60 65 70 Volume prostatique (ml) 20 120 180 Score IPSS préopératoire 35 30 25 20 15 10 5 0 Débit maximum supérieur à 5 ml/s Qmax<5 Qmax>5 Antécédent de rétention RAU Non Total Points 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Probabilité d'obtenir IPSS<7 et QoL<3: 0.6 0.7 0.8 0.85 0.9 0.95 #CFU2014 © Copyright Hupertan Statistics, @Hupertan, Dr @VMisrai data - @CliniquePasteur, Toulouse
  9. 9. Made by @hupertan Résultats AUC – Area Under Curve • AUCLearning set (L’indice de Harell)= 0,78 (IC 95 % = [0,71—0,84] • AUCTest Set = 0.7000866
  10. 10. Made by @hupertan Conclusion • Risque de sur-apprentissage (« over-learning ») – Faible variabilité inter opérateur – Variabilité inter-intervention limité – Faible représentativité • Base de réflexion pour une mise en commun des données, standardiser et créer un nomogramme français
  11. 11. @hupertan If you like this slide, please «Tweet» / «Like it» / «Pin it» / «Share.it» with your friends, students, colleagues....

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