Trois stratégies différentes de GHDT (Thérapie Hémodynamique Dirigée par Objectif) pour l'optimisation de la gestion des fluides intraopératoires lors de la chirurgie abdominale majeure : une essai contrôlé randomisé

Résumé succinct

La chirurgie oncologique majeure est l'une des procédures les plus complexes, impliquant des patients avec une combinaison de facteurs de risque élevés qui peuvent influencer considérablement les résultats immédiats après l'intervention et la qualité de vie. La gestion hémodynamique intraopératoire de ces patients représente un défi crucial : maintenir la stabilité cardiovasculaire et l'équilibre hydrique pendant la chirurgie est associé à une réduction des complications, y compris la lésion rénale aiguë, l'ischémie myocardique et la sepsie. La littérature a montré que l'administration intraveineuse de fluides guidée par des algorithmes spécifiques peut réduire les complications et améliorer les résultats des patients. Au cours des dernières années, les innovations en intelligence artificielle (IA) ont profondément changé la manière dont les variables hémodynamiques sont gérées pendant la chirurgie. L'IA permet le traitement en temps réel des données cliniques et offre la possibilité de prédire les épisodes d'hypotension imminents, permettant à l'équipe médicale d'intervenir de manière proactive. Un exemple de telles technologies est l'Indice de Prédiction d'Hypotension (HPI), qui utilise un algorithme d'apprentissage automatique pour analyser les données hémodynamiques et prédire le risque d'hypotension avec une précision de jusqu'à 80 %, jusqu'à 10 minutes avant son apparition. Par conséquent, les logiciels qui intègrent les volumes d'administration de fluides avec les paramètres dérivés des systèmes de contour cardiaque sont actuellement utilisés, permettant une analyse de l'efficacité de l'administration de bolus de fluides. Par exemple, le logiciel de Gestion Assistée des Fluides (AFM) aide le clinicien à choisir le moment de l'administration de fluides, à déterminer son efficacité en termes de réactivité aux fluides. Cela permet de réduire les complications liées à une gestion inappropriée des fluides intraopératoires, telles que les lésions d'organes, et d'optimiser l'utilisation des fluides et des médicaments vasoconstricteurs. Malgré l'utilisation croissante de l'IA en chirurgie, l'impact clinique et économique de telles technologies est encore sous étude. Les outils de gestion hémodynamique intraopératoire avancés ont montré qu'ils réduisent la durée des épisodes d'hypotension et améliorent la stabilité hémodynamique. L'impact clinique de cette surveillance, en termes de complications et de durée du séjour postopératoire, pourrait être crucial pour recommander leur utilisation dans les groupes de patients à haut risque. Cela est conforme à la littérature médicale montrant que les complications postopératoires augmentent les coûts d'hospitalisation des patients. Cette étude vise à explorer l'utilité de combiner un protocole de Thérapie Hémodynamique Ciblée (GDHT) avec un logiciel d'IA dans trois scénarios différents. L'objectif principal de l'étude est d'évaluer s'il y a une différence significative dans les volumes d'administration de fluides intraopératoires entre trois protocoles différents de GDHT soutenus par l'IA, chez les patients sous couverture de chirurgie oncologique abdominale majeure. Les objectifs secondaires de l'étude incluent : * Évaluer le taux d'épisodes d'hypotension en termes de Hypotension Moyenne Pondérée dans le Temps (TWAH) entre les trois groupes. * Analyser le taux de complications postopératoires et de mortalité hospitalière entre les trois groupes. * Évaluer la durée totale du séjour hospitalier et/ou le nombre de jours passés en unité de soins intensifs entre les trois groupes. L'étude vise à fournir des preuves sur l'efficacité clinique des technologies de surveillance hémodynamique actuellement présentes dans la pratique quotidienne. Les résultats permettront de définir une optimisation de la gestion hémodynamique intraopératoire, améliorant les résultats cliniques et optimisant l'utilisation des ressources de santé.