Comment prédire les complications de la prééclampsie ? Comment suivre les risques associés au fil de la grossesse ? Trouver une approche permettant de prédire les risques existants, pour la mère et pour l’enfant et tout au long de la grossesse, c’est l’objectif de cette équipe de l’Université de Groningen (Pays-Bas). La recherche, publiée dans la revue PLoS Medicine, alerte en particulier sur les limites des modèles existants dont la précision se limite aux 2 jours suivant le diagnostic.
La prééclampsie est une maladie potentiellement mortelle qui peut survenir pendant la grossesse : parmi les femmes diagnostiquées avec une prééclampsie, 5 à 20 % développeront des complications graves.
Il existe aujourd’hui 2 modèles principaux de prédiction
- PIERS (Pre-eclampsia Integrated Estimate of RiSk) existants,
- PIERS Machine Learning (PIERS-ML) et le fullPIERS basé sur la régression logistique,
censés identifier les patientes présentant le plus ou le moins de risques d’issues maternelles défavorables dans les 48 heures suivant l’admission à l’hôpital en raison de leur prééclampsie. Cependant, ces 2 modèles sont utilisés, en pratique, pour une évaluation continue au-delà des 48 premières heures.
Les performances des modèles existants déclinent au fil du temps.
L’étude est menée à partir des données de 8.843 participantes, diagnostiquées avec une prééclampsie pendant la grossesse. L’équipe a pris en compte les évaluations PIERS-ML et fullPIERS ainsi que les résultats de santé. L’analyse confirme :
- le manque de précision des modèles de prédiction des risques existants dans les jours qui suivent le diagnostic ;
- ni le modèle PIERS-ML ni le modèle fullPIERS ne maintiennent leurs performances au fil du temps de stratification répétée des risques chez les femmes atteintes de prééclampsie ;
- le modèle PIERS-ML reste globalement efficace pour identifier les groupes à très haut risque et à très faible risque au fil du temps, mais ces prédictions se détériorent considérablement après 48 heures ;
- le modèle fullPIERS est encore moins performant que le modèle PIERS-ML.
« Comme il n’existe pas de meilleures options, les cliniciens utilisent toujours ces 2 modèles bien après la première admission pour prééclampsie, mais
leurs prédictions doivent donc être prises avec une prudence croissante au fil de la grossesse ».
Il existe ainsi un besoin urgent de nouveau modèle -sur lequel l’équipe travaille- pour l’évaluation initiale des risques pour les mères et leurs bébés. Car les modèles actuels « statiques », utilisés de manière répétée, produisent des prédictions de plus en plus erronées.
Source: PLOS Medicine 4 Feb, 2025 DOI : 10.1371/journal.pmed.1004509 Consecutive prediction of adverse maternal outcomes of preeclampsia, using the PIERS-ML and fullPIERS models: A multicountry prospective observational study
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