Modele de sonde de gastrostomie

Le stade nodales préopératoire s`est révélé être un prédicteur significatif (i.e., N2 vs n0 vs N1). Nous avons cependant constaté que la maladie bilatérale n`était pas significativement différente de la maladie unilatérale. Ces constatations sont en accord avec le modèle prédictif mis en avant par Wermker et coll. 4 il est intéressant de noter que l`exécution d`une dissection bilatérale du cou a été prédictive du placement du tube G post-opératoire. De nombreuses dissections bilatérales de cou sont effectuées pour les sites de la maladie primaire de la supraglottis, hypopharynx, base de la langue, et le plancher de la bouche, qui ont tous été montrés comme des risques pour la dysfonction de la déglutition post-opératoire. 15 cela suggère que c`est l`emplacement du site de tumeur primaire et la chirurgie nécessaire pour cela qui conduit l`association avec le placement de G-tube. Nous présentons un modèle validé et complet pour prédire de façon préopératoire le besoin de placement du tube G chez les patients subissant une chirurgie du tractus aérodigestif supérieur. L`accès précoce aux entérologues chez les patients à haut risque peut prévenir les complications dans la guérison postopératoire et améliorer les résultats globaux, y compris la qualité de vie. Pour tester la validité de notre modèle prédictif, nous avons examiné 137 résections supplémentaires qui n`ont pas été utilisées dans notre processus de construction de modèles. Sur ces 137 patients, 13% ont par la suite exigé le placement du tube G. En utilisant notre modèle prédictif, nous avons calculé un score préopératoire prédictif pour tous les 137 patients afin de déterminer la capacité du modèle à prédire les patients qui nécessiteraient un placement en G-tube.

Pour les patients ayant reçu un G-tube postopératoire, la note prédictive moyenne était de 0,2540, alors que les patients qui n`avaient pas reçu de tube G post-opératoire avaient un score prédictif de 0,1086. À l`aide d`un test t à 2 échantillons pour comparer ces scores, nous avons constaté que la note moyenne prévue pour les patients recevant des tubes G était statistiquement différente de la note pour les patients qui n`avaient pas reçu de G-tubes (P = 0,01). Voir la figure pour la comparaison graphique du placement du tube G post-opératoire par rapport au score de probabilité prédictive préopératoire. Les points forts de cette étude comprennent qu`il a été exécuté sur une grande population de patients soignés dans une pratique de multichirurgien dans un grand établissement de soins tertiaires. Il est également unique en ce que la gamme complète de patients et de facteurs tumoraux ont été analysés pour inclusion. L`exécution d`une telle évaluation multifactorielle complète nous a permis de contrôler de manière différenciante les facteurs confusionnels dans l`analyse multivariée et de définir plus clairement des prédicteurs vrais. En outre, et surtout, un modèle a été développé qui peut être facilement utilisé dans les pratiques d`oto-rhino-laryngologie dans le cadre préopératoire pour évaluer le risque dans les populations de cancer de la tête et du cou. Un modèle prédictif a ensuite été créé à l`aide des données de ce premier groupe de patients. Ce modèle comprenait uniquement des variables prédictitrices qui demeuraient statistiquement significatives (P <. 05).

À partir de ce modèle final, une équation prédictive a été générée qui a ensuite été utilisée pour générer des probabilités prédictives pour le placement du tube G chez les patients. Suite à la création de ce modèle, nous avons effectué une analyse de validation en utilisant les mêmes variables recueillies dans les dossiers médicaux des patients chirurgicaux entre septembre 2012 et décembre 2013. Ces données ont été saisies dans notre équation prédictive, le résultat étant la probabilité en pourcentage du placement du tube G. Les probabilités prévues pour les patients qui ont reçu un G-tube vs ceux qui n`ont pas été comparées à l`aide d`un test t à 2 échantillons. Toutes les analyses ont été effectuées à l`aide du logiciel SAS, version 9,3 (SAS Institute Inc.). Un modèle prédictif pour le placement du tube G a été développé. Le tableau 2 énumère les variables utilisées dans ce modèle, leurs ORs et les 95% CIs correspondants. À partir de l`analyse de régression logistique, la formule décrite dans l`encadré 2 et illustrée par 2 exemples cliniques fournis dans l`encadré 3 a été développée pour déterminer la probabilité prédictive globale de placement du tube G. Un total de 540 patients ont été identifiés et ont répondu à tous les critères d`inclusion dans notre étude.