Problématique
Les systèmes automatisés de détection précoce du sepsis peuvent-ils réduire le temps de traitement et améliorer les résultats chez les patients dans les unités de soins intensifs (USI), par rapport aux soins standard ?
Contexte
Le sepsis survient lorsqu'une personne développe une infection et que son système immunitaire réagit à celle-ci de façon excessive. Si le sepsis n'est pas pris en charge, il peut rapidement se transformer en choc septique, ce qui entraîne l'arrêt du bon fonctionnement d'organes comme le foie et le cœur. Le sepsis peut survenir en tout temps, mais les personnes en soins intensifs sont plus susceptibles d'en être atteintes. Le choc septique est mortel pour 20 % à 70 % des personnes admises aux soins intensifs en Europe. Il n'existe pas de test diagnostique unique permettant de déterminer si une personne est atteinte de sepsis ou non. Ainsi, les résultats de plusieurs tests (comme les tests sanguins) doivent être examinés avec d'autres informations sur le patient (comme ses antécédents médicaux) et des observations cliniques (comme la fréquence cardiaque, la température et la pression artérielle). Ce processus peut être long et compliqué à réaliser. Les personnes déjà admises en soins intensifs risquent d'être très malades, et il peut être difficile de dire si les résultats anormaux sont attribuables au problème qui a causé leur admission en soins intensifs ou à un sepsis.
Les systèmes de surveillance automatisés sont des systèmes électroniques qui peuvent recueillir et analyser des informations provenant de différentes sources et qui peuvent être utilisés pour alerter le personnel lorsque les signes et les symptômes de sepsis ont été identifiés. Cela peut signifier que le sepsis est diagnostiqué le plus tôt possible, ce qui permet de commencer le traitement avant que les organes ne soient endommagés. Cependant, il est possible que les systèmes de surveillance automatisés n'aident pas, ou même qu’ils soient néfastes. Cela peut se produire si les systèmes sont incapables de détecter correctement le sepsis (ce qui signifie que le traitement ne commence pas quand il le devrait, ou qu'il commence quand il ne le devrait pas), ou si le personnel soignant ne répond pas assez rapidement aux alertes, surtout si les systèmes donnent trop de fausses alertes.
Caractéristiques de l’étude
Nous avons effectué une recherche pour trouver des données publiées avant septembre 2017. Les études étaient admissibles à l'inclusion si elles comparaient la surveillance automatisée du sepsis aux soins standard (comme les systèmes sur papier) chez les personnes admises en unités de soins intensifs ou critiques pour maladie grave. Nous n'avons pas inclus les études non randomisées (études où les participants n'ont pas été assignés à des groupes de traitement au hasard), les études quasi randomisées (études où les participants ont été assignés à des groupes de traitement par une méthode qui n'est pas vraiment aléatoire, comme la date de naissance ou le numéro médical) et les études transversales (où les participants reçoivent d'abord un traitement, puis l'autre traitement). Les études portant sur des personnes ayant déjà reçu un diagnostic de sepsis ont également été exclues.
Résultats clés
Nous avons inclus trois essais contrôlés randomisés (études où les participants ont été répartis au hasard dans des groupes de traitement), auxquels ont participé 1199 personnes. Dans l'ensemble, il n'y a pas eu de différences significatives quant au délai avant le début de la thérapie antimicrobienne (comme les traitements antimicrobiens et antifongiques, données probantes de très faible qualité), à la durée du séjour en soins intensifs (données probantes de très faible qualité) ou à la mortalité à 14 jours, 28 jours ou à la sortie (preuves de très faible qualité) lorsque les systèmes de surveillance automatique étaient comparés aux soins standard. Nous disposions de données de très faible qualité sur l'échec de la détection du sepsis, mais la déclaration des données n'était pas assez claire pour nous permettre d'analyser la situation de façon pertinente. D'autres résultats que nous voulions évaluer, comme le délai avant le début de la réanimation liquidienne (le processus d'augmentation de la quantité de liquides dans l'organisme), la mortalité à 30 jours et la qualité de vie, n'ont été signalés dans aucune de ces études.
Qualité des données probantes
Les résultats de cette revue montrent que les données probantes sont limitées et de très faible qualité, ce qui nous a empêché de tirer des conclusions pertinentes. Nous ne savons pas exactement quel effet les systèmes automatisés de surveillance du sepsis ont sur les critères de jugement inclus dans cette revue et, par conséquent, nous ne savons pas si la surveillance automatisée du sepsis est bénéfique ou non. D'autres données probantes de grande qualité sont nécessaires pour nous aider à répondre à la question.
On ne sait pas exactement quel effet les systèmes automatisés de surveillance du sepsis ont sur l'un ou l'autre des critères de jugement inclus dans la présente revue. Les données probantes de très faible qualité ne sont disponibles que pour les alertes automatisées, qui ne sont qu'une composante des systèmes de surveillance automatisés. Il n'est pas certain que de tels systèmes puissent remplacer un examen régulier et minutieux de l'état du patient par un personnel de santé expérimenté.
Le sepsis est une affection qui met la vie des malades en danger et qui est habituellement diagnostiquée lorsqu'un patient est atteint d'une infection soupçonnée ou documentée, et qui répond à au moins deux critères du syndrome de réponse inflammatoire systémique (SRIS). L'incidence de sepsis est plus élevée chez les personnes admises en unités de soins intensifs (USI) que chez les autres patients. S’il n'est pas traité, le sepsis peut rapidement s'aggraver ; le sepsis grave a un taux de mortalité de 40 % ou plus, selon la définition. La reconnaissance d'un sepsis peut s'avérer difficile, car elle exige habituellement que les données sur les patients soient combinées à partir de sources multiples non reliées et interprétées correctement, ce qui peut s'avérer complexe et prendre beaucoup de temps. Les systèmes électroniques qui sont conçus pour relier les sources d'informations entre elles et qui rassemblent, analysent et surveillent automatiquement, ainsi que pour alerter le personnel de santé lorsque les seuils diagnostiques prédéterminés sont atteints, peuvent potentiellement offrir des avantages en facilitant une reconnaissance plus précoce du sepsis et un début de traitement plus rapide, comme la thérapie antimicrobienne, la réanimation liquidienne, les inotropes et, si nécessaire, les vasopresseurs. Cependant, il est possible que les systèmes électroniques et automatisés n'offrent pas d'avantages ou même qu’elles causent des dommages. Cela peut se produire si les systèmes sont incapables de détecter correctement le sepsis (ce qui signifie que le traitement ne commence pas quand il le devrait ou qu'il commence quand il ne le devrait pas), ou si le personnel de santé ne répond pas aux alertes assez rapidement ou les ignore, surtout si les alertes se déclenchent fréquemment ou donnent trop de fausses alertes.
Évaluer si les systèmes automatisés de détection précoce du sepsis peuvent réduire le temps nécessaire à un traitement approprié (comme l'administration d'antibiotiques, de liquides, d'inotropes et de vasopresseurs) et améliorer les résultats cliniques chez les patients gravement malades à l'USI.
Nous avons effectué des recherches dans CENTRAL, MEDLINE, Embase, CINAHL, ISI Web of science et LILACS, clinicaltrials.gov et le portail des essais cliniques de l'Organisation mondiale de la santé. Nous avons effectué des recherches dans toutes les bases de données depuis leur date de création jusqu'au 18 septembre 2017, sans restriction quant au pays ou à la langue de publication.
Nous avons inclus des essais contrôlés randomisés (ECR) qui comparaient les systèmes automatisés de surveillance du sepsis aux systèmes de soins standard (comme les systèmes sur papier) chez des participants de tout âge admis en unités de soins intensifs ou critiques pour des maladies graves. Nous avons défini un système automatisé comme tout processus capable de trier automatiquement et à intervalles réguliers les dossiers ou les données des patients (un ou plusieurs systèmes) en fonction de marqueurs ou de caractéristiques indiquant un sepsis. Nous avons défini les maladies graves comme incluant, mais sans s'y limiter : les suites d'une chirurgie, les traumatismes, les accidents vasculaires cérébraux, les infarctus du myocarde, les arythmies, les brûlures et les chocs hypovolémiques ou hémorragiques. Nous avons exclu les études non randomisées, les études quasi randomisées et les études croisées. Nous avons également exclu les études portant sur des personnes ayant déjà reçu un diagnostic de sepsis.
Nous avons utilisé les procédures méthodologiques standard définies par Cochrane. Nos principaux critères de jugement étaient les suivants : délai avant le début du traitement antimicrobien, délai avant le début de la réanimation liquidienne et mortalité à 30 jours. Les critères de jugement secondaires comprenaient : la durée du séjour en soins intensifs, l'échec de la détection du sepsis et la qualité de vie. Nous avons utilisé GRADE pour évaluer la qualité des données probantes pour chaque critère.
Nous avons inclus trois ECR dans cette revue. Nous ne savions pas exactement si les ECR se composaient de trois études distinctes portant sur 1199 participants au total, ou s'il s'agissait de rapports de la même étude portant sur moins de participants. Nous avons décidé de traiter les études séparément, car nous n'avons pas été en mesure d'entrer en contact avec les auteurs de l'étude pour obtenir des précisions.
Les trois ECR sont de très faible qualité en raison de problèmes liés à l'imprécision des méthodes de randomisation, à la dissimulation de l'attribution et à l'incertitude quant à l'ampleur de l'effet. Certaines des études ont été rapportées sous forme de résumés seulement et contenaient des données limitées, ce qui a empêché une analyse et une évaluation pertinentes des biais potentiels.
Les études comprenaient des participants qui ont tous fait l'objet d'une surveillance électronique automatisée pendant leur séjour à l'hôpital. Les participants ont été répartis au hasard dans un groupe d'intervention (alertes automatisées envoyées par le système) ou dans un groupe de soins habituels (aucune alerte automatisée envoyée par le système).
Les données des trois études indiquait le "temps avant le début du traitement antimicrobien". Nous n'avons pas été en mesure de regrouper les données, mais la plus grande étude portant sur 680 participants a fait état d'un délai médian avant le début du traitement antimicrobien de 5,6 heures (écart interquartile (EI) 2,3 à 19,7) dans le groupe d'intervention (n = non déclaré) et 7,8 heures (EI 2,5 à 33,1) dans le groupe témoin (n = non déclaré).
Aucune étude n'a rapporté le "délai avant le début de la réanimation liquidienne" ou l'effet indésirable "Mortalité à 30 jours". Cependant, des données de très faible qualité étaient disponibles lorsque la mortalité était signalée à d'autres moments. Une étude portant sur 77 participants a fait état d'un taux de mortalité sur 14 jours de 20 % dans le groupe d'intervention et de 21 % dans le groupe témoin (numérateur et dénominateur non indiqués). Une étude portant sur 442 participants a fait état d'un taux de mortalité à 28 jours ou à la sortie, soit 14 % dans le groupe d'intervention et 10 % dans le groupe témoin (numérateur et dénominateur non déclarés). La taille des échantillons n'a pas été communiquée adéquatement pour ces résultats et nous n'avons donc pas pu estimer les intervalles de confiance.
Des données de très faible qualité provenant d'une étude portant sur 442 participants ont indiqué la "Durée du séjour en soins intensifs". La durée médiane du séjour était de 3 jours dans le groupe d'intervention (EI = 2,0 à 5,0) et de 3 jours (EI 2,0 à 4,0) dans le groupe témoin.
Des données de très faible qualité provenant d'une étude impliquant au moins 442 participants ont signalé l'effet indésirable "Echec de la détection du sepsis". Les données n'ont été rapportées que pour l’échec de la détection du sepsis chez deux participants et nous ne savons pas exactement dans quel(s) groupe(s) ce résultat s'est produit.
Aucune étude n'a fait état de la "Qualité de vie".
Post-édition : Ciaran Cresswell - Révision : Claire Ducourant-Casimiri (M2 ILTS, Université Paris Diderot)