En fonction de nombreux facteurs, notamment les médicaments concomitants, les antécédents des patients et les comorbidités, l’efficacité des traitements médicaux peut varier d’un patient à l’autre dans la maladie à coronavirus 2019 (COVID-19). Pour cette raison, une grande variété d’outils statistiques ont été établis pour estimer de manière robuste les effets de traitement hétérogènes (HTE) et les effets de traitement individualisés (ITE) en fonction des caractéristiques du patient. Cependant, cela nécessite un grand nombre de tests par paires pour tester plusieurs traitements pour des effets hétérogènes.
Étude : Découverte interprétable automatisée de l’efficacité du traitement hétérogène : une étude de cas Covid-19. Crédit d’image : Corona Borealis Studio/Shutterstock
Dans un document de recherche publié sur le medRxiv* serveur, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT), de NYU Langone Health et de Microsoft Research se sont concentrés sur la stratégie S-learner consistant à estimer l’effet conditionnel moyen du traitement (CATE). Cette stratégie utilise un modèle unique qui modélise le risque de mortalité en fonction du traitement et des facteurs de risque du patient, permettant la comparaison du risque de mortalité avec et sans le traitement pour différents facteurs de risque du patient.
Les auteurs ont validé la méthode proposée sur l’ensemble de données MIMIC-IV pour tester sa récupération des HTE. Cette méthode a ensuite été appliquée à un ensemble de données contenant plus de trois mille patients COVID-19 hospitalisés, et des preuves ont été trouvées d’ETH qui étaient largement prédites par des indicateurs d’inflammation et de risque de thrombose. De plus, les patients qui ont le plus bénéficié des traitements contre l’inflammation étaient ceux avec peu d’indicateurs de risque de thrombose, tandis que ceux qui ont le plus bénéficié des traitements de thrombose étaient ceux avec peu d’indicateurs de risque d’inflammation.
L’étude
Les risques de mortalité de base associés aux comorbidités et aux médicaments ambulatoires pré-admission sont illustrés à la figure 1. Les effets observés des comorbidités et des médicaments ambulatoires coïncident avec les mécanismes de mortalité liés à l’inflammation et/ou à la thrombose. Le remplacement valvulaire est l’association la plus protectrice, pour laquelle le traitement typique est des anticoagulants à long terme. Les associations les plus nocives sont l’hypertension, l’insuffisance cardiaque et l’infarctus du myocarde.
À partir des tests de laboratoire effectués, il a été observé que l’effet le plus significatif concerne le rapport neutrophiles/lymphocytes, qui est utilisé pour mesurer l’inflammation et pour indiquer la gravité du COVID-19. La probabilité de décès I a également augmenté par la présence de procalcitonine et de protéine c-réactive. Les taux de calcium sérique étaient également remarquables, car aucune élévation des taux n’est liée à un risque accru, et les taux de créatinine, qui indiquent une baisse du risque à 4 mg/dL, un seuil commun pour les décisions de dialyse. Les résultats de laboratoire ont également montré que l’hématocrite présente des effets opposés lorsqu’il est estimé isolément ou après correction pour d’autres facteurs.
Les ETH de six traitements ont été évalués dans cette étude (héparine, anti-inflammatoires non stéroïdiens [NSAIDs], hydroxychloroquine, azithromycine, remplacement du zinc et glucocorticoïdes). Tous ces traitements affichent une efficacité diminuée avec l’augmentation de l’âge des patients, ce qui est associé à des résultats graves liés au COVID-19.
Les HTE de trois de ces traitements sont associés au rapport neutrophiles/lymphocytes, qui est un marqueur d’inflammation et de COVID-19 sévère. Avec une augmentation du taux de neutrophiles/lymphocytes, le bénéfice statistique de l’héparine, de l’azithromycine et des AINS diminue, alors qu’il n’y a pas d’hétérogénéité significative montrée avec l’efficacité de l’hydroxychloroquine, du zinc ou des glucocorticoïdes.
Lorsque les glucocorticoïdes ont été utilisés en association avec l’azithromycine, une diminution du bénéfice a été observée. Chez les patients ayant des antécédents d’alcoolisme, les AINS ont montré une augmentation du bénéfice. Des avantages diminués ont été observés avec le remplacement du zinc chez les patients atteints d’insuffisance cardiaque congestive, ce qui serait attendu si les effets protecteurs du zinc étaient dus à la médiation de thromboses, car les inhibiteurs de l’agrégation plaquettaire et les anticoagulants sont systématiquement prescrits aux patients atteints de cette maladie.
Implications
Les auteurs de cet article ont proposé une méthode pour justifier l’efficacité variable de différents traitements médicaux en formant des modèles adaptatifs, en explorant les avantages des traitements personnalisés et en partageant la puissance statistique entre de nombreux traitements. Cette méthode a été appliquée aux modèles de risque de mortalité des patients COVID-19, et elle a révélé deux voies de mortalité : l’inflammation et la thrombose.
*Avis important
medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, orienter la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ou traités comme des informations établies.
