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Service rendu ? Les AVC sont associés à la survenue de démence et de déclin cognitif. Il est établi aussi que la maladie athéromateuse des vaisseaux carotidiens dans leur portion extracrânienne est liée à un dysfonctionnement cognitif comme suggéré par les données récentes de Crest 2. Le corollaire est que la chirurgie carotidienne induit des modifications des fonctions cognitives. Néanmoins il existe beaucoup d’hétérogénéité entre les études. Cette revue essaie de faire le point.   Évolution de l’évaluation cognitive au cours du temps Une étude de 2006 a porté sur 33 patients opérés d’une sténose serrée asymptomatique et comparés à des contrôles (patients opérés pour AOMI). Les résultats des tests cognitifs concluent à l’absence de différence entre les deux groupes. À l’inverse, une autre étude a suggéré une détérioration dans la mémoire épisodique après chirurgie carotidienne. Une autre étude encore a retrouvé une amélioration significative de la mémoire verbale et de l’attention 3 mois après chirurgie carotidienne. Une métaanalyse de 2006 a retrouvé autant d’études suggérant une amélioration qu’une absence de changement ou qu’une dégradation des fonctions cognitives après chirurgie carotidienne. Plus récemment, certains travaux ont mis en avant une amélioration cognitive sur le long terme après chirurgie carotidienne (notamment une étude de plus de 500 participants). Les auteurs du présent article ont constaté, sur la base de 170 patients, une amélioration du score RAVLT à 6 mois. Une revue de 2021 enfin a noté une fréquente amélioration neurocognitive après revascularisation carotidienne.   Statut symptomatique préopératoire et changement cognitif postopératoire La littérature est à peu près uniforme sur l’amélioration des fonctions neurocognitives postopératoires chez les patients symptomatiques. Il a été relevé une amélioration du MMS jusqu’à 3 ans après stenting carotidien sur une cohorte de 579 patients. La tendance a été similaire après traitement par chirurgie ouverte. Les résultats se sont révélés plus controversés chez les patients asymptomatiques. Certains travaux ont rapporté un déclin, d’autres une amélioration avec des variations importantes selon les types de tests et les fonctions évaluées.   Influence du type de procédure Les résultats sont contradictoires. On a retrouvé la notion d’amélioration cognitive à 6 mois après stenting carotidien, avec progrès en termes de mémoire et de fonctions exécutives versus traitement médical. Certains papiers ont rapporté une amélioration de la vitesse psychomotrice après chirurgie et une dégradation après stenting. On a pu lire aussi une amélioration des fonctions visio-spatiales et exécutives après stenting, alors que la chirurgie était bénéfique sur le langage, l’attention et la mémoire à long terme.   Importance des microemboles lors de la procédure Le message est là assez consensuel. Le stenting est associé à un taux plus élevé de microemboles que la chirurgie ouverte. Ceux-ci sont associés au déclin cognitif. L’atteinte de la mémoire à court terme semble récupérer après 6 mois, ce qui n’est pas le cas de certaines fonctions exécutives.   Conclusion Cet aspect n’est pas souvent (jamais ?) mis en avant dans les études chirurgicales. Globalement, la revascularisation semble avoir un effet bénéfique. Ce travail est une tribune d’experts plus qu’une métaanalyse précise mais il a l’intérêt de poser le problème et permet de réaliser que l’évaluation est complexe et que de nombreuses études restent à faire. Succar B, Zhou W. Does carotid intervention improve cognitive function? Advances in Surgery 2023 ; 57 : 267-77. Toute ressemblance... Les récents scandales de harcèlements moral ou sexuel dans le milieu académique ont fréquemment impliqué des hauts responsables institutionnels dont le comportement était connu depuis des années. Beaucoup attribuent ce type de comportement à une dissociation entre qualités scientifiques et comportement personnel. Autrement dit, il est impossible mais c’est un grand scientifique. En réalité, les experts de la question avancent une explication différente. Le comportement agressif et de harcèlement est un moyen pour des scientifiques médiocres de se hisser toujours plus haut. L’abus de pouvoir, la persécution et la dévaluation du mérite des autres est un moyen de saboter la carrière des personnes qui sont des cibles pour les harceleurs, car identifiées comme menaçantes. De nombreux travaux expérimentaux récents suggèrent que harceler permet de déplacer la compétition d’un terrain scientifique ou professionnel vers un terrain comportemental où le harceleur se sent tout autorisé. Ainsi, l'exemple de cette chercheuse hollandaise qui était relativement bien traitée jusqu’à ce qu’elle obtienne un financement de plusieurs millions. Elle est alors devenue l’objet d’un harcèlement en règle allant jusqu’à l’agression physique. Le harcèlement permet à ceux qui en usent d’obtenir leur poste.   La question est quelles sont les structures qui encouragent ces comportements ? Bien que les processus de sélection soient nombreux et rigoureux dans l’environnement académique, les critères d’évaluation sont souvent obscures. Les personnes prédatrices sont, d’après les travaux disponibles dans le domaine, le plus souvent des hommes qui occupent une position élevée dans la hiérarchie. Ils ont la latitude d’utiliser et de faire varier les critères de sélection afin de justifier le dénigrement de leur(s) cible(s) et de les priver de promotion ou de nomination. Par ailleurs, ils vont s’entourer d’alliés et constituer un réseau et promouvoir un élève choisi en dépit de compétences exceptionnelles. Certaines études rapportent que l’ambiance hypercompétitive de l’environnement académique offre un bénéfice de survie aux individus dont les traits de personnalité comportent audace, domination, désinhibition et méchanceté. Le corollaire est la mise en avant de ses propres succès et le dénigrement, voire la diffamation des performances de ses collègues. Si on admet les conclusions de ces études, il est important de procéder à un changement de paradigme au sein de l’environnement académique et de favoriser l’émergence de leaders académiques qui soient des gens sensibles, ayant le sens du collectif et favorisant l’esprit de communauté. Täuber S, Mahmoudi M. How bullying becomes a career tool. Nat Hum Behav 2022 ; 6(4) : 475. Machine learning Les modèles guidant nos décisions thérapeutiques sont actuellement largement basés sur des études de prévention secondaire. Développer des outils diagnostiques d’amont afin de mieux sélectionner les patients et d’adapter la prise en charge constitue un enjeu majeur de la recherche. Au niveau carotidien, l’indication est basée essentiellement sur le degré de sténose, ce qui constitue une analyse incomplète. Le scanner, examen de routine préopératoire, devrait permettre une analyse plus fine des plaques en dehors du seul degré de sténose. La référence pour identifier des plaques à risque est l’histologie. Mettre au point une correspondance entre scanner préopératoire et caractéristiques histologiques paraît très intéressant de ce point de vue et les outils de machine learning semblent être à même de réaliser cette mise en relation. Dans ce travail, une cohorte de développement était analysée et une cohorte de validation permettait de renforcer la validité des résultats. • Méthodes : étude prospective bicentrique. Les plaques étaient toutes analysées en histologie et classées en atteintes athéromateuses minimes, plaques stables et plaques instables. La correspondance avec le scanner préopératoire était établie grâce à un logiciel dédié de machine learning. • Résultats : l’étude a inclu 53 patients, d’âge moyen 60 ans, dont 57 % d’hommes. Dix-huit patients étaient issus de zones urbaines et 35 de zones suburbaines (moins de patients blancs et moins d’hypercholestérolémie retrouvés dans le premier groupe). L’agrément était considéré comme très bon entre les trois anatomopathologistes qui caractérisaient les plaques. Au total, 496 coupes de vaisseaux étaient analysées dans la cohorte de développement et 408 dans la cohorte de validation. Dans la première cohorte, l’histologie retrouvait 168/160/168 atteintes minimes/plaques stables/instables, respectivement. Dans la deuxième cohorte, on notait 194/94/55 lésions minimes/stables/instables. L’identification en scanner des plaques à haut risque (selon l’histologie) a fonctionné avec un haut niveau de performance sur les deux cohortes. En particulier, il n’y avait pas de cas où le logiciel identifiait une plaque instable alors que l’histologie la considérait comme un athérome minime. On a noté 13 cas où le logiciel identifiait la plaque comme instable alors que l’histologie la considérait comme stable (AUC : 0,97 ; 0,95 ; 0,99 pour les groupes plaques instables, stables et athérome minime). À noter que l’agrément était très modeste entre le degré de sténose au scanner et le risque en histologie. En particulier, le degré de sténose concordait avec le risque histologique dans seulement 49 % des coupes. • Discussion : une analyse qualitative des lésions apparaît indispensable pour améliorer nos indications. Ce travail a le grand intérêt d’initier une correspondance entre histologie (très informative mais postopératoire) et le scanner. Le logiciel de machine learning atteint des résultats très prometteurs pour l’avenir malgré le faible nombre de patients dans cette étude dont une des limites est l’absence totale de renseignements cliniques sur les patients. Täuber S, Mahmoudi M. Atherosclerosis risk classification with computed tomography angiography: A radiologic-pathologic validation study. Atherosclerosis 2023 ; 366 : 42-8. Intelligence artificielle Éditorial du papier suivant qui le place dans son contexte. L’événement clinique tel l’AVC ou l’infarctus du myocarde provient fréquemment d’une rupture de plaques dont les caractéristiques sont un cœur lipidique riche, une chape fibreuse fine et un remodelage positif. L’identification de ces plaques à risque par des modalités d’imagerie invasives et non invasives est cruciale. L’intelligence artificielle (IA) associée au scanner est une voix prometteuse pour identifier les plaques carotidiennes à risque. Le scanner est une modalité de choix car très largement répandue et de haute résolution spatiale. L’amélioration des logiciels d’imagerie et de la qualité d’acquisition des images a permis des mesures de plus en plus précises volumétriques de la plaque mais également qualitative avec corrélation entre la composition de la plaque et l’histologie. L’acquisition d’un grand nombre de données, qui constitue le cœur même de l’IA, se prête également très bien au scanner. Le Deep learning et le Convolutional Neural Network (CNN) permettent la stratification de risque à partir d’images. Le logiciel est entraîné à identifier les plaques à risque et l’analyse automatisée est possible en un temps court, compatible avec la routine clinique. La validation nécessite un nombre important de patients. Voilà à coup sûr un virage technologique que le clinicien se doit de ne pas rater. Lin A. Artificial intelligence for high-risk plaque detection on carotid CT angiography. Atherosclerosis 2023 ; 366 : 40-1. Intelligence artificielle et machine learning Les avancées techniques en médecine se développent de manière exponentielle et ceci est tout à fait illustré par l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning. Les fondamentaux de l’IA sont d’analyser des grandes quantités de données ; de reconnaître des profils de données ; de prédire des événements et finalement d’aider à tirer des conclusions et à améliorer la prise en charge des patients sans remplacer le clinicien mais en l’assistant. L’IA aboutit à l’élaboration d’algorithmes permettant à des machines de raisonner et de réaliser des tâches cognitives comme résoudre un problème, reconnaître des objets et des mots, et prendre des décisions. La chirurgie vasculaire n’échappe pas à l’avancée de l’IA dont cette revue reprend les grands principes. Les champs de l’IA sont les suivants : • Le machine learning (ML). Le ML permet aux machines d’apprendre et de faire des prévisions par la reconnaissance de motifs. L’apprentissage supervisé par l’humain permet à l’ordinateur un étiquetage partiel des données, c’est le radiologue qui indique à l’ordinateur où est l’aorte par opposition à l’apprentissage non supervisé. Le premier permet d’entraîner la machine à prédire un résultat connu, alors que le deuxième sert à identifier des motifs au sein des données, cette approche étant particulièrement intéressantes pour identifier des motifs subtils au sein de grandes quantités de données. • Le Natural Language Processing (NLP). C’est le processus par lequel l’ordinateur apprend à comprendre et à reconnaître le langage humain. Il est primordial pour l’analyse du contenu des dossiers patients avec les comptes rendus médicaux. Au-delà de la reconnaissance du simple mot, le NLP permet d’identifier des séquences sémantiques et de la syntaxe, et de les analyser. • Artificial Neural Network. Inspirés des réseaux de neurones biologiques, ils sont devenus primordiaux dans de nombreuses applications d’IA. Les « Deep Neural Networks » comprennent de nombreuses couches et permettent d’apprendre des motifs plus complexes et plus subtils que les réseaux à une ou deux couches. • Computer vision. C’est l’analyse d’images et de vidéos par la machine. Elle a permis des progrès significatifs par analyse de coupes scanographiques ou de séquences de colonoscopie, par exemple. Pour ce qui est de la chirurgie vasculaire, les quatre champs de l’IA sont expérimentés. Dans le domaine du diagnostic, l’analyse par IA de données diagnostiques non invasives permet d’établir très tôt le diagnostic d’artériopathie périphérique, par exemple. L’analyse de l’onde de pouls a été faite par « deep convolutional neural network » en utilisant comme référence l’IPS (Index de pression systolique). Une étude sur un grand nombre de patients virtuels a montré la méthode supérieure à la prise de l’IPS pour le diagnostic précoce de l’artériopathie périphérique. Dans la planification du traitement des anévrismes de l’aorte abdominale par mesures automatisées afin d’aider le chirurgien dans le choix de la technique, on trouve le sizing automatisé et le choix de l’endoprothèse. L’ajout dans l’algorithme de données cliniques, biologiques améliore encore la fiabilité du modèle. L’analyse de grandes quantités de données à partir de dossiers de patients a été possible par ces techniques avec mise au point d’un modèle de prédiction de la mortalité liée à l’artériopathie périphérique, dépassant les performances des analyses classiques par régression logistique. Les défis dans l’avenir consistent à exploiter au mieux cet énorme potentiel en évitant les écueils qui sont aussi importants que les avantages. Les algorithmes doivent être validés sur des cohortes de patients réels. Les solutions apportées doivent être simples d’utilisation et faciles à mettre en œuvre, sans compter les enjeux éthiques liés à la manipulation de telles quantités de données en santé. En complément, on signale qu’en France il existe des équipes à la pointe dans ce domaine dont certaines publications récentes sont reportées ci-dessous à titre indicatif : • Fully automatic volume segmentation using deep learning approaches to assess aneurysmal sac evolution after infrarenal endovascular aortic repair. J Vasc Surg 2022 ;76 :620-30 ; • Applications of artificial intelligence for patients with peripheral artery disease. J Vasc Surg 2023 ; 77(2) : 650-8 ; • Pre-surgical and Post-surgical Aortic Aneurysm Maximum Diameter Measurement: Full Automation by Artificial Intelligence. Eur J Vasc Endovasc Surg 2021 ; 62(6) : 869-77. Fischer UM, Shireman PK, Lin JC. Current applications of artificial intelligence in vascular surgery.Semin Vasc Surg 2021 ; 34(4) : 268-71. Relation médecin-patient : un impact sur les résultats ? Les caractéristiques socio-démographiques des médecins y compris l’âge et le sexe ont été identifiées comme ayant un effet sur le devenir des patients. Le sexe féminin a été noté comme étant associé à de meilleurs résultats pour les patients. Les raisons sont multifactorielles : différences en termes de communication, de pratique, de relation avec le patient, d’approche différente dans la sélection des patients. Dans une étude observationnelle sur plus d’un million de patients traités pour des chirurgies communes au Canada les patients traités par des chirurgiennes évoluaient mieux que ceux opérés par des hommes à 1 mois. Les résultats à court terme ne reflétant pas toujours le devenir à long terme, il était important d’étudier cet aspect dans la durée. • Méthode : étude rétrospective de cohorte portant sur des patients ayant eu une procédure commune parmi une liste de 25 chirurgies entre 2007 et 2019 en Ontario. Le processus de sélection des patients était homogène et l’étude a suivi la méthodologie STROBE et RECORD. Les patients inclus étaient ceux pour qui on pouvait identifier la procédure, ainsi que le chirurgien et l’anesthésiste référents. Au total, l’étude a porté sur un million de patients. Le critère primaire était la survenue d’un événement adverse postopératoire comprenant décès, réhospitalisation, complication dans l’année suivant la chirurgie. Résultats : au total, 151 000 patients ont été traités par des femmes (23 %) et le reste (77 %) par des hommes. Les patients opérés par une femme étaient plus jeunes, de même que les chirurgiens femmes. Ces patients avaient tendance à être plus fréquemment des patientes et avoir moins de comorbidités par rapport à ceux opérés par des hommes. Il y avait également des différences en termes de spécialités. À 90 jours, on a noté 14 % d’événements adverses postopératoires (2 % de décès, 8 % de réadmissions et 6,6 % de complications majeures). Après réajustement en fonction du sexe du chirurgien et de l’anesthésiste, et des covariables liées à l’hôpital, il a été observé un taux significativement plus élevé de complications et d’événements adverses dans le groupe chirurgiens à 90 jours que dans le groupe chirurgiennes. De même à un an, les patients opérés par des hommes étaient plus susceptibles d’expérimenter un événement adverse (25 % vs 20 %), idem pour la mortalité à 90 jours et à 1 an. L’analyse de sous-groupes a montré qu’il n’y avait pas d’association entre le sexe du chirurgien et le devenir du patient si ce dernier était un homme. À l’inverse, les patientes avaient plus d’événements adverses lorsqu’elles étaient opérées par un homme. Conclusion : l’étude est rétrospective et il existe un effet lié à la différence de taille des groupes. Une piste intéressante : l’effet du sexe est plus important en cas de chirurgie programmée qu’en urgence, suggérant possiblement des indications mieux posées. Wallis CJD et al. Surgeon Sex and Long-Term Postoperative Outcomes Among Patients Undergoing Common Surgeries. JAMA Surg 2023 : e233744. Amélioration des suites opératoires en lien avec la collaboration entre chirurgien et anesthésiste L’amélioration des suites opératoires est liée à l’expérience et au volume opératoire du chirurgien et également de l’anesthésiste, mais l’aspect du travail collaboratif entre chirurgien et anesthésiste n’a jamais été précisément étudié. • Méthodes : étude de cohorte rétrospective utilisant des bases administratives et médicales dont le registre des cancers, registre de population et registre des professionnels de l’Ontario (population de 14 millions d’habitants). Les différentes bases ont pu être croisées afin de recouper les données des patients. Les patients pour les chirurgies étudiées sont référés vers 10 à 15 centres d’excellence, ce qui facilite le recoupement des données. L’étude a portée sur la période 2007-2018. Le critère d’intérêt était le volume annuel de cas réalisés par un binôme unique chirurgien-anesthésiste avant la procédure indexe. Le volume du binôme était défini par la quantité annuelle moyenne de procédures d’intérêt : œsophagectomie, pancréatectomie et hépatectomie réalisées par le binôme dans les 4 ans précédant la chirurgie. Le critère primaire était la morbidité majeure à 90 jours (complications de grade 3 ou 5 selon l’échelle de Clavien-Dindo). • Résultats : au total, 7 893 procédures ont été inclues soit 2 700 (34 %) œsophagectomies , 4 150 (53 %) hépatectomies et 1 043 (13 %) pancréatectomies. Les procédures ont été réalisées par 737 anesthésistes et 163 chirurgiens dans 17 hôpitaux. Le volume médian était de 27 procédures par an pour les chirurgiens, 6 pour les anesthésistes et 189 procédures par an pour les hôpitaux. La distribution des binômes chirurgien-anesthésiste montre que le volume médian était de 1 procédure par an avec une distribution qui s’étalait de 0 à 12,3. Le critère primaire de morbidité majeure à 90 jours était retrouvé dans 3 396 procédures soit 43 %, dont 393 décès soit 5 %. On a noté une association linéaire entre le nombre de procédures par binôme et le critère primaire à 90 jours (p = 0,01). • Conclusion : l’étude a montré clairement une association qui peut paraître intuitive. La morbidité majeure postopératoire à 90 jours était réduite de 5 % à chaque procédure supplémentaire réalisée par le binôme sans seuil observé. On note ici le haut volume chirurgical et le faible volume par anesthésiste. L’explication de l’association tient probablement à des critères difficilement mesurables comme l’efficacité de la communication, la réactivité des deux acteurs du binôme, le fait de se sentir dans un environnement favorable pour l’un comme pour l’autre. Ceci fait écho à l’organisation que l’on connaît qui tend à favoriser la polyvalence des anesthésistes dans nos blocs. Hallet J et al. Association Between Familiarity of the Surgeon-Anesthesiologist Dyad and Postoperative Patient Outcomes for Complex Gastrointestinal Cancer Surgery. JAMA Surg 2023 ; 158(5) : 465-73.