Un algorithme aux urgences ophtalmologiques

Un algorithme en ophtalmologie

Un algorithme aux urgences ophtalmologiques pour évaluer la nécessité d'une consultation physique pendant le confinement COVID-19 à Paris : Expérience des 100 premiers patients.

 

Objectif

Cette étude visait à évaluer la capacité d'un algorithme à identifier correctement le besoin d'une consultation ophtalmologique d'urgence pour un diagnostic et une prise en charge corrects.

 

Méthode

Cette étude de cohorte observationnelle rétrospective s'est basée sur les 100 premiers patients ayant demandé des recommandations sur la nécessité de rompre le confinement pour une consultation d'urgence en ophtalmologie durant la période de mars à mai 2020.

 

Résultats

  • 91 patients ont rempli des questionnaires.
  • 49 ont été dirigés vers une consultation d'urgence
  • 42 vers des visites programmées différées ou des visites de télémédecine.
Un patient envoyé en consultation d'urgence avait une gravité surestimée et aurait pu être vu plus tard, tandis que deux patients initialement recommandés pour une visite programmée ont été considérés comme appropriés pour une consultation d'urgence.
 

Cependant, la prise en charge de ces patients n'a pas souffert du retard. La sensibilité de l'algorithme, définie comme le nombre de consultations d'urgence suggérées par l'algorithme divisé par le nombre total de consultations d'urgence jugées appropriées par l'évaluation finale du praticien, était de 96,0 %.

La spécificité de l'algorithme, définie comme le nombre de patients recommandés pour une consultation différée par l'algorithme divisé par le nombre de patients jugés cliniquement appropriés pour cette approche, était de 97,5 %.

La valeur prédictive positive, définie comme le nombre de consultations d'urgence appropriées divisé par le nombre total de consultations d'urgence suggérées par l'algorithme, était de 97,9 %. Enfin, la valeur prédictive négative, définie comme le nombre de patients différés de manière appropriée divisé par le nombre de patients différés recommandé par l'algorithme, était de 95,2 %.

 

Conclusion 

Cette étude démontre la fiabilité d'un algorithme basé sur les antécédents médicaux et les symptômes des patients pour classer les patients et les diriger soit vers une consultation d'urgence, soit vers un rendez-vous différé plus approprié. Cet algorithme pourrait permettre de réduire de moitié les visites sans rendez-vous et ainsi aider à contrôler le flux de patients vers les services d'urgence ophtalmologiques.

gr1_lrgFigure 1 Algorithm decisions and practitioner appreciations (*: two conjunctivitis were considered as appropriate consultation considering patients characteristics: a newborn child and a patient with retinitis pigmentosa).

Copyright © 2021 Elsevier Masson SAS. All rights reserved.

Pour lire l'article dans son intégralité : https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33612327/

 

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