Developing an Actionable Causal Inference Model for Personalized Bicarbonate Therapy in Critically Ill Patients with Severe Metabolic Acidosis (ACTION BICAR)

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Introduction

Les essais contrôlés randomisés (RCTs) sont la référence en matière d’évaluation thérapeutique, mais leur mise en œuvre est souvent contrainte par des enjeux logistiques, éthiques, financiers et temporels. Les données de vie réelle offrent un accès immédiat à des cohortes larges, hétérogènes et représentatives des pratiques cliniques courantes. Combinées à des méthodes innovantes d’inférence causale, elles offrent la possibilité de transposition du concept méthodologique innovant vers la recherche clinique.
Le projet ACTION-BICAR vise à développer un algorithme d’intelligence artificielle actionable pour guider l’administration de bicarbonate de sodium chez les patients de réanimation présentant une acidose métabolique sévère en s’appuyant 1/ sur les données individuelles de 2 essais randomisés multicentriques (promotion CHU Montpellier) (BICARICU-1 (NCT02476253) et BICARICU-2 (NCT04010630), totalisant plus de 1 000 patients. Ces essais ont évalué l’effet de l’administration de bicarbonate de sodium sur des critères cliniques robustes.)), 2/ sur une validation externe utilisant la plus large database internationale de réanimation (REPROD-ICU)
Nous faisons ainsi l’hypothèse qu’un algorithme d’apprentissage automatique fondé sur des données d’essais randomisés et validé sur une base internationale peut prospectivement identifier les patients de réanimation susceptibles de bénéficier du bicarbonate de sodium.

Objectif principal
Principal: Développer et valider un algorithme prédictif identifiant les phénotypes de patients de réanimation avec acidose métabolique sévère susceptibles de bénéficier du traitement par bicarbonate de sodium.

Objectif(s) secondaire(s)
Objectifs secondaires: Quantifier l'hétérogénéité de l'effet traitement selon les caractéristiques patients (données cliniques et biologiques)