Validation externe de trois scores pour la prédiction du retour à la circulation spontanée préhospitalière en cas d'arrêt cardiaque extrahospitalier

Bien que trois modèles établis existent pour prédire le retour à la circulation spontanée (RACS) en cas d'arrêt cardiaque extrahospitalier (ACEH), la validation externe combinée de ces modèles reste limitée. Cette étude vise à valider et comparer les performances de trois modèles prédictifs - RACA, P-ROSC et UB-ROSC - et à fournir des preuves pour guider la sélection et l'application de modèles prédictifs pour le RACS préhospitalier dans divers contextes.

Une validation rétrospective a été menée à l'aide des bases de données de recherche sur l'arrêt cardiaque extrahospitalier de l'Hôpital Universitaire National de Taïwan, succursales de Hsinchu et Yunlin. Les patients victimes d'ACEH traités par les services médicaux d'urgence (SMU) et admis à l'hôpital entre janvier 2016 et juillet 2023 ont été recrutés. Le critère de jugement principal était le RACS préhospitalier. La performance du modèle a été évaluée à l'aide de la discrimination, de la calibration, de la sensibilité, de la spécificité, de la valeur prédictive positive, de la valeur prédictive négative et du rapport de cotes diagnostique. Des graphiques de calibration et de distribution de densité ont été générés.

Les trois modèles ont démontré une discrimination modérée à élevée avec des AUROC de 0,758 (RACA), 0,755 (P-ROSC) et 0,747 (UB-ROSC). Le score RACA a présenté une meilleure calibration à travers les déciles de risque, tandis que les scores P-ROSC et UB-ROSC avaient tendance à surestimer les probabilités aux niveaux de risque prédits plus élevés. Le score P-ROSC nécessitait moins de variables et montrait la meilleure séparation entre les cas de RACS préhospitalier et non préhospitalier. Les valeurs seuils optimales pour les scores RACA, P-ROSC et UB-ROSC étaient de 0,45, 41 et -13, respectivement, avec des sensibilités correspondantes de 62 %, 56 % et 71 % et des spécificités de 78 %, 82 % et 69 %. Tous les modèles ont atteint des VPN élevés (>96 %), mais les VPP sont restées faibles (16-21 %).

Le P-ROSC, qui nécessite moins de variables, s'est avéré être le modèle le plus pratique pour les populations taïwanaises. Cependant, le choix du modèle doit être guidé par la disponibilité des variables, les caractéristiques régionales des SMU et les tendances des taux de RACS préhospitalier.