Risque cardiovasculaire

La composition corporelle en scanner est associée aux risques d’AVC et d’infarctus

Une récente étude rétrospective pointe l'avantage d’évaluer la composition corporelle des patients au scanner en routine grâce à un algorithme d'apprentissage profond. L'aire occupée par la graisse viscérale en coupe abdominale serait en effet associée à un risque accru d'AVC et d'infarctus du myocarde.

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Le 30/09/22 à 15:00, mise à jour hier à 15:10 Lecture 2 min.

Le risque d'infarctus du myocarde est multiplié par 1,31 dans le premier quartile de patients à la plus forte proportion de graisse viscérale par rapport au dernier quartile (photo d'illustration). D. R.

Le calcul en routine au scanner de la composition corporelle améliore l'évaluation du risque cardiovasculaire, d'après une étude rétrospective américaine publiée en ligne le 18 août sous la forme d'un manuscrit accepté dans AJR [1]. Les auteurs font état en particulier d'un risque accru d'infarctus du myocarde (Hazard ratio (HR) = 1,31, IC (95 %) = [1,03 ; 1,67], p = 0,04) et d'AVC (HR = 1,46, IC (95 %) = [1,07 ; 2,00], p = 0,04) dans le quartile de patients qui présentent la plus importante aire de graisse viscérale par rapport au quartile de ceux qui en ont le moins.

Une composition corporelle déterminée par apprentissage profond

Pour arriver à ces résultats, les auteurs ont évalué grâce à un logiciel d’apprentissage profond la composition corporelle de 9 752 patients qui avaient passé un scanner abdominal avec une coupe au niveau de la vertèbre L3 en 2012 dans un hôpital étasunien. Les patients étaient externes à l'hôpital, leur profil devait être compatibles avec le calcul par le log

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Magudia K., Bridge C. P., Bay C. P. et coll., « Utility of normalized body composition areas, derived from outpatient abdominal CT using a fully automated deep learning method, for predicting subsequent cardiovascular events », AJR, accepté le 18 août 2022. DOI : 10.2214/AJR.22.27977.

Mots-clés

apprentissage profond

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