Modélisation du risque de chute par iatrogénèse médicamenteuse chez les sujets âgés

Publié sur http://www.revuedegeriatrie.fr

RÉSUMÉ:
Contexte : Les chutes représentent la majorité des événements indésirables déclarés en gériatrie. Le rôle des médicaments dans la survenue des chutes est fréquemment évoqué.
Objectif : Modéliser ce risque de chute en prenant en compte les traitements médicamenteux des patients. Méthodes : Une étude cas-témoins a été réalisée. La cohorte de cas a été constituée par l'ensemble des patients pour lesquels une chute a été déclarée sur une période de 6 mois. L'étude a porté sur 33 classes de médicaments décrits dans la littérature comme pouvant provoquer des chutes. Une analyse multivariée a été entreprise par un modèle logis- tique. Un réseau de neurones bayésien a été ensuite construit dans le but de tester l'impact de change- ments effectués au niveau des variables explica- tives.
Résultats : Le nombre de patients inclus dans le modèle est de 288, d'âge moyen de 86 ans. L'analyse du poids relatif des relations permet d'isoler cinq familles thérapeutiques fortement liées aux chutes avec le modèle simplifié. Les médi- caments à visée cardiologique présentent le poids le plus important.
Discussion : L'analyse des facteurs de risque de chutes représente un problème important en géria- trie. Le traitement médicamenteux a une impor- tance encore mal définie. La modélisation repré- sente une possibilité pour identifier les patients à risque.
Conclusion : Les modèles construits permettent une prédiction satisfaisante du risque de chute. Une amélioration des capacités prédictives de tels modèles nécessite désormais la prise en compte des autres facteurs impliqués dans les chutes : handi- caps physiques ou sensoriels, pathologies, environ- nement...
SUMMARY:
Background: Falls account for the majority of adverse events reported in geriatrics. The role of drugs in the occurrence of falls is frequently mentioned.
Objective: To model the risk of falling, taking into account the medical treatment of patients. Methods: A case-control study was undertaken. The cases cohort was formed by all patients for whom a fall was reported over a 6-month period. The study included 33 categories of drugs described in the lite- rature as possibly at risk of falls. A multivariate analysis was undertaken by a logistic model. A Bayesian neural network was then built to test the impact of changes in explanatory variables. Results: The number of patients included in the model was 288, with a mean age 86 years. The analysis of the relative weight of relations showed five therapeutic families strongly related to falls with the simplified model. The main one was the family of cardiology drugs.
Discussion: Analysis of risk factors for falls is a major issue in geriatrics. Drug treatment has an importance yet poorly defined. Modeling is an inte- resting way to identify patients with high risk of fall.
Conclusion: Constructed models showed satisfac- tory predictive capabilities of fall risk. Improving predictive capabilities of such models needs to take into account other factors involved in falls like physical or sensory disabilities, illnesses, environ- ment...

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