Giuseppe Lombardi R1 UMF Maisonneuve-Rosemont Le score HEART : pour mieux stratifier les patients avec douleur thoracique à l’urgence Giuseppe Lombardi R1 UMF Maisonneuve-Rosemont

Vous êtes à l’urgence… F 56 ans HTA, DB DRS atypique il y a 1 heure, résolue ECG N troponine N “Docteur, est-ce que je peux partir?”

Que faites vous avant de lui donner congé? A) troponine dans 3 heures B) épreuve d’effort à l’hôpital C) consultation en cardiologie D) rien : congé et épreuve d’effort en externe STRATIFICATION DE RISQUE

Un dilemme courant à l’urgence… < 20% des DRS à l’urgence sont des SCA 1 Mais : 5% des SCA seront congédiés 2 Pouvons nous faire mieux? AHA (2016) 3 : « l’approche traditionnelle (histoire, examen, facteurs de risque) est inadéquate pour différencier les causes de douleur thoracique » Utiliser un algorithme décisionnel Pope 2000 Christenson 2004 Hollander 2016

Introduction Un bon algorithme décisionnel: En connaissez-vous? Très peu de faux négatifs (VPN >98%) 1,2 Minimise les faux positifs (taux de congé >30%) 3 En connaissez-vous? TIMI GRACE et plusieurs autres… Mahler 2015 Kline 2005 Carlton 2015

Score HEART – comme l’Apgar! histoire ECG âge facteurs de risque troponine 0 points non-cardiaque normal <45 ans N 1 points atypique ∆ non-spécifiques 45-65 ans 1 à 2 1 à 3 fois N 2 points typique ∆ ST >65 ans ≥ 3 ou MCAS connue > 3 fois N risque faible 0 à 3 risque intermédiaire 4 à 7 risque élevé 8 à 10 adapté de Six 2008

L’algorithme HEART adapté de Mahler 2015

Objectif Est-ce qu’un faible risque HEART est : assez sensible pour exclure un évènement à court terme chez les patients avec DRS à l’urgence? supérieur au jugement clinique et les autres scores?

Méthodes Revue de la littérature Mots clés sur Medline/EMBASE: « heart score » OU « heart pathway » ET « chest pain » OU « acute coronary syndrome » Mots clés MeSH/Emtree Recherche bibliographique

Méthodes Critères d’inclusion : Études observationnelles ou expérimentales Douleur thoracique à l’urgence Calcul du score HEART Bas risque ≤ 3 Calcul de taux d’évènement cardiaque et VPN

Méthodes Critères d’exclusion : Revues de la littérature Non-disponible / langue étrangère Milieu pré-hospitalier / triage Bas risque ≤ 2 ou ≤ 4

Évaluation méthodologique Étude de cohorte : Objectif clair Recrutement de la cohorte Mesure de l’exposition Mesure de l’issue Facteurs confondants Suivi Précision des résultats Applicabilité des résultats Concordance avec la littérature Implications à la pratique Haute qualité =  7 sur 10 Inspiré par la grille du CASP (2017)

Évaluation méthodologique Étude randomisée : Objectif clair Randomisation Suivi Aveuglement Similarité des groupes Contrôle facteurs confondants Précision des résultats Applicabilité des résultats Résultats cliniquement importants Bénéfices vs risques/couts Haute qualité =  7 sur 10 Inspiré par la grille du CASP (2017)

Méthodes

Résultats 24 études 3 randomisées, 21 observationnelles 7 avec troponines sériées (algorithme HEART) taux d’évènement hétérogène (1% à 36%) suivi de 30 jours à 3 mois 17 de bonne qualité

Études : score HEART (une troponine)

Études : algorithme HEART (troponines sériées)

Études randomisées

HEART vs jugement clinique Supérieur ou équivalent au jugement clinique (5 études) 2 études randomisées : aussi sécuritaire, plus de patients identifiés 1 étude rétrospective : supérieur au jugement (VPN 99% vs 96%) 2 études de cohorte : supérieur, mais pas statistiquement significatif

HEART vs TIMI/GRACE Supérieur au TIMI (7 études) VPN supérieure dans 6 études Légèrement inférieure dans 1 étude (98.3% vs 98.7%) Identifie plus de patients au congé dans 6 études Équivalent dans 1 étude (31.6% vs 32.1%) Supérieur au GRACE (4 études) VPN et taux de congé supérieur

Discussion Faible risque HEART = faible risque d’évènement Troponines sériées = meilleure sensibilité Trois études randomisées de bonne qualité Appuient la littérature observationnelle

Avantages du HEART Facile à utiliser Plus objectif que le jugement clinique Potentiel économique Moins d’admissions inutiles Moins de faux positifs

Réduction des admissions Étude de Mahler : 20% de patients admis malgré bas risque Aucun évènement additionnel prévenu Étude de Jain : 31% des patients à bas risque ont eu épreuve d’effort 10% des épreuves = positives La moitié : coro négative! HEART aurait permis de diminuer les épreuves de 83%

Limitations Études observationnelles = biais Mais: études randomisées de bonne qualité Subjectivité du score (« histoire ») Ne pas oublier les diagnostics non-cardiaques SCA sans douleur thoracique? Ne devrait pas remplacer le jugement du clinicien!

Conclusion Le score HEART permet: Une meilleure stratification de risque pour patients avec douleur thoracique vs le jugement clinique vs les autres scores (TIMI/GRACE) D’établir un risque de SCA objectif décision partagée entre clinicien et patient sur congé précoce améliorer la communication entre professionnels

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Remerciements Mme Marie Authier