Description des électrocardiogrammes des volontaires de Constance

Caractéristiques

Responsable scientifique F. Extramiana
Organisme de rattachement AP-HP / Hôpital Bichat-Claude-Bernard
Laboratoire / Lieu Paris
Année de dépôt 2022
Type de projet Données uniquement

Contexte

La cohorte CONSTANCES est composée d’une population sélectionnée pour être représentative de la population adulte affiliée au régime général de la sécurité sociale française (n = 200 000 sujets 18-69 ans à l’inclusion). Les sujets de la cohorte ont, à l’inclusion et lors des visites de suivi, un enregistrement ECG de surface (conventionnel « 12-dérivations »). L’archivage du signal ECG sous un format numérique permettra le partage des données, et l’utilisation de tous les outils de traitement du signal afin d’identifier et de valider de nouveaux marqueurs ECG diagnostiques et/ou pronostiques pour améliorer la prise en charge des patients. Les fichiers ECG sources du bilan initial (environ 170 000 ECG) ont été analysés automatiquement (logiciel « Glasgow »). Cette analyse automatique va permettre 1) de décrire l’ECG à l’échelle d’une population représentative à l’échelle de la France, 2) d’évaluer les associations de paramètres ECG avec les données médicales, sociologiques ou encore environnementales recueillies dans Constances, 3) de sélectionner des ECG par types d’anomalies afin d’identifier des populations spécifiques d’études 4) d’évaluer les facteurs prédictifs ECG de survenue d’évènements cardiovasculaires grâce au suivi longitudinal de la cohorte. Enfin, cette base de données avec des ECG numériques massive et longitudinale pourra servir de base d’apprentissage et/ou de validation des performances diagnostiques des solutions basées sur l’intelligence artificielle. La réalisation de ces objectifs nécessite au préalable une validation et adjudication de l’analyse automatique des ECG.

Objectifs

Afin de faciliter l’exploitation de la base ECG de CONSTANCES, les objectifs de cette étude sont de 1) valider les mesures (quantitatives) et diagnostics (qualitatifs) automatiques et 2) décrire les caractéristiques ECG d’une population française représentative et 3) de comparer les mesures obtenues sur l’analyse globale de l’ECG et sur chaque dérivation.

Méthodes

L’adjudication de l’analyse automatique des ECG portera sur les paramètres qualitatifs (troubles du rythme et de la conduction, anomalies morphologiques de l’onde P, du QRS et de la repolarisation) et sur les paramètres quantitatifs (fréquence cardiaque, durée onde P, intervalle PR, intervalle QRS, QT/QTc, axes). Le nombre de diagnostics anormaux sera colligé pour chaque paramètres. Les paramètres qualitatifs seront évalués sur l’ensemble des ECG si n≤1000 ou sur les 1000 1ers ECG avec l’anomalie. Le nombre de chaque paramètre quantitatif en dehors de la limite de la normalité sera colligé. Les ECG seront adjudiqués pour les valeurs extrêmes au-delà de 3 déviations standards et pour les QTc> 500 ms ou <360 ms. Pour l’évaluation des faux négatifs, on adjudiquera 1% des ECG avec un diagnostic automatique d’ « ECG normal » sélectionnés aléatoirement. L’adjudication sera réalisée par 2 cardiologues séniors experts en ECG en « batch » des ECG visualisés grâce au logiciel CalECG version 4.1.0 (AMPS, NY, NY, LLC) pour chaque paramètre. La concordance entre les 2 adjudicateurs sera évaluée. Les résultats adjudiqués de l’analyse ECG permettra la description de la prévalence des différentes anomalies qualitatives de l’ECG (par âge et sexe), de la distribution des paramètres quantitatifs ECG et de l’effet de la fréquence cardiaque sur ces paramètres. Les mesures des intervalles du cycle ECG seront décrites pour l’analyse globale 12-dérivations et comparées aux mesures spécifiques de chaque dérivation.

Perspectives

A court terme, la validation des ECG de CONSTANCES permettra de valoriser la base et d’en faciliter l’utilisation pour nouvelles collaborations et d’autres projets scientifiques. Les données ECG validées pourront être utilisées pour l’apprentissage avec des méthode d’intelligence artificielle et pour décrire les performances du modèle IA. Cette base validée permettra de rechercher des associations entre paramètres ECG et les données cliniques et paracliniques recueillies dans Constances (Pression artérielle, IMC, biologie…) ou encore avec la prise de médicaments (antidépresseurs, anticancéreux…). A moyen terme, il sera possible d’utiliser les modèles d’IA précédemment développés pour la validation automatique des ECG de suivi dans la cohorte (en cas de performance satisfaisante du modèle d’IA). Cette cohorte ECG longitudinale permettra de rechercher les facteurs prédictifs ECG de survenue de pathologies cardiovasculaires (fibrillation atriale, arrêt cardiaque / mort subite, accident vasculaire cérébral, infarctus du myocarde, insuffisance cardiaque…). Elle pourra être utilisée pour des analyses conventionnelles ou basées sur l’IA, croisée avec des données du SNDS et avec les données génétiques recueillies dans CONSTANCES. 

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