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Hémodynamique, interaction fibrose et invasivité tumorales hépatiques

Séparés par des virgules

SOUTENANCE DE THESE DE MME CLEMENCE MOREAU

Modélisation et prédiction dynamiques du risque de complications dans le cadre de pathologies hépatiques

Directeur de Thèse: Jérôme Boursier

Co-directeur: Jérémie Riou

Co-encadrante: Marine Roux

 

Résumé de la thèse:

La prise en charge des patients présentant une fibrose du foie repose sur l'évaluation histologique de ce dernier. Pour cela, l'examen de référence est la biopsie, mais étant donné les risques, les biais d'échantillonnage et d'observateur qu'elle comporte, les tests non-invasifs lui sont aujourd'hui préférés. Ils connaissent cependant des performances diagnostiques limitées. Un moyen de dépasser cette limite serait de ne plus prendre en charge les patients selon l'état lésionnel de leur foie mais plutôt selon leur pronostic. Cela permettrait une prise en charge personnalisée et totalement non-invasive pour ces malades. L'objectif de cette thèse est d'apporter des réponses statistiques à ce changement de paradigme clinique. Ainsi, un premier travail consiste à comparer les performances pronostiques de la biopsie face aux tests non-invasifs dans le cadre de la NAFLD. Le second projet de cette thèse propose de prédire les complications hépatiques au sein de l'hépatite C chronique à l'aide d'un modèle conjoint à classes latentes. Cette modélisation dite dynamique permet d'obtenir des prédictions de risque personnalisées pour les patients, mises à jour tout au long de leur suivi. Enfin, un troisième travail introduit un nouvel outil statistique permettant la comparaison de plusieurs critères de performance dynamiques afin de déterminer le meilleur biomarqueur pronostique à suivre dans le temps ou le meilleur modèle dynamique. Cette nouvelle méthode a été appliquée chez des patients atteints de NAFLD afin de comparer les capacités pronostiques de plusieurs tests non-invasifs pour prédire des complications hépatiques.

 

Mots clés: AUC & Brier Score dynamiques ; Hépatite C ; Modélisation & prédiction dynamiques ; NAFLD ; Tests non-invasifs.

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