Les facteurs prédictifs de la réussite de la lithotritie extracorporelle en cas de calcul de haute densité : étude prospective de 120 cas .
DOI :
https://doi.org/10.48401/IMIST.PRSM/jmsm-v23i3.45350Mots-clés :
densité, facteurs prédictifs, LEC, taux sans fragmentRésumé
Introduction: La Lithotripsie extracorporelle(LEC) par onde de choc a radicalement modifié la prise en charge de la lithiase urinaire devenant le traitement de la majorité des calculs urinaires. L’échec thérapeutique est dû à plusieurs facteurs, à travers cette étude, Nous avons tenté d’identifier les facteurs prédictifs de réussite de la LEC.
Méthodes :Une étude observationnelle prospective et analytique incluant 120 patients traités par LEC entre janvier 2019–décembre2022 ayant un calcul unique de densité≥1000 HU au scanner.
Les facteurs influençant le besoin de retraitement ont été étudiées à l’aide de modèles de régression logistique binaire (étude simple et multivariée), l’analyse statistique faite par logiciel SPSS.
Résultats: Âge moyen de 49,75ans(±13,5),une taille moyenne du calcul de 9,34±2,6mm,une densité moyenne de 1118±135HU,distance moyenne peau-calcul de 81 mm, un nombre moyen de séances de 2,3,un nombre moyen des ondes de choc (délivrés) de 2122,2±246,7 et une énergie moyenne de 1,84±0,23J(1,35±2,74).Aucune complication n’a été signalée. Après 3mois de suivi, le taux de SF était à 55,83%(n=67) et chez les patients où l’échec a été déclaré 44,1%(n=53):26,67%(n=32) ont une réponse partielle et 17,5%(n=21) sans aucune réponse. Dans la régression logistique binaire, les éléments suivants sont influents(facteurs prédictif d’échec):diamètre maximal≥10mm(OR:2,16 ; IC 95%:1,09–4,29;p=0,027),localisation calicielle inférieure(OR:2,22,IC 95 %:1,18–4,19;p = 0,013) et distance peau-calcul≥100 mm(OR:2,34,IC 95 %:1,20–4,57;p=0,014).La fragmentation complète pendant la LEC n’est pas un critère fiable à prédire SF à 3mois de suivi.
Conclusion: Notre étude confirme que les calculs de haute densité(≥1000UH) peuvent être traités efficacement avec la LEC et les résultats peuvent être optimisés grâce à la connaissance des facteurs d’influence sur la nécessité d’un retraitement.
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