SFMV

• Au coeur de la compression avec la SFMV
  Compression médicale
• Call to Action : SFMV/IA
   IA MTEV MACHINE LEARNING SFMV
  
• Entretien avec Marie -Antoinette Sevestre Pietri, Présidente de la SFMV

  “Science sans conscience n'est que ruine de l'âme.” Rabelais
  
  "Think Different !"
  
  
  La SFMV (Société Française de Médecine Vasculaire) est Présidée pour 2 ans par le Pr Marie - Antoinette Sevestre Pietri avec brio. Il était donc logique d'aller un peu plus loin avec elle afin de mieux la connaître et qu'elle nous décrypte la SFMV.

   

   
  Professeur Marie-Antoinette SEVESTRE-PIETRI
  Professeur des Universités - Praticien Hospitalier
  Médecine vasculaire
  Chef du Service de Médecine Vasculaire
  CHU d'Amiens
  Présidente de la SFMV
  
  
  
  
  
  
  
  Être Présidente d’une Société Savante est une aventure que je qualifierai de fantastique. C’est aussi une grande responsabilité à la fois organisationnelle et scientifique. Peux-tu nous faire partager ce qui pour toi est ta ligne de conduite, ta politique à la tête de la SFMV, ta gestion des conflits quand ils existent. Quand j’ai été élu à la Présidence, Michel Vayssairat m’avait dit « être Président d’une Société Savante c’est être assistant(e) social(e). Est-ce vrai aujourd’hui ?

  Ah non, pas du tout ! je ne suis pas là pour cela, c’est peut-être un tort mais… on a tellement d’autres choses à faire… par contre, il faut essayer de ne rien oublier et ce n’est pas facile parce qu’il faut se frayer une place parmi les spécialités, équilibrer la belle dualité de notre Société et bien sûr assurer l’avenir. Donc la ligne de conduite est : gérer les finances, développer la recherche, apporter des informations pertinentes aux membres et qui leur conviennent, leur permettre de participer avec plaisir à la vie de la SFMV, être un partenaire amical des autres sociétés nationales et internationales, avoir de plus en plus de projets ensemble, dialoguer avec les tutelles grâce au CNP (Collège National Professionnel de Médecine Vasculaire)  et communiquer bien sûr !

  
  Tes racines scientifiques ont imprégnées tes deux premières années de ta Présidence. Quelles sont pour toi les grandes orientations actuelles et à venir scientifiques de la SFMV. Quelles sont tes domaines de prédilections ?

  Les thèmes qui m’intéressent ne sont pas forcément ceux qu’il faut mettre en avant dans la société mais bien sûr j’y suis favorable. Je crois qu’il faut que la SFMV fasse de la recherche en phlébologie ; c’est en train de démarrer mais il faut continuer et que la qualité soit au rendez-vous !

  Les maladies artérielles athéromateuses doivent aussi nous pousser à être plus pro-actifs pour le traitement médical de ces patients à haut risque de mortalité cardio-vasculaire et on doit organiser mieux les filières qui traitent, faire valoir notre expertise dans ce domaine : une recherche clinique avec des projets d’envergure vont venir !

  La thrombose veineuse est toujours au cœur de notre métier et des thèmes nous concernent plus particulièrement : les facteurs de risque, les formes cliniques particulières, les traitements et leur durée, les séquelles pour un traitement personnalisé pour chaque patient. Le médecin vasculaire diagnostique, traite la thrombose, ses séquelles. Son rôle est privilégié ! quel chemin parcouru ! et à venir !

  Enfin les maladies vasculaires rares, la lymphologie doivent être mieux représentées dans notre spécialité : les compétences existent, le morcellement inhérent à ce domaine doit finir et comme la recherche évolue très vite, il ne faut pas prendre de retard.

  Il faut enfin favoriser les idées des plus jeunes et leur permettre de s’exprimer en créant des réseaux avec d’autres spécialités qui nous connaissent peu

  
  Communiquer est indispensable aujourd’hui. La pandémie (mais pas que) a poussé toutes les Sociétés Savantes à s’exprimer dans leur domaine d’intervention. Pour la Médecine Vasculaire la Thrombose. La SFMV a été largement présente, merci. Comment as-tu envisagé cette exposition ? Quelles sont les avantages et les limites des médias en matière de Science ?

  C’est une grande découverte pour nous que de vivre ce moment si particulier qu’est la pandémie liée au SARS-Cov-2. L’emballement médiatique, les opinions tranchées et définitives basées sur à peu près rien, la peur omniprésente nous ont fait réagir avec ce que l’on savait afin de fournir le maximum d’informations raisonnables. Par contre, il a fallu réagir également aux fameuses « fake news » qui sont déversées dans les réseaux sociaux et là on comprend une chose : quel que soit le niveau d’éducation d’un pays, tout peut arriver : conduites magiques, mise sur un même plan de scientifiques reconnus et d’obscurs rebouteux, mise en cause de données scientifiques banales, en un mot déni de la science. Le tout est aggravé par les réseaux sociaux mais ils amplifient un phénomène connu depuis longtemps. La langue est la meilleure et la pire des choses disait Esope !

  
  Les WEBINARS ont été une très bonne idée et une innovation avec un franc succès. Ils rassemblent avec une optimisation du temps. Comment vois-tu leur évolution dans l’avenir ?

  C’est un peu tôt pour le dire mais nous avons fait le choix d’une diffusion large et d’un format court avec des thèmes d’actualité ; c’est ce qui explique le grand succès des webinaires ; souvent des audiences autour de 1000 personnes en temps réel et des replays mutipliés par 6 : c’est un vrai succès !

  Cela change des formats d’une heure façon interview qui sont moins flexibles et plus conventionnels ; les objectifs sont différents mais un temps court impose une information condensée et bien ordonnée. Je pense que c’est moins le format que le contenu qui devra évoluer et je verrai bien des informations plus diversifiées avec infos scientifiques pointues et mises au point métier ou pratique voire organisationnelles variées. Le format compte aussi et Olivier qui nous accompagne dans cette aventure est exceptionnel et a beaucoup d’idées !
  

  
  La Médecine Vasculaire est une spécialité transversale d’où sa présence dans les congrès d’autres spécialités. Les rencontres inter spécialités sont toujours constructives. Comment partager en allant au-delà des congrès : publications, sessions communes, projets de recherche, études etc.

  Oui tu as raison des coopérations sont souhaitables et notre représentation européenne est aussi importante. D’ailleurs, nous avons deux jeunes qui vont participer à l’ESVM en amont du congrès de Saint Malo, ils s’impliquent aussi avec les jeunes d’autres spécialités ; ils créent ce lien plus facilement que nous !
  
  la SFMV est étroitement associée à FCRIN, INNOVTE, une excellente chose. Quelles sont les études collaboratives à venir ?

  Oui tu as raison, la SFMV et InnoVTE ont des liens très forts et c’est une grande chance pour tous !

  Les PHRC en cours comme Ultrec et endoPTS nous concernent directement et sont menés par des médecins vasculaires au sein d’InnoVTE. D’autres vont venir concernant le risque de la femme, le risque hémorragique des antithrombotiques et un projet de grande envergure sur la durée de traitement anticoagulant via une approche multi-modalités. Beaucoup de projets très stimulants qui pourraient être présentés dans un webinaire d’ailleurs !

  Le réseau Paladin prépare également des travaux concernant l’AOMI qui seront au cœur de nos compétences ; tout cela fait que notre société est très active sur le plan de la recherche clinique. L’investissement via les Bourses de Recherche et la promotion des plus jeunes doit se poursuivre et cela paye !

  Enfin quels sont tes conseils pour le futur de la SFMV pour les prochaines et prochains Présidents de la SFMV ? Quelle est la meilleure politique vis-à-vis de nos partenaires ? Ce qu’il faut inventer pour l’avenir ? Anticiper est important, alors anticipation 2023/2030 !

  Je me garderai bien de donner des conseils car chaque approche est nouvelle et c’est pour cela que l’alternance est importante, néanmoins il y a des aspects nouveaux qui doivent être pris en compte. La médecine vasculaire est une spécialité à part entière et à ce titre elle a une représentativité auprès des tutelles via son CNP et sa société savante qui est très importante et qui a un impact majeur. La communication auprès du grand public, la recherche et la promotion de références pour l’exercice du métier de médecin vasculaire sont des incontournables mais il faut aussi avoir des idées neuves : « think different ! »
  
  Merci Marie-Antoinette d'avoir joué le jeu des questions avec franchise et une grande pertinence...de Présidente.

• IA et AVC
  IA/SFMV......un jour ! 
  
• NEWS SFMV : iJAK en dermatologie
  Mise en garde
• SFMV-IA Call to Action !

  Voici la meilleure définition d'un algorithme (Cédric Villani sur Radio Classique le 20 Novembre 2017) ." Un algorithme est l'équivalent dans le quotidien d'une recette de cuisine. On a connaissance d'un plat qui s'appelle "pot au feu" mais on ne sait pas le faire. La recette de ce plat fournit l'algorithme qui permet d'aboutir à sa réalisation."
  
  " Science sans conscience , n’est que ruine de l'homme " Rabelais....."
  
  " Gouverner, c'est prévoir...et décider ! "
  
  

  L' intelligence artificielle (IA)  a fait son apparition au Congrès de la Société Français de Médecine Vasculaire (SFMV) de Toulouse en Septembre 2022 mais ce n'était que les prémices.
   
  Aujourd'hui l'IA s'emballe et nous concerne toutes et tous y compris en Médecine
  
  

  Les médecins ne vont pas se transformer en concepteur d'IA. Chacun son job. Par contre en médecine on sait  ce que l'IA peut nous amener.
  
  

  L'idéal serait de trouver un accord entre des écoles d'ingénieurs IA et la médecine vasculaire notamment la SFMV et ainsi de créer un groupe de travail IA. 
  
  

  De plus on peut s'associer avec des sociétés médicales qui travaillent déjà sur le sujet. 
  
  

  On a besoin de quoi  ? De données en quantité importante, lesquelles sont présentent dans les études, les PHRC etc.

  Préambule : 
  

  • L'IA s'est faire faire à la machine des tâches qui demandent de l'Intelligence à l'Homme.
  • L'IA c'est une "machine learning" , la reconnaissance visuelle, le traitement automatique du langage, la voiture autonome, vos smartphones, les moteurs de recherche etc.
  • L'A c'est donner des capacités cognitives à la machine, résoudre des problèmes complexes
  • L'IA c'est conférer à la machine des facultés de perception, d'apprentissage, de raisonnement, de décision, de dialogue
    
    Le "Machine Learning" (ML) est le bras armé de l'IA, littéralement "apprentissage automatique". Le ML utilise des algorithmes afin de modéliser un phénomène ou un problème.
    • Modéliser : produire un modèle c'est trouver une relation.
    • Algorithme : c'est un procédé (sorte de recette) qui permet de résoudre un problème par la mise en œuvre de suites d'opérations élémentaires selon un processus défini aboutissant à une solution
    
    

  Repenser les mesures de performance des algorithmes pour l'intelligence artificielle en médecine diagnostique
  
  Matthew A. Reyna, Ph.D., MS; Elaine O. Nsoesie, PhD; Gari D. Clifford, DPhil, MA, MSc

   

  JAMA. Publié en ligne le 8 juillet 2022. doi:10.1001/jama.2022.10561
  Les auteurs

  Département d'informatique biomédicale, Université Emory, Atlanta, Géorgie
  Département de santé mondiale, École de santé publique, Université de Boston, Boston, Massachusetts
  Département de génie biomédical, Georgia Institute of Technology et Emory University, Atlanta
  
  https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2794258?guestAccessKey=5b716395-ff9c-49a4-8a44-cf89376a0296&utm_source=silverchair&utm_medium=email&utm_campaign=article_alert-jama&utm_content=olf&utm_term=070822
  

  La promesse de l'intelligence artificielle (IA) d'améliorer et de réduire les inégalités en matière d'accès, de qualité et de pertinence d'un diagnostic de haute qualité reste largement non tenue. 
  
  De vastes ensembles de données cliniques, une capacité de calcul étendue et des outils d'apprentissage automatique hautement développés et accessibles ont donné lieu à de nombreuses publications qui décrivent des approches algorithmiques performantes pour une variété de tâches de diagnostic. 
  
  Cependant, de telles approches restent largement inadaptées dans la pratique clinique.

  Cet écart entre la promesse et la pratique - le gouffre de l'IA - a de nombreuses causes.
  
  Certaines raisons sont endémiques au domaine plus large de l'IA, notamment un manque de généralisabilité et de reproductibilité pour les algorithmes publiés. 
  
  D'autres raisons sont plus spécifiques à l'IA clinique, telles que le manque de diversité de genre, de race et d'ethnie dans les ensembles de données cliniques et une évaluation insuffisante des algorithmes en milieu clinique.
  
   La déconnexion entre les mesures de performance des algorithmes et les réalités du flux de travail et du processus de prise de décision d'un clinicien est un problème fondamental mais souvent négligé. 
  
  L'inclusion du contexte clinique dans les mesures de performance de l'IA pour optimiser et évaluer les algorithmes cliniques pourrait rendre les outils d'IA plus pertinents sur le plan clinique et facilement adoptés 

  Points clés pour l'excellence du diagnostic

  • Les mesures de performance des algorithmes de diagnostic clinique intègrent rarement des fonctionnalités pertinentes pour l'utilité clinique et le flux de travail

  • Le développement et l'application de mesures cliniquement pertinentes peuvent affiner et améliorer l'adoption d'outils d'intelligence artificielle (IA) dans la pratique clinique

  • Les mesures de performance doivent évaluer explicitement le biais et l'équité dans les algorithmes de diagnostic

  • L'engagement entre les cliniciens et les développeurs d'algorithmes est essentiel pour développer des mesures cliniquement pertinentes

                                

  Les mesures de performance sont utilisées pour évaluer les modèles d'IA et faciliter l'interprétation et la hiérarchisation des modèles à usage clinique. 
  
  Par exemple, la sensibilité et la spécificité d'un test de diagnostic décrivent la précision du test pour détecter une maladie, et l'aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur reflète la capacité d'un modèle à différencier les patients en bonne santé des patients atteints d'une maladie ou d'une maladie.
  
  Cependant, malgré l'utilisation de ces mesures et d'autres mesures traditionnelles dans les milieux cliniques, les mesures n'ont aucun contexte clinique : tous les diagnostics corrects sont traités comme également positifs, et tous les diagnostics incorrects sont considérés comme également négatifs. De plus, on ignore que certains algorithmes sont appliqués à plusieurs reprises pour suivre l'état d'un patient au fil du temps,

                                

  Peu de mesures de performance existantes intègrent le contexte clinique, et différents problèmes cliniques nécessitent des mesures différentes. 
  
  Deux de ces mesures, développées pour une série de compétitions publiques connues sous le nom de PhysioNet Challenges, illustrent ces problèmes.

                                

  Pour le défi PhysioNet 2019, les équipes ont été invitées à développer des algorithmes de prédiction précoce du sepsis. Les algorithmes ont effectué des prédictions de sepsie toutes les heures pour identifier les patients à traiter jusqu'à 12 heures avant la reconnaissance clinique de l'apparition de la sepsie. Une mesure de performance dépendante du temps a été conçue pour récompenser ou pénaliser les algorithmes, en fonction de l'utilité clinique de leurs prédictions et de leur probabilité d'améliorer les résultats pour les patients.
  
  Cette métrique a fourni des scores élevés pour les prédictions précoces de sepsie afin de permettre une administration plus précoce de liquides et d'antibiotiques, avec des scores plus élevés pour les prédictions antérieures. La métrique a fourni des scores faibles pour les prédictions de sepsie tardives et manquées qui entraîneraient des traitements retardés. Il a également fourni des scores faibles pour les fausses alarmes qui ont réduit la confiance dans l'algorithme, mais moins que les prédictions de sepsie tardives et manquées. Les médecins de soins intensifs ont contribué à l'élaboration de cette mesure, qui quantifiait leurs préférences quant à la valeur d'un traitement précoce, leur capacité à retarder le traitement et la tolérance du personnel aux fausses alarmes. Les valeurs précises de ces quantités sont sujettes à débat, mais elles doivent être choisies pour refléter les besoins des utilisateurs des algorithmes.

                                

  Pour les challenges 2020 et 2021, les équipes ont été sollicitées pour développer des algorithmes permettant d'identifier 26 anomalies cardiaques à partir d'électrocardiogrammes (ECG). Les algorithmes ont signalé des conditions qui seraient ensuite suivies par des tests de confirmation, de sorte qu'une mesure de performance a été conçue pour encourager les diagnostics corrects mais fournir des scores différents pour différents diagnostics erronés. 
  
  Cette mesure a fourni des scores plus élevés pour les diagnostics erronés qui ont entraîné les mêmes tests de suivi et traitement que le diagnostic correct (par exemple, classer à tort la fibrillation auriculaire en tant que flutter auriculaire). Cependant, la métrique a fourni des scores beaucoup plus faibles pour manquer une arythmie plus cliniquement significative qui nécessiterait une attention urgente (par exemple, une classification erronée de la fibrillation ventriculaire en tant que fibrillation auriculaire). Les cardiologues ont participé à la création de cette métrique et ont défini des récompenses et des pénalités reflétant les risques et les similitudes diagnostiques de chaque paire d'anomalies cardiaques pouvant être diagnostiquées à partir de l'ECG.

                                

  Ces compétitions illustrent des exemples de modèles généralisables pour la conception de mesures de performance avec un contexte clinique. L'objectif n'est pas de remplacer entièrement les mesures de performance traditionnelles et universelles par un autre ensemble de mesures de ce type. Au lieu de cela, l'objectif est d'identifier les principales caractéristiques d'un problème clinique et de concevoir des mesures de performance qui améliorent l'utilité clinique des algorithmes pour les cliniciens qui les utilisent. Cela nécessite de travailler avec des cliniciens pour définir des objectifs cliniquement pertinents et pratiquement réalisables pour les algorithmes à optimiser. De multiples fonctions et contraintes de coût sont possibles et souvent nécessaires pour décrire des objectifs qualitativement différents, tels que la précision du diagnostic, la rapidité, les coûts des soins de santé et la capacité ;⁴ Le signalement des métriques nouvelles et traditionnelles facilite la caractérisation des compromis entre les métriques et aide l'utilisateur à comprendre pourquoi des valeurs de précision légèrement inférieures pourraient être tolérées pour réduire considérablement les biais ou les taux de fausses alarmes.

                                

  Il existe de nombreuses objections potentielles et raisonnables à l'introduction de nouvelles mesures de performance pour les tâches cliniques. Des métriques mal conçues peuvent causer plus de mal que de bien. Par exemple, les besoins en matière de santé sont corrélés aux coûts des soins de santé, et les coûts sont souvent plus faciles à quantifier. Cependant, l'optimisation directe des coûts des soins de santé plutôt que des besoins de santé peut contribuer aux disparités en matière de santé. ⁵L'optimisation aveugle des métriques de substitution peut être associée à des biais et à des inégalités, qui sont des problèmes qui doivent être explicitement pris en compte avec n'importe quelle métrique. Une prolifération de mesures de performance peut également entraver la comparaison d'interventions similaires. Cependant, le cadre commun fourni par les métriques traditionnelles est en partie une illusion, car les résultats pour la même métrique sur différentes bases de données ou tâches cliniques sont intrinsèquement incomparables.

                                

  Plusieurs suggestions peuvent être utiles aux cliniciens et aux décideurs qui conçoivent et utilisent des outils d'IA. 
  
  1/ Les cliniciens ne doivent pas supposer que les paramètres traditionnels, tels que la zone sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur, se traduisent par des effets cliniques, car ces paramètres de performance ne sont généralement pas optimisés ou évalués pour des contextes cliniques spécifiques.

                                

  2/ Les cliniciens devraient être impliqués dans l'orientation de la conception des métriques pour s'assurer que les algorithmes produisent des résultats cliniquement utiles et centrés sur le patient afin de minimiser les dommages imprévus.

                                

  3/ les cliniciens devraient donner la priorité à l'utilisation d'outils d'IA avec des explications bien documentées et compréhensibles des mesures de performance, car cela pourrait permettre de prendre des décisions éclairées sur l'opportunité et la meilleure façon d'utiliser l'algorithme.

                                

  4/ les cliniciens doivent s'attendre à une évaluation prospective des algorithmes en milieu clinique. L'évaluation dans divers contextes démontre l'utilité potentielle d'un algorithme pour les résultats cliniques réels. 

                                

  5/ Les utilisateurs d'outils d'IA devraient exiger que les développeurs d'IA mettent à disposition le code complet d'un algorithme, y compris les données de formation et le code, afin que les métriques utilisées pour développer les algorithmes soient explicites et modifiables.

                                

  6/ Les mesures de performance diagnostique doivent tenir compte des performances différentielles dans les sous-groupes de population, en particulier pour les conditions qui peuvent se présenter différemment en fonction de la race, de l'origine ethnique ou du sexe.

                                

  Les cliniciens et autres décideurs en matière de soins de santé ont la responsabilité de choisir des algorithmes transparents, cliniquement utiles et efficaces pour diverses populations de patients. 
  
  Pour faciliter une décision éclairée, les équipes de développement d'algorithmes doivent également être diversifiées et travailler en étroite collaboration avec les cliniciens pour développer et mettre en œuvre des mesures de performance de l'IA qui intègrent le contexte clinique. 
  
  Ce processus devrait également reconnaître et refléter la diversité des objectifs et des parties prenantes en médecine diagnostique afin d'améliorer la pertinence et la représentation des outils d'IA dans la pratique clinique.
  
  Commentaire
  
  La Société Française de Médecine Vasculaire (SFMV)  se doit d'avoir un groupe de travail  IA et Médecine Vasculaire ou IA-MV . Reprenons le point important de cet article " pour faciliter une décision éclairée, les équipes de développement d'algorithmes doivent également être diversifiées et travailler en étroite collaboration avec les cliniciens pour développer et mettre en œuvre des mesures de performance de l'IA qui intègrent le contexte clinique". 
  
  Le médecin vasculaire ne doit pas se transformer en super informaticien. La SFMV, par le groupe IA-MV doit définir ses besoins qui peuvent  être fournis par l'IA en colllaboration avec les développeurs d'algorithmes. Il ne faut pas passer à côté de l'IA. Au contraire la SFMV doit accompagner cette mutation de notre métier. Le clinicien doit être à la base de
  ce raisionnement.
  
  L'IA pourrait nous aider dans la prédiction de la récidive de la MTEV, mieux évaluer le risque hémorragique, mieux cibler les patients qui présentent une MTEV sans facteur déclenchant en orientant de manière individuelle le recherche du cancer. L'IA devrait être prédictive de la croissance d'un anévrisme de l'aorte abdominale et apprécier de manière précise le caractère vulnérable de la plaque carotidienne. Enfin le pronostic des troubles trophiques du pied chez le diabétique devrait pouvoir être amélioré.
  
  Alors à quand l'IA-MV ? 
  
  Complément d'enquête
  
  - https://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-intelligence-artificielle.aspx
  - https://www.college-de-france.fr/media/yann-lecun/UPL4485925235409209505_Intelligence_Artificielle______Y._LeCun.pdf
  - https://www.cnil.fr/fr/intelligence-artificielle/intelligence-artificielle-de-quoi-parle-t-on
  
  - https://medvasc.info/1929-l-ia-se-d%C3%A9mocratise-pour-le-bien-ou-le-pire
  - https://medvasc.info/1921-la-m%C3%A9decine-du-futur
  - https://medvasc.info/1815-au-fond-de-l-oeil
  - https://medvasc.info/1616-apprendre-l-art-et-la-science-du-diagnostic
  - https://medvasc.info/1523-l-ia-diagnostique-la-tvp
  - https://medvasc.info/1499-fast-track-14-biblio-ath%C3%A9rothrombose
  - https://medvasc.info/1334-ia-et-risque-cardio-vasculaire
  - https://medvasc.info/1290-embolie-pulmonaire-et-ml
  - https://medvasc.info/1191-4-questions-sur-l-ia
  - https://medvasc.info/542-intelligents-peut-%C3%AAtre,-artificiels-surement-2

• SFMV2006 / ACC/AHA 2022 : AAA
  iconographie :  @BrownHospMed, DAP = 15 cm 
  
  " Nous avons trois moyens principaux : l’observation de la nature, la réflexion et l’expérience. L’observation recueille les faits ; la réflexion les combine, l’expérience vérifie les résultats de la combinaison. "Denis Diderot
  
  L'usage et la pratique ont précédé toutes les sciences et tous les arts ; mais les sciences et les arts ont ensuite perfectionné la pratique.”  César Chesneau
  
  Les recommansation ACC/AHA 2022 concernent l'aorte de sa naissance a sa terminaison. Nous ferons un focus sur l'anévrisme de l'aorte abdominale sous rénale en comparant les recommandadtions SFMV de 2006 avec celle de 2022.......la preuve une fois de plus que l'Histoire de la  Médicine reste la base de la Médecine.
   
   
  ARTICLE LIBRE d'ACCES : https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacc.2022.08.004
  
  
  ARTICLE LIBRE D' ACCESsur le JMV 2006  https://cprv.pagesperso-orange.fr/aaa-sfmv-2006.pdf et  résumé sur le site LMV /  SFMVhttps://www.portailvasculaire.fr/sites/default/files/docs/fiche_lmv_017_recommandations_sfmv_pour_le_suivi_des_anevrysmes_de_laorte_abdominale_sous-renale_apres_depistage.pdf
  
  Pourquoi afficher des recos 2022 et 2006 sur les AAA ?
  
  Parce que 16 ans après, très peu de modifications entre la SFMV et l'ACC/AHA.
  
  Les recommandation SFMV n'ont pas pris une ride ! 
  
  Recommandations de très grande qualité 
   
  Merci à François Becker , Jean Michel Baud et le groupe de travail AD HOC
  
  SFMV 2006 : 
  
  DÉPISTAGE
  
  – le mode d’imagerie recommandé pour le dépistage des Anévrysmes de l’Aorte Abdominale (AAA) est l’échographie ultrasonore ;
  – il n’est pas conseillé d’utiliser le scanner ou l’IRM en mode d’imagerie de 1re intention pour le dépistage des Anévrysmes de l’Aorte Abdominale ;
  – un dépistage échographique d’AAA est recommandé pour tous les hommes de 60 à 75 ans fumeurs ou anciens fumeurs ;
  – un dépistage échographique d’AAA est conseillé pour tous les hommes de 60 à 75 ans non-fumeurs ;
  – un dépistage échographique d’AAA est conseillé pour les hommes de plus de 75 ans sans co-morbidité lourde et ayant une espérance de vie sensiblement normale pour l’âge ;
  – un dépistage échographique d’AAA est conseillé pour les femmes de 60 à 75 ans tabagiques ou hypertendues ;
  – un dépistage échographique d’AAA est conseillé pour les femmes de plus de 75 ans tabagiques, sans comorbidité lourde et ayant une espérance de vie sensiblement normale pour l’âge ;
  – un dépistage échographique d’AAA est recommandé pour les hommes et les femmes de plus de 50 ans ayant une histoire familiale d’AAA (parents ou collatéraux au 1er degré) et ce d’autant plus que plusieurs parents ou collatéraux ont été ou sont concernés
  
  
  SUIVI 2006
  
  
  
   
  ACC/AHA 2022 
  
  DEPISTAGE 
  
  Seuil de dépistage > 65 ans HOMMES et FEMMES y compris en cas d'atcds familiaux au 1° degré.
  
  Le dépistage à partir de 50  ans en cas d'atcds d'AAA au premier degré reste à mon sens valide.
  
  La vie réelle le confirme chaque jour ! 
  
  
  SUIVI 2022
  
  Le suivi est proche de celui de la SFMV, à noter l'importance chez la femme du DAP d'intervention 45 mm, il faut en cas d'AAA chez la femme TOUJOURS TENIR COMPTE du DAP de l'AORTE COELIAQUE  ++++. Pour la femme il faut appliquer la définition initiale d’un anévrisme et l’exprimer en rapport de diamètre
  
  
  https://medvasc.info/1636-aaa-chez-la-femme-le-bus-du-coeur
  
  Rappelons que les opérations de dépistage de l'AAA (VESALE) à l'initiative de la SFMV ont toujours été un succés , et UTILES pour le grand public, qui n'est pas malheureusement sensibilisé à cette pathologie.  Elle est trop méconnue encore en 2022 notamment chez les femmes.
  
  
  Iconographie 2021/2022
  
  
  Zone 0 (involves the ascending to distal end of the origin of the innominate artery); Zone 1 (involves the origin of the left common carotid; between the innominate and the left carotid); Zone 2 (involves the origin of the left subclavian; between the left carotid and the left subclavian); Zone 3 (involves the proximal descending
  thoracic aorta down to the T4 vertebral body; the first 2 cm distal aorta – T6); Zone 5 (the mid-descending aorta to the celiac); Zone 6 (involves the origin of the celiac; the celiac to the superior mesenteric); Zone 7 (involves the origin of the superior mesenteric artery; the superior mesenteric to the renals); Zone 8 (involves the origin of the renal arteries; the renal to the infrarenal abdominal aorta); Zone 9 (the infrarenal abdominal aorta to the
  level of aortic bifurcation ); Zone 10 (the common iliac); Zone 11 (involves the origin of the external iliac arteries). From Czerny et al.1 Copyright 2019, with permission from Elsevier, Inc., Now Medical Studios, and Oxford University Press on behalf of the European Association for Cardio-Thoracic Surgery.
  
  
  
  
  
  A noter , la nécessité de prescrire un scanner THORACO ABDOMINAL en cas d'indication pour un anévrisme de l'aorte abdominale
  
  
  
  La morphologie des anévrismes de l'aorte sous rénale
  
  AAA chez les femmes
  
  
  
  AAA et écho TM , la meilleure solution pour mesurer le DAP de l'anévrisme, la mesure la plus précise.
  
  Commentaire
   
  Ces deux recommandations sont très proches l'une de l'autre. Certes il existe de petites différences mais l'esprit est le même.
   
  La SFMV a l'expérience du dépstage des AAA dans la population, qui devrait être instutionaliser chaque année, dous rêve, mais rêver c'est créer l'avenir.
  
  Entre 2006 et 2022 , il faut souligner le traitement endovasculaire de l'AAA qui progresse et qui s'améliore.
  
  Rappel : à propos de VESALE 
  
  https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0398049915002516
  
  "Si l’on fait la synthèse des critères de l’OMS  et de la grille de Drummond , le dépistage des
  AAA est pleinement justifié, en adéquation avec ces différents critères
  
  • l’AAA est une affection fréquente et grave ;
  •l’AAA est une affection bien définie ;
  •ll’évolution des AAA est connue ;
  • le test de dépistage est validé : l’échographie ;
  • ce test est facile à mettre en oeuvre, il est largement
  diffusé, aisément accessible ;
  •l’échographie est une technique non invasive acceptée par les patients ;
  •le coût de l’examen échographique est modique s’il est pratiqué par des techniciens en ultrasons, il faut oser ce choix en France, ce qui permettra un dépistage des AAA encore plus coût-efficace 
  • l’AAA fait l’objet de mesures thérapeutiques validées ;
  • l’évaluation du dépistage sur le plan coût—efficacité est prouvée ;
  • le dépistage des AAA doit être volontaire dans un premier
  temps avant de devenir incitatif."
  
  
  "Bien que l'anévrisme de l'aorte abdominale sous-rénale (AAA) réponde aux critères pour lesquels un dépistage par échographie est justifié, le dépistage et les modalités du dépistage des AAA restent évoqués (dépistage de masse organisé versus dépistage opportuniste sélectionné ciblé) . En France, la Société française de médecine vasculaire (SFMV) en 2006 puis la Haute Autorité de santé en 2013 ont publié des recommandations pour un dépistage opportuniste ciblé. La SFMV a organisé le 21 novembre 2013 en France (métropole et DROM-COM) une journée de communication grand public au cours de laquelle un dépistage d'AAA gratuit par échographie était proposé : l'opération Vésale. S'agissant d'une opération grand public, les critères de sélection ont été limités à l'âge (hommes et femmes entre 60 et 75 répond) ; la limite d'âge était abaissée à 50 ans en cas d'antécédents familiaux directs d'AAA. Plus de 7000 personnes (autant de femmes que d'hommes) ont été dépistées dans 83 centres avec une prévalence d'AAA de 1,70 % dans la population ciblée uniquement sur l'âge (3,12 % chez les hommes, 0, 27 % chez les femmes). Le diamètre médian des AAA dépistés était de 33 mm (extrêmes 20 et 74 mm). Les données de Vésale sont adaptées à celles de la littérature que ce soit en termes de prévalence et de facteurs de risques cardiovasculaires avec le rôle important du tabagisme. Les leçons de Vésale sont à prendre en considération : le dépistage est justifié chez les hommes de 60 ans et plus d'autant plus qu'ils sont tabagiques, ainsi que chez les femmes tabagiques. Le dépistage au-delà de 75 et doit se discuter. Compte tenu de l'importance de ce dépistage, a été mis en place par la SFMV l'année du dépistage national de l'AAA (opération Vésale 2014/2015) afin que cette affection soit mieux connue de la population et des médecins : son dépistage, sa prise en charge thérapeutique et son suivi. L'AAA est une affection grave, fréquente, qui tue chaque année 6000 personnes, le but du dépistage est de réduire cette mortalité tout en restant coût-efficace"
  
  Dépistage échographique de l’anévrisme de l’aorte abdominale — les enseignements de Vésale 2013 Ultrasound screening of abdominal aortic aneurysm: Lessons from Vesale 2013
  J.P. Laroche,∗, F. Becker, J.M. Baud, G. Miserey, A. Jaussent, M.C. Picot, A. Bura-Rivière, I. Quéré
  JMV 2015, 40, 3406349
  https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0398049915002516