Modèle prédictif du BNP en hémodialyse : impact paradoxal du statut cardiaque et de l’obésité

Introduction Le BNP est un marqueur biologique correle a l’hypertrophie ventriculaire gauche et la mortalite cardiovasculaire en hemodialyse. Son utilite comme marqueur predictif de la volemie reste controverse. Nous avons developpe un modele mathematique permettant de predire les variations du BNP en fonction des parametres classiques (clinique et biologique) utilises pour determiner la volemie des patients en hemodialyse. Patients et methodes Etude monocentrique, retrospective sur 140 patients en hemodialyse (âge moyen = 67 ± 15 ans). Onze parametres cliniques et biologiques etaient disponibles pour construire le modele : l’âge, l’ethnie, diabete, la cardiopathie sous-jacent (CV), le BMI, le BNP, l’hemoglobine (Hb), la prise de poids interdialytique (PPID), la pression arterielle (PA) et le poids sec (NHYW) determine par body composition monitor (BCM). Nous disposons pour chaque parametre de 6 mesures mensuelles consecutives. Resultats Sur les onze variables, seuls six contribuent au modele final predictif du BNP : l’âge, la PA, la PPID, le NHYW, l’Hb et la CV. Le modele montre que le BNP est une fonction lineaire de la PPID et de l’Hb, egalement une fonction linaire du NHYW avec un coefficient dependant de la CV et une fonction non lineaire (logistique) de l’âge et la PA. Un patient de 69 ans, normotendu, avec une PPID de 1,9 kg a un BNP predit de 265 ng/mL, qui augmente a 425 ng/mL en cas de CV associee. L’augmentation du BNP liee a la CV semble inversement proportionnel au poids, et l’effet disparait pour un NHYW > 100 kg. L’ajustement du modele sur la cohorte d’apprentissage est assez bon ( r  = 0,56) Le modele a ete valide dans un 2 e temps sur une cohorte de 62 patients incidents ( r  = 0,51) Discussion Le modele mathematique montre que l’interpretation du BNP depend d’une combinaison complexe de plusieurs facteurs n’ayant pas la meme contribution. La comparaison du BNP « predit » et du BNP « vrai » du patient permettra d’affiner l’etat d’hydratation du patient, notamment dans les situations cardiaques complexes. L’utilisation et interet clinique du modele restent a preciser des etudes interventionnelles prospectives. Conclusion La modelisation du BNP des patients dialyses permet de predire le taux de BNP pour chaque patient en fonction de ses caracteristiques cliniques et pour une hydratation extra-cellulaire adequate.