Une technique décrite dans un article de la Revue Radiology et utilisant des images échographiques pour déterminer la profondeur et la forme du cotyle de la hanche peut prédire avec précision l’évolution d’une dysplasie de hanche chez les nourrissons. Les chercheurs ont utilisé la modélisation statistique des formes pour améliorer le diagnostic prédictif, ce qui pourrait significativement réduire les surtraitements pour cette pathologie.
Selon l'Institut international de la dysplasie de la hanche, un nourrisson sur 10 naît avec une instabilité de la hanche et des ligaments lâches. Après la naissance, la plupart se resserreront naturellement et seulement un nourrisson sur 100 aura besoin d'un traitement pour la dysplasie de la hanche.
Quelle évolution à moyen terme pour les dysplasies de hanche stables de Graf 2 ?
Il n'y a pas de consensus sur comment et quand traiter la dysplasie stable de la hanche (type Graf 2, tel que déterminé par le système de classification Graf). On estime qu'environ 80 % des hanches Graf 2 stables évolueront comme normales sans traitement. Mais comme il n'y a actuellement aucun moyen de différencier les deux évolutions de cette pathologie, un grand pourcentage de cas stables sont susceptibles d'être surtraités, selon l'auteur principal d’une étude publiée sur le sujet dans la Revue Radiology, le Pr Ralph JB Sakkers, du département de chirurgie orthopédique du centre médical universitaire d'Utrecht (Pays-Bas).
« Les conséquences négatives les plus importantes du surtraitement sont les charges financières et logistiques pour les parents et la société, remarque le Dr Sakkers. Les conséquences médicales du surtraitement sont relativement rares, mais le risque n'est pas nul. S'il existe une conséquence médicale rare, il s'agirait probablement d'une nécrose avasculaire de la hanche due à une mauvaise utilisation du dispositif de traitement. »
Les promesses de la modélisation statistique de la forme par ultrasons
Le système de classification Graf est couramment utilisé pour évaluer la dysplasie de la hanche, mais il a des limites. Les patients sont classés par groupes, en fonction de l'angle acétabulaire sur les images échographiques. Cet angle est dérivé de la profondeur et de la forme du cotyle de la hanche où s'adapte la tête du fémur. Le système Graf présente une grande variabilité et une faible concordance dans toutes les mesures de dysplasie de la hanche rapportées, la qualité de l'image échographique et l'apparence anatomique de l’articulation pouvant être affectées par le positionnement de la sonde.
La modélisation statistique de la forme par ultrasons est une méthode alternative qui quantifie la forme de l'image de la hanche avec plusieurs points de référence qui ont chacun une coordonnée X et une coordonnée Y dans l'image échographique 2D. Elle offre des avantages potentiels par rapport aux modèles prédictifs existants. « En quantifiant l'image de la hanche avec une modélisation statistique de la forme, beaucoup plus de données sont extraites des images échographiques par rapport aux méthodes actuelles utilisées », poursuit le Dr Sakkers.
Des résultats encourageants qui pourraient permettre de limiter les surtraitements
Dans cette étude, le Dr Sakkers et ses collègues ont analysé le pouvoir prédictif de la technique chez 97 nourrissons atteints de dysplasie stable de la hanche. Ils ont développé une modélisation statistique de la forme sur des images échographiques de base, puis ont corrélé le modèle avec une dysplasie persistante de la hanche à l'échographie après 12 semaines de suivi et une dysplasie résiduelle de la hanche sur les radiographies pelviennes vers l'âge d'un an. Les résultats ont montré que la modélisation statistique de la forme prédisait avec précision quelles hanches étaient devenues normales ou restaient dysplasiques. Ce processus a également identifié les hanches qui ont bénéficié d'un traitement avec le harnais Pavlik, une attelle souple qui favorise le développement normal de l'articulation de la hanche.
Bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires pour valider ce proof of concept, les résultats de cette étude expriment un rôle futur pour la modélisation statistique de la forme dans la clinique. « La méthode pourrait être automatisée après validation, de la même manière que la détermination automatisée actuelle de l'âge osseux sur les radiographies de la main », conclut le Dr Sakkers.
Les chercheurs espèrent prouver la robustesse de la méthode avec des recherches supplémentaires dans d'autres populations de patients atteints de dysplasie de la hanche stable selon la classification Graf.

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