Contexte. Les infections nosocomiales (IN) représentent un problème majeur de santé publique à l’échelle mondiale, touchant environ 7 à 10% des patients hospitalisés. Les unités de soins intensifs néonatals (Usin) sont particulièrement vulnérables, les IN constituant l’une des principales causes de morbidité et de mortalité infantiles. De même, dans les unités de soins intensifs pédiatriques (Usip), près de 28% des enfants hospitalisés contractent une infection nosocomiale au cours de leur séjour. Bien que les modèles de prédiction offrent une approche prometteuse pour identifier les patients à haut risque, aucune évaluation systématique des modèles existants appliqués aux enfants hospitalisés en réanimation n’a été publiée à ce jour. Objectif. Cette revue vise à synthétiser de manière systématique et à évaluer de façon critique les modèles de prédiction publiés permettant d’estimer le risque d’infection nosocomiale chez les enfants hospitalisés en unité de soins intensifs. Méthodes. Nous avons mené une recherche exhaustive dans les bases de données PubMed, Embase, Web of Science, CNKI, VIP et Wanfang, depuis leur création jusqu’au 31 décembre 2024. La qualité méthodologique, le risque de biais et l’applicabilité des études ont été évalués à l’aide de l’outil PROBAST. Les performances des modèles prédictifs ont été extraites et synthétisées. Résultats. Trois études, totalisant 1 632 participants, ont été incluses. L’analyse de fréquence a montré que l’utilisation d’antibiotiques, le poids de naissance et la présence de dispositifs invasifs (cathéters) figuraient parmi les prédicteurs les plus fréquemment intégrés. L’ensemble des modèles reposaient sur une régression logistique traditionnelle, deux d’entre eux ayant fait l’objet d’une validation externe. Cependant, des limites majeures ont été relevées dans toutes les études : effectifs insuffisants, absence de description détaillée des méthodes, spécification incomplète des modèles et risque de biais élevé selon l’évaluation PROBAST. Conclusion. Les modèles actuels de prédiction du risque d’infection nosocomiale chez l’enfant hospitalisé en soins intensifs présentent d’importantes faiblesses méthodologiques qui restreignent leur applicabilité clinique. Aucun modèle existant ne démontre à ce jour une rigueur suffisante pour un usage routinier. Le développement de modèles prédictifs performants pourrait pourtant aider les équipes soignantes à identifier précocement les enfants à haut risque d’infection et à mettre en œuvre des interventions préventives aptes à réduire les taux d’infection. Les futures recherches devraient privilégier : (1) une méthodologie robuste pour le développement des modèles ; (2) leur validation externe dans des contextes variés ; et (3) l’exploration de techniques avancées de modélisation pour affiner la sélection des prédicteurs. Le respect des recommandations TRIPOD est fortement encouragé afin d’améliorer la transparence, la reproductibilité et la valeur clinique des modèles prédictifs appliqués à cette population particulièrement vulnérable.
Wang LY, Feng M, Luo YL, et al. Predicing nosocomial infections in critically Ill children: a comprehensive systematic review of risk assessment models. Front Pediatr. 2025;13:1636580. Doi : 10.3389/fped.2025.1636580. eCollection 2025.