Prise en charge

Comment adapter ses pratiques pour mieux soigner les patients âgés en imagerie

Manipulatrice radio au CHU de Reims (Marne), Muriel Rubin a mené une étude sur la prise en charge en imagerie des personnes âgées. Aux JFR 2025, elle a partagé son expérience et présenté des pistes d'amélioration pour optimiser la sécurité tout en respectant la dignité et le confort des patients.

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Le 04/11/25 à 7:00, mise à jour le 05/11/25 à 16:48 Lecture 2 min.

L'aménagement de l’environnement, en réduisant le bruit ou en ajustant le température ou la luminosité va également permettre un meilleur confort pour le patient, rappelle Muriel Rubin lors de sa présentation. © Marjolaine Margue

Au CHU de Reims, entre juillet 2024 et juillet 2025, 17 821 patients de plus de 75 ans ont été accueillis en radiologie standard, ce qui représente 26,56 % de l’ensemble des patients du service. "Lorsque j'en ai parlé à mes collègues, ils avaient l'impression que mes statistiques étaient fausses, indique Muriel Rubin, manipulatrice radio au centre hospitalier universitaire (CHU) de Reims qui a mené l'étude au sein du service de radiologie, lors d'une session aux Journées francophones de radiologie (JFR) 2025. Ils pensaient que les patients âgés de plus de 75 ans représentaient plutôt entre 50 et 60 % des patients. Si ce pourcentage en ressenti est bien plus important, c'est parce que ce sont des patients plus compliqués à prendre en soin." 

Le constat des manips

Dans l'optique d'organiser une prise en charge spécifique du patient âgé, un "Work Lab" a été organisé au CHU de Reims sous forme de questionnaire et d'un débat. Il en est ressorti "un sentiment général d'insatisfaction, de frust

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

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La consommation énergétique en IRM est principalement liée à l’utilisation des gradients, conclut une étude présentée dans Academic Radiology. Les séquences ep2D DWI et DTI étant les plus énergivores. Le choix de séquences moins énergivores, dans un contexte clinique approprié, peut réduire la consommation d’énergie par séquence de 20 à 49 %.

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Dans une étude rétrospective suédoise, des chercheurs ont testé trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA sur des données de mammographie provenant d’une grande population de dépistage. Ceux-ci ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic, selon une étude publiée dans Radiology. (Communiqué)

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