Que se passe-t-il chez les sujets confrontés à une crise cardiaque ? L’irruption brutale de symptômes dans lecorps active des phénomènes mentaux pour faire face à une urgence biologique qui menace la survie. Le sujeten crise est un soi à préserver en tant que soi-même, et un soi à transformer en tant que soi souffrant,nécessitant des soins. Deux niveaux de délibérations sont investis par la conscience en prise avec la menace :soi comme corps en crise, et soi, comme sujet en crise. L'urgence de préservation est psychique et corporelle.En se représentant soi-même avec toutes ses capacités, le sujet en crise lutte contre l'angoisse provoquée parl’infarctus du myocarde. Mais pendant que le soi-même résiste, le corps en crise impose sa temporalité etmenace le vivant. L'acceptation en urgence d'un soi souffrant est facilitée par une pleine conscience de soicomme corps et comme sujet. L'écoute au présent par le sujet en crise de ses ressentis du corps et de savulnérabilité, favorise la demande de soins. / What happens to subjects confronted with a heart attack? The raid of symptoms in the body activates mentalphenomena in order to deal with a threat to the life. The subject living a crisis is a self to protect as oneself, anda self to transform into a suffering self, requiring care. Two levels of deliberations are invested: the self as abody in crisis, and the self, as a subject in crisis. The urgency of self-preservation is psychic and physical. Byrepresenting the self with full capacities, subject in crisis fight against the anxiety caused by the myocardialinfarction. But while the oneself resists, the body in crisis imposes its temporality and threatens life. Urgentacceptance as a suffering self is facilitated by mindfulness of the self as body and subject. By listening to bodysensations and vulnerability in the present, subjects are more inclined to ask for care.

L'arrêt cardiaque est principalement d'étiologie cardio-vasculaire. Dans le contexte actuel des arrêts cardiaques extrahospitaliers, 20 à 25% des victimes présentent une fibrillation ventriculaire. Environ 3 à 5% des personnes sont sauvées sans séquelle neurologique. La survie à un arrêt cardiaque extrahospitalier dépend d'une prise en charge précoce et rapide de la victime. Les premiers témoins actifs réalisant la réanimation cardio-pulmonaire combinée à l'utilisation d'un défibrillateur sont ainsi un maillon important pour sauver la victime.Notre objectif principal est d'améliorer le taux de survie à un arrêt cardiaque extrahospitalier. Une première voie d'investigation est de proposer un fonctionnement de défibrillateur optimal combinant judicieusement les différents modules de détection embarqués (détection de fibrillation ventriculaire, détection de massage cardiaque, détection d'interférences électromagnétiques) afin de réduire les temps de pause péri-choc durant la procédure de réanimation. En effet, pendant ces temps, dits « hands-off » en anglais, aucun geste de secours n'est administré au patient qui, lui, voit d'une part sa pression de perfusion coronarienne chuter, d'autre part la probabilité de succès des tentatives de défibrillation décroître. C'est pourquoi une deuxième voie d'investigation porte sur la prédiction de l'efficacité de choc. Dans ce contexte, nous proposons de combiner des paramètres de l'électrocardiogramme dans les domaines temporel, fréquentiel et de la dynamique non-linéaire. Un classifieur bayésien utilisant le modèle de mélange de gaussiennes a été appliqué aux vecteurs de paramètres les plus prédicteurs de l'issue de la défibrillation et l'algorithme Espérance-Maximisation a permis de mener à bien la procédure d'apprentissage des paramètres du modèle probabiliste représentant les distributions conditionnelles de classe.L'ensemble des méthodes proposées a permis d'atteindre des résultats prometteurs pour à la fois réduire les temps de pause péri-choc et prédire l'efficacité de défibrillation et ainsi espérer améliorer le taux de survie à un arrêt cardiaque / The cardiac arrest is mainly of cardiovascular etiology. In the actual context of out-of-hospital cardiac arrests, 20 to 25% of the victims present a ventricular fibrillation. About 3 to 5% of the victims are saved without neurological damage. The chance of surviving a cardiac arrest outside an hospital depends on the early and fast support of the victim. The first active witnesses performing cardiopulmonary resuscitation combined with the use of a defibrillator are an important link to save the victim.Our main objective is to improve survival rate in out-of-hospital cardiac arrest cases. A first way of investigation is to propose an optimal functioning of defibrillator combining wisely the different processes of detection embedded (ventricular fibrillation detection, chest compressions detection, electromagnetic interferences detection), in order to reduce the peri-shock pauses during the resuscitation procedure. In fact, during these pauses, known as "hands-off" pauses, no emergency action is provided to the patient, what is correlated to a drop of the coronary pression, but also to a decrease of the chance of successful defibrillation. That is the reason why, a second way of investigation is based on the prediction of the efficiency of defibrillation. In this context, we propose to use a combination of parameters extracted from electrocardiogram in time, frequency and non-linear dynamics domains. A bayesian classifier using a gaussian mixture model was applied to the vectors of parameters, which are the most predictor of the defibrillation outcome and the algorithm Expectation-Maximization allowed to learn the parameters of the probabilistic model representing the class conditional distributions.All of the proposed methods allowed to reach promising results for both reducing the peri-shock pauses and predicting the efficiency of defibrillation in hope to improve the survival rate in cardiac arrest cases