APPORT DU LAMBEAU FRONTAL DANS LA RECONSTRUCTION DU NEZ CHEZ L'ENFANT.

Abstract

Contexte : La reconstruction nasale chez l’enfant constitue un défi majeur, à l’interface entre exigences esthétiques, fonctionnelles et psychosociales. Les spécificités pédiatriques (croissance faciale, fragilité tissulaire, vulnérabilité psychologique) complexifient la prise en charge des pertes nasales d’origine traumatique, infectieuse ou congénitale.

Objectif : Évaluer l’efficacité du lambeau frontal paramédian (LFP) dans la reconstruction nasale pédiatrique, à travers une série de cas cliniques au service de chirurgie pédiatrique de l’hôpital des enfants de Rabat, associée à une revue de la littérature. L’objectif est d’identifier des critères décisionnels et de proposer une conduite à tenir standardisée adaptée à l’enfant.

Méthodologie : Une étude rétrospective descriptive a porté sur trois patients ayant bénéficié d’une reconstruction nasale par LFP entre 2020 et 2024. Chaque intervention a comporté plusieurs temps opératoires, avec greffes cartilagineuses (septales ou conchales) et, selon les cas, reconstruction muqueuse. Une arborescence décisionnelle a été élaborée selon la classification lésionnelle, l’âge et les besoins fonctionnels. L’évaluation a inclus l’analyse photographique, le suivi morphofonctionnel et la satisfaction des familles.

Résultats : Tous les patients ont présenté une amélioration de la symétrie, de la projection et de la perméabilité narinaire, avec une bonne intégration des greffes et des cicatrices frontales discrètes. Aucune complication majeure n’a été observée. Le LFP s’est montré fiable pour les pertes étendues, sous réserve d’une planification rigoureuse respectant la croissance.

Conclusion : Le LFP demeure une référence pour les reconstructions nasales pédiatriques complexes. Son efficacité repose sur l’adaptation à la croissance, la simulation préopératoire et la coordination pluridisciplinaire. Cette étude propose un algorithme clinique reproductible et ouvre la voie à la planification 3D, aux biomatériaux et à l’intelligence artificielle.