Se poate prezice sinuciderea din evidența pacienților?
Un nou studiu demonstrează că un model de calcul predictiv poate identifica pacienții cu risc de încercare de sinucidere din tiparele din dosarele lor medicale electronice - în medie cu doi ani înainte.
Astfel de modele ar putea alerta profesioniștii din domeniul sănătății înainte de o vizită, ajutând pacienții să primească intervenții adecvate, spun cercetătorii de la Boston Children's Hospital și Massachusetts General Hospital.
Descoperirile sunt publicate în Rețea JAMA deschisă.
„Computerele nu pot înlocui echipele de îngrijire în identificarea problemelor de sănătate mintală. Dar considerăm că computerele, dacă sunt bine proiectate, ar putea identifica pacienții cu risc ridicat care pot cădea în prezent prin fisuri, neobservați de sistemul de sănătate ”, a declarat Ben Reis, Ph.D., director al Grupului de Medicină Predictivă, parte a Programul de informatică a sănătății computaționale (CHIP) de la Spitalul de Copii din Boston și autor co-senior pe hârtie.
„Avem în vedere un sistem care ar putea spune medicului:„ dintre toți pacienții dvs., acești trei se încadrează într-o categorie de risc ridicat. Luați câteva minute în plus pentru a vorbi cu ei. ”
Pentru studiu, cercetătorii au analizat datele electronice ale evidenței medicale de la mai mult de 3,7 milioane de pacienți cu vârste cuprinse între 10 și 90 de ani în cinci sisteme diverse de îngrijire a sănătății din SUA: sistemul HealthCare Partners din Boston; Boston Medical Center; Boston Children's Hospital; Centrul Medical Wake Forest din Carolina de Nord; și Universitatea din Texas Health Science Center din Houston.
Date între 6 și 17 ani au fost disponibile de la diferite centre, inclusiv coduri de diagnostic, rezultate ale testelor de laborator, coduri de proceduri medicale și medicamente.
Înregistrările au relevat un total de 39.162 de tentative de sinucidere. Modelele au reușit să detecteze 38 la sută dintre acestea (aceasta a variat între 33 și 39 la sută în cele cinci centre), cu specificitate de 90 la sută. Cazurile au fost identificate cu o medie de 2,1 ani înainte de încercarea de sinucidere efectivă (interval, 1,3-3,5 ani).
Cei mai puternici predictori, nu este surprinzător, au inclus otrăviri, dependență de droguri, intoxicație acută cu alcool și mai multe condiții de sănătate mintală. Însă alți factori de predicție nu erau în mod obișnuit în minte, cum ar fi rabdomioliza, celulita sau abcesul mâinii și medicamentele pentru HIV.
„Nu a existat un singur predictor”, spune Reis. „Este mai mult un gestalt sau un echilibru al dovezilor, un semnal general care se acumulează în timp.”
Echipa a dezvoltat modelul în doi pași, utilizând o abordare de învățare automată. În primul rând, au arătat jumătate din datele pacienților lor către un model de computer, dirijându-le spre a găsi modele care au fost asociate cu încercări de sinucidere documentate.
Apoi, au luat lecțiile învățate din acel exercițiu de „antrenament” și le-au validat folosind cealaltă jumătate a datelor lor; cerând modelului să prezică, bazându-se doar pe acele tipare, care pacienți ar încerca în cele din urmă să se sinucidă.
În general, modelul a funcționat în mod similar la toate cele cinci centre medicale, dar recalificarea modelului la centre individuale a adus rezultate mai bune.
„Am fi putut crea un model care să se potrivească tuturor centrelor medicale, folosind aceleași coduri”, a spus Yuval Barak-Corren, MD, de la CHIP, primul autor pe hârtie. Dar am ales o abordare care construiește automat un model ușor diferit, adaptat pentru a se potrivi cu specificul fiecărui site de îngrijire a sănătății.
Sinuciderea este acum a doua cea mai frecventă cauză de deces în rândul tinerilor americani. Suicidele fatale au crescut cu 30% între 2000 și 2016, iar în 2016 numai s-au înregistrat 1,3 milioane de tentative de sinucidere non-fatale.
Constatările confirmă valoarea adaptării modelului la fiecare sit, deoarece centrele de îngrijire a sănătății pot avea factori predictivi unici, pe baza diferitelor practici de codificare a spitalelor și a demografiei locale și a tiparelor de sănătate.
Sursa: Boston Children's Hospital
