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L'outil web neuf prévoit le risque de complications postchirurgicales

Crise cardiaque, insuffisance rénale, rappe. Ce sont juste quelques unes des complications potentiellement mortelles que les patients sont en danger pour la chirurgie suivante. Maintenant les chercheurs de Jefferson ont développé un facile à utiliser, l'outil web qui prévoit le risque de complications postchirurgicales telles que l'insuffisance rénale et la rappe. Le modèle peut aider des professionnels médicaux à mettre des mesures préventives en place avant le besoin d'intervention de secours.

Nous devons pouvoir évaluer le risque de complications potentiellement mortelles et postchirurgicales ainsi nous pouvons alors proposer des voies personnalisées de réduire ces complications. »

A chanté courtisent, DM, professeur agrégé clinique de médicament, université de Thomas Jefferson

Le besoin de meilleurs modèles prévisionnels de risque est devenu clair à M. Woo après qu'une chirurgie suivante soufferte patiente d'insuffisance rénale et une intervention médicale exigée aiment la dialyse. Un autre patient a souffert une chirurgie suivante de rappe pour traiter une hanche rompue et a soudainement eu besoin de la chirurgie cérébrale de secours.

« Voyant combien la souffrance de ces patients était intervenue, j'ai voulu figurer à l'extérieur ce que nous pourrions avoir fait différemment pour éviter ces complications potentiellement mortelles, » M. Woo dit.

Risquez les calculatrices que les médecins comptent actuel évaluent en circuit principalement pour des risques cardiaques, tels que la crise cardiaque ou l'arrêt cardiaque. Ils ne fournissent pas l'évaluation des risques d'autres complications importantes comme la rappe, et les médecins n'ont pas réellement prêté beaucoup d'attention à l'évaluation des risques l'insuffisance rénale, M. Woo dit.

« Nous avons voulu aider des médecins pour pouvoir évaluer le risque de rappe, en plus des risques traditionnels, » il dit.

Pour développer un modèle prévisionnel qui était précis et facile pour des cliniciens d'employer, M. Woo a entraîné sur des compétences en analysant de grands ensembles de données et apprentissage automatique, et a collaboré avec une équipe de recherche multidisciplinaire de Jefferson comprenant un chirurgien, un cardiologue, des néphrologues et des hospitalists.

« Souvent des périodes nous faisons la recherche et publions un rapport de recherche qui est trop complexe pour traduire au chevet, » M. Woo dit. « Mon objectif du début était de fournir un modèle neuf qui est très pratique et utile et qui peut être comporté aux soins aux patients courants. »

Maintenant, dans deux études récentes, M. Woo et collègues prouvent que le modèle prévoit effectivement le risque de complications potentiellement mortelles et postchirurgicales.

Dans un en ligne publié d'étude le 29 décembre 2020 dans le tourillon Kidney360 de recherches, M. Woo et collègues ont développé un modèle pour évaluer le risque d'un patient de développer des blessures aiguës de rein (AKI) après la chirurgie. AKI est une édition médicale sérieuse. Plus qu'un tiers des patients que la chirurgie cardiaque suivante exigée de dialyse est morts par exemple.

Le « recensement des patients au haut risque pour AKI et la mise en oeuvre des mesures préventives peuvent abaisser ce risque de mortalité, » M. Woo dit.

Lui et les collègues ont analysé des caractéristiques de plus de 2,2 millions de patients chirurgicaux, desquels environ 7.000 ont développé AKI exigeant la dialyse. L'analyse a indiqué que les patients que la dialyse exigée étaient plus ancienne et pour avoir l'insuffisance cardiaque congestive et le diabète.

Les chercheurs ont alors formé le modèle avec des caractéristiques plus de 1,4 millions de patients employant ces derniers et de huit autres facteurs prédictifs avant de le vérifier à l'extérieur sur des caractéristiques d'un autre ensemble de plus de 800.000 patients chirurgicaux. Le modèle a exactement prévu quels patients développeraient AKI.

Dans une deuxième étude publiée en ligne dans le tourillon de l'association américaine de coeur le 30 janvier 2021, M. Woo et collègues avaient l'habitude le modèle pour prévoir le risque de rappe, d'événement cardiaque ou de mort dans les 30 jours après la chirurgie.

Pour cette version du modèle, les chercheurs ont analysé des caractéristiques de plus de 1,1 millions de patients chirurgicaux. Ils ont utilisé des facteurs prédictifs tels que l'âge, les antécédents d'accident vasculaire cérébral, le type de chirurgie et d'autres facteurs de santé qui pourraient être mesurés avant la chirurgie pour établir le modèle.

Ils ont constaté que le modèle a prévu quels patients souffriraient une rappe, événement cardiaque ou mourraient moins de 30 jours de chirurgie avec de grande précision. Le pouvoir prévisionnel du modèle était en suspens, avec l'endroit sous la courbure (AUC)--une méthode standard d'évaluer le rendement d'un modèle--mesure de 0,87 pour la rappe et de 0,92 pour la mortalité. Le modèle également prévoit le risque cardiaque (AUC 0,87) assimilé à ou l'améliore que les modèles de risque cardiaque très utilisés.

Comme outil web, le modèle est également facile à utiliser. Les médecins conduisant des évaluations de pré-chirurgie peuvent utiliser l'outil au chevet du patient.

Les modèles neufs d'évaluation des risques bénéficieront des cliniciens et des patients. Avec les modèles, les cliniciens pourront aviser les chirurgiens des risques et les meilleurs patients d'avocat-conseil, qui traduiront à améliorer des soins aux patients.

« Maintenant que nous avons un outil pour évaluer le risque de rappe et d'insuffisance rénale objectivement, nous vérifions des voies nouvelles de réduire ce risque, » dit M. Woo.

Source:
Journal references:
  • Woo, S.H., et al. (2020) Development and Validation of a Web-based Prediction Model for Acute Kidney Injury after surgery. Kidney360. doi.org/10.34067/KID.0004732020.
  • Woo, S.H., et al. (2021) Development and Validation of a Prediction Model for Stroke, Cardiac, and Mortality Risk After Non-Cardiac Surgery. Journal of the American Heart Association. doi.org/10.1161/JAHA.120.018013.