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A ferramenta com suporte na internet nova prevê o risco de complicações cargo-cirúrgicas

Cardíaco de ataque, insuficiência renal, curso. Estes são apenas algumas das complicações risco de vida que os pacientes são em risco de seguinte cirurgia. Os pesquisadores de Jefferson têm desenvolvido agora uma ferramenta fácil de usar, com suporte na internet que previsse o risco de complicações cargo-cirúrgicas tais como a insuficiência renal e o curso. O modelo pode ajudar profissionais médicos a pôr as medidas preventivas no lugar antes da necessidade para a intervenção da emergência.

Nós precisamos de poder avaliar o risco de complicações risco de vida, cargo-cirúrgicas assim que nós podemos então vir acima com maneiras particularizadas de reduzir aquelas complicações.”

Cantou cortejam, DM, professor adjunto clínico da medicina, universidade de Thomas Jefferson

A necessidade para melhores modelos de risco com carácter de previsão tornou-se clara ao Dr. Corte depois que uma cirurgia de seguimento sofrida paciente da insuficiência renal e uma intervenção médica exigida gostam da diálise. Um outro paciente sofreu uma cirurgia de seguimento do curso para tratar um quadril fraturado e de repente uma cirurgia de cérebro necessário da emergência.

“Vendo quanto sofrer aqueles pacientes tinha ido completamente, eu quis figurar para fora o que nós poderíamos ter feito diferentemente para impedir estas complicações risco de vida,” o Dr. Corte digo.

Arrisque as calculadoras que os doutores confiam actualmente sobre avaliam principalmente para riscos cardíacos, tais como o cardíaco de ataque ou a parada cardíaca. Não fornecem a avaliação de risco de outras complicações principais como o curso, e os doutores não pagaram realmente muita atenção à avaliação de risco pela insuficiência renal, o Dr. Corte diz.

“Nós quisemos ajudar a doutores a poder avaliar o risco de curso, além do que riscos tradicionais,” diz.

Para desenvolver um modelo com carácter de previsão que fosse exacto e fácil para que os clínicos se usem, o Dr. Corte desenhou na experiência em analisar séries de dados e a aprendizagem de máquina grandes, e colaborou com uma equipa de investigação multidisciplinar de Jefferson que inclui um cirurgião, um cardiologista, uns nephrologists e uns hospitalists.

“Frequentemente épocas nós fazemos a pesquisa e publicamos um artigo de investigação que seja demasiado complexo traduzir à cabeceira,” Dr. Corte dizemos. “Meu objetivo era desde o início vir acima com um modelo novo que fossem muito prático e útil e que pudesse ser incorporado no assistência ao paciente rotineiro.”

Agora, em dois estudos recentes, o Dr. Corte e os colegas mostram que o modelo prevê eficazmente o risco de complicações risco de vida, cargo-cirúrgicas.

Em um 29 de dezembro de 2020 em linha publicado estudo no jornal Kidney360 da pesquisa, o Dr. Corte e os colegas desenvolveram um modelo para avaliar o risco de um paciente de desenvolver ferimento agudo do rim (AKI) depois da cirurgia. AKI é uma edição médica séria. Mais do que um terço dos pacientes que a diálise exigida que segue a cirurgia cardíaca morreu por exemplo.

“Identificar pacientes no risco elevado para AKI e executar medidas preventivas podem abaixar esse risco da mortalidade,” o Dr. Corte diz.

E os colegas analisaram dados de mais de 2,2 milhão pacientes cirúrgicos, de quem aproximadamente 7.000 desenvolveram AKI que exige a diálise. A análise revelou que os pacientes que a diálise exigida era mais velha e mais provável ter a insuficiência cardíaca congestiva e o diabetes.

Os pesquisadores treinaram então o modelo com dados sobre de 1,4 milhão pacientes que usam estes e outros de oito predictors antes de testá-lo para fora em dados de um outro grupo de mais de 800.000 pacientes cirúrgicos. O modelo previu exactamente que pacientes desenvolveriam AKI.

Num segundo o estudo publicou em linha no jornal da associação americana do coração o 30 de janeiro de 2021, Dr. Corte e os colegas usaram o modelo para prever o risco de curso, de evento cardíaco ou de morte no prazo de 30 dias após a cirurgia.

Para esta versão do modelo, os pesquisadores analisaram dados de mais de 1,1 milhão pacientes cirúrgicos. Usaram predictors tais como a idade, a história do curso, o tipo de cirurgia e os outros factores da saúde que poderiam ser medidos antes da cirurgia para construir o modelo.

Encontraram que o modelo previu que pacientes sofreriam um curso, evento cardíaco ou morreriam no prazo de 30 dias da cirurgia com precisão alta. A potência com carácter de previsão do modelo era proeminente, com área sob a curva (AUC)--uma maneira padrão de avaliar o desempenho de um modelo--medindo 0,87 para o curso e 0,92 para a mortalidade. O modelo igualmente prevê o risco cardíaco (AUC 0,87) similar a ou melhora-o do que modelos de risco cardíacos amplamente utilizados.

Como uma ferramenta com suporte na internet, o modelo é igualmente fácil de usar. Os doutores que conduzem avaliações da pre-cirurgia podem usar a ferramenta na cabeceira do paciente.

Os modelos novos da avaliação de risco beneficiarão clínicos e pacientes. Com os modelos, os clínicos poderão informar os cirurgiões dos riscos e os melhores pacientes do conselho, ambo traduzirão a melhorar o assistência ao paciente.

“Agora que nós temos uma ferramenta para avaliar objetiva o risco do curso e da insuficiência renal, nós estamos investigando maneiras novas de reduzir esse risco,” diz o Dr. Corte.

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.