רוב המקרים של דום לב מחוץ לבית החולים (out-of-hospital cardiac arrests) מתרחשים בקרב אנשים מהאוכלוסיה הכללית, עבורה אין כיום אסטרטגיות אפקטיביות לזיהוי סיכון.
עוד בעניין דומה
במחקר שממצאיו פורסמו לאחרונה בכתב העת Circulation, ביקשו חוקרים להעריך את הפוטנציאל של נתוני רשומות בריאות אלקטרוניות לצורך זיהוי גורמי סיכון לדום לב מחוץ לבית החולים באוכלוסיה זו. כמו כן, החוקרים ביקשו להגדיר את הגורמים המרכזיים התורמים לסיכון לדום לב מחוץ לבית החולים.
אוכלוסיית המחקר כללה 2,366 אנשים עם דום לב מחוץ לבית החולים ו-23,660 מטופלי ביקורת תואמי גיל ומין, אשר קיבלו טיפול רפואי באוניברסיטת וושינגטון. נתונים על מחלות נלוות, מדידות אק"ג, סימנים חיוניים ומרשמים רפואיים נאספו מתוך הרשומות הבריאותיות האלקטרוניות.
התוצא העיקרי של המחקר היה זיהוי מקרים של דום לב מחוץ לבית החולים, בעוד שהתוצאים המשניים כללו מקרים של דום לב מחוץ לבית החולים שניתן היה לטפל בהם עם שוק חשמלי, וכן את המקרים שלא ניתן היה לטפל בהם עם שוק חשמלי.
החוקרים העריכו את ביצועי המודל, כולל את השטח מתחת לעקומת ROC (Receiver operating characteristic) ואת ערך הניבוי החיובי, והתאימו את המודל בהתאם לשיעור מקרי הדום לב מחוץ לבית החולים במערכת הבריאות.
לפי תוצאות המחקר, היו הבדלים מובהקים במאפיינים דמוגרפיים, סימנים חיוניים, מדדים אלקטרוקרדיוגרפיים, מחלות נלוות והתפלגות התרופות בין המטופלים עם דום לב מחוץ לבית החולים ובין הביקורות.
בתיקוף חיצוני, מודלים של למידת מכונה הראו הבחנה טובה יותר (שטח מתחת לעקומת ROC של 0.80-0.85) בהשוואה למודל הבסיסי שנעשה בו שימוש בגורמי סיכון קרדיווסקולריים קונבנציונליים (שטח מתחת לעקומת ROC של 0.66). יתר על כן, בסף ספציפיות של 99%, תוך התאמה לשכיחות הבסיסית של דום לב מחוץ לבית החולים במערכת הבריאות, טווח ערך הניבוי החיובי של מודלי למידת המכונה נע בין 2.5% ל-3.1%, לעומת 0.8% עבור המודל הבסיסי.
בנוסף, מקטע QT מתוקן ארוך יותר, הפרעת שימוש בסמים, הפרעת נוזלים ואלקטרוליטים, שימוש לרעה באלכוהול וקצב לב גבוה יותר, זוהו כמנבאים בולטים של סיכון לדום לב מחוץ לבית החולים בכל המודלים של למידת מכונה.
גורמי סיכון קרדיווסקולריים מוכרים נותרו חשובים לחיזוי דום הלב מחוץ לבית החולים שניתן היה לטפל בו באמצעות שוק חשמלי, בעוד שמאפיינים דמוגרפיים (מוצא אתני של מיעוטים, מצב משפחתי של רווקות) ותחלואות נלוות שאינן קרדיווסקולריות (הפרעות שימוש בסמים) גם תרמו לחיזוי הסיכון. כמו כן, בדום לב שלא היה ניתן לטיפול באמצעות שוק חשמלי, זוהו מספר מנבאים בולטים, כולל תחלואות נלוות, הרגלים, סימנים חיוניים, מאפיינים דמוגרפיים ומדדים אלקטרוקרדיוגרפיים.
החוקרים מסכמים כי במחקר מקרה-ביקורת מבוסס אוכלוסיה זה, מודלים של למידת מכונה ששילבו נתוני רשומות בריאות אלקטרוניות זמינים, הציגו הבחנה סבירה וזיהוי משופר של גורמי סיכון לדום לב מחוץ לבית החולים באוכלוסיה הכללית. מספר גורמים בולטים, הן בתחום הקרדיווסקולרי והן בתחום הלא-קרדיווסקולרי, היו קשורים לסיכון לדום לב מחוץ לבית החולים. לכן, אסטרטגיות בריאות ציבוריות אפקטיביות ומותאמות לחיזוי ומניעת דום לב מחוץ לבית החולים יצטרכו להתמודד עם מורכבות זו.
מקור:
הירשמו לקבלת עדכונים בנושאים שעלו בכתבה
תגובות אחרונות