Študija, ki so jo nedavno izvedli raziskovalci iz Mass General Brigham Digital, osvetljuje potencial prerazmišljevalnih modelov pri prepoznavanju in preprečevanju bolnišnično pridobljene akutne ledvične poškodbe (HA-AKI). HA-AKI je pogosta zapleta pri hospitaliziranih bolnikih in povzroča škodljive učinke, kot so kronična ledvična bolezen, daljše bivanje v bolnišnici, večji zdravstveni stroški in višje stopnje smrtnosti. Študija je imela za cilj oceniti učinkovitost komercialnega modela za prerazmišljevanje tveganja HA-AKI Epic Risk of HA-AKI pri napovedovanju tveganja za HA-AKI.
Raziskovalci so model usposobili z uporabo podatkov o pacientih iz bolnišnic MGB in ga nato testirali na nizu podatkov, ki je zajemal skoraj 40.000 bolnišničnih bivanj v obdobju petih mesecev. Analiza je pokazala, da je model pokazal večjo natančnost pri izločanju pacientov z nizkim tveganjem, ki ne bi razvili HA-AKI. Kljub temu se je soočal z izzivi pri natančnem napovedovanju začetka HA-AKI pri visoko tveganih pacientih. Model je bil še posebej uspešen pri prepoznavanju Stadija 1 HA-AKI v primerjavi z bolj hudimi primeri.
Dr. Sayon Dutta, glavni avtor študije, je poudaril potencialne koristi uporabe prerazmišljevalnih modelov za podporo kliničnim odločitvam, npr. pri odsvetovanju nephrotoksičnih zdravil pacientom s tveganjem za HA-AKI. Kljub temu so avtorji študije priznali potrebo po nadaljnjih raziskavah in validaciji pred implementacijo teh modelov v klinično prakso.
Čeprav študija prinaša dragocene vpoglede v potencial prerazmišljevalnih modelov za HA-AKI, obenem postavlja pomembne preglede. Ugotovljene omejitve pri natančnem prepoznavanju visoko tveganih pacientov kažejo na potrebo po izboljšanih algoritmih in prečiščenih modelih za povečanje napovedne natančnosti. Poleg tega spodbuja študijo nadaljnje raziskovanje kliničnega vpliva in potencialnih stopnjev lažno pozitivnih rezultatov povezanih z implementacijo prerazmišljevalnih modelov.
Zaključno, prerazmišljevalni modeli, kot je model za prerazmišljevanje tveganja HA-AKI Epic, predstavljajo obetaven pristop za identifikacijo in obvladovanje tveganja za HA-AKI pri hospitaliziranih pacientih. Vendar pa študija poudarja potrebo po nadaljnjih raziskavah in razvoju za optimizacijo teh modelov, zagotavljanje njihove zanesljivosti in učinkovitosti pri različnih skupinah pacientov in stopnjah bolezni.
Pogosta vprašanja
The source of the article is from the blog jomfruland.net