Getty Images
Ključni zajtrki
- Mnogi ljudje po operaciji preveč predpisujejo opioide.
- Nov algoritem želi določiti, kateri bolniki bodo imeli največ bolečin po operaciji, da bi bolnikom z obvladljivo bolečino omogočili neopioidno zdravljenje.
- Algoritem je 80% učinkovit pri napovedovanju močne bolečine po operaciji.
Nova študija ugotavlja, da umetna inteligenca (AI) lahko pomaga ugotoviti, pri katerih bolnikih obstaja veliko tveganje za hudo bolečino po operaciji, pa tudi pri tem, kateri bolniki imajo lahko koristi od obvladovanja bolečin, ki niso povezane z opioidi.
Cilj raziskave, ki jo predstavljajo na letnem srečanju Ameriškega združenja anesteziologov, je zmanjšati število ljudi, ki so izpostavljeni opioidom, da bi zmanjšali tveganje za motnje uživanja opioidov.
ZDA so trenutno sredi opioidne krize. Po podatkih ameriškega ministrstva za zdravje in socialne zadeve (HHS) je zaradi prevelikih odmerkov opioidov leta 2016 več kot 42.000 smrtnih primerov povzročilo več kot 42.000 smrtnih primerov, pri čemer gre za opioid na recept. manj pogosto.
Študija je bila razdeljena na dva dela. V prvem so raziskovalci analizirali podatke 5.944 bolnikov, ki so bili operirani na različnih operacijah, vključno z odstranjevanjem žolčnika, histerektomijo, nadomestitvijo kolka in operacijo prostate. Od teh bolnikov jih je 1.287 (22%) v prvih 24 urah po operaciji zaužilo visok odmerek 90 morfij miligramov (mg).
Raziskovalci so uporabili 163 potencialnih dejavnikov, da bi napovedali, kdo bo imel močno bolečino po operaciji, in izdelali tri različne modele algoritmov strojnega učenja, ki so analizirali bolnikovo zdravstveno dokumentacijo. Faktorje so nato zožili na tiste, ki so najbolj natančno napovedovali resnost bolečine in potencialno potrebo po uporabi opioidov po operaciji.
Nekateri najbolj napovedni dejavniki pooperativne bolečine so bili:
- Mlajša starost
- Višji indeks telesne mase
- Ženski spol
- Že obstoječa bolečina
- Predhodna uporaba opioidov
V drugem delu študije so raziskovalci primerjali, kaj so njihovi modeli napovedovali glede tega, kdo dejansko potrebuje opioide po operaciji. Raziskovalci so ugotovili, da so vsi trije modeli približno 80% časa natančno ugotovili, pri katerih bolnikih je verjetneje, da imajo hude bolečine.
"To novo orodje lahko pomaga zmanjšati nepotrebno predpisovanje opioidov za tiste, ki jih ne potrebujejo, in pomaga ljudem, da dobijo dostop do neopioidnih zdravil po operaciji, ki so lahko koristnejše," je vodja študije Mieke A. Soens, anesteziolog v Brighamu in ženski bolnišnici in inštruktor anesteziologije na medicinski šoli Harvard v Bostonu, pravi Verywell.
Kaj to pomeni za vas
Opioidi obstajajo alternative za obvladovanje bolečin po operaciji. Če imate prihajajoči postopek in želite zmanjšati ali odpraviti uporabo opioidov za bolečino, se posvetujte s svojim zdravnikom.
Kako se običajno predpisujejo opioidi
"Trenutno zdravniki po operaciji rutinsko ne prepoznajo bolnikov z večjim tveganjem za hude bolečine in velike potrebe po opioidih," pravi Soens. Mnogi zdravniki izpolnjujejo vprašalnike, da bi ugotovili, koga bo po operaciji najbolj bolelo, vendar je praksa "zelo dolgotrajna, okorna in nepraktična za uporabo v vsakdanji praksi," pravi Soens.
Kaj so opioidi?
Opioidi so vrsta zdravil, ki vključujejo zdravila za lajšanje bolečin, ki se dobijo na recept, kot so oksikodon (OxyContin), hidrokodon (Vicodin), kodein, morfij in še več, na Nacionalni inštitut za zlorabo drog (NIDA). varni, če jih jemljete kratek čas in jih predpiše zdravnik, lahko tudi opioide zlorabijo in povzročijo odvisnost in odvisnost.
Dejavnik je lahko tudi osebna zgodovina osebe, pravi Verwell Williams, specialist za obvladovanje bolečin in ustanovni direktor Centra za športno nevrologijo in bolečino na Inštitutu Cedars-Sinai Kerlan-Jobe v Los Angelesu. "Če je bil bolnik že predhodno operiran, velikokrat zdravniku pove, da je imel v preteklosti težave," pravi. "V grafikonu so včasih informacije, ki zdravniku sporočajo, da je to morda težje."
Tudi vrsta postopka je pomembna. "Za nekatere vrste postopkov lahko predvidevamo, da bo nekdo nekaj dni imel nelagodje in bo po potrebi dobil zdravila nekaj dni," pravi Williams. "Toda vprašanje je, ali obstaja natančen način za napovedovanje, kje ima lahko bolnik veliko hujšo ali daljšo stopnjo bolečine in kako lahko to predvidevate."
Soens upa, da lahko njen algoritem pomaga zapolniti to vrzel."Model, ki smo ga razvili, uporablja podatke, ki so že na voljo v bolnikovi medicinski dokumentaciji in algoritmih strojnega učenja, in je sposoben hitro in v realnem času napovedati velike potrebe po opioidih po operaciji," pravi Soens.
Cilj je po njenih besedah znati identificirati bolnike, ki bodo po operaciji verjetno potrebovali velik odmerek opioidov, nato pa si prizadevati za maksimiranje neopioidnih možnosti, pa tudi "prilagojen pristop k obvladovanju bolečine" za vsakega bolnika.
Možnosti zdravljenja brez opioidov
Opioidi niso edina možnost obvladovanja bolečine, ki je na voljo bolnikom. »Ena od strategij je izmenjevanje acetaminofena in ibuprofena. To je precej pogosto, «pravi dr. Jamie Alan, docent za farmakologijo in toksikologijo na Michigan State University, Verywell.
Pomirjanje pacienta in določitev časovnega načrta za okrevanje je lahko koristno. "Sporočanje pacientom, kako dolgo lahko predvidevajo bolečino, je lahko zelo koristno," pravi Williams.
Pomagajo lahko tudi intramuskularne injekcije, peroralna protivnetna zdravila in lokalno zdravljenje, vključno z ledom, pravi.
Živčni bloki in epidurali lahko zmanjšajo bolečino, pravi Soens. Vendar niso poceni. "Te alternative so lahko zelo drage in včasih tvegane," pravi. "Zato sposobnost usmerjanja pravega zdravljenja na prave paciente ni pomembna le za zmanjšanje uporabe opioidov, temveč tudi za zagotovitev, da bolniki dobijo zdravljenje, ki ustreza njim."
Konec koncev, pravi Soens, je cilj pacientom dati bolj prilagojen načrt za obvladovanje bolečin. "Mnogi ljudje so po operaciji postali uporabniki in prekomerni uporabniki zdravil za bolečino in želimo pomagati zmanjšati to breme za paciente, njihove družine in družbo na splošno," pravi. "Kot zdravniki želimo biti sposobni dobiti pravo zdravljenje za prave paciente in pomagati svojim kolegom pri pravilnih odločitvah."
Soens pravi, da je njen trenutni model "le začetek" - ona in njena ekipa nameravata še naprej izpopolnjevati algoritem.
