Исследователи разработали алгоритм, который может предсказать вероятность развития посттравматического стрессового расстройства (ПТСР) у переживших травму. Этот инструмент, основанный на регулярно собираемых медицинских данных, позволит клиницистам вмешаться на раннем этапе для смягчения последствий посттравматического стрессового расстройства.
Исследование было опубликовано в Интернете сегодня в журнале Nature Medicine.
30 миллионов пациентов с травмами каждый год в Соединенных Штатах
Ежегодно около 30 миллионов пациентов в США проходят лечение в отделениях неотложной помощи (ED) в связи с травматическими повреждениями, вызванными автомобильными авариями, падениями, огнестрельными ранениями и другими травмами.
По оценкам экспертов в области здравоохранения, у 10-15% пациентов с травмами разовьются стойкие симптомы посттравматического стрессового расстройства, обычно в течение года после травмы.
Хотя существуют методы лечения, которые эффективно снижают риск развития посттравматического стрессового расстройства, стратегии ранней профилактики, как правило, не применяются из-за отсутствия установленных методов, которые могут предсказать, у каких пациентов с наибольшей вероятностью разовьется посттравматическое стрессовое расстройство.
"Для многих пациентов с травмами посещение неотложной помощи часто является единственным контактом с системой здравоохранения. Время сразу после травмы – критическое окно для выявления людей с риском посттравматического стрессового расстройства и организации соответствующего последующего лечения," говорит ведущий автор Катарина Шультебраукс, доктор философии.D., доцент кафедры поведенческих и когнитивных наук факультета неотложной медицины Колледжа врачей и хирургов Вагелоса Колумбийского университета. "Чем раньше мы сможем вылечить тех, кто находится в группе риска, тем лучше вероятные результаты."
Машинное обучение превращает 70 клинических данных в единую оценку риска посттравматического стрессового расстройства
Многочисленные биологические и психологические биомаркеры, в том числе повышенный уровень гормонов стресса, усиление воспалительных сигналов, высокое кровяное давление и гипервозбуждение (аномально повышенное состояние тревоги), часто предшествуют посттравматическому стрессу у выживших после травм. Однако ни один из этих показателей, по отдельности или в комбинации, не оказался надежным в прогнозировании посттравматического стрессового расстройства.
В новом исследовании многопрофильная исследовательская группа использовала контролируемое машинное обучение для разработки алгоритма, который вычисляет единую оценку риска посттравматического стрессового расстройства на основе комбинации 70 клинических данных и краткой клинической оценки немедленной реакции пациента на стресс. (Машинное обучение с учителем – это форма искусственного интеллекта, которая дает компьютерной системе возможность распознавать закономерности на основе входных данных, чтобы делать прогнозы относительно новых наблюдений без дополнительного программирования.)
"Мы выбрали показатели, которые обычно собираются в отделении неотложной помощи и заносятся в электронную медицинскую карту, а также ответы на несколько коротких вопросов о реакции на психологический стресс," Schultebraucks говорит. "Идея заключалась в том, чтобы создать инструмент, который был бы доступен повсеместно и не обременял бы персонал ED."
Алгоритм распознавания риска посттравматического стрессового расстройства с высокой точностью
Исследователи разработали алгоритм с данными 377 взрослых выживших после травм в Атланте, а затем протестировали алгоритм на 221 взрослом пережившем травму в Нью-Йорке.
Среди пациентов, которые были классифицированы алгоритмом как риск посттравматического стресса, у 90% развились длительные симптомы посттравматического стрессового расстройства в течение года. Только 5% пациентов, у которых не было длительных симптомов посттравматического стресса, были идентифицированы как группы риска. У 29% пациентов с прогнозом отсутствия или нескольких симптомов посттравматического стрессового расстройства развилось длительное посттравматическое стрессовое расстройство (ложноотрицательные результаты).
Требуется дополнительное тестирование
"Поскольку предыдущие модели для прогнозирования риска посттравматического стрессового расстройства не были проверены на независимых выборках, таких как наша модель, они не были приняты в клиническую практику," говорит Шультебраукс. "Для того, чтобы алгоритм был готов к использованию среди населения в целом, потребуется тестирование и проверка нашей модели на более крупных выборках."
Текущий алгоритм был построен с использованием пациентов, у которых брали кровь. Это, возможно, ограничивает возможность обобщения, поскольку алгоритм будет применяться только к пациентам, которые проходят анализ крови, например, с более серьезными травмами.
В будущих исследованиях команда планирует проверить, может ли алгоритм предсказать посттравматическое стрессовое расстройство у пациентов, которые испытали другие потенциально травмирующие события для здоровья, включая сердечные приступы и инсульты.
Вскоре, прогнозирует Шультебраукс, алгоритм может быть включен в электронные медицинские карты.
"В настоящее время только 7% травматологических центров первого уровня регулярно проходят скрининг на посттравматическое стрессовое расстройство," она говорит. "Мы надеемся, что алгоритм предоставит врачам неотложной помощи быстрое автоматическое считывание данных, которое они смогут использовать для планирования выписки и профилактики посттравматического стрессового расстройства."
Исследование называется, "Валидированный алгоритм прогнозирования течения посттравматического стресса после поступления в отделение неотложной помощи после травматического стрессора."