Soluția ieftină ar putea asigura monitorizarea conștiinței pacientului la terapie intensivă 24 de ore pe zi

[ad_1]

Soluția ieftină ar putea asigura monitorizarea conștiinței pacientului la terapie intensivă 24 de ore pe zi

Vizitați o unitate de terapie intensivă neurologică în timpul rundelor de dimineață a unui consultant și este posibil să vedeți medici care efectuează teste atente pentru a măsura nivelul de conștiență al fiecărui pacient. Aceste teste sunt singura modalitate de a evalua cu acuratețe prognosticul unui pacient sau de a identifica semnele vitale de avertizare că starea de sănătate a pacientului se deteriorează, dar fiecare test durează până la o oră, impun o povară uriașă echipelor clinice.

Acum, cercetătorii de la Institutul de Tehnologie Stevens au dezvoltat un algoritm care poate urmări cu exactitate nivelul de conștiență al pacienților, pe baza unor markeri fiziologici simpli care sunt deja monitorizați în mod curent în spitale. Deși încă la început, munca echipei, publicată în numărul din 15 septembrie al Îngrijire neurocritică— promite să ușureze în mod semnificativ presiunea asupra personalului medical și ar putea oferi, de asemenea, date noi vitale pentru a ghida deciziile clinice și pentru a permite dezvoltarea de noi tratamente.

„Conștiința nu este un întrerupător de pornire sau oprire, este mai degrabă un întrerupător de luminozitate, cu grade de conștiință care se schimbă pe parcursul zilei”, a spus Samantha Kleinberg, profesor asociat la departamentul de informatică al lui Stevens. „Dacă verificați pacienții doar o dată pe zi, obțineți un singur punct de date. Cu algoritmul nostru, puteți urmări continuu conștiința, oferindu-vă o imagine mult mai clară”.

Pentru a-și dezvolta algoritmul, Kleinberg și Ph.D. studentul Louis A. Gomez a făcut echipă cu Jan Claassen, directorul de neurologie de îngrijire critică la Universitatea Columbia, pentru a colecta date de la o serie de senzori de îngrijire critică – de la simple monitoare de ritm cardiac la dispozitive sofisticate care măsoară temperatura creierului – și le-a folosit pentru a prezice rezultatele evaluării de către un clinician a nivelului de conștiență al pacientului. Rezultatele au fost surprinzătoare: Folosind doar cele mai simple date fiziologice, algoritmul s-a dovedit a fi la fel de precis ca un examinator clinic instruit și doar puțin mai puțin precis decât testele efectuate cu echipamente costisitoare de imagistică, cum ar fi aparatele fMRI.

„Acest lucru este extrem de important, deoarece înseamnă că acest instrument ar putea fi implementat practic în orice spital, nu doar în ICU neurologice unde au tehnologie mai sofisticată”, a explicat Kleinberg. Algoritmul ar putea fi instalat ca un simplu modul software pe sistemele existente de monitorizare a pacienților, a remarcat ea, făcându-l relativ ieftin și ușor de implementat la scară.

Pe lângă faptul că le oferă medicilor informații clinice mai bune și familiilor pacienților cu o idee mai clară despre prognosticul celor dragi, monitorizarea continuă ar putea ajuta la impulsionarea unor noi cercetări și, în cele din urmă, la îmbunătățirea rezultatelor pacienților.

„Conștiința este incredibil de dificil de studiat și o parte din motiv este că pur și simplu nu există multe date cu care să lucrezi”, a spus Kleinberg. „Având non-stop date care arată cum schimbările în conștiința pacienților le-ar putea permite într-o zi acestor pacienți să fie tratați mult mai eficient”.

Va fi nevoie de mai multă muncă înainte ca algoritmul echipei să poată fi implementat într-un cadru clinic. Algoritmul echipei a fost antrenat pe baza datelor colectate imediat înainte de evaluarea unui medic și va fi necesară o dezvoltare ulterioară pentru a demonstra că poate urmări cu exactitate conștiința non-stop. De asemenea, va fi nevoie de muncă suplimentară pentru a antrena algoritmul pentru a fi utilizat în alte setări clinice, cum ar fi ca unități de terapie intensivă pediatrică.

Kleinberg speră, de asemenea, să îmbunătățească acuratețea algoritmului prin încrucișarea diferitelor tipuri de date fiziologice și studiind modul în care acestea coincid sau se schimbă în timp. Se știe că unele dintre aceste relații se corelează cu conștiinciozitatea, permițând potențial validarea evaluărilor de conștiinciozitate ale algoritmului în perioadele în care evaluările clinicienilor umani nu sunt disponibile.

Deocamdată, totuși, echipa lui Stevens este încântată că a găsit un model simplu și aplicabil pe scară largă pentru evaluarea automată a conștiinciozității pacienților într-un cadru clinic. „A fost un proiect cu risc ridicat, cu recompense ridicate”, a spus Kleinberg. „A fost extrem de interesant să descoperim că am putea folosi aceste semnale pentru a clasifica nivelul de conștiență al pacienților”.


Conștiința ascunsă detectată cu EEG prezice recuperarea la pacienții care nu răspund


Mai multe informatii:
Louis A. Gomez et al, Clasificarea nivelului de conștiință într-o UTI neurologică folosind date fiziologice, Îngrijire neurocritică (2022). DOI: 10.1007/s12028-022-01586-0

Furnizat de Institutul de Tehnologie Stevens

Citat: Soluția cu costuri reduse ar putea oferi monitorizarea conștiinței pacienților la UTI pe 24 de ore (2022, 16 septembrie) Preluat la 16 septembrie 2022, de la https://medicalxpress.com/news/2022-09-low-cost-solution-round-the -clock-icu-patients.html

Acest document este supus dreptului de autor. Cu excepția utilizării loiale în scopuri de studiu sau cercetare privată, nicio parte nu poate fi reprodusă fără permisiunea scrisă. Conținutul este oferit doar cu titlu informativ.

Add Comment