Гетти Имагес
Кључне Такеаваис
- Многи људи прекомерно прописују опиоиде након операције.
- Нови алгоритам настоји да одреди који ће пацијенти имати највише болова након операције, како би пацијентима који могу да се изборе са болом пружили неопиоидне могућности лечења.
- Алгоритам је 80% ефикасан у предвиђању јаког бола после операције.
Вештачка интелигенција (АИ) може да помогне да се утврди који пацијенти имају висок ризик од јаког бола након операције, као и који пацијенти могу имати користи од управљања боловима који нису повезани са опиоидима, открива ново истраживање.
Истраживање, које се представља на годишњем састанку Америчког удружења анестезиолога, има за циљ смањење броја људи који су изложени опиоидима у покушају да смање ризик од поремећаја употребе опиоида.
САД су тренутно усред опиоидне кризе. Предозирање опиоидима проузроковало је више од 42.000 смртних случајева у 2016. години, а процењује се да је 40% случајева предозирања опиоидима укључивало опиоид на рецепт, наводи америчко Министарство здравља и социјалне заштите (ХХС). Ново истраживање подстиче медицинске раднике да преписују опиоиде ређе.
Студија је подељена на два дела. У првом истраживачи су анализирали податке од 5.944 пацијента који су били подвргнути различитим операцијама, укључујући уклањање жучне кесе, хистеректомију, замену кука и операцију простате. Од тих пацијената, 1.287 (22%) узело је високу дозу од 90 морфијумских милиграма (мг) у прва 24 сата након операције.
Истраживачи су користили 163 потенцијална фактора да би предвидели ко ће имати јаке болове после операције и направили су три различита модела алгоритма машинског учења који су анализирали медицинску документацију пацијената. Фактори су затим сужени на оне који су најтачније предвидели тежину бола пацијента и потенцијалну потребу за употребом опиоида након њихових операција.
Неки од најпредвидљивијих фактора постхируршког бола су:
- Млађе доба
- Већи индекс телесне масе
- Женски род
- Већ постојећи бол
- Претходна употреба опиоида
За други део студије, истраживачи су упоређивали оно што су њихови модели предвиђали у погледу тога ко је заправо требало да користи опиоиде након операције. Истраживачи су открили да су сва три модела тачно идентификовала за које пацијенте је вероватније да имају јаке болове у око 80% случајева.
„Овај нови алат може помоћи у смањењу непотребног прописивања опиоида онима који их не требају и помоћи људима да добију приступ неопиоидним третманима након операције која може бити кориснија“, водећи аутор студије, др. Миеке А. Соенс, анестезиолог у Бригхам-у и Женској болници и инструктор анестезиологије на Харвард Медицал Сцхоол у Бостону, каже Веривелл-у.
Шта ово значи за вас
Постоје алтернативе опиоидима за лечење болова након операције. Ако имате предстојећи поступак и желите да смањите или елиминишете употребу опиоида за бол, обратите се свом лекару.
Како се опиоиди обично прописују
„Тренутно лекари рутински не идентификују пацијенте са већим ризиком од јаког бола и високих потреба за опиоидима након операције“, каже Соенс. Многи лекари попуњавају упитнике како би покушали да утврде ко ће највише болети после операције, али пракса је „веома дуготрајна и гломазна и непрактична за употребу у свакодневној пракси“, каже Соенс.
Шта су опиоиди?
Опиоиди су класа лекова који укључују ублаживаче болова који се издају на рецепт, као што су оксикодон (ОкиЦонтин), хидрокодон (Вицодин), кодеин, морфијум и још много тога, према Националном институту за злоупотребу дрога (НИДА). Иако су углавном Безбедни када се узимају кратко време и према пропису лекара, опиоиди се такође могу злоупотребити и довести до зависности и зависности.
Лична историја особе такође може бити фактор, каже Вернон Виллиамс, др мед., Специјалиста за лечење болова и директор Центра за спортску неурологију и медицину болова при Цедарс-Синаи Керлан-Јобе Институте у Лос Ангелесу. „Ако је пацијент имао претходне операције, пуно пута ће рећи лекару да је имао потешкоћа у прошлости“, каже он. „Понекад на графикону постоје информације које лекару говоре да је ово можда теже.“
Важна је и врста поступка. „За одређене врсте поступака можемо предвидети да неко може имати нелагодности неколико дана и да ће му се по потреби давати лекови по потреби“, каже Виллиамс. „Али питање је да ли постоји тачан начин да се предвиди где пацијент може имати много озбиљнији или дужи степен бола и како то можете предвидети.“
Соенс се нада да њен алгоритам може помоћи у попуњавању те празнине.„Модел који смо развили користи податке који су већ доступни у медицинској евиденцији пацијента и алгоритмима машинског учења и способан је да брзо и у реалном времену предвиди велике потребе за опиоидима након операције“, каже Соенс.
Циљ је, каже она, да могу да идентификују пацијенте којима ће вероватно требати велика доза опиоида након операције, а затим да покушају да максимизирају неопиоидне опције, као и „прилагођени приступ управљању болом“ за сваког пацијента.
Неопиоидне могућности лечења
Опиоиди нису једине опције за управљање болом доступне пацијентима. „Једна од стратегија је наизменична примена ацетаминофена и ибупрофена. Ово је прилично често “, каже др Јамие Алан, доцент фармакологије и токсикологије на Државном универзитету Мицхиган, Веривелл-у.
Уверење пацијента и давање временског распореда за опоравак може бити корисно. „Давање до знања пацијентима колико дуго могу да очекују бол може бити од велике помоћи“, каже Виллиамс.
Интрамускуларне ињекције, орална противупална средства и локални третмани, укључујући лед, такође могу помоћи, каже он.
Нервни блокови и епидурали могу смањити бол, каже Соенс. Међутим, нису јефтини. „Ове алтернативе могу бити врло скупе и понекад ризичне“, каже она. „Стога, могућност усмеравања правог лечења на праве пацијенте није само важно да би се смањила употреба опиоида, већ и да би се осигурало да пацијенти добију третман који одговара њима.“
На крају, каже Соенс, циљ је дати пацијентима прилагођенији план управљања болом. „Многи људи су постали корисници и прекомерни корисници лекова против болова након операције, а ми желимо да помогнемо да се тај терет смањи за пацијенте, њихове породице и друштво у целини“, каже она. „Као лекари, желимо да можемо да пронађемо праве третмане за праве пацијенте и да помогнемо колегама да донесу праве одлуке.“
Соенс каже да је њен тренутни модел „само почетак“ - она и њен тим планирају да наставе усавршавати алгоритам.
