Краткое описание исследования
Исследование «Predicting high-risk factors for postoperative inadequate analgesia and adverse reactions in cesarean delivery surgery: a prospective study» направлено на раннюю идентификацию факторов высокого риска, связанных с недостаточной послеоперационной анальгезией и побочными реакциями у пациенток, перенесших кесарево сечение. В рамках исследования был разработан модель машинного обучения для прогнозирования этих факторов и оптимизации управления анестезией в акушерской хирургии. В исследование вошли 763 пациентки, которые проходили плановое кесарево сечение в период с декабря 2023 по май 2024 года.
Цели и результаты
Основной целью исследования было улучшение результатов послеоперационного ухода за пациентками. Результаты показали, что 24,25% пациенток испытывали недостаточную анальгезию в течение 24 часов после операции, а 23,20% столкнулись с послеоперационной тошнотой. Одновременное применение дексааметазона и флурбипрофена ацетила снизило эти риски, в то время как беременность, сопровождающаяся гипертензией, и дрожь во время операции увеличивали риск тошноты. Важно отметить, что использование гидроморфона в системе послеоперационной анальгезии (PCA) связано с более высоким уровнем рвоты по сравнению с налбуфином. Эти результаты имеют важное значение для врачей и клиник, так как позволяют улучшить качество послеоперационного ухода и снизить риск побочных эффектов.
Объяснение терминов
Модель машинного обучения (MLPIAAR) — это алгоритм, который использует данные для предсказания вероятности возникновения определенных событий, в данном случае — недостаточной анальгезии и побочных реакций. PCA (Patient-Controlled Analgesia) — это система, позволяющая пациенту самостоятельно контролировать уровень обезболивания. Дексааметазон и флурбипрофен ацетил — это препараты, используемые для уменьшения боли и воспаления. SHAP (SHapley Additive exPlanations) — метод, который помогает понять, как различные факторы влияют на предсказания модели.
Текущее состояние исследований
В последние годы наблюдается рост интереса к использованию машинного обучения в медицине, особенно в области анестезии и управления болевыми синдромами. Сравнение результатов данного исследования с другими работами показывает, что уникальность данного подхода заключается в использовании 42 переменных для создания модели, что позволяет более точно предсказывать риски и адаптировать лечение под индивидуальные характеристики пациенток.
Изменение клинической практики
Результаты исследования могут существенно изменить подход к послеоперационному уходу за пациентами. Внедрение рекомендаций по использованию дексааметазона и флурбипрофена ацетила может снизить риски, связанные с недостаточной анальгезией и побочными реакциями. Кроме того, использование машинного обучения и SHAP может помочь врачам лучше понимать, какие факторы влияют на результаты лечения и как можно оптимизировать лечение.
Роль ИИ и автоматизации
Искусственный интеллект и автоматизация могут значительно помочь в реализации выводов исследования. Например, разработка приложений, которые будут использовать модель MLPIAAR для предсказания рисков в реальном времени, может повысить эффективность и безопасность анестезии. Врачи могут получать предупреждения о потенциальных рисках на основе индивидуальных данных пациенток.
Советы для внедрения результатов
Врачам и клиникам следует обратить внимание на внедрение новых протоколов, основанных на результатах исследования. Это может включать обучение медицинского персонала новым методам анестезии и управлению болью, а также интеграцию машинного обучения в клинические практики. Возможные барьеры могут включать недостаток ресурсов и обучение персонала, но их можно преодолеть за счет планирования и финансирования.
Итоги и перспективы исследований
Исследование «Predicting high-risk factors for postoperative inadequate analgesia and adverse reactions in cesarean delivery surgery: a prospective study» подчеркивает важность ранней идентификации факторов риска для улучшения качества медицинской помощи. Перспективы дальнейших исследований могут включать использование ИИ для создания более точных моделей предсказания и улучшения ухода за пациентами в различных областях медицины.
Ссылка на исследование
Полное исследование доступно по следующей ссылке: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40505037. PMID:40505037 | DOI:10.1097/JS9.0000000000002354
