По данным Центров по контролю и профилактике заболеваний, каждый третий пациент, который умирает в больнице, страдает сепсисом, тяжелой воспалительной реакцией на инфекцию, отмеченной дисфункцией органов. Эти тяжелые потери делают прогнозирование того, какие пациенты подвержены риску развития тяжелого состояния, является главным приоритетом для клиницистов.
Дополнительная мотивация для выявления и лечения случаев сепсиса заключается в том, что сепсис служит мерой качества на системном уровне, при этом больницы оцениваются как федеральным министерством здравоохранения и социальных служб, так и CDC по уровню сепсиса. Усилия по уменьшению сепсиса осложняются тем, насколько сложно поставить диагноз — как точно, так и быстро.
«Сепсис — это то, что мы можем точно знать, происходит постфактум, но когда он развивается, часто неясно, есть ли у пациента сепсис или нет», — сказал Карандип Сингх, доктор медицинских наук, доцент кафедры медицинских наук и внутренней медицины в Мичигане. Медицина. «Но краеугольным камнем лечения сепсиса является своевременное распознавание и своевременная терапия».
Сингх и его коллеги недавно оценили модель прогнозирования сепсиса, разработанную Epic Systems, поставщиком программного обеспечения для здравоохранения, используемым 56 процентами больниц и систем здравоохранения в США. В новой статье, опубликованной в JAMA Internal Medicine , они показывают, что инструмент прогнозирования работает намного хуже. чем указано в информационном листе модели, правильно сортируя пациентов по риску сепсиса только в 63 процентах случаев.
Несоответствие заключается в том, как была разработана модель, пояснил Сингх. Первая проблема, по его словам, заключается в том, что модель включает данные по всем случаям, признанным сепсисом, что проблематично, потому что «люди выставляют разные счета в разных службах и больницах, и хорошо известно, что попытки выяснить, у кого сепсис, только на основе кодов выставления счетов. вероятно, неточно «. Во-вторых, при разработке модели начало сепсиса определялось как время вмешательства врача — например, назначения антибиотиков или лабораторных работ.
«По сути, они разработали модель для прогнозирования сепсиса, которая была признана клиницистами в то время, когда она была признана клиницистами. Однако мы знаем, что клиницисты пропускают сепсис».
Чтобы оценить модель с использованием определения сепсиса, более близкого к тому, которое используется в Medicare и CDC, исследовательская группа изучила около 40000 госпитализаций в Michigan Medicine в 2018-2019 годах, удалив оценки пациентов, которые были предупреждены моделью о сепсисе после вмешательства врача. Благодаря этому площадь инструмента под кривой увеличилась с 76–83 процентов, по данным Epic Systems, до 63 процентов, определенных в ходе валидационного исследования.
Более того, модель отправила предупреждение почти каждому пятому из всех пациентов, причем у большинства из этих пациентов на самом деле не было сепсиса. «Когда он предупреждает, вероятность того, что у пациента действительно есть сепсис в течение оставшейся части его пребывания в больнице, составляет 12 процентов. По сути, это означает, что даже если вы оценивали людей только при первом предупреждении системы, вам все равно нужно оценивать 8 человек обнаружили один случай сепсиса », — сказал Сингх.
«Инструменты прогнозирования требуют компромисса», — отметил Сингх. «В основном компромисс заключается между генерацией предупреждений для пациента, у которого оказалось, что не было прогнозируемого состояния, или невыполнением предупреждений для пациентов, у которых оно есть». Но в этом случае, если система здравоохранения использует эпической сепсис модель , чтобы улучшить свои показатели качества, «это на самом деле не собирается быть в состоянии сделать это.»
По словам Сингха, результаты исследования указывают на необходимость более строгого нормативного надзора и управления инструментами клинического программного обеспечения, а также на потребность в большем количестве моделей с открытым исходным кодом, которые можно легко проверить извне и отключить, если окажется, что это не так ». т полезно.
Он добавил, что Epic не ошиблась в своем анализе. «Мы различаемся в нашем определении начала и времени сепсиса. На наш взгляд, их определение сепсиса, основанное только на кодах выставления счетов, является неточным и не имеет клинического значения для системы здравоохранения или пациентов».
Загрузка...
