Getty Images
Temel Çıkarımlar
- Birçok kişiye ameliyattan sonra aşırı opioid reçete edilir.
- Yeni bir algoritma, hastalara yönetilebilir ağrılı opioid olmayan tedavi seçenekleri sunmak için, ameliyattan sonra hangi hastaların en çok ağrıya sahip olacağını belirlemeyi amaçlamaktadır.
- Algoritma, şiddetli ameliyat sonrası ağrıyı tahmin etmede% 80 etkilidir.
Yapay zeka (AI), ameliyattan sonra hangi hastaların şiddetli ağrı için yüksek risk altında olduğunu ve hangi hastaların opioid dışı ağrı yönetiminden yararlanabileceğini belirlemeye yardımcı olabilir.
American Association of Anesthesiologists’in yıllık toplantısında sunulan araştırma, opioid kullanım bozukluğu riskini azaltmak amacıyla opioidlere maruz kalan kişilerin sayısını azaltmayı hedefliyor.
ABD şu anda bir opioid krizinin ortasında. ABD Sağlık ve İnsan Hizmetleri Bakanlığı'na (HHS) göre, opioid aşırı dozları 2016'da 42.000'den fazla ölüme neden oldu ve opioid aşırı doz ölümlerinin tahmini% 40'ı reçeteli opioid içeriyordu. daha az sıklıkta.
Çalışma iki bölüme ayrıldı. İlkinde, araştırmacılar safra kesesi çıkarma, histerektomi, kalça protezi ve prostat ameliyatı dahil olmak üzere farklı ameliyatlar geçiren 5,944 hastadan alınan verileri analiz ettiler. Bu hastalardan 1.287'si (% 22) ameliyattan sonraki ilk 24 saat içinde yüksek dozda 90 morfin miligram (mg) eşdeğeri almıştı.
Araştırmacılar, ameliyattan sonra kimin daha fazla ağrı çekeceğini tahmin etmek için 163 potansiyel faktör kullandı ve hastaların tıbbi kayıtlarını analiz eden üç farklı makine öğrenimi algoritma modeli hazırladı. Daha sonra faktörler, hastaların ağrı şiddetini ve operasyonlarından sonra opioid kullanımına yönelik potansiyel ihtiyacı en doğru şekilde tahmin edenlere daraltıldı.
Ameliyat sonrası ağrının en öngörücü faktörlerinden bazıları şunlardır:
- Daha genç yaş
- Daha yüksek vücut kitle indeksi
- Kadın cinsiyeti
- Önceden var olan ağrı
- Önceki opioid kullanımı
Araştırmanın ikinci kısmı için, araştırmacılar, opioidleri operasyondan sonra kimlerin gerçekten kullanması gerektiğine dair modellerinin öngördüklerini karşılaştırdılar. Araştırmacılar, üç modelin de hangi hastaların zamanın yaklaşık% 80'inde şiddetli ağrıya sahip olma olasılığının daha yüksek olduğunu doğru bir şekilde belirlediğini buldu.
"Bu yeni araç, ihtiyaç duymayanlar için gereksiz opioid reçetesini azaltmaya yardımcı olabilir ve insanların ameliyattan sonra daha yararlı olabilecek opioid olmayan tedavilere erişmelerine yardımcı olabilir," baş çalışma yazarı Dr. Mieke A. Soens, anestezi uzmanı Brigham ve Kadın Hastanesi'nde ve Boston'daki Harvard Tıp Fakültesi'nde anesteziyoloji eğitmeni, Verywell'e anlatıyor.
Bu Senin İçin Ne İfade Ediyor
Ameliyat sonrası ağrı tedavisi için opioidlere alternatifler vardır. Yaklaşan bir prosedürünüz varsa ve ağrınız için opioid kullanımını en aza indirmek veya ortadan kaldırmak istiyorsanız, doktorunuzla konuşun.
Opioidler Tipik Olarak Nasıl Reçete Edilir?
Soens, "Şu anda doktorlar, şiddetli ağrı için daha yüksek risk taşıyan ve ameliyat sonrası yüksek opioid gereksinimi olan hastaları rutin olarak tanımlamıyor" diyor. Soens, birçok doktorun ameliyattan sonra en çok ağrıyı kimin yaşayacağını belirlemek için anketler doldurduğunu, ancak uygulamanın “çok zaman alıcı, külfetli ve günlük uygulamada kullanılması pratik olmadığını” söylüyor.
Opioidler Nelerdir?
Opioidler, Ulusal Uyuşturucu Bağımlılığı Enstitüsü'ne (NIDA) göre oksikodon (OxyContin), hidrokodon (Vicodin), kodein, morfin ve daha fazlası gibi reçeteyle satılan ağrı kesicileri içeren bir ilaç sınıfıdır. kısa bir süre için alındığında ve bir doktor tarafından reçete edildiğinde güvenli olan opioidler de kötüye kullanılabilir ve bağımlılık ve bağımlılığa yol açabilir.
Bir ağrı yönetimi uzmanı ve Los Angeles'taki Cedars-Sinai Kerlan-Jobe Enstitüsü'ndeki Spor Nörolojisi ve Ağrı Tıbbı Merkezi'nin kurucu direktörü Vernon Williams, bir kişinin kişisel geçmişi de bir faktör olabilir, diyor Verywell. "Bir hasta daha önce ameliyat olmuşsa, çoğu kez doktora geçmişte zorluk yaşadığını söylerler" diyor. "Bazen çizelgede doktora bunun daha zor olabileceğini söyleyen bilgiler vardır."
Prosedürün türü de önemlidir. Williams, "Belirli prosedür türleri için, birisinin birkaç gün rahatsızlık duyabileceğini ve gerektiğinde birkaç gün boyunca ilaç verileceğini tahmin edebiliriz" diyor. "Ancak sorun, bir hastanın nerede çok daha şiddetli veya daha uzun bir ağrı derecesine sahip olabileceğini ve bunu nasıl öngörebileceğinizi tahmin etmenin doğru bir yolu olup olmadığıdır."
Soens, algoritmasının bu boşluğu doldurmaya yardımcı olabileceğini umuyor.Soens, "Geliştirdiğimiz model, hastanın tıbbi kaydında ve makine öğrenimi algoritmalarında halihazırda mevcut olan verileri kullanıyor ve ameliyat sonrası yüksek opioid ihtiyaçlarını hızlı ve gerçek zamanlı olarak tahmin edebiliyor" diyor.
Amacının, ameliyattan sonra muhtemelen yüksek dozda opioide ihtiyaç duyan hastaları tespit edebilmek ve ardından opioid olmayan seçenekleri ve her hasta için "özel ağrı yönetimi yaklaşımını" maksimize etmeye çalışmak olduğunu söylüyor.
Opioid Olmayan Tedavi Seçenekleri
Opioidler, hastalara sunulan tek ağrı yönetimi seçeneği değildir. “Bir strateji, asetaminofen ve ibuprofeni değiştirmektir. Michigan Eyalet Üniversitesi'nde farmakoloji ve toksikoloji profesörü yardımcı doçenti Jamie Alan, Verywell'e bu oldukça yaygın, ”diyor.
Bir hastayı rahatlatmak ve ona iyileşme zaman çizelgesi vermek faydalı olabilir. Williams, "Hastalara ağrıyı ne kadar önceden tahmin edeceklerini bildirmek gerçekten yardımcı olabilir" diyor.
Kas içi enjeksiyonlar, oral antienflamatuarlar ve buz dahil topikal tedaviler de yardımcı olabilir.
Soens, sinir blokları ve epidural ağrıyı azaltabilir diyor. Ancak ucuz değiller. "Bu alternatifler çok maliyetli ve bazen riskli olabilir" diyor. "Bu nedenle, doğru tedaviyi doğru hastalara hedefleyebilmek, yalnızca opioid kullanımını azaltmak için değil, aynı zamanda hastaların kendileri için doğru olan tedaviyi almalarını sağlamak için de önemlidir."
Soens, nihayetinde amacın hastalara daha özel bir ağrı yönetimi planı sunmak olduğunu söylüyor. "Birçok insan ameliyattan sonra ağrı kesici ilaç kullanıcısı ve aşırı kullanıcısı haline geldi ve biz hastalar, aileleri ve genel olarak toplum için bu yükün azaltılmasına yardımcı olmak istiyoruz" diyor. "Hekimler olarak, doğru hastalar için doğru tedavileri alabilmek ve meslektaşlarımızın doğru kararları vermesine yardımcı olmak istiyoruz."
Soens, mevcut modelinin "sadece başlangıç" olduğunu söylüyor - kendisi ve ekibi algoritmayı mükemmelleştirmeye devam etmeyi planlıyor.
.jpg)
.jpg)
