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Previsione del rischio di demenza: valutazione zero-minuti a meno di 1 euro di costo

notepad with stethoscope coffee cupImage by freepik

Un nuovo studio condotto da ricercatori del Regenstrief Institute di Indianapolis, dell'Indiana University (IU) e della Purdue University presenta una metodologia scalabile a basso costo per l'identificazione precoce delle persone a rischio di sviluppare la demenza. Sebbene la condizione rimanga incurabile, esistono diversi fattori di rischio comuni che, se puntati e affrontati, possono potenzialmente ridurre le probabilità di sviluppare la demenza o di rallentare il ritmo del declino cognitivo.


"Il rilevamento del rischio di demenza è importante per gestire e pianificare cure adeguate", ha affermato l'autore senior dello studio Malaz Boustani MD/MPH, del Regenstrief Institute e della IU. “Volevamo risolvere il problema di identificare le persone che probabilmente sviluppano la demenza con una soluzione che fosse sia scalabile che economica per il sistema sanitario.

"Per fare ciò, usiamo informazioni (dati passivi) esistenti già nelle note mediche del paziente, per quella che chiamiamo valutazione zero-minuti a un costo inferiore a un dollaro. La metodologia di selezione dei contenuti focalizzata sulla decisione viene usata per sviluppare una previsione del rischio di demenza individualizzata o per dimostrare evidenze di lieve compromissione cognitiva".


Questa tecnica usa l'apprendimento automatico per selezionare un sottoinsieme di espressioni o frasi dalle note mediche della cartella clinica elettronica (EHR) di un paziente scritte da un medico, un'infermiera, un assistente sociale o un altro fornitore, che sono rilevanti per l'esito cercato, su un periodo di osservazione definito. Le note mediche sono narrazioni in una EHR che descrivono la salute del paziente in formato di testo libero.


Le informazioni selezionate per essere estratte dalle note mediche, per prevedere il rischio di demenza, potrebbero includere commenti del medico, osservazioni dei pazienti, pressione sanguigna o valori di colesterolo nel tempo, osservazioni sullo stato mentale da parte di un familiare o una storia di farmaci, prescritti e da banco, così come di rimedi 'naturali' e integratori.


Prevedere il rischio di demenza aiuta il paziente, la famiglia e i professionisti sanitari, ad accedere a risorse come gruppi di supporto e il programma GUIDE Model dei Centers for Medicare and Medicaid, che supporta il mantenimento delle persone a casa propria più a lungo. Potrebbe anche incoraggiare la de-prescrizione da parte del medico di farmaci comuni per gli anziani, ma noti per influenzare negativamente il cervello, e le conversazioni con il paziente su opzioni di farmaci da banco con caratteristiche simili.


Conoscere il rischio di demenza potrebbe richiedere al medico di considerare le terapie di riduzione dell'amiloide appena approvate dalla FDA che alterano la traiettoria del morbo di Alzheimer (MA).


"La nostra metodologia combina l'apprendimento automatico, supervisionato e non, al fine di estrarre frasi che sono rilevanti per la demenza dalla grande quantità di note mediche già disponibili per ciascun paziente", ha affermato la coautrice Zina Ben Miled PhD/MS, scienziata affiliata del Regenstrief e in precedenza alla Purdue di Indianapolis. "Oltre a migliorare l'accuratezza predittiva, ciò consente al fornitore sanitario di confermare rapidamente la compromissione cognitiva esaminando il testo specifico usato per guidare la valutazione del rischio dal nostro modello linguistico".


“Gli investigatori del Regenstrief e del'IU sono stati pionieri nel dimostrare l'utilità delle cartelle cliniche elettroniche fin dai primi anni '70. Dati i grandi sforzi da parte di medici e pazienti per alimentare le EHR, l'obiettivo deve essere quello di cercare il massimo valore clinico da questi dati, anche al di là del loro ruolo centrale nelle cure mediche", ha affermato il coautore senior Paul Dexter MD, del Regenstrief e dell'IU. “Applicando i metodi di apprendimento automatico per identificare i pazienti ad alto rischio di demenza in futuro, questo studio fornisce un esempio eccellente e innovativo del valore clinico insito nelle EHR. L'identificazione precoce della demenza si rivelerà sempre più vitale, in particolare mentre sono sviluppati nuovi trattamenti".


Nonostante i beneficiari ultimi della nuova tecnica siano pazienti e caregiver, fornire una valutazione zero-minuti a meno di un dollaro ha un chiaro vantaggio per i medici di base che sono sovraccarichi e spesso non hanno il tempo e la formazione necessaria per somministrare test cognitivi specializzati.


L'esperimento clinico di 5 anni degli autori dello studio sul loro strumento di previsione del rischio, condotto a Indianapolis e Miami, è all'ultimo anno. Le lezioni apprese da questo studio consentiranno di far avanzare l'utilità del quadro di previsione del rischio di demenza nelle pratiche di assistenza primaria. I ricercatori pianificano lavori futuri sulla fusione delle note mediche con altre informazioni contenute nelle cartelle cliniche elettroniche e i dati ambientali.

 

 

 


Fonte: Regenstrief Institute (> English) - Traduzione di Franco Pellizzari.

Riferimenti: S Li, [+2], M Boustani. Dementia risk prediction using decision-focused content selection from medical notes. Comp Biol&Med, 2024, DOI

Copyright: Tutti i diritti di testi o marchi inclusi nell'articolo sono riservati ai rispettivi proprietari.

Liberatoria: Questo articolo non propone terapie o diete; per qualsiasi modifica della propria cura o regime alimentare si consiglia di rivolgersi a un medico o dietologo. Il contenuto non rappresenta necessariamente l'opinione dell'Associazione Alzheimer OdV di Riese Pio X ma solo quella dell'autore citato come "Fonte". I siti terzi raggiungibili da eventuali collegamenti contenuti nell'articolo e/o dagli annunci pubblicitari sono completamente estranei all'Associazione, il loro accesso e uso è a discrezione dell'utente. Liberatoria completa qui.

Nota: L'articolo potrebbe riferire risultati di ricerche mediche, psicologiche, scientifiche o sportive che riflettono lo stato delle conoscenze raggiunte fino alla data della loro pubblicazione.


 

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