Для многих пациентов пересадка сердца является вопросом жизни и смерти. Каждый раз, когда сердце становится доступным, создается «совпадение» для создания списка кандидатов на трансплантацию, ранжированного по алгоритму, основанному на неотложности медицинской помощи, географическом положении и педиатрическом статусе. К сожалению, в Соединенных Штатах очень мало органов умерших доноров — настолько, что некоторых пациентов даже не помещают в списки ожидания, поскольку маловероятно, что им станет доступно сердце.
Исследовательская группа под руководством экспертов Медицинского университета Чикаго разработала новую оценку риска, предназначенную для прогнозирования вероятности смерти пациента без трансплантации сердца. Это нововведение направлено на устранение ограничений существующей 6-статусной системы, основанной на терапии, предлагая более точный и справедливый подход к расстановке приоритетов кандидатов на основе неотложной медицинской помощи. Документ, подробно описывающий разработку и первоначальную проверку предлагаемой оценки риска кандидата в США (US-CRS), опубликован в JAMA .
«Цель состоит в том, чтобы выявить самых тяжелых пациентов. Каждый кандидат в списке болен и нуждается в пересадке сердца, но некоторые могут ждать немного дольше, чем другие», — сказал Уильям Ф. Паркер, доктор медицинских наук, доцент медицины. и общественного здравоохранения в Медицинском университете Чикаго и старший автор статьи. «Эта новая оценка риска улучшает статус-кво. Помимо прочего, она не так сильно зависит от решений отдельных врачей о лечении».
Включение объективных физиологических измерений
Вместо того, чтобы учитывать только лечение, которое получали пациенты (показатель, который в настоящее время используется для распределения умерших донорских сердец), Паркер и его команда также изучили клинические и лабораторные измерения, связанные с терминальной сердечной недостаточностью, такие как уровни молекул в крови, связанные с печенью. и почечная недостаточность. Они выбрали первоначальный список переменных на основе действующей французской модели оценки риска кандидата (French-CRS), которая включает в себя больше клинических измерений, чем текущая система США, и добавили другие, которые они сочли важными.
Объединив эти переменные в единый показатель риска (US-CRS), исследователи проанализировали данные более чем 16 900 взрослых кандидатов на трансплантацию сердца из системы распределения сердца США, чтобы определить взаимосвязь между US-CRS и смертностью в течение 6 недель после включения в программу. список ожидания трансплантации.
«Изначально мы ожидали, что продвинутое глубокое обучение и машинное обучение — скорее алгоритм «черного ящика» — приведут к гораздо более точной модели, но оказалось, что довольно стандартная регрессия была довольно точной в прогнозировании смертности», — сказал Паркер. . «Это просто показывает, что мы выбрали хорошие переменные для измерения. Преимущество полученной модели в том, что ее легко понять».
Команда сравнила свою новую модель US-CRS с существующей в США системой распределения сердца и обнаружила, что она намного лучше позволяет точно предсказывать смертность у пациентов, которым не сделали трансплантацию сердца в течение 6 недель.
Паркер подчеркнул вклад всей исследовательской группы, особенно первого автора Кевина Чжана, магистра наук, специалиста по данным из Медицинского университета Чикаго.
«С его стороны это был огромный объем научных исследований», — сказал Паркер. «Он первый человек в стране, который собрал воедино все эти лабораторные данные. Именно поэтому мы смогли провести эту работу».
Превращение научных идей в улучшение политики
Чтобы быть принятым, US-CRS необходимо будет пройти множество дополнительных раундов проверки и комитетов. Это также будет представлять собой лишь одну часть будущего алгоритма непрерывного распределения для распределения сердец. Паркер и его сотрудники уже работают над предложениями по грантам для последующих исследований, направленных на общее улучшение распределения функций сердца. Их общие цели включают разработку справедливой и устойчивой системы непрерывного распределения сердец умерших доноров, которая смягчает неравенство в отношении здоровья.
В долгосрочной перспективе, считает Паркер, эта работа может заложить важную основу для того, чтобы исследователи, технологические эксперты и политики начали решать более масштабную проблему: как использовать алгоритмы для распределения дефицитных ресурсов здравоохранения.
«Трансплантация органов дает нам возможность подойти к этому вопросу очень конкретно», — сказал Паркер. «Мы надеемся, что извлеченные нами уроки можно будет обобщить».
