Predikční model rizika vzniku diabetických vředů nohou

Úvod Diabetické vředy na nohou (DM) jsou častou a závažnou komplikací, která může vést k infekci, amputaci a zvýšené úmrtnosti. Včasná identifikace pacientů s vysokým rizikem je zásadní pro zavedení preventivních opatření v raném stádiu. Počet lidí s DM celosvětově roste, z 540 milionů v roce 2021 na odhadovaných 780 milionů do roku 2045. Vředy na nohou způsobují značné utrpení pro jednotlivce a znamenají podstatné náklady pro zdravotnický systém.

Navzdory národním doporučením, která doporučují pravidelné, strukturované vyšetření nohou a klasifikaci rizika pro posouzení rizika vzniku vředů na nohou, současné rizikové modely nezohledňují složité interakce mezi rizikovými faktory a socioekonomickými faktory, jako je rodinný stav, úroveň vzdělání a místo bydliště.

Pokroky založené na datech a umělá inteligence (AI) nabízejí nové příležitosti k zpřesnění identifikace rizika, ale jejich využití při predikci rizika diabetických vředů na nohou zůstává omezené. Potřeba screeningu nohou je značná. Ve Švédsku je přibližně 600 000 pacientů s DM a polovina z nich žije se zvýšeným rizikem kvůli nervovému poškození nohou. To znamená, že na základě úrovně rizika může přibližně 300 000 pacientů ve Švédsku vyžadovat preventivní intervence, včetně lékařské péče o nohy, individuálně přizpůsobené obuvi a přístupu k specializované péči pro ty s vředy na nohou. Zlepšené preventivní úsilí je zdůrazněno v personálně orientované a integrované péči pro lidi s diabetem s vysokým rizikem vředů na nohou. Přesné identifikace rizika vředů na nohou však v současnosti chybí.

Prevence vede nejen k dobré kvalitě života pro jednotlivce, ale také ke snížení nákladů na zdravotní péči. Odhady Ragnarsson Tennvall ukazují, že špatně se hojící vřed stojí přibližně 100 000 SEK ročně, zatímco amputace stojí kolem 300 000–500 000 SEK. Při prevalenci vředů na nohou 5 % u pacientů s diabetem činí roční náklady na péči o vředy 3 miliardy SEK. Kromě toho existují náklady přibližně 750 milionů SEK na amputace, podle údajů z kvalitního registru SwedAmp.

Cílem studie je vyvinout, otestovat a validovat predikční modely (statistické a založené na AI) k identifikaci pacientů s DM, kteří jsou ohroženi rozvojem vředů na nohou. Modely budou založeny na retrospektivních datech z elektronických zdravotních záznamů z primární péče v regionu Västa Götaland (VGR), stejně jako na datech ze Statistického úřadu Švédska (SCB) týkajících se demografických faktorů, jako je rodinný stav, úroveň vzdělání, povolání a místo bydliště.

Metody Studie má dva metodologické přístupy: modelování založené na AI a statistické modelování.

Přístup založený na AI Budou vyvinuty modely strojového učení k predikci pacientů ohrožených rozvojem diabetických vředů na nohou. Modely budou trénovány pomocí křížové validace na velkém datovém souboru, ve kterém budou proměnné iterativně vylučovány. Konformní predikce bude použita ke kvantifikaci nejistoty v predikcích na úrovni pacienta. Výsledné modely budou analyzovány k identifikaci nejsilnějších prediktorů a budou porovnány s klasickým statistickým modelováním a poznatky z literatury.

Kroky v AI modelování:

Extrakce dat: Data z elektronických zdravotních záznamů z primární péče v VGR, doplněná o sociodemografická data z SCB.

Zpracování dat: Použití, mezi jinými proměnnými, diagnostických kódů (ICD-10), zdravotnických intervencí (KVÅ kódy), typů návštěv, frekvence návštěv, parametrů EKG a volného textu k vytvoření prediktorů.

Vývoj modelu: Predikční modely budou vyvíjeny a trénovány pomocí křížové validace. Míry nejistoty budou generovány pomocí konformní predikce.

Validace: Samostatná kohorta bude použita k testování výkonnosti modelu (senzitivita, specificita, pozitivní prediktivní hodnota [PPV]).

Interpretace: Modely budou přezkoumány z hlediska transparentnosti a klinické interpretovatelnosti ve spolupráci se zástupci pacientů, kliniky a výzkumníky.

Výsledky statistických a AI modelů budou porovnány s ohledem na jejich silné a slabé stránky.

Statistické modelování Budou analyzovány dvě populace: pacienti s diabetem bez vředů na nohou a pacienti s diabetem s vředy na nohou. Bude identifikována kovariance a kauzální vztahy mezi rizikovými faktory a vředy na nohou. Bude vyvinut model popisující kauzální cesty vedoucí k rozvoji vředů a bude analyzována jeho jistota a nejistota.