Forudsigelse af kroniske smerter efter brystkirurgi

Det primære formål med dette er at udvikle prædiktive modeller ved hjælp af kunstig intelligens algoritmer til at forudsige akutte og kroniske smerter og opioidbrug hos patienter, der gennemgår brystoperationer. Udvikling af disse modeller vil involvere prospektiv indsamling af data fra denne kirurgiske population, herunder: 1) undersøgelsesresultater fra Brief Pain Inventory, Fibromyalgia Survey Criteria og PROMIS-skalaer (depressionsskala, angstskala, fysisk funktionsskala, træthedsskala, søvnforstyrrelsesskala ); 2) farmakogenomik (enkeltnukleotidpeptider fra COMT, BDNF, SCN11a, OPRM1, ABCB1, CYPD26 og CYP34A, for at nævne nogle få); 3) præoperative komorbiditeter (herunder, men ikke begrænset til diabetes mellitus, kroniske smerter, psykiatriske lidelser, stofmisbrugshistorie, obstruktiv søvnapnø osv.); 4) præoperative laboratorier (dvs. hæmoglobin); 5) demografiske data (dvs. socioøkonomisk status, religion, etnicitet; primært talt sprog, alder, kropsmasseindeks, køn osv.); 6) præoperativ medicinbrug; 7) primær kirurgisk diagnose; 8) kirurgi; og 9) socialt støttesystem. Intraoperative data vil omfatte: 1) primær anæstesitype; 2) sagens varighed; 3) total opioidbrug; 4) ikke-opioid analgetisk brug; 5) hjertefrekvenshæmodynamik; og 6) blodtrykshæmodynamik. Postoperative data vil omfatte: 1) total opioidbrug; 2) udledningsmedicin; 3) hospitalsopholdslængde; 4) smertescore; 5) postoperative vitale tegn (blodtryk, hjertefrekvens); og 6) deltagelse med fysioterapi. De primære udfaldsmål vil være opioidbrug i den akutte periode og kronisk postoperativt stadium (30 og 90 dage og 6 måneder) og udvikling af kroniske smerter (op til 6 måneder efter operationen). Modellen med den bedste ydeevne vil blive brugt til at udvikle et prædiktivt analytisk system, der sigter på at identificere højrisiko opioidpatienter for at allokere ekspertressourcer til smertebehandling til disse patienter. Vi antager, at vi kan udvikle en nøjagtig model til at identificere højrisikoopioidbrugere og patienter med risiko for kroniske smerter i disse kirurgiske populationer og efterfølgende implementere et prædiktivt analytisk system, der kan opdage disse patienter tidligt.