Predicción del dolor crónico después de la cirugía mamaria

El objetivo principal de esto es desarrollar modelos predictivos utilizando algoritmos de inteligencia artificial para predecir el dolor agudo y crónico y el uso de opioides en pacientes sometidas a cirugía de mama. El desarrollo de estos modelos implicará la recopilación prospectiva de datos de esta población quirúrgica, incluidos: 1) los resultados de la encuesta del Inventario Breve del Dolor, los Criterios de la Encuesta de Fibromialgia y las escalas PROMIS (escala de depresión, escala de ansiedad, escala de función física, escala de fatiga, escala de trastornos del sueño ); 2) farmacogenómica (péptidos de un solo nucleótido de COMT, BDNF, SCN11a, OPRM1, ABCB1, CYPD26 y CYP34A, por nombrar algunos); 3) comorbilidades preoperatorias (que incluyen, entre otras, diabetes mellitus, dolor crónico, trastornos psiquiátricos, antecedentes de abuso de sustancias, apnea obstructiva del sueño, etc.); 4) laboratorios preoperatorios (es decir, hemoglobina); 5) datos demográficos (es decir, nivel socioeconómico, religión, etnia; lengua materna hablada, edad, índice de masa corporal, sexo, etc.); 6) uso de medicación preoperatoria; 7) diagnóstico quirúrgico primario; 8) cirugía; y 9) sistema de apoyo social. Los datos intraoperatorios incluirán: 1) tipo de anestesia primaria; 2) duración del caso; 3) uso total de opioides; 4) uso de analgésicos no opioides; 5) hemodinámica de la frecuencia cardíaca; y 6) hemodinámica de la presión arterial. Los datos posoperatorios incluirán: 1) uso total de opioides; 2) medicamentos de alta; 3) duración de la estancia hospitalaria; 4) puntajes de dolor; 5) signos vitales posoperatorios (presión arterial, frecuencia cardíaca); y 6) participación con fisioterapia. Las medidas de resultado primarias serán el uso de opioides en el período agudo y el postoperatorio crónico (30 y 90 días y 6 meses) y el desarrollo de dolor crónico (hasta 6 meses después de la cirugía). El modelo con el mejor rendimiento se utilizará para desarrollar un sistema de análisis predictivo destinado a identificar a los pacientes con opioides de alto riesgo para asignarles recursos expertos en el manejo del dolor. Nuestra hipótesis es que podemos desarrollar un modelo preciso para identificar a los usuarios de opiáceos de alto riesgo y a los pacientes con riesgo de dolor crónico en estas poblaciones quirúrgicas y, posteriormente, implementar un sistema analítico predictivo que pueda detectar a estos pacientes desde el principio.