Prédire la douleur chronique après une chirurgie mammaire

L'objectif principal est de développer des modèles prédictifs utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle pour prédire la douleur aiguë et chronique et l'utilisation d'opioïdes chez les patientes subissant une chirurgie mammaire. Le développement de ces modèles impliquera la collecte prospective de données auprès de cette population chirurgicale, y compris : 1) les résultats d'enquête du Brief Pain Inventory, des critères d'enquête sur la fibromyalgie et des échelles PROMIS (échelle de dépression, échelle d'anxiété, échelle de fonction physique, échelle de fatigue, échelle de perturbation du sommeil ); 2) pharmacogénomique (peptides à nucléotide unique de COMT, BDNF, SCN11a, OPRM1, ABCB1, CYPD26 et CYP34A, pour n'en nommer que quelques-uns) ; 3) comorbidités préopératoires (y compris, mais sans s'y limiter, le diabète sucré, la douleur chronique, les troubles psychiatriques, les antécédents de toxicomanie, l'apnée obstructive du sommeil, etc.) ; 4) laboratoires préopératoires (c.-à-d. hémoglobine); 5) données démographiques (c.-à-d. statut socio-économique, religion, origine ethnique ; langue principale parlée, âge, indice de masse corporelle, sexe, etc.) ; 6) utilisation de médicaments préopératoires ; 7) diagnostic chirurgical primaire ; 8) chirurgie ; et 9) système de soutien social. Les données peropératoires comprendront : 1) le type d'anesthésie primaire ; 2) durée du cas ; 3) consommation totale d'opioïdes ; 4) utilisation d'analgésiques non opioïdes ; 5) hémodynamique de la fréquence cardiaque ; et 6) hémodynamique de la pression artérielle. Les données postopératoires comprendront : 1) l'utilisation totale d'opioïdes ; 2) décharger les médicaments ; 3) la durée du séjour à l'hôpital ; 4) scores de douleur ; 5) signes vitaux postopératoires (tension artérielle, fréquence cardiaque) ; et 6) participation à la thérapie physique. Les principaux critères de jugement seront la consommation d'opioïdes pendant la période aiguë et la phase postopératoire chronique (30 et 90 jours et 6 mois) et le développement de la douleur chronique (jusqu'à 6 mois après la chirurgie). Le modèle avec les meilleures performances sera utilisé pour développer un système d'analyse prédictive visant à identifier les patients opioïdes à haut risque afin d'allouer des ressources expertes en gestion de la douleur à ces patients. Nous émettons l'hypothèse que nous pouvons développer un modèle précis pour identifier les utilisateurs d'opioïdes à haut risque et les patients à risque de douleur chronique dans ces populations chirurgicales, puis mettre en œuvre un système d'analyse prédictive capable de détecter ces patients à un stade précoce.