A csípőtörékenységi törés előrejelzési modellje Reális adatok egy traumatológiai osztályról és az ortogeriatriai osztályról.

A csontritkulás és a kapcsolódó törékeny törések továbbra is világszerte növekvő terhet jelentenek mind az egészségügyi rendszerek, mind a családok számára, a népesség elöregedésével összefüggésben. A csípőtáji törések különösen súlyosak a kórházi tartózkodás, a műtétek, a fáradságos felépülés és a későbbi törések kockázata miatt.

Ezért a megfelelő orvosi döntések meghozatala érdekében kiemelten fontos a femorális törékenységi törés kockázatának kitett betegek felismerése és felépülési képességeik előrejelzése. A csontromlás korai felismerése ideális lenne a jobb megelőzés és csontrekonstrukció érdekében.

Az oszteoporózis jelenlegi aranystandardja továbbra is a kettős energiás röntgenabszorptiometria (DXA), de egyrészt a törött betegek többsége nem minősül csontritkulásosnak a WMO meghatározása szerint, másrészt a DXA nem elérhető széles körben. számos helyen.

Különféle alternatív eszközöket, például 3D röntgent, MRI-t vagy ultrahangot javasoltak, eltérő költségekkel és elérhetőséggel. Ezenkívül az olyan online űrlapok, mint a FRAX, Garvan vagy Qfracture, javasolják a törési kockázat kiszámítását korlátozott számú klinikai tényező alapján.

Napjainkban a klinikai adatokhoz, a feldolgozási módszerekhez és a számítási teljesítményhez való növekvő hozzáférés megnyitotta az utat az új, nagyszámú biomarkert vagy paramétert használó adatvezérelt előrejelzési modellek előtt, perspektívát nyitva a személyre szabott precíziós orvoslás felé. Azonban felmerül néhány kihívás:

1. az adatok elérhetősége és minősége a modellek elkészítéséhez,
2. az új betegektől való reális adatok gyűjtésének képessége az egyes országok költségeivel és lehetőségeivel összhangban és
3. a legfontosabb paraméterek meghatározása az orvosi döntések értelmezhető segítése érdekében.

A projekt célja egy előrejelzési modell felépítése a csípő törékenységére vonatkozóan a rendelkezésre álló kórházi adatok felhasználásával, amelyeket a traumatológiai osztályon és az ortogeriátriai osztályon az elmúlt 12 év során rutinszerűen gyűjtöttek, valamint egy kontrollcsoport (törékenységi törés nélküli) és újabb adatok felhasználásával. a mai napig Explainable Artificial Intelligence (XAI) eszközök. Ezt a modellt hozzá kell igazítani a régió „valódi világához”, és olyan klinikai adatokat kell előre jelezni, mint a törés és a törés kockázata, a mortalitási kockázat, a töréstípusok besorolása és egy specifikus komorbiditási index létrehozása. Különös figyelmet kell fordítani a csonttörékenység lehetséges korai felismerésére.

Sőt, ez a modell később alternatív DXA méréseket is tartalmazna, például ultrahangot, egy adott, ugyanazon csapat által sikeresen tesztelt eszköz használatával. Utólag is össze lehet hasonlítani más országokkal vagy régiókkal, amelyek hasonló adatokkal rendelkeznek, köszönhetően a csapattal jelenleg együttműködő nemzetközi kollégáknak. Siker esetén az adatbázis-formátumot és az előrejelzési modelleket meg lehet osztani más kórházakkal a progresszív nemzeti és nemzetközi skálázás perspektíváival. A közeljövőben ez az információ egy informatikai eszközzé alakulhat, amely segítheti az orvost az idősebb betegek klinikai követésében.