Previsione del dolore cronico dopo l'intervento chirurgico al seno

L'obiettivo principale di questo è sviluppare modelli predittivi utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per prevedere il dolore acuto e cronico e l'uso di oppioidi nei pazienti sottoposti a chirurgia mammaria. Lo sviluppo di questi modelli comporterà la raccolta prospettica di dati da questa popolazione chirurgica, tra cui: 1) i risultati del sondaggio dal Brief Pain Inventory, dai Fibromyalgia Survey Criteria e dalle scale PROMIS (scala della depressione, scala dell'ansia, scala della funzione fisica, scala della fatica, scala dei disturbi del sonno ); 2) farmacogenomica (peptidi a singolo nucleotide da COMT, BDNF, SCN11a, OPRM1, ABCB1, CYPD26 e CYP34A, solo per citarne alcuni); 3) comorbilità preoperatorie (inclusi ma non limitati a diabete mellito, dolore cronico, disturbi psichiatrici, storia di abuso di sostanze, apnea ostruttiva del sonno, ecc.); 4) laboratori preoperatori (es. emoglobina); 5) dati demografici (es. stato socioeconomico, religione, etnia; lingua primaria parlata, età, indice di massa corporea, sesso, ecc.); 6) uso preoperatorio di farmaci; 7) diagnosi chirurgica primaria; 8) chirurgia; e 9) sistema di supporto sociale. I dati intraoperatori includeranno: 1) tipo di anestesia primaria; 2) durata della causa; 3) uso totale di oppioidi; 4) uso di analgesici non oppioidi; 5) emodinamica della frequenza cardiaca; e 6) emodinamica della pressione sanguigna. I dati postoperatori includeranno: 1) uso totale di oppioidi; 2) dimissione farmaci; 3) durata della degenza ospedaliera; 4) punteggi del dolore; 5) segni vitali postoperatori (pressione arteriosa, frequenza cardiaca); e 6) partecipazione alla terapia fisica. Le misure di esito primarie saranno l'uso di oppioidi nel periodo acuto e nella fase postoperatoria cronica (30 e 90 giorni e 6 mesi) e lo sviluppo di dolore cronico (fino a 6 mesi dopo l'intervento chirurgico). Il modello con le migliori prestazioni verrà utilizzato per sviluppare un sistema analitico predittivo volto a identificare i pazienti ad alto rischio di oppioidi al fine di allocare risorse esperte di gestione del dolore a tali pazienti. Ipotizziamo di poter sviluppare un modello accurato per identificare i consumatori di oppioidi ad alto rischio e i pazienti a rischio di dolore cronico in queste popolazioni chirurgiche e successivamente implementare un sistema analitico predittivo in grado di rilevare questi pazienti nella fase iniziale.