SDM basato sui dati per ridurre l'onere dei sintomi nella FA

La fibrillazione atriale (FA) è il disturbo del ritmo cardiaco più comune e quasi il 90% dei pazienti presenta sintomi come mancanza di respiro che compromettono direttamente la qualità della vita correlata alla salute (HRQoL). L'ablazione transcatetere è una procedura chirurgica minimamente invasiva che viene eseguita di routine per trattare la FA e i sintomi associati con l'obiettivo di migliorare la HRQOL, ma comporta anche rischi potenzialmente gravi. Il processo decisionale condiviso (SDM), in cui le decisioni terapeutiche sono allineate sulla base di prove di alta qualità e valori del paziente e obiettivi di cura, è una pratica ampiamente incoraggiata per orientarsi in decisioni sanitarie complesse come queste. Tuttavia, l'SDM sulla gestione del ritmo e dei sintomi non si verifica di routine a causa della mancanza di prove dettagliate sul miglioramento dei sintomi post-ablazione e della mancanza di ausili decisionali per comunicare le prove ai pazienti. L'obiettivo generale di questo premio è quello di creare un aiuto decisionale interattivo per il paziente composto da prove consolidate provenienti da studi clinici insieme a nuove prove del "mondo reale" sul miglioramento dei sintomi dopo l'ablazione estratte dalle cartelle cliniche elettroniche (EHR).

I ricercatori propongono di utilizzare "prove del mondo reale" tratte da cartelle cliniche elettroniche (EHR) per caratterizzare i modelli di sintomi post-ablazione e visualizzarli in visualizzazioni di aiuto decisionale per supportare il processo decisionale condiviso (SDM). In questo progetto, i ricercatori utilizzeranno prima l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e l'apprendimento automatico (ML) per estrarre e analizzare i dati sui sintomi dalle note narrative negli EHR. I ricercatori utilizzeranno anche un protocollo di progettazione rigoroso e incentrato sull'utente creato durante il lavoro post-dottorato del ricercatore principale per sviluppare visualizzazioni di aiuto decisionale. Nella sperimentazione clinica, i ricercatori valuteranno la fattibilità dell'implementazione di queste visualizzazioni interattive di aiuto alla decisione nella pratica clinica.