Modello di Predizione per il Rischio di Sviluppare Ulcere del Piede nel Diabete

Introduzione Le ulcere del piede nel diabete mellito (DM) sono una complicanza comune e grave che può portare a infezioni, amputazioni e aumento della mortalità. L'identificazione precoce dei pazienti ad alto rischio è cruciale per implementare misure preventive in una fase iniziale. Il numero di persone con DM sta aumentando a livello globale, da 540 milioni nel 2021 a una stima di 780 milioni entro il 2045. Le ulcere del piede causano notevole sofferenza per l'individuo e comportano costi sostanziali per il sistema sanitario.

Nonostante le linee guida nazionali raccomandino esami regolari e strutturati del piede e una classificazione del rischio per valutare il rischio di sviluppare ulcere del piede, gli attuali modelli di rischio non tengono conto delle complesse interazioni tra fattori di rischio e fattori socioeconomici come lo stato civile, il livello di istruzione e il luogo di residenza.

I progressi basati sui dati e l'intelligenza artificiale (IA) offrono nuove opportunità per affinare l'identificazione del rischio, ma il loro utilizzo nella previsione del rischio di ulcere del piede diabetico rimane limitato. La necessità di screening del piede è considerevole. In Svezia, ci sono circa 600.000 pazienti con DM, e metà di loro vive con un rischio aumentato a causa di danni ai nervi nei piedi. Ciò significa che, in base al livello di rischio, circa 300.000 pazienti in Svezia potrebbero richiedere interventi preventivi, inclusa cura medica del piede, calzature personalizzate e accesso a cure specialistiche per quelli con ulcere del piede. Migliorati sforzi preventivi sono enfatizzati nel percorso di cura centrato sulla persona e integrato per le persone con diabete ad alto rischio di ulcere del piede. Tuttavia, attualmente manca un'identificazione accurata del rischio di ulcere del piede.

La prevenzione porta non solo a una buona qualità della vita per l'individuo ma anche a costi sanitari ridotti. Le stime di Ragnarsson Tennvall mostrano che un'ulcera difficile da guarire costa circa 100.000 SEK all'anno, mentre un'amputazione costa circa 300.000-500.000 SEK. Data una prevalenza di ulcere del piede del 5% tra i pazienti con diabete, il costo annuale della cura delle ulcere ammonta a 3 miliardi di SEK. Inoltre, ci sono costi di circa 750 milioni di SEK per le amputazioni, secondo i dati del registro di qualità SwedAmp.

Lo scopo dello studio è sviluppare, testare e convalidare modelli predittivi (statistici e basati su IA) per identificare i pazienti con DM a rischio di sviluppare ulcere del piede. I modelli saranno basati su dati retrospettivi di cartelle cliniche elettroniche delle cure primarie nella Regione Västra Götaland (VGR), nonché su dati dell'Istituto Statistico Svedese (SCB) riguardanti fattori demografici come stato civile, livello di istruzione, occupazione e luogo di residenza.

Metodi Lo studio ha due approcci metodologici: modellazione basata su IA e modellazione statistica.

Approccio basato su IA Saranno sviluppati modelli di apprendimento automatico per prevedere i pazienti a rischio di sviluppare ulcere del piede diabetico. I modelli saranno addestrati utilizzando la convalida incrociata su un ampio set di dati in cui le variabili saranno escluse iterativamente. La predizione conforme sarà utilizzata per quantificare l'incertezza nelle previsioni a livello di paziente. I modelli risultanti saranno analizzati per identificare i predittori più forti e saranno confrontati con la modellazione statistica classica e i risultati della letteratura.

Passi nella modellazione IA:

Estrazione dei dati: Dati di cartelle cliniche elettroniche delle cure primarie in VGR, integrati con dati sociodemografici da SCB.

Elaborazione dei dati: Utilizzo, tra le altre variabili, di codici diagnostici (ICD-10), interventi sanitari (codici KVÅ), tipi di visita, frequenza delle visite, parametri ECG e dati di testo libero per costruire predittori.

Sviluppo del modello: I modelli predittivi saranno sviluppati e addestrati utilizzando la convalida incrociata. Misure di incertezza saranno generate utilizzando la predizione conforme.

Validazione: Una coorte separata sarà utilizzata per testare le prestazioni del modello (sensibilità, specificità, valore predittivo positivo [PPV]).

Interpretazione: I modelli saranno esaminati per trasparenza e interpretabilità clinica in collaborazione con rappresentanti dei pazienti, clinici e ricercatori.

I risultati dei modelli statistici e basati su IA saranno confrontati riguardo ai rispettivi punti di forza e debolezza.

Modellazione statistica Saranno analizzate due popolazioni: pazienti con diabete senza ulcere del piede e pazienti con diabete con ulcere del piede. Saranno identificate co-variazione e relazioni causali tra fattori di rischio e ulcere del piede. Sarà sviluppato un modello che descrive i percorsi causali che portano allo sviluppo di ulcere, e la sua certezza e incertezza saranno analizzate.