MyChartを活用した血管運動症状への介入効果評価：実現可能性調査

血管運動症状（VMS）は、乳がんに対する全身療法の一般的な結果です。 乳がん治療は、早期乳がん（EBC）の閉経後女性の約30％、閉経前女性の95％にVMSを引き起こす可能性があります。 生活の質への悪影響に加えて、管理されていないVMSは、EBC患者の25〜60％において、潜在的に治癒可能な治療を中止する最も一般的な理由です。 エストロゲン補充療法は、一般集団におけるVMSの一般的な治療法ですが、乳がん患者では禁忌です。 VMSを管理するための非エストロゲン系介入法は多数あり、以下が含まれます：生活習慣の変更、補完・代替医療（CAM）療法。 しかし、当チームが実施した薬理学的介入およびCAM介入の最近のシステマティックレビューおよびメタアナリシスでは、乳がん患者のVMS管理に対する単一の最適な治療法は見つかりませんでした。 研究者は最近、373人のEBC患者を対象に調査を実施し、患者の大多数が症状を緩和する介入を受けることに興味を持っている一方で、この問題に対して治療を受けたのはわずか18％であることを発見しました。 さらに、VMSを経験している患者の3分の1以上が、定期的なフォローアップで症状について日常的に尋ねられていないと報告しています。 VMSの経験に影響を与える複雑な患者、がん、治療変数、利用可能な多数の潜在的に効果的なVMS介入、および効果的な介入に対するさまざまな期待を考慮すると、研究者は、機械学習（ML）がこの一般的で煩わしい治療関連毒性の分析に理想的に適していると考えています。 以前の乳がん研究では、乳がんの発症リスクおよび乳がんの予後を調査するためにMLモデルが正常に適用されています。 EPIC電子カルテおよびMyChartアプリケーションは、医療関係者と患者の両方に、健康関連アウトカムの記録のためのツールを増強しました。 研究者は、MyChartプラットフォームとML技術を利用して、VMSを経験している乳がん患者のアウトカムデータを収集および分析できると考えています。