SDM baseado em dados para reduzir a carga de sintomas na FA

A fibrilação atrial (FA) é o distúrbio do ritmo cardíaco mais comum e quase 90% dos pacientes apresentam sintomas como falta de ar que prejudicam diretamente sua qualidade de vida relacionada à saúde (QVRS). A ablação por cateter é um procedimento cirúrgico minimamente invasivo que é realizado rotineiramente para tratar a FA e sintomas associados com o objetivo de melhorar a QVRS, mas também traz riscos potencialmente graves. A tomada de decisão compartilhada (SDM), na qual as decisões de tratamento são alinhadas com base em evidências de alta qualidade e valores e objetivos de cuidado do paciente, é uma prática amplamente incentivada para navegar por decisões complexas de saúde como essas. No entanto, o SDM em relação ao controle do ritmo e dos sintomas não ocorre rotineiramente devido à falta de evidências detalhadas sobre a melhora dos sintomas após a ablação e à falta de auxílios à decisão para comunicar as evidências aos pacientes. O objetivo geral deste prêmio é criar um auxílio interativo à decisão do paciente, composto de evidências estabelecidas de ensaios clínicos, juntamente com novas evidências do "mundo real" sobre a melhora dos sintomas após a ablação extraídas de registros eletrônicos de saúde (EHRs).

Os investigadores propõem usar "evidências do mundo real" extraídas de registros eletrônicos de saúde (EHRs) para caracterizar padrões de sintomas pós-ablação e exibi-los em visualizações de auxílio à decisão para apoiar a tomada de decisão compartilhada (SDM). Neste projeto, os investigadores usarão primeiro o processamento de linguagem natural (NLP) e o aprendizado de máquina (ML) para extrair e analisar dados de sintomas de notas narrativas em EHRs. Os investigadores também empregarão um protocolo de design rigoroso e centrado no usuário criado durante o trabalho de pós-doutorado do pesquisador principal para desenvolver visualizações de auxílio à decisão. No ensaio clínico, os investigadores avaliarão a viabilidade de implementar essas visualizações interativas de auxílio à decisão na prática clínica.