Modelo de previsão de dados realistas de fratura por fragilidade do quadril de um departamento de traumatologia e enfermaria de ortogeriatria.

A osteoporose e as fraturas por fragilidade associadas continuam a ser um fardo crescente a nível mundial, tanto para os sistemas de saúde como para as famílias, no contexto do envelhecimento da população. As fraturas de quadril são particularmente graves devido à internação hospitalar, operações, recuperação árdua e risco de fraturas subsequentes.

Assim, é de grande importância detectar pacientes com alto risco de fraturas por fragilidade femoral e antecipar a sua capacidade de recuperação para tomar decisões médicas adequadas. A detecção precoce da deterioração óssea seria ideal para uma melhor prevenção e reconstrução óssea.

O atual padrão ouro para a osteoporose continua sendo a absorciometria de raios X de dupla energia (DXA), porém, por um lado, a maioria dos pacientes fraturados não são classificados como osteoporóticos usando a definição da OMM e, por outro lado, a DXA não está amplamente disponível. em vários lugares.

Diferentes dispositivos alternativos, como raios X 3D, ressonância magnética ou ultrassom, com diferentes custos e disponibilidade, têm sido propostos. Além disso, formulários online, como FRAX, Garvan ou Qfracture, propõem calcular o risco de fratura a partir de um número limitado de fatores clínicos.

Hoje em dia, a crescente acessibilidade a dados clínicos, métodos de processamento e poder computacional abriu caminho para novos modelos de previsão baseados em dados, utilizando um grande número de biomarcadores ou parâmetros, abrindo perspectivas para uma medicina de precisão personalizada. No entanto, surgem alguns desafios:

1. a disponibilidade e qualidade dos dados para construir os modelos,
2. a capacidade de coletar dados realistas de novos pacientes de acordo com os custos e possibilidades de cada país e
3. a determinação dos parâmetros mais importantes para auxiliar as decisões médicas de forma interpretável.

O objetivo do projeto é construir um modelo de predição de fratura por fragilidade de quadril utilizando dados hospitalares disponíveis, coletados rotineiramente no departamento de traumatologia e enfermaria de ortogeriatria dos últimos 12 anos, dados a serem adquiridos de um grupo controle (sem fratura por fragilidade) e acima até o momento, ferramentas de Inteligência Artificial Explicável (XAI). Este modelo deve ser adaptado às condições do “mundo real” da região e prever dados clínicos como risco de fratura e refratura, risco de mortalidade, classificação do tipo de fratura e geração de um índice de comorbidade específico. Será dada especial atenção aos potenciais detectores precoces de fragilidade óssea.

Além disso, este modelo incluiria posteriormente medidas alternativas de DXA, como ultrassom, usando um dispositivo específico testado com sucesso pela mesma equipe. Também poderia ser posteriormente comparado com outros países ou regiões com dados disponíveis semelhantes, graças aos colegas internacionais que atualmente colaboram com a equipa. Em caso de sucesso, o formato do banco de dados e os modelos de previsão poderão ser compartilhados com outros hospitais com perspectivas de progressiva escala nacional e internacional. Num futuro próximo esta informação poderá ser traduzida numa ferramenta informática que poderá ajudar o médico no seu acompanhamento clínico dos pacientes idosos.