Ciência de dados e pesquisa qualitativa para apoio à decisão na cascata de cuidados de HIV (CASCADE)

Foi demonstrado que os sistemas de apoio à decisão clínica (CDSS) adaptados às necessidades dos países de baixo e médio rendimento (PBMR) melhoram o cumprimento das directrizes e a qualidade dos cuidados por parte de uma série de profissionais de saúde. Para ser mais eficaz, o CDSS deve ser desenvolvido e testado com grandes conjuntos de dados clínicos da região local. O uso de algoritmos de aprendizado de máquina permite o desenvolvimento de modelos de previsão de complicações e resultados clínicos, que podem orientar a equipe de saúde na identificação precoce de problemas e intervenções apropriadas. Isto requer sistemas de registos de saúde eletrónicos (EHR) bem estabelecidos que atuem como fontes de dados e como plataformas para fornecer feedback através do CDSS (abordagem do Learning Health System). O EHR no Academic Model Provideing Access to Healthcare (AMPATH), um grande programa de cuidados de VIH no oeste do Quénia, financiado em grande parte pelo Plano de Emergência do Presidente para o Alívio da SIDA (PEPFAR), tem utilizado uma versão do OpenMRS EHR durante quase duas décadas e fornece um ambiente único para esta pesquisa.

O objetivo desta proposta é desenvolver e implementar ferramentas baseadas em dados para auxiliar na tomada de decisões relacionadas à saúde nos níveis do paciente, da clínica e do condado, e avaliar a eficácia do uso desses métodos. A hipótese é que as unidades de saúde que utilizam estes CDSS baseados em dados apresentarão melhorias nos processos e resultados dos cuidados em comparação com as unidades de saúde que não utilizam CDSS baseados em dados nos seus EHRs.

Os dois desfechos primários do estudo são a retenção nos cuidados e a supressão da carga viral.

A motivação é impulsionada pelos padrões de referência da cascata de cuidados do VIH 95-95-95 estabelecidos pela ONUSIDA para erradicar o VIH em todo o mundo. Em resumo, o quadro exige o diagnóstico de 95% dos indivíduos que têm VIH, o início do tratamento antirretroviral (TARV) para 95% dos que foram diagnosticados e a obtenção da supressão da carga viral (CV) para 95% dos que estão em tratamento. tratamento. Nosso projeto aborda a segunda e terceira fases.

Em relação aos segundos 95, a retenção é uma condição necessária para manter as pessoas que vivem com VIH (PLWH) em terapia anti-retroviral (TARV) porque as directrizes globais de cuidados especificam agora que todas as PVHS iniciam a TARV uma vez envolvidas nos cuidados. Em relação aos terceiros 95, no Quénia e em muitos outros países de baixa e média renda, os testes de carga viral para a maioria dos clientes adultos são realizados seis meses após o início do tratamento e, posteriormente, anualmente. Mesmo após uma CV medida indicando supressão, a falência viral devido à não adesão ou resistência aos medicamentos pode ocorrer bem antes do próximo acompanhamento, um ano depois. Portanto, nossos modelos irão gerar valores de carga viral previstos nesse ínterim e usá-los para sinalizar indivíduos que devem fazer uma medição de CV antes do acompanhamento programado.

O ensaio faz parte de um estudo maior financiado pelo NIH. Os objetivos relacionados ao julgamento são os seguintes:

Objetivo 1: Desenvolver e validar modelos e algoritmos estatísticos de aprendizado de máquina para suporte à decisão clínica e programática.

1a: Desenvolver e validar algoritmos estatísticos de aprendizagem automática para identificar aqueles com alto risco de desligamento dos cuidados e falha viral, e para gerar valores previstos da carga viral atual.

1. b: Desenvolver representações de incerteza estatística sobre as previsões para permitir a tomada de decisão ideal.

   Objetivo 2. Desenvolver, implementar e testar em campo ferramentas de suporte à decisão e visualização de dados para aprimorar a tomada de decisão baseada em dados por médicos e gerentes de programa.

2. a: Crie a arquitetura do servidor para suportar os modelos de predição na interface do usuário (UI) do OpenMRS.

2b: Desenvolver e aperfeiçoar o protocolo específico para utilizar as previsões de risco para reduzir visitas perdidas e reduzir a incidência de falha na carga viral.

Objetivo 3: Realizar avaliação do impacto e eficácia das ferramentas de apoio à decisão clínica no Programa AMPATH Care

3a: Implementar o CDSS no ponto de atendimento em todas as clínicas que utilizam o Sistema de Registos Médicos AMPATH (AMRS) nas áreas de influência de Uzima e Dumisha. Essas clínicas têm tamanhos e localizações geográficas variados.

3b: Após uma fase piloto, realizar uma comparação longitudinal aleatória escalonada das taxas de retenção e taxas de supressão da carga viral em 30 clínicas da AMPATH

A conclusão bem-sucedida do trabalho fornecerá ferramentas eficazes de CDSS para melhorar os cuidados de VIH no Quénia e noutros países de baixa e média renda, bem como um conjunto de ferramentas para o desenvolvimento, atualização e avaliação de CDSS para outros problemas clínicos. Trabalhos anteriores realizados por investigadores e colegas no desenvolvimento e ampla implantação do OpenMRS em mais de 44 países fornecem uma plataforma para ampla divulgação deste trabalho.