Разработка совместного инструмента стратификации риска на Python для пациентов с болью в груди, представляющих…

Как мы использовали Python для объединения двух проверенных инструментов стратификации риска для оценки риска серьезного неблагоприятного сердечного события у пациента

История: стратификация риска боли в груди

Стратификация риска, процесс определения риска возникновения у человека определенного состояния, уже давно используется для повышения качества медицинской помощи и ограничения чрезмерных медицинских расходов. При правильном использовании инструменты стратификации риска могут быть использованы для адаптации ухода за пациентом как к его текущим, так и к профилактическим потребностям. В настоящее время в системе здравоохранения широко используются различные инструменты стратификации риска для вариантов использования, включая риск повторного обращения в отделение неотложной помощи, риск сердечно-сосудистых заболеваний и риск рака. Эти инструменты обычно включают серию вопросов об истории болезни пациента, совпадающую с системой подсчета очков, которая генерирует оценку риска.

Боль в груди является одной из наиболее частых жалоб пациентов в отделениях неотложной помощи США. Отчасти из-за боязни не заметить инфаркт миокарда госпитализация пациентов с недифференцированной болью в грудной клетке является обычным явлением для дальнейшего обследования. Несмотря на осторожность, эта дорогостоящая практика была брошена вызовом, поскольку разработка инструментов риска (которые используют чувствительные сердечные биомаркеры в тандеме с проверенными системами клинической оценки) все чаще позволяют идентифицировать подгруппы пациентов, которых можно быстро оценить в отделении неотложной помощи и безопасно выписать. дом.

СЕРДЦЕ

Один из таких инструментов риска, известный как шкала HEART, был разработан, чтобы предоставить врачам простой инструмент для оценки сердечного риска. Шкала HEART, разработанная в Нидерландах в 2008 году, была сформулирована с целью ограничить чрезмерное использование диагностических мер, но при этом действовать быстро при наличии сердечного приступа. Оценка HEART охватывает пять областей:

• [H]история
• [E]CG
• [A]ge
• [Факторы риска
• [Т] ропонин

Вычисляется балл от 0 до 10, который используется для информирования о следующих шагах пути лечения. Если оценка по шкале HEART превышает 4 балла, рекомендуется дальнейшее наблюдение или госпитализация в стационарное отделение. Людей с баллом менее 4 и отрицательным серийным тестом на тропонин рекомендуется выписывать.

ЭДАКС

Другим инструментом, обычно используемым для оценки риска сердечных событий, является Оценка боли в груди отделением неотложной помощи (EDACS). Эта оценка была разработана для выявления пациентов с низким риском, которым может не потребоваться длительное наблюдение за ЭД. Подобно шкале HEART, уровни тропонина проверяются в течение определенного периода времени. Оценка EDACS включает возраст, клинические характеристики, включая пол и факторы риска, а также симптомы.

Оценочные определения сгруппированы либо в низкий риск, если EDACS ≥ 16, либо в не низкий риск, если EDACS ≥ 16. Недавний метаанализ и систематический обзор EDACS показал высокую чувствительность и специфичность в отношении выявления низкого риска. пациентов в условиях отделения неотложной помощи.

Зная эффективность и проверенную надежность HEART и EDACS независимо друг от друга и признавая, что надежная поддержка принятия решений обеспечивается за счет использования множества инструментов поддержки принятия решений в тандеме, наша команда стремилась объединить использование этих инструментов, чтобы дают более точное представление о риске сердечного приступа у пациента, в то же время позволяя врачам своевременно использовать стратификацию риска.

Процесс

Соображения по разработке совместного инструмента стратификации рисков

Наша команда рассмотрела системы оценки HEART и EDACS, представленные в их первоначальных публикациях, и разработала серию блок-схем, отображающих логику кода нашего совместного инструмента. Распознав перекрытие входных данных, но различия в соответствующих оценках в зависимости от инструмента, мы определили, что наш код будет в значительной степени структурирован как серия условных операторов, в которых используются условные и математические операторы, которые часто полагаются на один и тот же пользовательский ввод для получения разных выходных данных. Например, поскольку и HEART, и EDACS требуют ввода возраста, но имеют разную ширину категоризации для присвоения баллов (см. рис. 1), мы решили, что совместный код HEART-EDACS будет преобразовывать один ввод возраста в целое число, а затем использовать отдельные условные выражения. операторы для изменения соответствующего значения на основе схемы оценки HEART и EDACS.

Следуя описанию логического потока, код HEART-EDACS был разработан с использованием Python, высокоуровневого языка программирования общего назначения, в Google Colaboratory, бесплатной облачной среде Jupyter для ноутбуков в браузере. Весь код тестировался на онлайн-калькуляторах HEART и EDACS с использованием одинаковых входных данных.

HEART-EDACS

Наш код HEART-EDACS Python начинается с серии пользовательских входных данных, за которыми следует форматирование переменных для преобразования всех ответов «да» и «нет» с произвольным текстом в нижний регистр и всех цифр в целые числа. Контроль регистра для ввода произвольного текста снижает вероятность ошибок, а целочисленное форматирование позволяет использовать операторы сравнения и математические операторы для расчета оценки.

Код ввода для каждого требуемого ввода вложен в цикл while, который активируется и завершается условным флагом. Для числовых входных данных цикл while содержит вложенный цикл for, содержащий дополнительные вложенные операторы if-else, которые перекрестно проверяют каждый символ по алфавитному списку, чтобы убедиться, что в нем нет буквенных символов. ввод (т. е. ввод «два», а не «2»). Для ответов «да» и «нет» вложенные операторы if-else проверяют правильность написания и предлагают пользователю повторно ввести свой ответ, если эти условия не выполняются.

Код продолжает вычисление оценок HEART и EDACS независимо друг от друга, каждая из которых начинается с заданного значения, равного нулю, и корректируется на основе ряда условных операторов if-elif-else. Код использует сокращения += и -= для изменения каждой оценки в соответствии с ее условной логикой (a+=b→ a =a+b и a-=b → a=a-b).

После расчета каждой оценки создаются условные форматированные строковые литералы («f-строки») на основе пороговых значений риска HEART и EDACS. Для выходных данных HEART баллы 3 или ниже создают сообщение, указывающее на низкий риск, баллы от 4 до 6 создают сообщение, указывающее на средний риск, а баллы 7 или выше создают сообщение, указывающее на высокий риск.

Для выходных данных EDACS баллы 15 или ниже вместе с указанием нормальной ЭКГ и тропонина на уровне или ниже нормального предела создают сообщение, указывающее на низкий риск. 15 баллов или ниже наряду с указанием на ненормальную ЭКГ или тропонин в 1 раз выше нормального предела создают сообщение, указывающее на низкий риск, но также подчеркивают, что следует обратить внимание на ЭКГ пациента и тропонин. При баллах 16 и выше появляется сообщение, указывающее на ненизкий риск.

В дополнение к независимому выводу каждой оценки наш сценарий завершается третьим условным выводом f-строки, основанным на риске, предложенном каждой оценкой («совместный вывод»). Если обе оценки HEART и EDACS указывают на низкий риск (HEART‹4, EDACS‹16), отображается сообщение о том, что обе оценки указывают на низкий риск. Если обе оценки HEART и EDACS указывают на ненизкий (средне-высокий) риск (HEART>3, EDACS>15), отображается сообщение о том, что обе оценки указывают на ненизкий риск. Если оценки дают конфликтующие уровни риска, отображается сообщение, призывающее пользователя обратиться к индивидуальному руководству по оценке.

Пример использования HEART-EDACS

Как и отдельные инструменты стратификации риска HEART и EDACS, инструмент HEART-EDACS предназначен для использования во время поступления пациента в отделение неотложной помощи для поддержки сортировки. Все входные данные основаны на информации, обычно получаемой во время приема и первоначального анализа крови у пациентов с болью в груди. Для возвращающихся пациентов демографические данные и анамнез можно получить из электронной медицинской карты (рис. 9).

Дальнейшие шаги

Код HEART-EDACS доступен на GitHub для отзывов и на Replit для использования. Мы продолжим следить за отзывами, предлагаемыми сообществами изменениями и количеством воспроизведений инструмента. На основе отзывов может также представлять интерес разработка графического пользовательского интерфейса (GUI) для инструмента, а также проведение внешней проверки совместного использования систем оценки HEART и EDACS.

Благодарности

В этой статье отражены точки зрения, изложенные в заключительном документе, написанном Иденом Шаветом, Сиримой Дон Ангсуван Кастлс и Эшлин Уэйли весной 2022 г. в качестве итогового документа для HIA 225: Introduction to Python for Health Informatics and Analytics at Tufts. Университетская школа медицины.

Я благодарю Дон и Эшлин за их вклад в HEART-EDACS и их разрешение поделиться с вами нашей работой. Большое спасибо также профессору Олафу Дамманну и Филипу Баллентайну за их руководство на протяжении всего курса.

Ссылки

Risk Stratification.McGraw-Hill Concise Dictionary of Modern Medicine. Опубликовано в 2002 г. https://medical-dictionary.thefreedictionary.com/risk+stratification

Girwar SM, Jabroer R, Fiocco M, Sutch SP, Numans ME, Bruijnzeels MA. Систематический обзор инструментов стратификации риска, используемых на международном уровне в учреждениях первичной медико-санитарной помощи. Представитель отдела медицинских наук. 2021;4(3). дои: 10.1002/hsr2.329

Мелдон С.В., Мион Л.С., Палмер Р.М. и др. Краткий инструмент стратификации риска для прогнозирования повторных обращений в отделение неотложной помощи и госпитализаций пожилых пациентов, выписанных из отделения неотложной помощи. Академия скорой медицинской помощи. 2003;10(3):224–232. doi:10.1111/j.1553–2712.2003.tb01996.x

Ginghina C, Bejan I, Ceck CD. Современная стратификация риска ишемической болезни сердца. Джей Мед Лайф. 2011;4(4):377–386.

Таттл Р.М., Альзахрани А.С. Стратификация риска при дифференцированном раке щитовидной железы: от обнаружения до окончательного наблюдения. J Clin Endocrinol Metab. Опубликовано в сети 15 марта 2019 г.: jc.2019–00177. дои: 10.1210/jc.2019–00177

ДеЛэйни М.С., Нэт М., Томас Дж.Дж. Сортировка боли в груди: текущие тенденции в отделениях неотложной помощи в Соединенных Штатах. J Nucl Cardiol. 2017;24(6):2004–2011. doi: 10.1007/s12350–016–0578–0

Сикс А.Дж., Бэкус Б.Е., Келдер Д.К. Боль в груди в отделении неотложной помощи: значение шкалы HEART. Нет Харт J. 2008;16(6):191–196. дои: 10.1007/BF03086144

Джейкоб де Хаан. Все, что вам нужно знать об измерениях тропонина. Тестирование неотложной помощи. Опубликовано в феврале 2020 г. https://acutecaretesting.org/en/articles/all-you-need-to-know-about-troponin-measurements

Boyle RSJ, Body R. Диагностическая точность оценки боли в груди отделения неотложной помощи (EDACS): систематический обзор и метаанализ. Энн Эмерг Мед. 2021;77(4):433–441. doi:10.1016/j.annemergmed.2020.10.020

Бакус Б., Сикс А.Дж. Оценка СЕРДЦА. Оценка СЕРДЦА. Опубликовано в 2019 г. http://www.heartscore.nl/

Недостатки D, Than M, Scheuermeyer FX и др. Внешняя валидация оценки отделения неотложной помощи ускоренного диагностического пути по шкале оценки боли в груди (EDACS-ADP). Эмерг Мед J. 2016;33(9):618–625. doi:10.1136/emermed-2015–205028

Внедрение систем поддержки принятия клинических решений. Центры по контролю и профилактике заболеваний. Опубликовано 22 июля 2021 г. https://www.cdc.gov/dhdsp/pubs/guides/best-practices/clinical-decision-support.htm

Питон. Фонд Питона. https://www.python.org/

Сотрудничество. Опубликовано в сети 2022 г. https://colab.research.google.com/

Бэкус Б. Оценка СЕРДЦА для основных сердечных событий. МДРасч. https://www.mdcalc.com/heart-score-major-cardiac-events#creator-insights

Than M, Flaws D. Оценка боли в груди отделением неотложной помощи (EDACS). МДРасч. https://www.mdcalc.com/emergency-department-assessment-chest-pain-score-edacs

Шавит Э. СЕРДЕЧКИ. Гитхаб. Опубликовано 4 марта 2022 г. https://github.com/EdenShaveet/HEARTEDACS

Shaveet E. HEART-EDACS [Повтор]. Повтор. Опубликовано 7 марта 2022 г. https://replit.com/@edenms/HEARTEDACS?v=1