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I ricercatori hanno sviluppato un algoritmo in grado di prevedere se i sopravvissuti al trauma possono sviluppare un disturbo post-traumatico da stress (PTSD).
Lo strumento, che si basa su dati medici regolarmente raccolti, consentirebbe ai medici di intervenire precocemente per mitigare gli effetti del DPTS.
Lo studio è stato pubblicato online oggi su Nature Medicine.
Sono circa 30 milioni i pazienti traumatizzati ogni anno negli Stati Uniti
Ogni anno, circa 30 milioni di pazienti negli Stati Uniti vengono curati in un dipartimento di emergenza (DE) per lesioni traumatiche dovute a incidenti stradali, cadute, lesioni da arma da fuoco e altre lesioni.
Gli esperti sanitari stimano che dal 10% al 15% dei pazienti con trauma svilupperà sintomi di PTSD di lunga durata, di solito entro un anno dalla lesione.
Sebbene esistano trattamenti che riducono efficacemente il rischio di sviluppare il disturbo PTSD, le strategie di prevenzione precoce in genere non sono implementate a causa della mancanza di metodi consolidati che possono prevedere quali pazienti hanno maggiori probabilità di sviluppare la condizione.
“Per molti pazienti traumatizzati, la visita presso il Dip. di emergenza è spesso il loro unico contatto con il sistema sanitario. Il tempo immediatamente successivo a una lesione traumatica è una finestra critica per identificare le persone a rischio di PTSD e organizzare un adeguato trattamento di follow-up”, afferma l’autore principale dello studio Katharina Schultebraucks, Ph.D., assistente Professore di scienze comportamentali e cognitive nel Dipartimento di Medicina d’emergenza presso il Vagelos College of Physicians and Surgeons della Columbia University. “Prima possiamo trattare le persone a rischio di sviluppare il didturbo post traumativo da stress, migliori sono i risultati probabili”.
L’apprendimento automatico trasforma 70 punti di dati clinici in un singolo punteggio di rischio PTSD
Numerosi biomarcatori biologici e psicologici, tra cui elevati ormoni dello stress, aumento dei segnali infiammatori, ipertensione e iperarousal (uno stato di ansia anormalmente elevato), spesso precedono il PTSD nei sopravvissuti al trauma. Tuttavia, nessuna di queste misure, da sola o in combinazione, si è dimostrata affidabile nel prevedere il PTSD.
Nel nuovo studio, il team di ricerca multi-sito ha utilizzato l’apprendimento automatico supervisionato per sviluppare un algoritmo che calcola un singolo punteggio di rischio PTSD da una combinazione di 70 punti di dati clinici e una breve valutazione clinica della risposta immediata allo stress di un paziente. (L’apprendimento automatico supervisionato è una forma di intelligenza artificiale che offre a un sistema informatico la capacità di riconoscere schemi da input di dati per fare previsioni su nuove osservazioni senza ulteriore programmazione).
“Abbiamo selezionato misure che vengono regolarmente raccolte nei distretti di emergenza e registrate nella cartella clinica elettronica, oltre alle risposte ad alcune brevi domande sulla risposta allo stress psicologico”, afferma Schultebraucks. “L’idea era quella di creare uno strumento che fosse universalmente disponibile”.
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Algoritmo: rischio PTSD discriminato con alta precisione
I ricercatori hanno sviluppato l’algoritmo con i dati di 377 di adulti di Atlanta sopravvissuti al trauma e poi hanno testato l’algoritmo in 221 sopravvissuti al trauma a New York City.
Tra i pazienti che sono stati classificati dall’algoritmo come a rischio di PTSD, il 90% ha sviluppato sintomi di PTSD di lunga durata entro un anno. Solo il 5% dei pazienti che erano liberi da sintomi di PTSD di lunga durata era stato identificato come a rischio. Tra i pazienti con assenza di sintomi PTSD o con pochi sintomi, il 29% ha sviluppato PTSD di lunga durata (falsi negativi).
Sono necessari ulteriori test
“Poiché i modelli precedenti per la previsione del rischio di PTSD non sono stati convalidati in campioni indipendenti come il nostro modello, non sono stati adottati nella pratica clinica”, afferma Schultebraucks. “Saranno necessari test e validazione del nostro modello in campioni più grandi affinché l’algoritmo sia pronto per l’uso nella popolazione generale“.
L’attuale algoritmo è stato creato utilizzando pazienti sottoposti a prelievo di sangue. Questo probabilmente limita la generalizzabilità poiché l’algoritmo si applica solo ai pazienti sottoposti a esami del sangue, come quelli con lesioni più gravi.
In studi futuri, il team prevede di testare se l’algoritmo è in grado di prevedere la PTSD in pazienti che manifestano altri eventi sanitari potenzialmente traumatici, inclusi infarti e ictus. “Presto”, prevede Schultebraucks, “l’algoritmo potrebbe essere incorporato nelle cartelle cliniche elettroniche. Attualmente solo il 7% dei centri traumatologici di livello 1 effettua regolarmente lo screening per il PTSD“, afferma. “Speriamo che l’algoritmo fornirà ai medici dei Dip. Di Emergenza, una lettura rapida e automatica che potrebbero utilizzare per la pianificazione delle dimissioni e la prevenzione del DPTS”.
Lo studio si intitola “A validated predictive algorithm of the post-traumatic stress course following the admission of the emergency department after a traumatic stress“.
Fonte: Nature
