Identificación de usuarios de alta atención médica después de la cirugía de columna cervical utilizando técnicas...

Área de la Ciencia:

• Cirugía de columna vertebral cirugía de la columna vertebral.
• Servicios de salud Servicios de salud Investigación Investigación.
• Aprendizaje automático en el cuidado de la salud

Sus antecedentes:

• El aumento de los gastos de atención médica para afecciones espinales crónicas y cirugía requiere modelos predictivos.
• La identificación de pacientes con alto riesgo de utilización de la atención médica postoperatoria es crucial para la asignación de recursos y la optimización de la atención.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar modelos de aprendizaje automático (ML) para predecir la utilización de la atención médica postoperatoria en pacientes de fusión de la columna cervical.
• Aprovechar los datos completos de pacientes preoperatorios, incluidos los antecedentes médicos, quirúrgicos y sociales, para la predicción granular.

Principales métodos:

• Análisis de una cohorte de 4480 cirugías de fusión y descompresión cervical anterior y posterior (2002-2022).
• Extracción sistemática de las características del paciente y del procedimiento.
• Aplicación y optimización de varios algoritmos de ML para predecir los usuarios de alta salud dentro de los 90 días posteriores a la cirugía.
• El cálculo de la función SHAP es importante para el modelo de mejor rendimiento.

Principales resultados:

• El 12% de los pacientes fueron identificados como altos usuarios de atención médica.
• Todos los modelos de ML superaron el punto de referencia de la Sociedad Americana de Anestesia.
• El modelo de bosque aleatorio equilibrado logró el mayor rendimiento discriminativo (AUC: 0.772 ± 0.007).
• Las principales características predictivas incluyeron el aumento de la duración de la sala de operaciones y el uso de neuromoduladores preoperatorios y opioides durante 90 días.

Conclusiones:

• Desarrolló con éxito modelos pronósticos de ML para predecir una alta utilización de la atención médica dentro de los 90 días de la cirugía de columna cervical.
• Estos modelos validados muestran potencial para ayudar a los cirujanos de columna vertebral en los flujos de trabajo clínicos.
• La predicción precisa ayuda a optimizar la atención al paciente y a administrar eficazmente los recursos sanitarios.