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Profili di Salute dei Pazienti con Ictus Rivelati

Uno studio identifica diverse condizioni di salute nei pazienti colpiti da ictus per una cura migliore.

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Capire le esigenze sanitarie dei pazienti colpiti da ictus è importante per creare piani di cura migliori. Questo studio analizza come diverse Condizioni di salute si presentano insieme nei pazienti colpiti da ictus utilizzando le cartelle cliniche della medicina del territorio. Analizzando queste cartelle, vogliamo identificare gruppi di pazienti con problematiche sanitarie simili, il che può aiutare medici e professionisti della salute a personalizzare i loro trattamenti e supporti.

Cos'è la Multimorbidità?

La multimorbidità si riferisce alla presenza di due o più condizioni di salute a lungo termine in un singolo paziente. Per i pazienti colpiti da ictus, questo può includere fattori di rischio classici come l'ipertensione e il diabete, oltre ad altre condizioni che potrebbero non sembrare direttamente correlate, come l'artrite o l'asma. Con sempre più persone che vivono più a lungo e affrontano molteplici problemi di salute, è fondamentale che i fornitori di assistenza sanitaria comprendano come queste condizioni interagiscono e influenzano la salute complessiva dei pazienti.

Metodi dello Studio

In questo studio, abbiamo esaminato i registri di oltre 849.000 pazienti registrati con medici di medicina generale nel sud di Londra tra il 2005 e il 2021. Di questi, quasi 10.000 avevano una storia documentata di ictus. Ci siamo concentrati su quante Condizioni a lungo termine avevano questi pazienti insieme al loro ictus. Per raggruppare i pazienti in base ai loro profili di salute, abbiamo utilizzato un metodo chiamato clustering non supervisionato, che aiuta a identificare schemi senza necessità di categorie predefinite.

Panoramica dei Pazienti

Tra i pazienti colpiti da ictus, abbiamo scoperto che la maggior parte aveva circa 65 anni, con una quasi pari distribuzione tra uomini e donne. La maggior parte di questi pazienti aveva anche ulteriori condizioni a lungo termine. In media, i pazienti colpiti da ictus avevano tre altri problemi di salute oltre al loro ictus.

Cluster di Pazienti

Abbiamo identificato otto gruppi distinti, o cluster, di pazienti colpiti da ictus in base alle loro condizioni di salute e caratteristiche personali come età ed etnia.

Cluster 1: Il Gruppo più Comune

Il gruppo più grande, Cluster 1, includeva circa un quarto dei pazienti colpiti da ictus. Questo cluster mostrava un mix di problemi di salute, tra cui uso di sostanze e colesterolo alto, oltre a varie altre condizioni a lungo termine. I pazienti in questo cluster erano di età e background diversi, e molti affrontavano problemi di salute mentale insieme alle loro condizioni fisiche.

Cluster 2: Pazienti Anziani

Il Cluster 2 includeva pazienti più anziani con un'età media di 81 anni. Questo gruppo aveva meno casi di uso di sostanze, ma una maggiore prevalenza di condizioni legate all'invecchiamento, come demenza e problemi cardiaci. I pazienti in questo cluster erano meno diversificati in termini di etnia rispetto ad altri gruppi.

Cluster 3: Sfide Sanitarie Specifiche

Il Cluster 3 era caratterizzato da pazienti leggermente più giovani, con un'età media di circa 71 anni. Molti pazienti in questo gruppo erano non bianchi e maschi, con condizioni comuni che includevano colesterolo alto, diabete e cancro.

Cluster 4: Inizio Precoce dei Rischi di Ictus

Sebbene il Cluster 4 avesse anche un'età media più giovane rispetto al Cluster 2, consisteva in pazienti con alte percentuali di fattori di rischio classici per ictus come ipertensione e diabete. Questo cluster mostrava una maggiore diversità tra i suoi membri.

Cluster 5: Pazienti più Giovani con Altri Rischi

Questo cluster si distingue per avere pazienti più giovani, con un'età media di 47 anni, molti dei quali erano donne. I pazienti nel Cluster 5 affrontavano frequentemente sfide di salute mentale, insieme a condizioni come dolore cronico e asma.

Cluster 6: Pazienti Anziani con Dolore Cronico

I pazienti nel Cluster 6 avevano un'età media di 78 anni. Questo gruppo affrontava alti livelli di dolore cronico e condizioni tipicamente osservate negli anziani, come demenza e problemi cardiaci.

Cluster 7: Il Gruppo più Giovane

Il Cluster 7 era unico poiché includeva i pazienti colpiti da ictus più giovani, con un'età media di 27 anni. Questo gruppo consisteva principalmente di pazienti con anemia falciforme, che è un fattore di rischio significativo per ictus in giovani individui.

Cluster 8: Un Gruppo a Basso Rischio

Infine, il Cluster 8 condivideva caratteristiche con il Cluster 7 ma era leggermente più anziano, con un'età media di 44 anni. I pazienti in questo cluster tendevano ad avere meno problemi cronici e avevano meno probabilità di avere fattori di rischio associati all’ictus.

Importanza dei Risultati

Il nostro studio ha messo in evidenza i profili di salute diversi tra i pazienti colpiti da ictus. Ha suggerito che, mentre i fattori di rischio tradizionali sono importanti, molti pazienti affrontano anche condizioni di salute mentale e altre malattie croniche. Questa complessità mostra che i fornitori di assistenza sanitaria devono considerare sia la salute fisica che quella mentale quando trattano i pazienti colpiti da ictus.

Identificando questi diversi cluster, i professionisti della salute potrebbero creare piani di cura migliori e più personalizzati. Ad esempio, quelli del Cluster 1 potrebbero beneficiare di un supporto aggiuntivo per problemi di salute mentale, mentre quelli del Cluster 2 potrebbero aver bisogno di cure specializzate per condizioni legate all’invecchiamento.

Affrontare la Complessità dei Pazienti

I pazienti con molteplici problemi di salute spesso affrontano complicazioni che possono rendere più complessa la loro cura. Ad esempio, qualcuno con diabete potrebbe avere difficoltà a gestire la propria glicemia mentre affronta anche problemi di salute mentale come la depressione. I fornitori di assistenza sanitaria devono riconoscere queste interazioni per fornire cure efficaci.

La presenza di varie problematiche di salute può anche influenzare la capacità di un paziente di prendersi cura di sé. I pazienti con sistemi di supporto inferiori potrebbero trovare più difficile gestire il trattamento e la medicazione. Riconoscere questa complessità può aiutare a progettare migliori sistemi sanitari che soddisfano le esigenze dei pazienti.

Limitazioni dello Studio

Sebbene i nostri risultati forniscano preziose intuizioni, ci sono alcune limitazioni da considerare. I dati sono stati raccolti da una specifica regione, il che potrebbe influenzare l'applicabilità dei risultati ad altre popolazioni. Inoltre, lo studio si è basato sull'accuratezza delle cartelle cliniche, che possono variare.

La scelta dei metodi di clustering e degli strumenti utilizzati gioca anch'essa un ruolo nei risultati. Tecniche diverse potrebbero produrre cluster diversi e, pertanto, i risultati dovrebbero essere interpretati di conseguenza.

Conclusione

Questo studio contribuisce alla nostra comprensione della varietà di problemi di salute vissuti dai pazienti colpiti da ictus. Identificando i cluster di pazienti, possiamo meglio affrontare le loro esigenze uniche e migliorare la fornitura di assistenza sanitaria.

In una popolazione che invecchia rapidamente con tassi crescenti di condizioni a lungo termine, questo approccio è vitale per migliorare gli esiti per i pazienti. Concentrandosi sulle esperienze individuali dei pazienti colpiti da ictus, i fornitori di assistenza sanitaria possono sviluppare strategie di cura più efficaci e personalizzate che considerano sia le sfide fisiche che quelle di salute mentale.

In definitiva, è necessaria una ricerca più approfondita per esplorare le implicazioni di questi risultati in popolazioni più grandi e diversificate. Armati di queste intuizioni, i sistemi sanitari possono adattarsi e migliorare, garantendo una migliore assistenza a tutti i pazienti colpiti da ictus.

Fonte originale

Titolo: Patient-Oriented Unsupervised Learning to Unlock Patterns of Multimorbidity Associated with Stroke using Primary Care Electronic Health Records

Estratto: Background: Identifying and characterising the longitudinal patterns of multimorbidity associated with stroke is needed to better understand patients' needs and inform new models of care. Methods: We used an unsupervised patient-oriented clustering approach to analyse primary care electronic health records (EHR) of 30 common long-term conditions (LTC), in patients with stroke aged over 18, registered in 41 general practices in south London between 2005 and 2021. Results: Of 849,968 registered patients, 9,847 (1.16%) had a record of stroke, 46.5% were female and median age at record was 65.0 year (IQR: 51.5 to 77.0). The median number of LTCs in addition to stroke was 3 (IQR: from 2 to 5). Patients were stratified in eight clusters. These clusters revealed contrasted patterns of multimorbidity, socio-demographic characteristics (age, gender and ethnicity) and risk factors. Beside a core of 3 clusters associated with conventional stroke risk-factors, minor clusters exhibited less common but recurrent combinations of LTCs including mental health conditions, asthma, osteoarthritis and sickle cell anaemia. Importantly, complex profiles combining mental health conditions, infectious diseases and substance dependency emerged. Conclusion: This patient-oriented approach to EHRs uncovers the heterogeneity of profiles of multimorbidity and socio-demographic characteristics associated with stroke. It highlights the importance of conventional stroke risk factors as well as the association of mental health conditions in complex profiles of multimorbidity displayed in a significant proportion of patients. These results address the need for a better understanding of stroke-associated multimorbidity and complexity to inform more efficient and patient-oriented healthcare models.

Autori: Marc Delord, Xiaohui Sun, Annastazia Learoyd, Vasa Curcin, Iain Marshall, Charles Wolfe, Mark Ashworth, Abdel Douiri

Ultimo aggiornamento: 2024-01-03 00:00:00

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2401.01870

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.01870

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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