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# Ciências da saúde# Terapia intensiva e medicina critica

Reavaliando as Abordagens de Tratamento para Sepse Materna

Novo estudo avalia opções de tratamento para sepse materna em ambientes de terapia intensiva.

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Tratamento de SepseTratamento de SepseMaterna Sob Análisepara sepse em pacientes grávidas.Analisando estratégias de tratamento
Índice

Sepsis é uma condição séria que rola quando a resposta do corpo a uma infecção causa falência de órgãos. Pode ser fatal e é responsável por milhões de mortes no mundo todo a cada ano. Apesar da taxa de mortalidade alta, não existe um plano de tratamento perfeito para lidar com a sepsis.

Sepsis Materna

Quando a sepsis acontece durante a gravidez, o parto, após o nascimento ou depois de um aborto, chama-se sepsis materna. Essa condição é uma das principais causas de morte relacionada à gravidez. Em alguns países, a sepsis representa uma parte significativa das mortes maternas. Infelizmente, não há diretrizes acordadas para diagnosticar sepsis em mulheres grávidas. Muitos dos sintomas iniciais da sepsis podem ser confundidos com sinais normais de gravidez, dificultando para os médicos identificarem rapidamente. Por causa disso, os profissionais de saúde costumam ser mais cautelosos ao tratar grávidas suspeitas de ter sepsis.

Tratamentos Atuais

A sepsis geralmente é tratada em unidade de terapia intensiva, usando fluidos intravenosos e medicamentos conhecidos como Vasopressores para ajudar a estabilizar a pressão arterial. Diferentes planos de tratamento foram testados, mas os resultados variam bastante em relação à sobrevivência dos pacientes. Há um debate rolando sobre se as mulheres grávidas com sepsis deveriam ser tratadas de forma diferente das outras. Alguns profissionais de saúde hesitam em usar vasopressores em pacientes grávidas, provavelmente por causa de preocupações sobre os potenciais efeitos no bebê.

Necessidade de Diretrizes de Tratamento Melhoradas

Atualmente, não existe uma diretriz de boas práticas para tratar pacientes com sepsis. Com a crescente utilização de prontuários eletrônicos, os pesquisadores começaram a analisar dados de pacientes do passado para encontrar opções de tratamento melhores. Alguns estudos usaram um tipo de inteligência artificial para ajudar a identificar as melhores doses para tratar sepsis com fluidos intravenosos e vasopressores.

Garantir a segurança do paciente é essencial, especialmente para grupos específicos como as grávidas. Historicamente, houve uma falta de pesquisa focada na sepsis materna. Portanto, é vital avaliar como as recomendações de tratamento existentes se aplicam às pacientes grávidas.

Analisando os Dados

Os pesquisadores usaram um banco de dados abrangente que inclui vários prontuários de pacientes de um hospital. Para este estudo, eles se concentraram em pacientes diagnosticados com sepsis durante a internação. Os incluídos no estudo tinham mais de 18 anos e tinham tratamentos registrados.

Para comparar como o tratamento difere entre pacientes grávidas e não grávidas, os pesquisadores analisaram um grupo de mulheres grávidas com sepsis e um grupo correspondente de pacientes não grávidas. Eles examinaram vários fatores, como a gravidade da falência dos órgãos e taxas de sobrevivência.

Aprendizado por Reforço

Os pesquisadores usaram um método conhecido como aprendizado por reforço para encontrar as melhores dosagens de fluidos e vasopressores para tratar sepsis em Cuidados Críticos. Em resumo, o aprendizado por reforço permite que um computador aprenda com experiências e resultados, ajustando ações com base no feedback que recebe. Esse método ajuda a criar um modelo que pode sugerir os tratamentos mais eficazes com base em vários cenários de pacientes.

Os pesquisadores construíram um modelo para simular decisões de tratamento. O modelo foi treinado com dados de pacientes selecionados e depois testado para ver quão bem ele funcionou. O modelo usou informações sobre as condições dos pacientes, como níveis de lactato no sangue e gravidade da falência dos órgãos, para determinar a eficácia de suas sugestões de tratamento.

Avaliando Sugestões de Tratamento

Para garantir que o modelo forneça sugestões de tratamento justas, os pesquisadores compararam as recomendações do modelo para pacientes grávidas com aquelas para pacientes não grávidas. Ao visualizar as diferenças, eles puderam ver se as recomendações estavam alinhadas para ambos os grupos.

Os médicos muitas vezes discutem se pacientes grávidas deveriam receber um tratamento diferente das outras pessoas com sepsis. Os pesquisadores queriam ver se o modelo confirmava que mulheres grávidas poderiam ser tratadas de forma semelhante às pacientes não grávidas sem riscos significativos.

Importância das Características no Modelo

Os pesquisadores também investigaram quais fatores eram mais críticos na determinação das sugestões de tratamento. Algumas características, como exames de sangue e sinais vitais, podem ter valores normais diferentes para mulheres grávidas em comparação com pacientes não grávidas. Usando uma técnica de Análise diferente, eles classificaram essas características para ver quais eram mais influentes nas previsões do modelo.

Descobertas da Análise

Os resultados mostraram que as sugestões de tratamento do modelo eram menos variadas do que as decisões reais tomadas pelos médicos. O modelo recomendou quantidades semelhantes de vasopressores para pacientes grávidas e não grávidas. Porém, como o número de pacientes grávidas no estudo foi pequeno, é importante ter cautela ao tirar conclusões definitivas.

A análise indicou que as práticas clínicas têm se movido na direção de um uso maior de vasopressores. No entanto, como esses medicamentos só podem ser administrados em unidades de terapia intensiva, o aumento pode não ser tão significativo quanto se esperava.

Limitações do Estudo

Houve várias limitações nesta pesquisa. O pequeno número de pacientes grávidas incluídos no estudo dificultou tirar conclusões firmes sobre o tratamento. Além disso, os dados vieram de um único hospital nos EUA, o que pode limitar a diversidade da população de pacientes. Além disso, o estudo só considerou pacientes que foram admitidos em terapia intensiva, excluindo aqueles que não precisavam desse nível de tratamento.

Direções Futuras

Para melhorar a compreensão do tratamento da sepsis materna, conjuntos de dados mais extensos e diversos devem ser usados. Com o tempo, estudos maiores podem levar a previsões e conclusões mais confiáveis. É vital que a pesquisa continue nessa área para garantir que quaisquer modelos de tratamento sejam seguros, eficazes e livres de preconceitos.

No geral, este estudo sugere que o modelo de aprendizado por reforço mostra potencial para tratar sepsis materna de forma semelhante a pacientes não grávidas. No entanto, essa conclusão requer mais evidências substanciais antes de poder ser aplicada clinicamente. A busca contínua por opções de tratamento justas e eficazes é essencial para melhorar os resultados para todos os pacientes, particularmente grupos vulneráveis como as mulheres grávidas.

Fonte original

Título: Fair Reinforcement Learning for Maternal Sepsis Treatment

Resumo: ObjectivesReinforcement Learning is a branch of artificial intelligence (AI) which has the potential to support significant improvement in patient care. There is concern that such approaches may reinforce existing biases within patient groups. Understanding discrimination in AI models is important for building trust and ensuring fair and safe use. We explore the fairness of a published reinforcement learning model, used to suggest drug dosages for sepsis treatment of patients in critical care, on whether it safe to use with maternal sepsis patients. MethodsWe evaluate the current model using by a) comparing the results for a group of patients with maternal sepsis against a matched control group and b) using random forests to explore feature importance in the model. ResultsOur results show that the original clinicians decisions and model suggestions were similar across cohorts. Our feature importance ranking shows high variance for many of the features. DiscussionIn medical settings, different subgroups may have specific clinical needs and require different treatment however, in the absence of a clinical consensus on the most appropriate treatment, AI algorithms that give consistent treatment to patients regardless of subgroup could be judged as the safest and fairest option. ConclusionOur experiments showed that the evaluated model gave the same treatment to maternal and non-maternal sepsis patients. The methods developed for evaluating fair reinforcement learning may be more generally applicable to understanding how clinical AI tools can be used for safely and fairly. What is already known on this topicThe use of reinforcement learning to suggest drug dosages for sepsis patients in critical care is a well-researched area, with multiple open-source models available. It has not previously been considered whether these models can be used on maternal sepsis patients. What this study addsThe model studied behaves consistently on maternal and non-maternal sepsis patients, and appears to suggest an increased use of vasopressors compared with historical actions. How this study might affect research, practice or policyThis study shows that it is possible to design models which are consistent across maternal and non-maternal sepsis patients, suggesting that a single model may be appropriate across a variety of patients with sepsis.

Autores: Siân Carey, C. McInerney, T. Lawton, I. Habli, O. Johnson, L. Fahel, A. Kotze, M. de Kamps

Última atualização: 2023-09-28 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.08.09.22278582

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2022.08.09.22278582.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao medrxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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