Los investigadores ayudan a desarrollar una técnica para evaluar y reducir el riesgo de un accidente cerebrovascular futuro

Usando registros de salud, los investigadores de Stanford desarrollaron un algoritmo para calificar el riesgo de que un paciente con accidente cerebrovascular experimente una afección cardíaca conocida como fibrilación auricular, un factor de riesgo importante para un segundo accidente cerebrovascular.

Un golpe es peligroso, y un segundo, aún más. Un factor de riesgo importante para ese segundo accidente cerebrovascular peligroso es un latido cardíaco irregular llamado fibrilación auricular.

Si los médicos pudieran identificar a los pacientes con accidente cerebrovascular que tienen más probabilidades de sufrir fibrilación auricular, podrían iniciar tratamientos que ayudarían a prevenir un segundo accidente cerebrovascular.

Pero ha sido difícil predecir qué pacientes con accidente cerebrovascular están en riesgo de padecer la afección sin el costoso monitoreo las 24 horas del día, los 7 días de la semana para los cientos de miles de personas que tienen un primer accidente cerebrovascular cada año.

Ahora, un equipo dirigido por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford y el Centro Médico del Valle de Santa Clara ha utilizado registros médicos electrónicos para predecir la probabilidad de que una persona sufra fibrilación auricular después de dos tipos de accidentes cerebrovasculares: un accidente cerebrovascular criptogénico o un accidente cerebrovascular isquémico transitorio. ataque.

Un artículo que describe sus hallazgos se publicó en línea el 28 de junio en Cardiology . Los autores principales son Nigam Shah, MBBS, PhD, profesor asociado de ciencia de datos biomédicos en Stanford, y Susan Zhao, MD, del Valley Medical Center. La estudiante graduada de Stanford, Albee Ling, y el internista del Centro Médico Valley, Calvin Kwong, MD, comparten la autoría principal.

“Este trabajo fue el resultado de una colaboración única”, dijo Shah, “en la que la Dra. Susan Zhao identificó la necesidad de una estratificación del riesgo, y un estudiante de informática y un becario clínico le dieron seguimiento de manera conjunta para derivar una estimación del riesgo para una población para la cual no tenemos buenos métodos de puntuación”.

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La Necesidad De Clasificar A Los Pacientes Con Accidente Cerebrovascular Por Riesgo

Los pacientes con accidente cerebrovascular generalmente son monitoreados para detectar fibrilación auricular mientras están en el hospital. “Pero una vez que se van a casa, después de aproximadamente una semana, los médicos no suelen estar demasiado atentos a monitorearlos en busca de fibrilación auricular”, dijo Kwong. Pero si los médicos controlan a los pacientes con accidente cerebrovascular incluso durante 30 días después de que se van a casa, se puede detectar la fibrilación auricular si está ocurriendo. Y, de hecho, la Asociación Estadounidense del Corazón recomienda 30 días de monitoreo del ritmo cardíaco para detectar la fibrilación auricular dentro de los seis meses posteriores a un accidente cerebrovascular inicial. El problema, dijo Kwong, es que ese control es costoso y no es adecuado para todos los pacientes.

Shah y sus colegas decidieron que necesitaban una forma de predecir qué pacientes deberían ser monitoreados. Tenía que haber una manera de distinguir a los pacientes que tenían un alto riesgo de fibrilación auricular y debían ser monitoreados de los que tenían un riesgo bajo y no necesitaban ser monitoreados.

Lista De Siete Factores De Riesgo

El equipo realizó un estudio de cohorte retrospectivo utilizando datos de miles de pacientes con accidente cerebrovascular del entorno de base de datos integrado de investigación traslacional de Stanford. De los 9589 pacientes con accidente cerebrovascular en la base de datos, 482 de ellos, o el 5 por ciento, fueron diagnosticados con fibrilación auricular.

El equipo ya había desarrollado una tubería de procesamiento de texto para analizar datos clínicos y codificación de diagnóstico clínico. Utilizando ese conducto, el equipo extrajo información de las notas clínicas, marcando, por ejemplo, frases como “accidente cerebrovascular descartado” y clasificando los datos según se refirieran al paciente o si provinieran de una sección de antecedentes familiares. El resultado fue una lista de datos biomédicos sobre cada paciente, incluida la edad, el índice de masa corporal, etc.

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Luego, al clasificar los atributos clínicos de los pacientes cuyos registros médicos indicaron que fueron diagnosticados con fibrilación auricular, el equipo pudo reunir un conjunto de siete factores de riesgo que, cuando se combinaron, predijeron qué pacientes con accidente cerebrovascular tenían más probabilidades de desarrollar la condición y debe ser monitoreado después de la hospitalización. Los factores de riesgo (edad, obesidad, insuficiencia cardíaca congestiva, hipertensión, enfermedad arterial coronaria, enfermedad vascular periférica y enfermedad de las válvulas cardíacas) son la base de un sistema de puntuación que asigna a los pacientes a uno de tres grupos de riesgo.

Sistema De Puntuación En Línea

“El sistema de puntuación que desarrollamos es fácil de usar y los resultados podrían ayudar a los médicos a adaptar el tratamiento a cada paciente”, dijo Ling.

Puede ayudar a los médicos a decidir qué pacientes monitorear. Una vez que se sabe que los pacientes tienen un alto riesgo de fibrilación auricular, pueden usar un monitor cardíaco en casa para ver si realmente están experimentando episodios de fibrilación auricular y luego, si es así, tratarlos con los medicamentos apropiados para tratar de prevenir un segundo carrera.

“Nuestro sistema debe validarse aún más en estudios que utilicen otras fuentes de datos independientes”, dijo Ling. Dijo que espera que los médicos y los investigadores validen y mejoren aún más el sistema de puntuación y que, con suerte, algún día se adopte en la práctica diaria. “Por otro lado, seguramente se realizarán más estudios clínicos utilizando registros de salud electrónicos, no solo en Stanford sino también en otras instituciones médicas”, agregó.

El estudio es un ejemplo del enfoque de Stanford Medicine en la  salud de precisión , cuyo objetivo es anticipar y prevenir enfermedades en los sanos y diagnosticar y tratar con precisión las enfermedades en los enfermos.

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Estudios como este se pueden realizar rápidamente utilizando datos de pacientes preexistentes en cuestión de días y proporcionan una forma de calificar el riesgo individual de los pacientes para que el tratamiento se pueda personalizar en parte.

Investigadores de la Universidad de California-San Francisco también fueron coautores del estudio.

Este estudio fue apoyado por los Institutos Nacionales de Salud (subvención R01 GM101430), Investigación y Desarrollo de Janssen y por una beca para graduados de Stanford.

Los departamentos de Medicina y de Ciencia de Datos Biomédicos de Stanford también apoyaron el trabajo.

Jennie Dusheck es escritora científica de la Oficina de Comunicación y Asuntos Públicos de la facultad de medicina. Envíele un correo electrónico a [email protected]


Stanford Medicine integra la investigación, la educación médica y la atención médica en sus tres instituciones: la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford, Stanford Health Care (anteriormente Stanford Hospital & Clinics) y Lucile Packard Children’s Hospital Stanford. Para obtener más información, visite el sitio de la Oficina de Comunicación y Asuntos Públicos en http://mednews.stanford.edu.

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