Газета
Прямая линия
Будущий врач, а пока медсестра
Серьезную помощь оказала Ирина Михайловна Пичугина, кандидат медицинских наук, научный руководитель студентки. Она и подсказала тему. В итоге совместного обсуждения родился проект «Предикторы тяжести развития и неблагоприятного исхода коронавирусной инфекции». Проект получил поддержку Агентства инновационного развития Калужской области (АИРКО) и был представлен на конкурс «УМНИК» Фонда содействия инновациям по направлению «Технологии снижения потерь от социально значимых заболеваний» (критическая технология федерального уровня). Совсем скоро проект пройдет очную экспертизу в финальном этапе конкурса.
Валерия разъясняет:
- Сейчас при оценке тяжести состояния применяется шкала NEWS - самая популярная. В ней рассматриваются показатели частоты дыхания, сатурации кислородом, артериального давления, нарушения сознания и температуры. В зависимости от этих параметров рассчитываются баллы, по которым делается вывод о тяжести состояния больного и дается дальнейший прогноз. Однако никоим образом не оценивается наличие сопутствующей патологии и воздействие других факторов, способных привести к негативному развитию событий. Когда, например, коронавирусный пациент страдает сахарным диабетом на серьезной стадии или же ранее у него был инфаркт, то вероятность благоприятного исхода заболевания ниже. Эту проблему я раскрываю в проекте и предлагаю решение, представив программу, позволяющую взять во внимание все нюансы. Хочется отметить, что практика показывает, как велико значение анализов, особенно состава крови, при лечении болезни. Эти параметры также будут включены в программу оценки риска. Ведь даже если пациент дышит нормально и находится в сознании, ему может немедленно потребоваться самая активная помощь!
Электронное прогнозирование
Перед автором проекта стоит задача: оптимизировать ведение пациентов с коронавирусной инфекцией. Чтобы превратить расчеты в научно обоснованный результат, в больнице пришлось получить специальное разрешение на использование данных наблюдений над пациентами. Они нужны для создания электронной прогностической модели, которая рассчитает оценку тяжести заболевания и рисков неблагоприятного исхода на догоспитальном и госпитальном этапе. Затем по полученным цифрам необходимо произвести отбор группы риска из пациентов, находящихся на диспансерном учете.Для статистической обработки множества параметров и создания компьютерной математической модели оценки заболевания Валерия уже подобрала для сотрудничества способных программистов, тоже молодых. А сама в ближайшее время планирует дальнейший сбор клинического материала на основе осмотра и работы с медицинской документацией в ковидных отделениях стационара для больных взрослого и детского (до 18 лет) возраста.
После разработки электронной прогностической модели предстоит ее апробация на пациентах госпитального и догоспитального этапов.
Грамотный прогноз, выведенный с высокой степенью достоверности, означает множество сбереженных жизней, так как должен обеспечить повышенное медицинское внимание к больным, попавшим в группу риска. Поэтому электронный предиктор будет реализован не только на стационарном компьютере, но и в мобильной версии на телефонах и планшетах. Использовать новое приложение в первую очередь планируется в лечебно-профилактических учреждениях Калужской области и РФ в качестве способа оценки тяжести течения и неблагоприятного течения коронавирусной инфекции. Применяться он сможет врачами-терапевтами, педиатрами, инфекционистами, реаниматологами, участковыми врачами и другими специалистами для повышения эффективности лечения.
Аналогов нет
Благодаря студенческому проекту впервые будет выполнен комплексный анализ факторов тяжелого течения и неблагоприятного исхода у пациентов взрослого и детского возраста с SARS-CoV-2. Также впервые будет проведено сравнение влияния неблагоприятных факторов на течение и исход коронавирусной инфекции между взрослыми и детьми. Электронная модель оценки тяжести заболевания впервые будет предложена лечебно-профилактическим учреждениям. Такая модель не имеет аналогов и будет уникальной.Нагрузка на здравоохранение приводит к тому, что зачастую сложно определить тяжесть заболевания даже на момент осмотра, а прогнозировать неблагоприятный исход в условиях многозадачности и повышенной нагрузки врача практически невозможно. Необходим простой и удобный в применении инструмент, позволяющий проводить прогнозирование.
