חוקרים פיתחו מערכת ניקוד קלה ומהירה המסייעת בזיהוי חולים מאושפזים עם COVID-19 המצויים בסיכון מוגבר לאירוע מוחי. במהלך כנס ה-International Stroke Conference הסבירו החוקרים כי מדובר במערכת פשוטה המאפשרת לסכם את הנקודות בתוך חמש שניות ולחזות את הסיכון לאירוע מוחי.
ברקע למחקר מסבירים החוקרים כי מעבר ל-COVID-19, מערכות ניקוד אחרות משמשות לחיזוי הסיכון לאירוע מוחי. לדוגמא, מדד ABCD2 כולל מספר גורמים לחיזוי הסיכון להישנות אירוע מוחי.
כעת הם התבססו על נתוני מאגר מחלות לב וכלי דם של ה-American Heart Association Get With the Guidelines COVID-19 Registry. הם בחנו את הנתונים אודות 21,420 מבוגרים (גיל ממוצע של 61 שנים, 54% גברים), אשר אושפזו עם COVID-19 ב-122 מרכזים בין מרץ 2020 ועד מרץ 2021. מבין כלל החולים המאושפזים עם COVID-19, 312 חולים (1.5%) אובחנו עם אירוע צרברווסקולארי.
החוקרים התבססו תחילה על מודלים סטטיסטיים במטרה לקבוע אילו גורמי סיכון נקשרו באופן ההדוק ביותר עם הסיכון להתפתחות אירוע מוחי וזיהו שישה גורמי סיכון: היסטוריה של אירוע מוחי, העדר חום בעת הקבלה לאשפוז, העדר מחלת ריאות בקבלה לאשפוז, ספירה לבנה גבוהה, היסטוריה של יתר לחץ דם, לחץ דם סיסטולי גבוה בעת הקבלה לאשפוז.
מערכת הניקוד הקצתה נקודה לכל משתנה, כאשר עליה במספר הנקודות הצביעה על סיכון מוגבר לאירוע מוחי. לדוגמא, בחולה עם 0-1 נקודות תועד סיכון של 0.2% לאירוע מוחי, אך בחולה עם 4-6 נקודות תועד סיכון של 2-3%. לפיכך, מדובר בעליה של פי 10-15 בסיכון לאירוע מוחי בנוכחות 0-1 גורמי סיכון אל מול 4-6 גורמי סיכון. המודל החדש הדגים יכולת דיוק די טובה (C = 0.66; רווח בר-סמך 95% של 0.60-0.72).
החוקרים התבססו על גישת לימוד מכונה מתוחכמת כאשר מחשב שילב את כל המשתנים וזיהה את האלגוריתם הטוב ביותר לחזות את הסיכון לאירוע מוחי. אלגוריתם לימוד-מכונה היה טבו בדיוק כמו המודל הסטנדרטי והתוצאות היו כמעט זהות.
על-סמך התוצאות, בחולים עם ניקוד של 5-6 נקודות ייתכן צורך בניטור הדוק וקפדני יותר במטרה להבטיח אבחנה מוקדמת של התסמינים וטיפולים מתאימים.
מתוך כנס ה-International Stroke Conference
לידיעה במדסקייפ