Një grup studiuesish nga Universiteti i Mjekësisë në Indiana ka zhvilluar një metodë më të saktë dhe më të përballueshme për të parashikuar diagnozën e astmës tek fëmijët, duke shfrytëzuar të dhënat e dosjeve shëndetësore elektronike.
Kjo qasje inovative, e quajtur “shenja pasive digjitale për rrezikun e astmës”, është e shkallëzueshme dhe premton përmirësim të ndjeshëm në zbulimin e hershëm të sëmundjes, duke ulur rrezikun e përparimit të saj.
Studiuesit përmirësuan një mjet ekzistues të quajtur “Pediatric Asthma Risk Score”, duke e përshtatur për të funksionuar me të dhënat rutinore të mbledhura nga historia mjekësore e pacientëve në sistemin elektronik shëndetësor.
“Shpresa jonë është që përdorimi i kësaj shenje digjitale në praktikë klinike do të ndihmojë në zbulimin më të hershëm të rrezikut për astmë te fëmijët me rrezik të lartë, duke mundësuar intervenime më të hershme që përmirësojnë kontrollin e sëmundjes dhe zvogëlojnë rrezikun e hospitalizimeve në të ardhmen,” u shpreh drejtuesi i studimit, prof. Arthur Owora.
Studiuesit analizuan të dhënat e afër 70,000 fëmijëve të lindur ndërmjet viteve 2010 dhe 2017, duke përdorur bazën e të dhënave Indiana Network of Patient Care.
Rezultatet treguan se shenja digjitale ishte më e saktë sesa mjeti tradicional në parashikimin e rasteve që do të diagnostikoheshin me astmë ndërmjet moshës 4 dhe 11 vjeç.
“Mjeti është shumë i lehtë për t’u zbatuar sepse nuk kërkon kohë shtesë nga stafi klinik – ai përdor të dhënat që tashmë janë të regjistruara në sistem,” tha Dr. Malaz Boustani, bashkautor i studimit.
Në hapat e radhës, ekipi do të nisë një provë klinike të rastësishme për të vlerësuar nëse kjo shenjë digjitale rrit normën e diagnozave të hershme të astmës dhe përshpejton kohën e vendosjes së diagnozës.
Nëse rezultatet janë pozitive, studiuesit planifikojnë ta shtrijnë këtë inovacion në nivel shtetëror, e më pas edhe në rang kombëtar, për të siguruar që përfitimet e zbulimit të hershëm të astmës të jenë të prekshme për një numër sa më të madh fëmijësh./Gazeta Shneta/


