Kada je u pitanju lečenje srčanog zastoja, brzo delovanje može značiti razliku između života i smrti. Istraživači sa Univerziteta Osaka Metropolitan razvili su novi model bodovanja koji koristi podatke o prehospitalnoj reanimaciji za tačno predviđanje neuroloških ishoda pacijenata sa vanbolničkim srčanim zastojem. Ovaj model omogućava zdravstvenim radnicima brze i precizne odluke po dolasku pacijenta u bolnicu, što unapređuje negu pacijenata i efikasnu raspodelu resursa. Njihovi nalazi su objavljeni u časopisu Resuscitation 31. maja.
Srčani zastoj može brzo dovesti do smrti, a vanbolnički srčani zastoj često rezultira niskim stopama preživljavanja. U Japanu, godišnje preko 100.000 pacijenata doživi vanbolnički srčani zastoj, pri čemu manje od 10% njih se vrati normalnom životu.
Brza i precizna neurološka predviđanja su ključna u slučajevima vanbolničkog srčanog zastoja. Efikasni modeli predviđanja mogu spasiti živote, smanjiti patnju i smanjiti nepotrebne troškove povezane sa uzaludnim naporima na reanimaciji. Takenobu Shimada, predavač medicine na Medicinskom fakultetu Univerziteta Osaka Metropolitan i glavni autor studije, ističe da trenutni modeli predviđanja zahtevaju složene proračune i testove krvi, što ih čini nepraktičnim za brzu upotrebu odmah nakon transporta pacijenata.
Istraživački tim je rešio ovaj izazov kreirajući model bodovanja koji koristi lako dostupne prehospitalne podatke za predviđanje nepovoljnih neuroloških ishoda. Analizirajući podatke iz svejapanskog Utstein registra, istraživači su ispitali informacije prikupljene između 2005. i 2019. godine o prehospitalnoj reanimaciji i neurološkom oporavku odraslih osoba sa pretpostavljenim vanbolničkim srčanim zastojem srčanog porekla. Rezultati su pokazali da R-EDBiUS rezultati predviđaju neurološke ishode sa visokom preciznošću, postižući vrednosti C-statistike od približno 0,85 za obe grupe.
„R-EDBiUS rezultat omogućava predviđanje prognoze visoke preciznosti odmah po dolasku u bolnicu, a njegova primena preko pametnog telefona ili tableta čini ga pogodnim za svakodnevnu kliničku upotrebu“, ističe Shimada. Očekuje se da će ovaj model bodovanja postati vredan alat za pružaoce zdravstvenih usluga, pomažući u brzoj proceni i upravljanju pacijentima koji su podvrgnuti reanimaciji.
