研究人员利用健康数据来预测住院后谁将使用阿片类药物

科罗拉多大学安舒茨医学院的研究人员正在开发统计模型，以更好地预测哪些患者出院后将长期服用阿片类药物。阿片类药物通常在医院开出，但很少知道哪些患者会在出院后进展为慢性阿片类药物治疗。

在美国，去年有超过63000人死于药物过量，其中75%的死亡与阿片类药物有关。根据2015年全国药物使用和健康调查，超过200万人在美国有处方阿片样物质使用障碍。

“医生和病人“越来越多的人意识到过度开具阿片类药物的危险，”哥伦比亚大学医学院成瘾医学研究员苏珊·卡尔卡特拉说。“我们可以通过识别患者的特征，帮助医生在开具阿片类药物处方时做出明智的决定，这些特征会使他们面临发展为慢性阿片类药物使用的风险。”

这项研究发表在《科学》杂志2月刊的网站上普通内科杂志。

第一作者Calcaterra说:“医生们正在远离使用处方阿片类药物作为慢性、非恶性疼痛的主要治疗方法。对于住院患者，我们的最终目标是除了或代替阿片类药物外，通过使用各种疼痛管理模式提供足够的疼痛控制。通过这样做，我们可能能够限制发展为长期使用阿片类药物的患者的数量。”

研究人员的目标是做出预测模型确定住院患者出院后发展为慢性阿片类药物使用的最高风险。为了开发预测模型，他们访问了丹佛健康医疗中心的电子健康记录数据，丹佛健康医疗中心是一家城市的安全网医院。研究人员将慢性阿片类药物治疗(COT)定义为:在180天的时间段内接受90天或更长时间的口服阿片类药物供应，供应量不足30天，或者在一年内完成10张或更多的阿片类药物处方。

通过访问电子健康记录数据，研究人员确定了与婴儿床进展高度相关的患者特定变量。这些变量包括是否有药物使用障碍史、去年是否服用过一种苯二氮平、一种阿片类药物或一种非阿片类镇痛药、出院时是否服用过一种阿片类药物以及住院期间对阿片类药物的高需求量。住院期间接受手术治疗与房颤进展无关。该模型在79%的患者中正确预测了慢性阿片类药物治疗(COT)，在78%的患者中没有正确预测COT。

据作者称，目前尚无预测模型来确定住院患者未来发生COT的风险。有有用的预测工具来评估病人的风险阿片类药物滥用包括疼痛患者筛查和阿片类药物评估(SOAPP-R)和阿片类药物风险工具(ORT)。然而，这些工具尚未在医院环境中得到验证，在繁忙的临床环境中，它们可能太过耗时，难以持续管理。

“这预测模型可以纳入电子健康记录，并在医生命令时启动阿片类药物。它将告知医生患者发生COT的风险，并可能影响他们的处方做法，”Calcaterra说。

她继续说:“评估风险所需的所有数据已经在电子健康记录中可用，医生不需要输入额外的信息。在繁忙的医院环境中，医生对前一天才见过面的病人做出重要的卫生保健决定，这种工具的实施成本不高，而且很有帮助。研究人员计划在其他医疗系统中验证该模型，以测试其预测其他患者群体COT的能力。”

类似的技术已经在医学上使用电子技术进行预测健康数据，包括有助于预测糖尿病发展、胰腺炎严重程度、心力衰竭再入院和败血症的模型。

Calcaterra说:“我们的目标是控制住院患者的疼痛，同时更好地利用有效的非阿片类药物来控制疼痛。”“最终，我们希望降低与长期使用阿片类药物相关的发病率和死亡率。”

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