Mục lục:
MONDAY, ngày 22 tháng 4 năm 2013 - Xác định cách điều trị bệnh nhân nào đó được hưởng lợi nhiều nhất có thể dễ dàng hơn một chút. Nghiên cứu Y khoa Đại học Stanford được công bố trong Biên niên sử Y học nội bộ, và kết quả nghiên cứu của họ có thể có ý nghĩa tích cực đối với điều trị cá nhân trong các điều kiện khác.
Các nhà nghiên cứu Stanford đã phát triển một phương pháp đánh giá bệnh nhân nào mới hưởng lợi nhiều hơn từ nong mạch vành và từ phẫu thuật, và đó là phương pháp tiếp cận dữ liệu, "y tế sinh đôi" có thể được áp dụng cho các bệnh ngoài bệnh tim - một bước khác Các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu của Medicare cho hơn 100.000 bệnh nhân bị bệnh tim để khám phá quy trình nào sẽ cho phép bệnh nhân sống lâu hơn, dựa trên các đặc điểm như giới tính, tuổi tác, tiểu đường, sử dụng thuốc lá và trái tim khác điều kiện. Bằng cách xem dữ liệu về những người có lịch sử y học tương tự, những người có phương pháp điều trị khác nhau, các nhà nghiên cứu đã có thể đưa ra công thức điều trị tốt nhất cho sự kết hợp đặc trưng của bệnh nhân.
Bác sĩ Mark Hlatky, MD, tác giả nghiên cứu và giáo sư y khoa tại Đại học Stanford cho biết, trong số đó có phẫu thuật bắc cầu mạch vành và một trong số họ bị nong mạch - hai người trông y hệt nhau, nhưng được điều trị khác nhau. “Bất kỳ sự khác biệt nào về kết quả của những bệnh nhân được kết hợp tốt này đều có thể do điều trị mà họ nhận được hơn là các yếu tố khác.”
Các nhà nghiên cứu đã tạo ra một công cụ quyết định điều trị tim trực tuyến. Ralph Horwitz, MD, phó chủ tịch cấp cao về khoa học đánh giá lâm sàng tại Viện Y học quốc gia, nơi tổ chức hội nghị Sinh học thực nghiệm năm 2013, nơi nghiên cứu được trình bày, cho biết sẽ cung cấp "tinh tế hơn nhiều "
" Tôi nghĩ mọi người đang tìm kiếm những cách hiệu quả để hiểu sự khác biệt giữa các bệnh nhân làm thay đổi hoặc ảnh hưởng đến nhiều phương pháp điều trị và thủ thuật khác nhau, "Tiến sĩ Horwitz nói trong một tuyên bố. "Tôi nghĩ công việc này rất độc đáo minh họa cách thực hiện điều đó."
Phương pháp tiếp cận dữ liệu lớn với Y học cá nhân
Cách tiếp cận cá nhân hóa y học này là chén thánh điều trị, Maurie Markman, MD, phó chủ tịch Chủ tịch lâm sàng tại Trung tâm điều trị ung thư của Mỹ, người nói thêm rằng mặc dù nghiên cứu đã được thực hiện trong bệnh tim, nó có tác động trong một số ngành y học khác.
“Khi chúng ta nói về y học cá nhân, chúng ta đang nói về sự chăm sóc của một cá nhân, nhưng chúng tôi đang xem xét một lượng lớn dữ liệu, ”Tiến sĩ Markman nói. “Nó thực sự phù hợp bởi vì bạn không sử dụng dữ liệu lớn này để cho bạn biết phải làm gì. Bạn chỉ sử dụng nó để thông báo quyết định của bạn ở một cấp độ cá nhân. ”
Các bệnh nhân đăng ký thử nghiệm lâm sàng giúp xác định nhiều phác đồ điều trị có thể không bao gồm một mẫu đại diện của những người có điều kiện thử nghiệm. Trong nghiên cứu, và do đó có thể không phải là dân số tốt nhất để rút ra kết luận về các quyết định điều trị riêng lẻ.
“Trong khi dữ liệu chất lượng cao từ các thử nghiệm ngẫu nhiên có thể được đưa vào các khuyến nghị điều trị. các thử nghiệm lâm sàng nói chung là trẻ hơn và khỏe mạnh hơn so với các bệnh nhân thấy trong thực hành hàng ngày, ”các nhà nghiên cứu viết. “Hơn nữa, các thử nghiệm lâm sàng nói chung không đủ mạnh để kiểm tra sự thay đổi trong hiệu quả điều trị theo đặc điểm lâm sàng của bệnh nhân.”
Ngoài ra, các thử nghiệm lâm sàng có thể loại trừ những người có điều kiện khác. Ví dụ, Markman cho biết, bệnh nhân đái tháo đường hoặc béo phì thường được loại trừ khỏi các thử nghiệm lâm sàng, mặc dù điều quan trọng là phải tìm ra phương pháp điều trị nào có thể hiệu quả đối với họ. ”Anh nói. “Bằng cách xem xét một lượng lớn dữ liệu thay vì thử nghiệm lâm sàng, bạn có thể xem liệu bệnh nhân tiểu đường có hoạt động tốt với cách tiếp cận khác hay không, điều mà bạn thường không thấy.”
Và không chỉ tăng điều trị Tuổi thọ tiềm năng, nó cũng tiết kiệm tiền trong khoảng thời gian đó, Hlatky nói.
"Nếu chúng ta có thể xác định các cá nhân trong dân số sẽ hưởng lợi nhiều nhất, và nhắm mục tiêu điều trị chính xác hơn", ông nói trong tuyên bố, “ chúng tôi có thể có kết quả thực sự tốt với chi phí thấp hơn nhiều. "
