两项新的研究开发算法在感染艾滋病毒的风险,以确定患者

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由七月点评2019Two新的研究开发的算法,它可以识别谁是病人在感染艾滋病毒的风险,并可能从预防保健中获益。这两项研究都出现在7月5日发行

来自凯特·安德顿,理学士(编者)2019年7月8日

两项新研究开发的算法,它可以识别谁是病人在感染艾滋病毒的风险,并可能从预防保健中获益。这两项研究都出现在7月5日发行柳叶刀HIV

暴露前预防(PREP)是抗逆转录病毒丸是在预防HIV获取作为规定当超过90%有效的。最近的PrEP给予从美国预防服务工作组一个A级建议,但被大大得到充分利用。每年有近4万名新的HIV感染在美国,但在疾病控制中心和预防估计只有7%的艾滋病毒感染的巨大风险1.1万美元的个人使用的抗逆转录病毒丸2016

的一个障碍的用途是在患者识别谁在HIV感染的高风险为提供商的难度。供应商往往时间有限,可能只有有限的知识有关准备,并可能缺乏如何讨论性或物质使用的病人的培训。风险预测工具,利用病人的电子健康记录(电子病历)数据的电子临床决策支持的形式,往往是在其他医学领域。这两项研究的研究人员,一个用在加利福尼亚州的患者人群和其他在马萨诸塞州,建立了能够在电子健康档案可以作为自动筛选工具,PrEP的HIV的风险预测模型。

这两项研究在医疗回头数以百万计的病人谁是HIV感染,尚未使用预记录P.研究人员提取对艾滋病毒风险的许多潜在的预测从这些患者的电子病历人口和临床数据。机器学习算法自动选择重要的艾滋病风险相关的变量为最终的模型。

在加利福尼亚州的研究中,它使用370万名病人的病历数据在北加州Kaiser Permanente,最终的风险预测模型包括这样的变量如性别,种族,居住在高艾滋病发病率,使用药物治疗勃起功能障碍,以及性传播感染(STI)的测试,并积极附近。该模型标记一般患者群体作为潜在的候选的PrEP 2%,并确定的男性HIV箱子46%,但女性中没有。

虽然风险预测工具是不完美的,不能代替技术提供商的临床判断,我们的算法可以帮助有关PrEP的与谁最有可能从中获益的患者及时的讨论。“

朱莉娅·马库斯博士,公共卫生硕士,铅的作者总部位于加州的研究,人口医学助理教授在哈佛朝圣者医疗保健研究所和哈佛医学院

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位于马萨诸塞州的研究中使用110万名患者Atrius健康的患者人群以及人口芬威健康,在波士顿一个独立的社区卫生服务中心,专门从事性保健,测试性能与新的艾滋病毒感染的高利率了新的设置。最终的风险预测模型包括性别,种族,主要语言,以及诊断,测试或处方性传播感染。该模型标记在Atrius卫生一般患者人群的1.8%,人口在芬威健康的潜在PrEP的候选人的15.3%。该模型还确定了新的艾滋病毒感染病例在Atrius健康37.5%和46.3%,在芬威健康。

根据道格拉斯Krakower,医学博士,位于马萨诸塞州的研究的主要作者和助理教授贝斯以色列女执事医疗中心,哈佛朝圣者医疗保健研究所和哈佛医学院,“整合这些predicti在模型上与常规的初级保健,临床医生全面的艾滋病风险评估可以在提高PrEP的处方和预防新的HIV感染中发挥重要作用。“

乔纳森·沃尔克,医学博士,高级作者总部位于加州研究和Kaiser Permanente的旧金山医学中心的传染病医师补充说:“最近公布由美国预防服务工作组在JAMA援引缺乏有效的预测模型的研究是提高PrEP的交付关键的一大空白。我们的模型可以帮助填补这一空白“

来源:

哈佛朝圣者医疗保健研究所

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