Computable Phenotypes to Characterize Changing Patient Brain Dysfunction in the Intensive Care Unit

要約

米国では、年間 500 万人以上の患者が ICU に入院しており、ICU での死亡率は 10% ～ 29% で、費用は 820 億ドルを超えています。
急性脳機能障害状態であるせん妄は、しばしば過小評価または過小評価されています。
この研究の目的は、急性脳機能障害状態の自動計算可能な表現型を開発し、脳機能障害状態間の遷移を記述して、ICU 患者の臨床的軌跡を説明することでした。
UFH ゲインズビル (GNV) とジャクソンビル (JAX) の ICU に入院した 48,817 人の成人患者のために、2 つの単一施設の縦断的 EHR データセットを作成しました。
各 ICU 入院の 12 時間間隔で昏睡、せん妄、正常、または死亡を含む急性脳機能障害状態を定量化し、連続的な急性脳機能障害状態と k-means クラスタリング アプローチを使用して急性脳機能障害表現型を識別するアルゴリズムを開発しました。
UFH GNV データセットでは 37,835 人の患者に対して 49,770 人の入院があり、UFH JAX データセットでは 10,982 人の患者に対して 18,472 人の入院がありました。
合計で、患者の 18% が昏睡状態であり、脳機能障害の最悪の状態でした。
12 時間ごとに、約 4%-7% がせん妄に移行し、22%-25% が回復し、3%-4% が死亡し、67%-68% が ICU で昏睡状態にとどまります。
さらに、患者の 7% は、最悪の脳機能障害状態としてせん妄を持っていました。
約 6%-7% は昏睡状態に移行し、40%-42% はせん妄ではなく、1% は失神し、51%-52% は ICU でせん妄のままです。
3 つの表現型がありました: 持続性昏睡/せん妄、持続性正常、およびほとんど独占的に ICU 入院後最初の 48 時間での昏睡/せん妄から正常への移行。
ICU に入院中に 12 時間ごとに急性脳機能障害の状態を判断する表現型スコアリング アルゴリズムを開発しました。
このアプローチは、リソースの使用とケアのエスカレーションに関する意思決定において患者と臨床医を支援するための予後および意思決定支援ツールの開発に役立つ可能性があります。

要約(オリジナル)

In the United States, more than 5 million patients are admitted annually to ICUs, with ICU mortality of 10%-29% and costs over $82 billion. Acute brain dysfunction status, delirium, is often underdiagnosed or undervalued. This study’s objective was to develop automated computable phenotypes for acute brain dysfunction states and describe transitions among brain dysfunction states to illustrate the clinical trajectories of ICU patients. We created two single-center, longitudinal EHR datasets for 48,817 adult patients admitted to an ICU at UFH Gainesville (GNV) and Jacksonville (JAX). We developed algorithms to quantify acute brain dysfunction status including coma, delirium, normal, or death at 12-hour intervals of each ICU admission and to identify acute brain dysfunction phenotypes using continuous acute brain dysfunction status and k-means clustering approach. There were 49,770 admissions for 37,835 patients in UFH GNV dataset and 18,472 admissions for 10,982 patients in UFH JAX dataset. In total, 18% of patients had coma as the worst brain dysfunction status; every 12 hours, around 4%-7% would transit to delirium, 22%-25% would recover, 3%-4% would expire, and 67%-68% would remain in a coma in the ICU. Additionally, 7% of patients had delirium as the worst brain dysfunction status; around 6%-7% would transit to coma, 40%-42% would be no delirium, 1% would expire, and 51%-52% would remain delirium in the ICU. There were three phenotypes: persistent coma/delirium, persistently normal, and transition from coma/delirium to normal almost exclusively in first 48 hours after ICU admission. We developed phenotyping scoring algorithms that determined acute brain dysfunction status every 12 hours while admitted to the ICU. This approach may be useful in developing prognostic and decision-support tools to aid patients and clinicians in decision-making on resource use and escalation of care.

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