Ottimizzazione dell’assistenza perioperatoria e comprensione del ruolo dei drenaggi toracici

I dati digitali sul drenaggio toracico possono contribuire al miglioramento della qualità

Sfruttare l’analisi dei dati longitudinali nell’assistenza postoperatoria

Nel primo studio, il dott. Gilbert e colleghi hanno costruito, testato e convalidato un classificatore d’insieme random forest per identificare i pazienti che potevano essere rimossi in modo sicuro e tempestivo durante il follow-up, sulla base dei dati longitudinali di drenaggio del fluido raccolti dal sistema Thopaz⁺. I risultati hanno dimostrato che è possibile ottenere previsioni affidabili nelle prime fasi del processo e che il classificatore ha garantito che i tubi toracici che dovevano essere mantenuti non venissero rimossi al costo di, potenzialmente, mantenerne alcuni superflui.

Caso di studio: Dati digitali sul drenaggio toracico per determinare i criteri ottimali di perdita d’aria

L’obiettivo del secondo studio è stato quello di utilizzare i dati digitali del sistema Thopaz⁺ per ricavare i criteri ottimali di risoluzione delle perdite d’aria parenchimali che riducono al minimo la durata del drenaggio del tubo toracico senza aumentare le complicanze.² Gli sperimentatori hanno raccolto prospetticamente i dati relativi alle perdite d’aria di 400 pazienti e ne hanno calcolato la media a intervalli di 10 minuti, analizzando la durata e la ricorrenza delle perdite d’aria, la frequenza e il volume. L’analisi è stata utilizzata per identificare i criteri ottimali basati sulla sicurezza del paziente (bassa frequenza e volume di recidive di perdite d’aria) e sull’efficienza (durata della perdita d’aria iniziale più breve). Gli autori hanno concluso che una perdita d’aria postoperatoria può essere considerata risolta se rimane a < 50 ml/minuto per 8 ore consecutive. La rimozione del tubo toracico quando la perdita d’aria raggiunge questo livello è stata ottimizzata sia in termini di sicurezza sia di efficienza.

Insieme, questi studi esemplificano come i dati raccolti digitalmente possano essere combinati con tecniche analitiche avanzate per ricavare informazioni a supporto delle decisioni.