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PREVISIONE DELLA MORTALITÀ IN TERAPIA INTENSIVA COVID-19

Sviluppato uno strumento, attraverso l’approccio di Machine Learning che utilizza l’algoritmo Super Learner, capace di identificare i ricoverati per COVID-19 più a rischio di eventi fatali

terapia intensiva mortalità COVID COVID-19
Paolo Navalesi

Il recente studio pubblicato dalla rivista «Journal of Anesthesia, Analgesia and Critical Care» dal titolo “COVID-19 ICU mortality prediction: a machine learning approach using SuperLearner algorithm”, coordinato dal prof. Paolo Navalesi, direttore della COVID-19 VENETO ICU Network, e dal prof. Dario Gregori, Direttore dell’Unità di Biostatistica Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica dell’Università di Padova, oltre a sollevare importanti riflessioni sull’indagine dei fattori predittivi di mortalità in terapia intensiva in pazienti affetti da COVID-19, apre lo sguardo sull’importanza di nuove tecniche di analisi di dati clinici tramite Machine Learning una delle nuove frontiere di formazione per medici e operatori sanitari.

terapia intensiva mortalità COVID COVID-19
Dario Gregori

Il Machine Learning (ML o apprendimento automatico) è uno dei principali rami dell’intelligenza artificiale ed è una tecnologia fondamentale per la gestione e la comprensione dell’enorme quantità di dati, sanitari e non, che produciamo quotidianamente. L’uso del ML in medicina permette l’identificazione più rapida e precisa dei meccanismi che sono alla base di una malattia o della sua degenerazione, ma anche per definire una terapia in base alle caratteristiche personali del paziente.

La ricerca, che mette in luce l’età avanzata dei pazienti come uno dei predittori di maggiore mortalità per COVID in Terapia Intensiva, è il risultato di uno sforzo congiunto tra una rete di anestesisti, rianimatori e biostatistici.  Lo studio è stato coordinato dal prof. Paolo Navalesi, direttore della COVID-19 VENETO ICU Network, e dal prof. Dario Gregori, Direttore dell’Unità di Biostatistica Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica dell’Università di Padova.

«È importante sottolineare come la consapevolezza della necessità di far rete stia diventando il nuovo modus operandi per far fronte anche alle sfide delle emergenze epidemiologiche – spiega il professor Paolo Navalesi, direttore della COVID-19 VENETO ICU Network -. Nemmeno le Unità di terapia intensiva sono più un’isola all’interno degli ospedali. Mai come in questi mesi la loro funzione e operatività è stata al centro dell’attenzione pubblica. Le 25 Unità Operative del Veneto lavorano già in rete per raccogliere i dati di ogni ricoverato. Per questo studio abbiamo chiesto il coinvolgimento dei colleghi di Milano e aggiungere la visione di una realtà extra regionale ma ugualmente impegnata sul fronte del COVID. Ma soprattutto, la rete che ci ha visto coinvolti in modo innovativo e che ci permette di avere una importante chiave di lettura, è quella creata all’interno del nostro Ateneo tra l’istituto di Anestesia e Rianimazione e l’Unità di Biostatistica del prof. Gregori».

Il lavoro mirava a sviluppare uno strumento, attraverso un approccio di Machine Learning, capace di identificare i ricoverati per COVID-19 più a rischio di eventi fatali. La relazione studiata, quindi, è stata quella tra le caratteristiche dei pazienti e i casi di mortalità, prendendo in esame età, genere, punteggio di valutazione dell’insufficienza d’organo, necessità di ventilazione meccanica invasiva, ventilazione meccanica non invasiva, ossigenazione extracorporea a membrana, emofiltrazione venoso-venosa continua, tracheostomia, re-intubazione, posizione prona durante la degenza in terapia intensiva; e riammissione in terapia intensiva. Questi erano i dati a disposizione e processabili in un momento di emergenza e di grandissimo carico di lavoro nelle 25 terapie intensive del Veneto

Si è basato sui dati di 1616 pazienti ricoverati nelle terapie intensive della COVID-19 VENETO ICU Network e dell’IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico di Milano dal 28 febbraio 2020 al 4 aprile 2021.

I modelli hanno evidenziato l’età come il parametro predittivo più importante sulla mortalità di questi pazienti.

Dall’inizio della pandemia, lo sviluppo di modelli predittivi ha suscitato grande interesse a causa della mancanza iniziale di conoscenze su diagnosi, trattamento e prognosi sull’argomento. Vale la pena notare che sono stati proposti diversi strumenti per la previsione della mortalità dei pazienti COVID-19; tuttavia, è difficile confrontare le loro prestazioni perché ogni modello è stato sviluppato in pazienti con caratteristiche diverse, utilizzando diversi insiemi di variabili e utilizzando tecniche diverse per lo sviluppo del modello stesso.

«Queste tecniche sono lo strumento metodologico alla base della person-centered clinical research (ricerca clinica basata sulla persona) e della medicina personalizzata, fondata sull’analisi dei dati clinici, integrati con algoritmi e con i big data a disposizione – sottolinea il Professor Dario Gregori, Direttore dell’Unità di Biostatistica Epidemiologia e Sanità Pubblica del Dipartimento di Scienze Cardio-Toraco-Vascolari e Sanità Pubblica dell’Università di Padova -. Le variabili cliniche indagate rappresentano solo un piccolo numero di parametri potenzialmente rilevanti e in grado di influenzare gli esiti dei pazienti critici. Inoltre, diversi pazienti avevano registri incompleti, a causa dall’enorme carico di lavoro per i medici di terapia intensiva durante la pandemia di COVID-19. Ciò nonostante, i risultati di questa ricerca rappresentano l’ennesima dimostrazione della grandissima importanza della collaborazione tra biostatistici e medici per meglio capire le dinamiche dell’andamento di ogni malattia”

L’Unità di Biostatistica ha sviluppato tre diversi modelli predittivi, con le tecniche di ML. Ciascun modello includeva diversi set di variabili cliniche. I tre modelli hanno mostrato prestazioni predittive simili: l’età era il predittore principale per tutti i modelli considerati. Gli strumenti impiegati hanno dimostrato diversi punti di forza, tra cui il fatto che sono stati sviluppati su un’ampia coorte multicentrica di pazienti ammessi alle unità di terapia intensiva di due delle regioni italiane più colpite dalla pandemia di COVID-19

Link alla ricerca: https://janesthanalgcritcare.biomedcentral.com/articles/10.1186/s44158-021-00002-x

Titolo: «Access COVID-19 ICU mortality prediction: a machine learning approach using Super Learner algorithm» – «Journal of Anesthesia, Analgesia and Critical Care» – 2021

Autori: Giulia Lorenzoni1†, Nicolò Sella2†, Annalisa Boscolo3, Danila Azzolina1, Patrizia Bartolotta1, Laura Pasin3, Tommaso Pettenuzzo3, Alessandro De Cassai3, Fabio Baratto4, Fabio Toffoletto5, Silvia De Rosa6, Giorgio Fullin7, Mario Peta8, Paolo Rosi9, Enrico Polati10, Alberto Zanella11,12, Giacomo Grasselli11,12, Antonio Pesenti11,12, Paolo Navalesi 2,3*, Dario Gregori1 per la Rete ICU VENETO

1 Unità di Biostatistica, Epidemiologia    e Sanità Pubblica, Dipartimento di Scienze Cardiache, Toraciche, Vascolari e Sanità Pubblica, Università di Padova, Padova, Italia.

2 Dipartimento di Medicina (DIMED), Policlinico Universitario di Padova, Padova, Italia.3Istitutodi Anestesia e Terapia Intensiva, Università di Padova Ospedale, Padova, Italia.

4 Unità di Anestesia e Terapia Intensiva, Ospedali Riuniti Padova Sud, Schiavonia, Italia.

e Unità di Terapia Intensiva, Ospedale di San Donà di Piave e Jesolo, San Donà di Piave, Italia.

6 Unità di Anestesia e Critica, Ospedale San Bortolo, Vicenza, Italia.

7 Unità di Anestesia e Cure Intensive, Ospedale Dell’Angelo, AULSS 3 Serenissima, Mestre, Italia.

8 Unità di Anestesia e Terapia Intensiva, Ospedale Ca’ Foncello, AULSS 2 Marca Trevigiana, Treviso, Italia.

9 Servizi Medici di Emergenza, Dipartimento Regionale, AULSS  3, Venezia, Italia.

10 Unità di Anestesia e Terapia Intensiva B, Dipartimento di Chirurgia, Odontoiatria, Ginecologia e Pediatria, Università degli Studi di Verona, AOUI- Azienda Ospedaliero-Universitaria Integrata, Verona, Italia.

11 Anestesia e Critical Care, Dipartimento di Fisiopatologia e Trapianti, Università del Milan,Milano,  Italia.

12 Dipartimento di Anestesia, Terapia Intensiva e Medicina d’Urgenza, Fondazione IRCCS Ca’ Granda-Ospedale Maggiore Policlinico, Milano, Italia

Foto di Mohamed Hassan

Testo e foto dall’Ufficio Stampa Università di Padova.

Effettuato presso Sapienza-Sant’Andrea il primo trapianto di trachea in Italia, primo al mondo su un paziente post Covid-19

L’intervento, reso necessario a causa delle lesioni provocate dalle complicanze della malattia, rappresenta un modello clinico a livello internazionale

È stato portato a termine con successo il primo trapianto di trachea in Italia, il primo al mondo che viene effettuato su un paziente post Covid-19. I danni conseguenti all’infezione SARS-Cov2 e alle tecniche di ventilazione invasiva che si sono rese necessarie durante la malattia, hanno provocato l’assottigliamento della trachea che impediva quasi completamente la respirazione, rendendo necessario effettuare l’intervento.

Cecilia Menna in sala operatoria

Il trapianto è stato eseguito lo scorso 2 marzo presso la Chirurgia Toracica dell’Azienda ospedaliero-universitaria Sant’Andrea, policlinico universitario della rete Sapienza e azienda di alta specializzazione della Regione Lazio. Il paziente, un uomo di 50 anni originario della Sicilia, immediatamente risvegliato è stato da subito in grado di respirare e parlare autonomamente; dopo un ricovero di tre settimane e un decorso post-operatorio regolare, ha ripreso la sua vita normale, tornando al suo lavoro e alla sua città.

Effettuato presso Sapienza-Sant’Andrea il primo trapianto di trachea in Italia, primo al mondo su un paziente post Covid-19. La conferenza stampa

L’importante traguardo è stato presentato il 15 aprile nell’aula magna della Sapienza da parte dello staff medico della Chirurgia toracica diretta da Erino Rendina e in particolare dalla giovane chirurga Cecilia Menna, la trentacinquenne responsabile del Programma “Tracheal Replacement” del Sant’Andrea che ha condotto con il professor Rendina l’intervento in prima persona. A prender parte, la rettrice della Sapienza Antonella Polimeni, l’Assessore alla Sanità della Regione Lazio Alessio D’Amato, il direttore sanitario dell’Azienda Ospedaliera-universitaria Sant’Andrea Paolo Annibaldi, il preside della Facoltà di Medicina e psicologia Fabio Lucidi, che hanno condiviso il brillante risultato, spiegando la complessità della macchina organizzativa messa in moto per portare a compimento il trapianto.

Erino Rendina, Antonella Polimeni, Cecilia Menna

“Questo successo è motivo di soddisfazione per tutta la nostra comunità e rappresenta un’ulteriore conferma degli eccellenti risultati clinici della ricerca medica e scientifica prodotta dall’Ateneo, al servizio della salute della collettività” – afferma la rettrice Antonella Polimeni – Il fatto poi che questo intervento veda in prima linea una giovane chirurga è un segnale forte di come le competenze femminili si possano affermare in ambiti professionali come quello chirurgico, tradizionalmente a quasi esclusivo appannaggio degli uomini.”

“Un grande risultato a testimonianza dell’eccellenza clinica raggiunta dal sistema sanitario regionale” sottolinea l’Assessore Alessio D’Amato “Voglio ringraziare la Sapienza e i professionisti dell’équipe chirurgica del Sant’Andrea per l’innovativo intervento portato a termine.”

“Un risultato di elevata complessità organizzativa e clinico-assistenziale, frutto dell’esperienza e dello spirito di innovazione dei nostri chirurghi – commenta il direttore generale del Sant’Andrea Adriano Marcolongo – e della capacità di fare rete con altri centri italiani di eccellenza.”

trapianto trachea
Effettuato presso Sapienza-Sant’Andrea il primo trapianto di trachea in Italia, primo al mondo su un paziente post Covid-19. Foto di gruppo con gli specializzandi

L’intervento chirurgico, che ha coinvolto 5 operatori ed è durato circa 4 ore e mezza, è stato condotto con sofisticate tecniche di anestesia, che hanno permesso di non instituire la circolazione extracorporea. La trachea malata è stata rimossa nella sua totalità e successivamente è iniziata la delicata fase di ricostruzione che ha previsto la sua sostituzione con un segmento di aorta toracica criopreservata presso la Fondazione Banca dei Tessuti di Treviso, diretta da Diletta Trojan e perfettamente adattabile alle dimensioni della via aerea del paziente.

“La patologia tracheale era estesa e severa e non poteva essere affrontata con le tecniche di ricostruzione, su cui pure abbiamo maturato una esperienza ventennale – spiega Erino Rendina – e l’unica opzione plausibile era la sostituzione dell’intera trachea con biomateriale”.

trapianto trachea
Cecilia Menna in sala operatoria

 “Una delle criticità maggiori nella sostituzione della trachea, tubo rigido e pervio” spiega Cecilia Menna – “è il ripristino della sua rigidità: per questo abbiamo provveduto a inserire all’interno dell’aorta impiantata un cilindro di silicone, la cosiddetta protesi di Dumon, della lunghezza di 10 cm e ripristinato completamente la pervietà aerea, la respirazione, la fonazione e la deglutizione”.

Il paziente, Giuseppe Scalisi

Il paziente, immediatamente risvegliato e da subito in grado di respirare e parlare autonomamente, non ha necessitato di ricovero in terapia intensiva né di tracheostomia ed è stato trasferito direttamente nel reparto di Chirurgia Toracica. Sono state effettuate broncoscopie quotidiane per controllare il corretto posizionamento del cilindro di silicone e il buono stato di conservazione del graft aortico. Il suo decorso post-operatorio è stato regolare e dopo tre settimane dall’intervento, il paziente è stato dimesso, senza la necessità di terapia immunosoppressiva, come avviene invece per gli altri trapianti d’organo, grazie alla scarsissima immunogenicità del graft aortico.

trapianto trachea
Erino Rendina e Cecilia Menna in studio

Chirurgia Toracica di Sapienza-Azienda ospedaliero-universitaria Sant’Andrea – è il maggior centro di riferimento italiano per la chirurgia della trachea ed uno dei maggiori centri europei, un’eccellenza italiana fortemente voluta dai vertici della Sapienza e dell’Ospedale Sant’Andrea. Conosce una costante crescita in termini di volume e qualità assistenziale con particolare riferimento ad interventi di ricostruzione vascolare e delle vie aeree finalizzate al risparmio delle parti di organo sane. Nel 2020 sono stati effettuati sotto la direzione del professor Rendina 1323 interventi, nonostante la maggiore complessità organizzativa dovuta all’emergenza COVID.

Cecilia Menna

Cecilia Menna – Responsabile del progetto “Tracheal Replacement”, è una giovane chirurga di 35 anni. Dopo essersi laureata e specializzata con il professor Rendina, è attualmente dirigente medico presso l’Azienda ospedaliero-universitaria Sant’Andrea. Esegue quotidianamente, in prima persona, tutti gli interventi più complessi di Chirurgia Toracica e rappresenta, con il suo successo professionale, l’abbattimento di un altro cliché duro a scomparire: che la chirurgia sia preclusa alle donne.

Cecilia Menna

Erino Angelo Rendina – Direttore della Chirurgia Toracica, è stato il primo, trent’anni fa esatti, ad eseguire un trapianto polmonare in Italia, nella notte tra l’11 e il 12 gennaio 1991. Attualmente, dirige un gruppo di 9 chirurghi, tra cui 4 donne. La sua lunga esperienza è stata messa a disposizione del paziente per raggiungere in modo assolutamente innovativo quella che sembra una stabile guarigione; ciò dimostra come la ricerca di base e lo studio, uniti alla tenacia nell’applicazione pratica della ricerca scientifica, possano anche in Italia dare risultati di valore assoluto.

Erino Angelo Rendina

Testo, foto e video dal Settore Ufficio stampa e comunicazione Sapienza Università di Roma