Pesquisadores da Universidade de Yale desenvolveram uma ferramenta de apoio à decisão clínica baseada em aprendizado de máquina (ML, do inglês machine learning) para personalizar recomendações controle e tratamento intensivo para pessoas com e sem diabetes.
A ferramenta, descrita em um estudo publicado no The Lancet Digital Health, foi projetada para facilitar a tomada de decisão compartilhada entre profissionais e pacientes com hipertensão por meio de uma abordagem orientada por dados. A hipertensão é definida como uma pressão arterial sustentada superior a 140/90 mm Hg e é uma das principais causas de doença cardíaca e mortalidade.
No estudo, os pesquisadores observaram que, embora a redução da pressão arterial seja crucial para reduzir esses riscos, o nível em que a pressão arterial deve ser reduzida foi contestado. Isto é particularmente verdade para pacientes com diabetes tipo 2 porque os ensaios clínicos avaliando o controle agressivo da pressão arterial para esses pacientes foram inconclusivos, afirmaram.
Para resolver isso, a equipe de pesquisa procurou desenvolver um modelo baseado em ML para personalizar as metas de tratamento de controle da pressão arterial para pacientes com e sem diabetes.
Os pesquisadores começaram coletando dados de dois ensaios clínicos randomizados: Systolic Blood Pressure Intervention Trial (Sprint), que não incluiu pacientes com diabetes, e Action to Control Cardiovascular Risk in Diabetes Blood Pressure (Accord BP), que incluiu apenas pacientes com diabetes. . Em ambos os estudos, os pacientes foram randomizados para uma meta de pressão arterial sistólica intensiva ou rotineira de 120 mm Hg ou 140 mm Hg.
Os pesquisadores escolheram esses estudos porque o Sprint demonstrou o valor da redução da pressão arterial, enquanto o estudo Accord BP mostrou que o tratamento intensivo da pressão arterial era ineficaz. A equipe aproveitou os dados do Sprint para identificar 59 variáveis — incluindo função renal, tabagismo e uso de estatina ou aspirina — para desenvolver um modelo de ML, conhecido como PRESsure Control In hipertensão (Precision), projetado para identificar características dos pacientes que mais se beneficiaram da baixando intensamente a pressão arterial.
Os pesquisadores então avaliaram o valor do Precision quando aplicado ao Accord BP. Eles descobriram que a ferramenta poderia identificar pacientes com diabetes que se beneficiaram do controle agressivo da pressão arterial em comparação com o tratamento padrão.
“Identificar os alvos apropriados de pressão arterial e o curso de tratamento para pacientes com hipertensão e diabetes pode ser um desafio”, disse Rohan Khera, doutor e professor assistente da Yale School of Medicine e diretor do Cardiovascular Data Science (CarDS) Lab. “Aqui, usamos o aprendizado de máquina para aprimorar a inferência de dois ensaios clínicos de referência na avaliação de um benefício cardiovascular personalizado do controle intensivo da pressão arterial. A principal descoberta é que o perfil de benefício obtido em pacientes sem diabetes parece definir aqueles com diabetes que se beneficiam de tal estratégia de tratamento”, completou.
Os pesquisadores afirmaram que esses achados indicam que o Precision pode fornecer informações práticas e confiáveis para informar a tomada de decisões sobre o controle da pressão arterial sistólica intensiva versus padrão entre pacientes com diabetes. No entanto, eles observaram ainda que são necessários testes adicionais em diversas populações de pacientes para entender melhor como vários fatores contribuem para os riscos e benefícios de uma estratégia intensiva de redução da pressão arterial.
A pesquisa ocorre em meio a preocupações com o controle da pressão arterial e o aumento da prevalência de doenças crônicas. Outro estudo publicado no ano passado no American Heart Association’s Hypertensionavaliando o controle da hipertensão nos EUA de 2009 a 2018 descobriu que as taxas de controle da pressão arterial no país estão caindo, indicando um problema de saúde populacional maior. Usando dados de mais de 4 mil adultos entre 2015 e 2018, a equipe de pesquisa descobriu que a taxa de controle havia caído 7,5%, representando uma perda de dez anos no progresso do controle da hipertensão em apenas quatro anos.
