Про клінічне випробування
Пацієнти, які отримували персоналізований антидепресант, підібраний за допомогою інструменту PETRUSHKA, рідше припиняли лікування з будь-якої причини через 8 тиж порівняно з учасниками за звичайних умов догляду (41/241 (17%) проти 69/252 (27%) відповідно; скоригований відносний ризик 0,62 (95% довірчий інтервал (ДІ) [0,44–0,88]; р=0,007).
Що стосується оцінки депресивних симптомів, через 24 тиж середній бал за шкалою PHQ-9 становив 7,1 (стандартне відхилення (СВ) 5,4) у групі PETRUSHKA порівняно з 9,2 (СВ 6,5) у групі звичайного лікування (n=129 у кожній групі; скоригована середня різниця між групами –1,92 (95% ДІ [–3,06; –0,78]; р<0,001). Для оцінки симптомів тривоги через 24 тиж середній бал за шкалою GAD-7 становив 4,6 (СВ 4,1) у групі PETRUSHKA (n=133) проти 5,8 (СВ 4,9) у групі звичайного догляду (n=126), скоригована середня різниця між групами –1,39 (95% ДІ [–2,26; –0,52]; р=0,002).
Таким чином, різниця у прихильності та ефективності лікування є, вона — статистично значуща, але достовірність отриманих даних обмежується відсутністю подвійного сліпого дизайну.
Про інструмент
PETRUSHKA є частиною однойменного клінічного випробування, скорочена назва якого розшифровується як «Персоналізована антидепресантна терапія уніполярної депресії, що поєднує індивідуальний вибір, ризики та великі дані (Personalize antidEpressant Treatment foR Unipolar depreSsion combining individual cHoices, risKs, and big datA).
Команда під керівництвом Андреа Чіпріані (Andrea Cipriani) з Оксфордського університету (University of Oxford)) розробляє цей інструмент щонайменше із 2023 р. Алгоритми, які вона використовує, розглядаються регуляторами як «медичний виріб».
Суть алгоритму: він поєднує дані мережевого метааналізу (ефективність та переносимість 21 антидепресанта) з індивідуальними характеристиками пацієнта (вік, стать, симптоми, побічні ефекти, які пацієнт хоче мінімізувати).
Візуалізація: у наукових статтях можна знайти скриншоти інтерфейсу. Він виглядає як інтерактивна панель, де лікар і пацієнт разом обирають пріоритети (наприклад «мінімальний вплив на масу тіла» або «відсутність сонливості»), а система ранжує препарати.
Інструмент PETRUSHKA реалізовано як вебдодаток, доступний з будь-якого комп’ютера, смартфона або планшета.
Про що це свідчить?
Індивідуальний підбір препарату з урахуванням очікуваних побічних ефектів та клінічного профілю пацієнта є критичним фактором успіху терапії. Інструменти підтримки ухвалення рішень (SDM) на основі великих даних демонструють високу ефективність у реальній клінічній практиці, попри обмеження, пов’язані з відкритим дизайном дослідження.
Використана література
|
Долучайтеся до нас у Viber-спільноті, Telegram-каналі, Instagram, на сторінці Facebook, а також X, щоб першими отримувати найсвіжіші та найактуальніші новини зі світу медицини.
Редакція журналу «Український медичний часопис»,
за матеріалами jamanetwork.com; pmc.ncbi.nlm.nih.gov
