Новое исследование, проведенное учеными из Гарвардского института здравоохранения паломников, разработало алгоритм, который может значительно сократить использование антибиотиков широкого спектра действия в амбулаторных условиях, что является шагом к снижению устойчивости к антибиотикам. Результаты будут опубликованы в Интернете 4 ноября 2020 г. в журнале Science Translational Medicine .
Как обсуждают авторы, устойчивость к антибиотикам является серьезной угрозой для медицинской практики и в значительной степени обусловлена чрезмерным использованием антибиотиков. В амбулаторных условиях прописывается подавляющее большинство антибиотиков, но также существует наименьшее количество инструментов, помогающих врачам принимать оптимальные решения о лечении. Это побуждает врачей прописывать антибиотики широкого спектра действия.в ответ на реальное, а также предполагаемое увеличение показателей резистентности к антибиотикам. Однако использование антибиотиков широкого спектра действия, которые действуют против широкого круга бактерий, способствует возникновению порочного круга, в котором чрезмерное использование еще больше усугубляет проблему устойчивости из-за петли положительной обратной связи. Примером может служить инфекция мочевыводящих путей (ИМП), которая является очень частой причиной использования антибиотиков среди амбулаторных пациентов. Несмотря на национальные руководящие принципы, призывающие к использованию препаратов узкого спектра в качестве терапии первой линии, наиболее часто назначаемыми методами лечения являются ципрофлоксацин и левофлоксацин, которые представляют собой антибиотики широкого спектра действия второго ряда, связанные с множеством побочных эффектов.
Мало внимания уделялось разработке эффективных инструментов поддержки принятия решений для лиц, назначающих лекарства в амбулаторных условиях. Алгоритмы были использованы для поддержки принятия клинических решений по инфекционным заболеваниям.с 1970-х годов, но еще не получили широкого распространения из-за трудностей с их интеграцией в интенсивную клиническую практику. Санжат Канджилал, доктор медицины, магистр здравоохранения, ведущий автор и преподаватель народной медицины в Гарвардском институте здравоохранения паломников и Гарвардской медицинской школе, считает, что теперь у нас есть инструменты, чтобы добиться большего. «Персонализированная поддержка принятия решений в момент оказания медицинской помощи может быть эффективным инструментом для управления назначением антибиотиков при распространенных инфекционных синдромах», – сказал д-р Канжилал. Его решение состоит в том, чтобы использовать модели машинного обучения для прогнозирования вероятности устойчивости к антибиотикам, а затем преобразовать эти вероятности в рекомендации, которые помогут врачам принимать оптимальные решения о лечении. ”
