Mesterséges ideghálózatok az állítható gyomorszalag kimenetelének előrejelzésében elhízott nőknél

Pisa Egyetem Elektromos Rendszerek és Automatizálás Tanszéke, Pisa, Olaszország

Pisa Endokrinológiai és Metabolizmus Tanszék, Pisa, Pisa, Olaszország

Társulás Dulbecco Telethon Intézet a Pisai Egyetemi Kórház Endokrinológiai és Metabolizmus Tanszékén, Pisa, Olaszország

Pisa Egyetemi Kórház Endokrinológiai és Metabolizmus Tanszéke, Pisa, Olaszország

Pisa Pszichiátriai, Neurobiológiai, Farmakológiai és Biotechnológiai Tanszék, Pisa Orvostudományi Kar, Pisa, Olaszország

Pisa Egyetemi Kórház Endokrinológiai és Metabolizmus Tanszéke, Pisa, Olaszország

Pisa Pszichiátriai, Neurobiológiai, Farmakológiai és Biotechnológiai Tanszék, Pisa Orvostudományi Kar, Pisa, Olaszország

Pisa Endokrinológiai és Metabolizmus Tanszék, Pisa, Pisa, Olaszország

Pisa Egyetem Elektromos Rendszerek és Automatizálás Tanszéke, Pisa, Olaszország

Pisa Endokrinológiai és Metabolizmus Tanszék, Pisa, Pisa, Olaszország

Paolo Piaggi,
Chita Lippi,
Paola Fierabracci,
Margherita Maffei,
Alba Calderone,
Mauro Mauri,
Marco Anselmino,
Giovanni Battista Cassano,
Paolo Vitti,
Aldo Pinchera

Ábrák

Absztrakt

Háttér

Az elhízást egybehangzóan globális járványnak tekintik, amely számos gyakori betegség kialakulásának fő tényezője. A laparoszkópos állítható gyomorszalag (LAGB) az egyik legnépszerűbb sebészeti megközelítés világszerte. Mégis, az eredmények lényeges változékonysága és a kudarc jelentős mértéke várható, és még mindig vitatott, hogy melyik betegkategória felel meg jobban az ilyen típusú bariatrikus eljárásnak. Ennek a tanulmánynak a célja egy statisztikai modell felépítése volt, mind pszichológiai, mind fizikai adatok alapján, hogy megjósolja a LAGB-val kezelt elhízott betegek súlyvesztését, és értékes eszközt szolgáltasson azoknak a betegeknek a kiválasztásához, akik részesülhetnek ebben az eljárásban.

Módszertan/fő megállapítások

A vizsgált populáció 172 elhízott nőből állt, az átlagos ± SD előtti és műtét utáni testtömeg-index (BMI) 42,5 ± 5,1, illetve 32,4 ± 4,8 kg/m 2 volt. Az alanyoknak a pszichopatológia átfogó tesztjét adták, Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 (MMPI-2). A vizsgálat fő célja az elősebészeti adatok felhasználása volt az egyéni terápiás eredmények előrejelzésére a túlzott fogyás (EWL) szempontjából 2 év után. Többszörös lineáris regresszióanalízist használtunk az MMPI-2 pontszámok, a BMI és az életkor alapján az EWL-t legjobban megjósló változók meghatározására. A kiválasztott változók, köztük az életkor, és 3 pszichometrikus skála alapján mesterséges ideghálózatokat (ANN) alkalmaztunk a jóslat jóságának javítására. A lineáris és a nem lineáris modelleket osztályozási és előrejelzési feladataikban hasonlítottuk össze: a nem lineáris modell jobb eredményeket ért el az adatok illesztésében (36% vs. 10% szórás magyarázva), és megbízhatóbb paramétereket szolgáltatott a pontosság és a téves osztályozási arányok tekintetében (70 %, illetve 30%, illetve 66%, illetve 34%).

Következtetések/jelentőség

Az ANN modellek sikeresen alkalmazhatók a LAGB által kezelt elhízott nők súlycsökkenésének előrejelzésére. Ez a megközelítés értékes eszköz lehet a műtéti legjobb jelöltek kiválasztásában, kihasználva az integrált multidiszciplináris megközelítést.

Idézet: Piaggi P, Lippi C, Fierabracci P, Maffei M, Calderone A, Mauri M és mtsai. (2010) Mesterséges ideghálózatok az állítható gyomorszalag kimenetelének előrejelzésében elhízott nőknél. PLoS ONE 5 (10): e13624. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0013624

Szerkesztő: Jeremy Miles, RAND Corporation, Amerikai Egyesült Államok

Fogadott: 2010. február 3 .; Elfogadott: 2010. október 4 .; Közzétett: 2010. október 27

Finanszírozás: Ezeknek a szerzőknek nincs támogatásuk vagy finanszírozásuk a jelentésre.

Versenyző érdeklődési körök: A szerzők kijelentették, hogy nincsenek versengő érdekek.

Bevezetés

Az elhízást egybehangzóan globális járványnak tekintik, és az orvostudományban gyakran előforduló számos betegség kialakulásának fő tényezője. Az elhízás komoly közegészségügyi problémát jelent, csökkenti a várható élettartamot és növeli az egészségügyi ellátás költségeit. Az elhízás prevalenciájának drámai növekedése részben azzal a ténnyel függ össze, hogy a hagyományos terápiák hatékonysága korlátozott, és az elhízás hatékony kezelése következésképpen fontos klinikai fókusszá vált [1], [2]. Az életmódbeli beavatkozások változó mértékű fogyást eredményezhetnek. A legfontosabb jellemzők az étrendi stratégia és az edzésprogramok betartása, de általában a magas visszaesési arányról számolnak be. Az új, elhízás elleni gyógyszerek kifejlesztésének reménye a testtömeg és a testenergia homeosztázisát szabályozó mechanizmusok megértésében elért haladásból fakad. Mégis, a rendelkezésre álló gyógyszeres terápiás lehetőségek korlátozottak, és súlyosan elhízott egyéneknél hatékonysága általában nem megfelelő és átmeneti.

Az orvosi beavatkozás hatékonysága és kockázat-haszon profilja fejlett adatelemzést igényel a betegek tipológiájának osztályozásához és a terápiák hatásainak előrejelzéséhez az egyes osztályokban. Ez a cél úgy határozható meg, hogy csatlakozik egy orvosi csapat, az elhízás kezelésének szakértője és a modell azonosítás és az adatbányászat területén dolgozó kutatók tapasztalataihoz.

A mesterséges neurális hálózatok (ANN) [22] rugalmas, nem lineáris matematikai rendszerek, amelyek komplex függvények modellezésére képesek. Az ANN-okat akkor lehet alkalmazni, amikor kapcsolat van a független prediktor változók (bemenetek) és a függő predikált változók (outputok) között, még akkor is, ha ez a kapcsolat összetett, többdimenziós és nem lineáris. További előny, hogy az ANN-ok példánként tanulnak, és egy sajátos eredmény (pl. Fogyás) összefüggésbe hozható a megfigyelt változók (pl. A betegek jellemzői) egy részének változásainak interaktív kombinációjával olyan algoritmusok segítségével, amelyek automatikusan figyelembe veszik a egy sajátos környezet (elhízási központ) hatása, amely közvetíti a prediktorok és az eredmény kapcsolatát. Úgy tűnik, hogy az ANN-k jobban meg tudják becsülni a súlygyarapodást a bariatrikus műtét után, mint a hagyományos stratégiák, például a logisztikai regresszió [23].

Ennek a tanulmánynak a célja az ANN modellek teljesítményének vizsgálata volt a súlycsökkenés előrejelzésére a LAGB-val kezelt elhízott nőknél, és klinikai értékű eszközt nyújtott a betegek kiválasztásában, amelyeknek előnyös lehet a LAGB. A betegek életkorát és BMI-jét választottuk, mivel ezekről a paraméterekről folyamatosan beszámoltak a LAGB siker előrejelzői között. A Minnesota Multiphasic Personality Inventory-2 (MMPI-2) által gyűjtött adatokat alkalmaztuk, mivel ez az egyik leggyakoribb pszichometriai teszt, amely objektív megértést nyújt a páciens személyiségének és pszichopatológiájának motivációs mintáival, valamint szélessávú mérésével.

Mód

Résztvevők

2003. márciusa és 2006. szeptembere között 235 elhízott nősténynek vetették alá a LAGB-t (Ethicon Endosurgery, Johnson és Johnson svéd állítható gyomorszalag, New Brunswick, NJ, USA) a Pisai Egyetemi Kórház elhízási központjában. A különböző sebészeti beavatkozások közül a LAGB-t a következő kiválasztási kritériumok alapján választották meg: BMI 40–60 kg/m 2 vagy BMI 35–40 kg/m 2, súlyos elhízással járó egészségi állapotokkal. A pszichotikus rendellenességekkel, súlyos hangulati rendellenességekkel, személyiségzavarokkal, alkohol- vagy szerfogyasztással, bulimia nervosa-val vagy mértéktelen étkezési rendellenességgel rendelkező betegeket kizárták a LAGB-ból. A műtét során egyik beteg sem szedett pszichotrop gyógyszereket. Az egyes betegeknél az elősebészeti értékelés klinikai vizsgálatot, laboratóriumi és műszeres vizsgálatot, pszichológiai és pszichopatológiai értékelést, valamint az étkezési viselkedés értékelését tartalmazta. Minden páciens klinikai és instrumentális vizsgálatát az elhízásra vonatkozó olasz irányelvek betartásával végezték, és minden beteget az állapotának megfelelő protokoll szerint kezeltek. A műtét után a betegeket rendszeresen látták a Központban, és a túlzott súlycsökkenést (EWL) 2 éves követés után számolták ki.

A pszichológiai/pszichiátriai értékelés klinikai interjúkból és az MMPI-2 beadásából állt. Az MMPI-2 a legszélesebb körben használt kérdőív a pszichopatológia jelenlétének meghatározására, és gondosan megvizsgálták és normálták [24] - [26]. A kérdőív 567 állítást tartalmaz, és az alanyoknak az „igazra” vagy „hamisra” kell válaszolniuk annak megfelelően, ami túlnyomórészt igaz vagy hamis számukra. A tesztet 18 éves és idősebb személyek számára tervezték. Az 1. 370 elem 10 klinikai skálára és 3 érvényességi skálára oszlik. Ez a tanulmány olyan tartalmi skálákat is használt, amelyek ugyanazon pszichológiai dimenzióra és viselkedési területre vonatkozó elemek csoportjaiból állnak. Az egyes skálákból származó nyers pontszámokat standardizált T-skálákká alakítják át: a klinikai és validitási skálán az 50-es T-pontszám a becsült populációs átlag 10-es szórással. optimális határérték a normatív minták elválasztásához a „klinikailag értelmezhető” mintától. Ha az érvényességi skálák T-pontszáma meghaladja az előtagolt küszöbértékeket (Lie-skála ≥80, Infrekvencia ≥90 és Korrekció ≥80), fennáll annak a lehetősége, hogy a teszt érvénytelen.

235 beteg közül 8 MMPI-2 minősült érvénytelennek, mert az 567 kérdésből több mint 30 maradt megválaszolatlanul. Tíz beteg nem töltötte ki a teszteket gyenge olasz nyelv (4 beteg) vagy alacsony iskolai végzettség miatt. Huszonöt beteg nem adta vissza a pszichológiai tesztet, konkrét okok nélkül. A fennmaradó 192 nő közül 2 műtét után 2 év alatt teherbe esett, és nem vették fel az elemzésbe. 5 betegnél a szalagot el kellett távolítani csúszás (1 beteg) vagy ellenőrizhetetlen hányás miatt. Hat beteg nem kapta meg az utólátogatást 2 év múlva: egy külföldi országba költözött, ötnek pedig 2 év és 6 hónap után volt utólátogatása. Hét beteg szívesebben követte volna nyomon a szülővárosához közelebbi kórházban.

Összességében a vizsgált populáció 172 elhízott, 19–67 éves nőből állt (átlagéletkor ± SD = 41,7 ± 11,3 év), az átlagos ± SD előtti és műtéti (24 hónappal a beavatkozás után) BMI 42,5 ± 5,1 kg/m 2, illetve 32,4 ± 4,8 kg/m 2. Az 1. táblázat bemutatja a vizsgálati csoport fő fenotípus-jellemzőit a LAGB beavatkozása előtt.