היסטוריה חשובה של בריאות הנפש קיימת לעתים קרובות ברשומות רפואיות אך קשה למצוא אותה, במיוחד כאשר היא חסרה בקודי האבחון שבהם משתמשים קלינאים, חוקרים ומערכות בריאות כדי לחפש ולספור מצבים.
מחקר חדש בראשות חוקרים מבית הספר לרפואה של אוניברסיטת ניו מקסיקו ניתח רשומות בריאות אלקטרוניות של יותר מ-1.3 מיליון חולים המשרתים על ידי מינהל הבריאות הוותיקים (VHA). החוקרים הדגישו את הפער השכיח באופן שבו מערכות בריאות עוקבות אחר פגיעה עצמית, ומצאו כי קודי האבחון תפסו רק כרבע מההיסטוריה של הפגיעה העצמית המתועדת קלינית.
"למחקר ותכנון, אם רק נספור את מה שקל לראות בקודי אבחון, אנו עלולים לזלזל באופן משמעותי בצורך בשירותי בריאות הנפש", אמר כריסטוף למברט, דוקטורט, פרופסור וראש זמני של החטיבה לאינפורמטיקה מתרגמת במחלקה לרפואה פנימית של בית הספר לרפואה של UNM, והמחבר המקביל של המחקר. "מדידה טובה יותר יכולה לעזור למערכות הבריאות לתכנן טוב יותר, לעזור לחוקרים ללמוד טיפול בצורה מדויקת יותר ובסופו של דבר לעזור לרופאים לדעת מתי מטופל עשוי להזדקק לבדיקה מקרוב".
המחקר, שפורסם ב- כתב עת לחקר אינטרנט רפואי, השתמשו בשיטת למידת מכונה חדשה שפותחה בעבר על ידי חברי צוות המחקר. לאחר סקירת טבלאות מומחים וכיול סטטיסטי, החוקרים העריכו כי פגיעה עצמית מתועדת קיימת בכ-7.9% מאותם חולים שנראו על ידי קלינאי VHA – פי ארבעה מ-1.85% הנראים באמצעות קודי אבחון בלבד. הפער חשוב כי היסטוריה שהוחמצה יכולה להשפיע על המודעות הקלינית, ממצאי המחקר והתכנון עבור שירותי בריאות הנפש.
רשימות הבעיות – ספקי הסימונים מרכיבים את מצב הבריאות של המטופלים שלהם – הראו פער נראות נוסף. הם נועדו לסמן תנאים חשובים עבור צוותים קליניים, אבל בטיפול בעולם האמיתי הם לא תמיד שלמים או מתקיימים באופן עקבי. בקרב חיילים משוחררים עם קוד אבחון לפגיעה עצמית, ל-22.6% הייתה פגיעה עצמית או היסטוריה של פגיעה עצמית ברשימת בעיות ה-VHA שלהם. כלומר גם כאשר פגיעה עצמית הופיעה בקודי אבחון, היא הייתה חסרה לעתים קרובות באחד משדות הסיכום הגלויים ביותר של הרשומה.
פגיעה עצמית בעבר חשובה מבחינה קלינית מכיוון שהיא אחד המנבאים החשובים ביותר של פגיעה עצמית עתידית וסיכון התאבדות. זה גם יכול לעצב את אופן מתן הטיפול, כולל איך רופאים חושבים על דיכאון, PTSD, הפרעה דו קוטבית, שימוש בחומרים, פגיעה מוחית טראומטית ומצבים אחרים שעלולים להתרחש לצד פגיעה עצמית.
הכותבים מציינים כי VHA כבר משתמש בכלים מיוחדים לדיווח על התאבדות ומינון יתר ואינו מסתמך רק על קודי אבחון או רשימות בעיות כדי לנטר את הסיכון להתאבדות. מחקר זה בחן שאלה שונה אך קשורה: עד כמה היסטוריית הפגיעה העצמית בעבר גלויה בחלקי הרשומה שחוקרים, צוותי טיפול ומערכות בריאות יכולים לכמת ולסקור בקלות רבה ביותר בקנה מידה?
"זו בעיית נראות ברמת המערכות", אמר למברט. "הרשומה יכולה להיות עצומה. בסקירת התרשים שלנו, בחלק מהרשומות של המטופלים היו יותר מ-500,000 שורות של הערות. לא ניתן לצפות מרופא שיקרא את כל זה במהלך ביקור רגיל".
המחקר לא ניסה לחזות פגיעה עצמית עתידית או לקבוע בוודאות אם מטופל אחד פגע בעצמו. במקום זאת, הצוות בדק האם מודל ממוחשב יכול להשתמש בדפוסים בנתוני רשומות רפואיות אלקטרוניות כדי להעריך את ההסתברות שהיסטוריה של פגיעה עצמית הייתה קיימת אך חסרה בקודי האבחון, ולאחר מכן השווה את ההסתברויות הללו עם סקירת מומחים של הערות קליניות.
לשם כך, הצוות השתמש בשיטה שנקראת PULSNAR – למידה חיובית ללא תווית שנבחרה לא באקראי, אשר נבנה עבור נתוני בריאות מבולגנים בעולם האמיתי. רוב שיטות למידת המכונה זקוקות לדוגמאות ברורות גם למקרים של "כן" וגם של "לא". אבל ברשומות הרפואיות, קוד אבחון חסר אינו מוכיח שחולה מעולם לא סבל מהמצב.
PULSNAR עובד עם חוסר הוודאות הזה. הוא לומד ממטופלים שיש להם קוד, ואז מעריך כמה מטופלים דומים עשויים להיות נוכחים בקרב אלה ללא קוד. היתרון העיקרי שלו הוא בכך שהוא לא מניח שמקרים מקודדים הם אקראיים ומאפשר את העובדה שחלק מהמקרים נוטים יותר להיות מקודדים מאחרים.
"תיעוד רפואי יכול להקשות על פגיעה עצמית ביותר מדרך אחת", אמרה פראווין קומאר, דוקטורט, המחבר הראשון של המחקר. "לפעמים ההיסטוריה מופיעה בהערה של קלינאי אבל לא בקודי האבחון. במקרים אחרים, הרשומה עשויה להכיל גורמי סיכון, פציעות, הרעלות או התנהגויות שמתאימות לפגיעה עצמית, למרות שהתיעוד לבדו אינו מוכיח מה קרה או מדוע.
"השיטה שלנו יכולה לעזור לסמן את שני הדפוסים לסקירה. מחקר זה יכול לאמת את הדפוס הראשון, כי הראיות כבר היו בהערות. הדפוס השני עשוי להיות חשוב לא פחות, אך אישורו ידרוש שיחה עם מטופלים או שימוש במידע מעבר לרשומה הרפואית".
צוות המחקר כלל מומחים ממרכז מדעי הבריאות של UNM, המרכז הרפואי לענייני ותיקים של ריימונד ג. מרפי (VA), המרכז הרפואי של אוניברסיטת ונדרבילט, מערכת הבריאות של VA טנסי ואלי, משרד הבריאות הנפשי של VA, חברת גריר בלק וממחלקת הכלכלה של UNM. הצוות ריכז מומחיות באינפורמטיקה רפואית, מדעי המחשב, פסיכיאטריה, אינפורמטיקה ביו-רפואית, כלכלה, סטטיסטיקה וחקר שירותי בריאות.
מחקר הפגיעה העצמית הוא חלק מתוכנית מחקר רחבה יותר המשתמשת בלמידה חיובית ובלתי מסומנת כדי למצוא מצבים שעלולים להיות לא מתועדים בנתונים רפואיים סטנדרטיים, אמרו החוקרים. הצוות כבר פרסם מחקר בנושא באמצעות גישה זו לזהות הפרעת שימוש בתת-קידוד באופיואידיםועבודה מתמשכת מרחיבה אותו למצבים אחרים שבהם התיעוד הרפואי עשוי שלא להציג את התמונה המלאה, כולל PTSD לא מזוהה, דיכאון, הפרעה דו קוטבית והפרעות שינה.
השיטה יכולה להשלים מאמצי בריאות נפשית ומניעת התאבדות רחבים יותר של VHA על ידי הוספת דרך ניתנת להרחבה למדידת מצבים שעשויים להיות לא מתועדים או שקשה לראותם בנתונים רפואיים סטנדרטיים. החוקרים הדגישו כי השיטה היא עדיין כלי מחקרי ואינה מוכנה לשימוש בעצמה בטיפול קליני, אם כי עם פיתוח נוסף, היא יכולה לעזור למערכות הבריאות להעריך טוב יותר מצבי בריאות נפשיים לא מתועדים, למצוא היסטוריה מתועדת שאינה גלויה בבירור ולזהות רשומות שעשויות להצדיק סקירה מדוקדקת יותר.
"ההיסטוריה של פגיעה עצמית חשובה מכדי להישאר קבורה ברשומות שלא מעשיים לסקור שורה אחר שורה במהלך טיפול שגרתי", אמר למברט. "העבודה שלנו עוסקת בסיוע לחוקרים ולמערכות בריאות למצוא היסטוריה מתועדת ודפוסים רלוונטיים קלינית בנתונים, כך שצוותי טיפול יכולים לקבל תמונה מלאה יותר של האנשים שהם משרתים."
