Bước tiến mới trong việc dự đoán nguy cơ tự sát ở thanh thiếu niên tại khoa Cấp cứu

Một nghiên cứu quy mô lớn vừa được công bố trên JAMA Network Open cho thấy các thuật toán phân tích dữ liệu lâm sàng có khả năng nhận diện thanh thiếu niên có nguy cơ tự sát cao hơn đáng kể so với các phương pháp sàng lọc truyền thống.

Bối cảnh báo động về sức khỏe tâm thần trẻ em

Tự sát hiện là nguyên nhân tử vong đứng thứ hai ở thanh thiếu niên tại Hoa Kỳ, với tỷ lệ tăng đến 62% trong giai đoạn 2010–2020. Đáng chú ý, số liệu thống kê cho thấy khoảng 80% thanh thiếu niên tử vong do tự sát từng tiếp xúc với hệ thống y tế trong năm trước đó và gần 50% từng đến khoa Cấp cứu. Tuy nhiên, chỉ có 32% trong số họ có các chẩn đoán liên quan đến sức khỏe tâm thần trước đó, cho thấy một khoảng trống lớn trong việc nhận diện sớm nguy cơ.

Để giải quyết vấn đề này, Ủy ban Hỗn hợp (Joint Commission) đã đặt ra mục tiêu an toàn người bệnh quốc gia, yêu cầu các cơ sở y tế phải thực hiện sàng lọc nguy cơ tự sát bằng các công cụ dựa trên bằng chứng.
Nghiên cứu so sánh: Sàng lọc trực tiếp hay Thuật toán dữ liệu?

Một nghiên cứu đoàn hệ hồi cứu được thực hiện trên 19.653 thanh thiếu niên (từ 10–18 tuổi) đến khám tại một khoa Cấp cứu nhi ở Đông Bắc Hoa Kỳ. Nghiên cứu nhằm so sánh hiệu quả giữa hai phương pháp:

1. Sàng lọc trực tiếp: Sử dụng các bộ câu hỏi tiêu chuẩn như ASQ (Ask Suicide-Screening Questions) và C-BSSRS.
2. Thuật toán nguy cơ: Sử dụng dữ liệu từ hồ sơ bệnh án điện tử (EHR) trong lịch sử tối đa 4 năm, bao gồm tuổi, giới tính, bảo hiểm và các mã chẩn đoán ICD-10.

Những con số biết nói: Thuật toán vượt trội hoàn toàn

Kết quả phân tích từ tháng 5/2023 đến tháng 12/2024 đã chỉ ra sự ưu việt của công nghệ trong y học dự phòng:

• Khả năng nhận diện: Thuật toán xác định được nhiều hơn 127% số bệnh nhân thực hiện hành vi tự sát sau đó so với phương pháp sàng lọc.
• Độ nhạy cao: Thuật toán xác định đúng 50,7% các ca tự sát, trong khi sàng lọc trực tiếp chỉ đạt 36,5%.
• Hiệu suất tổng thể: Ở hầu hết các chỉ số đánh giá (như AUROC, độ nhạy, giá trị dự đoán dương), thuật toán đều cho kết quả vượt trội có ý nghĩa thống kê.

Tại sao thuật toán lại hiệu quả hơn?

Lợi thế của thuật toán nằm ở khả năng tận dụng sự phong phú của dữ liệu lâm sàng lịch sử. Trong khi sàng lọc trực tiếp thường chỉ phản ánh trạng thái của bệnh nhân tại thời điểm đánh giá và dễ dẫn đến tỷ lệ dương tính giả cao, thuật toán lại phân tích được cả một quá trình.
Nghiên cứu cho thấy những bệnh nhân được thuật toán xác định có nguy cơ thường có số lần khám bệnh trước đó nhiều hơn (trung vị 3 lần so với 2 lần ở nhóm sàng lọc) và nhận nhiều mã chẩn đoán hơn. Các mã chẩn đoán phổ biến liên quan đến nguy cơ cao bao gồm: rối loạn trầm cảm nặng, rối loạn lo âu, và tiền sử tự sát.

Ý nghĩa đối với ngành y tế

Việc triển khai các thuật toán nguy cơ tự sát không chỉ giúp các bệnh viện đáp ứng yêu cầu khắt khe của Joint Commission mà còn mang lại nhiều giá trị thực tiễn:

• Tối ưu hóa nguồn lực: Giúp tập trung nguồn lực sức khỏe tâm thần vốn đang hạn chế vào những bệnh nhân có nhu cầu cao nhất.
• Giảm gánh nặng hành chính: Hạn chế các quy trình sàng lọc phổ quát tốn thời gian nhưng hiệu quả thấp.
• Cải thiện độ chính xác: Vượt qua ngưỡng hiệu quả chi phí để triển khai các biện pháp can thiệp sớm dựa trên bằng chứng.

Kết luận

Dù vẫn còn một số hạn chế như việc thực hiện tại một cơ sở duy nhất hay sự phụ thuộc vào mã hóa chẩn đoán, nghiên cứu này đã mở ra hướng đi mới cho việc xác định nguy cơ tự sát. Việc kết hợp giữa đánh giá lâm sàng trực tiếp và thuật toán dữ liệu hứa hẹn sẽ là chiến lược tối ưu để bảo vệ sự sống cho thanh thiếu niên trong tương lai.

Xem bài báo chi tiết tại báo JAMA