Investigadores de la Escuela de la Universidad de California en San Diego of Medicine, San Diego State University (SDSU) han diseñado y validado un modelo predictivo para señalar a los lugres en riesgo de futuros brotes de muerte por sobredosis.
Para ello, han usado los patrones de estas muertes relacionadas con las drogas en Estados Unidos en los últimos veinte años: el número de estadounidenses que mueren cada año por sobredosis de drogas ha aumentado constantemente, de menos de 20.000 en 1999 a más de 80.000 en 2020.
Sobredosis de opioides
La epidemia de opioides se ha descrito como una triple ola superpuesta de sobredosis fatales debidas a opioides recetados, heroína y opioides sintéticos muy potentes, incluido el fentanilo. Los investigadores utilizaron esta tercera ola para investigar si se podría desarrollar una herramienta para predecir y prevenir muertes. Según el primer autor Charlie Marks:
Este estudio proporciona una herramienta novedosa y rigurosamente validada para informar la planificación de políticas en el contexto de epidemias de sobredosis impulsadas por medicamentos emergentes y establece un nuevo estándar para el desarrollo de una respuesta basada en datos a las epidemias de consumo de drogas.
Utilizando datos de los CDC desde 2013 (cuando comenzó la epidemia de fentanilo) hasta 2018 (los datos más recientes disponibles en ese momento), el equipo de investigación diseñó y entrenó un modelo estadístico retrospectivo para encontrar patrones en la relación entre las características del condado y las muertes por sobredosis, luego usó los datos para predecir las tasas de mortalidad en el próximo año. Finalmente, las predicciones se compararon con las tasas reales de muerte por sobredosis en cada condado.
Un mayor refinamiento del modelo y la seguridad del acceso a datos restringidos a través de amplias colaboraciones serán los próximos pasos para mejorar el rendimiento del modelo. Imagínese si pudiéramos desarrollar herramientas de predicción para las epidemias de uso de sustancias, similar a lo que se desarrolló para predecir las infecciones y muertes por COVID-19.