Temporally non-local harmonisation and cardiovascular model transport between England and China: a measurement-methods study

في عالم الصحة العامة، يحاول الباحثون غالباً بناء خريطة مخاطر واحدة يمكنها توجيه الأطباء في أماكن مختلفة. فهم يجمعون البيانات من مجموعات كبيرة من الناس على مدار سنوات عديدة، ويتتبعون من يصاب بأمراض القلب ومن لا يصاب. والهدف هو إنشاء أداة تنبؤ تعمل في كل مكان، لتخبر الطبيب في بلد ما مدى احتمالية إصابة مريضه بنوبة قلبية بناءً على عمره، وعادات التدخين لديه، وتاريخه الطبي. ومع ذلك، تعتمد هذه الأدوات على القصص التي يرويها الناس عن صحتهم الماضية. ويبرز تحدٍ كبير عندما يحاول الباحثون دمج بيانات من بلدان مختلفة أو فترات زمنية مختلفة؛ فأحياناً يتغير التاريخ الطبي للشخص بين المقابلات. فقد يُستخدم تشخيص تم الإبلاغ عنه بعد سنوات لإعادة كتابة ما كان معروفاً عن صحتهم في بداية الدراسة. وهذا يخلق مشكلة: فإذا تغيرت نقطة البداية للقصة، فإن مسار أداة التنبؤ بأكمله قد يتغير، مما قد يؤدي إلى استنتاجات مختلفة حول من هم عرضة للخطر ومدى فعالية الأداة.

وفرت دراستان كبيرتان، إحداهما تتبعت كبار السن في إنجلترا والأخرى تتبعت مجموعة مماثلة في الصين، فرصة فريدة لاختبار كيف تؤثر هذه التواريخ المتغيرة على التنبؤات الطبية. فقد قرر باحثون من جامعة كوليدج لندن ومستشفى في الصين التحقق مما إذا كانت الطريقة التي تُسجل بها هذه التواريخ تغير من موثوقية نماذج أمراض القلب عند نقلها من بلد إلى آخر. وقد ركزوا على قضية محددة، وهي الفرق بين التاريخ "المُحرَّر"، الذي يتضمن جميع المعلومات المتاحة وقت التحليل، والتاريخ "المُثبّت زمنياً"، الذي يعيد بناء ما كان معروفاً بالفعل للمريض وللباحثين في اللحظة الدقيقة لكل مقابلة، متجاهلاً أي تصحيحات لاحقة. ومن خلال مقارنة هاتين النسختين، أرادوا معرفة ما إذا كان تصحيح الجدول الزمني للبيانات سيحسن من دقة التنبؤات أم أنه سيغير ببساطة نوعية الأشخاص الذين تتم دراستهم.

قام الباحثون بأخذ البيانات من كلا البلدين وبناء نسختين من التاريخ الصحي لكل مشارك. في النسخة الأولى، استخدموا ملفات البيانات القياسية، والتي غالباً ما تدمج التشخيصات المُبلغ عنها في مقابلات لاحقة لتحديث السجلات السابقة. وفي النسخة الثانية، قاموا بتجريد التاريخ من تلك التحديثات اللاحقة، وحصروا التاريخ فيما كان معروفاً في وقت كل مقابلة بدقة. ثم اختبروا مدى قدرة نموذج بُني في الصين على التنبؤ بأمراض القلب في إنجلترا، والعكس صحيح، باستخدام كلتا النسختين من التاريخ. وأظهرت النتائج أن تغيير الجدول الزمني للبيانات كان له تأثير حقيقي وقابل للقياس. ففي الدراسة الصينية، تغيرت الحالة الصحية لأمراض القلب لدى ما يقرب من 9 بالمائة من المشاركين عند تصحيح الجدول الزمني. وفي الدراسة الإنجليزية، كانت النسبة حوالي 4.5 بالمائة. والأهم من ذلك، أن العدد الإجمالي للأشخاص الذين انتقلوا من وإلى مجموعة "الأصحاء" كان أعلى بكثير، حيث انتقل أكثر من 10 بالمائ percent من المجموعة الصينية وما يقرب من 6 بالمائة من المجموعة الإنجليزية. وهذا يعني أن مجموعة الأشخاص الذين تمت دراستهم لم تكن هي نفسها في كلتا النسختين، رغم أن العدد الإجمالي للمشاركين بدا متشابهاً.

وعندما اختبر الباحثون نماذج التنبؤ، وجدوا أن تصحيح الجدول الزمني لم يجعل النماذج أفضل بشكل عام. ففي الاتجاه من الصين إلى إنجلترا، تحسنت قدرة النموذج على ترتيب الناس حسب درجة الخطورة، مما يعني أنه أصبح أفضل في تحديد من هم أكثر عرضة للمرض مقار بمن هم أقل عرضة. ومع ذلك، لم يصبح النموذج أفضل في التنبؤ بالاحتمالية الفعلية للإصابة بالمرض. وفي الاتجاه المعاكس، من إنجلترا إلى الصين، تحسن ترتيب النموذج، لكن الخطأ في التنبؤ بالخطر الفعلي زاد بشكل كبير. واستمر النموذج في التقليل من تقدير الخطر بالنسبة للمجموعة المنتقلة من إنجلترا إلى الصين، بغض النظر عما إذا كان الجدول الزمني قد صُحح أم لا. واكتشف الباحثون أن التحسينات في الترتيب لم تكن بسبب تعلم النموذج لقواعد أفضل حول كيفية عمل عوامل الخطر، بل جاءت التحسينات لأن تصحيح الجدول الزمني غير من نوعية الأشخاص الذين سُمح لهم بدخول الدراسة. فمن خلال استبعاد الأشخاص الذين تمت مراجعة حالتهم الصحية، قام الباحثون بتغيير تكوين المجموعة، مما أدى إلى تغيير النتائج.

كما بحثت الدراسة فيما إذا كانت هذه التغييرات تؤثر على الرجال والنساء بشكل مختلف أو ما إذا كانت تنطبق على النوبات القلبية أكثر من السكتات الدماغية. ولم تظهر البيانات أي دليل على أن تأثير تصحيح الجدول الزمني يعتمد على الجنس؛ فبينما كانت النساء في الدراسة الصينية أكثر عرضة لمراجعة تاريخهن الطبي من الرجال، إلا أن التأثير على النماذج التنبؤية كان هو نفسه لكلا المجموعتين. وبالمثل، بينما تمت مراجعة سجلات أمراض القلب بشكل متكرر أكثر من سجلات السكتة الدماغية، فإن هذا الاختلاف لم يؤدِ إلى نتائج مختلفة في كيفية أداء النماذج. ظل الاستنتاج الجوهري ثابتاً: وهو أن عملية تثبيت الجدول الزمني غيرت مجموعة الأشخاص الذين يتم تحليلهم، وهذا التغيير في المجموعة هو المسؤول عن التحولات في أداء النموذج.

وفي الختام، تشير الأبحاث إلى أن مجرد تنظيف الجدول الزمني للسجلات الطبية ليس حلاً سحرياً لأدوات التنبؤ العابرة للبلدان. فبينما من المهم معرفة ما كان معروفاً بالضبط في وقت المقابلة، فإن القيام بذلك لا يجعل النموذج الذي تم تطويره في بلد ما يعمل بشكل مثالي في بلد آخر تلقائياً. تسلط الدراسة الضوء على أن الأشخاص الذين يدخلون الدراسة لا يقلون أهمية عن القواعد المستخدمة للتنبؤ بمستقبلهم. فعندما يتم تعديل الجدول الزمني، تتغير تركيبة الأشخاص، وهذا التغيير هو الذي يقود النتائج أكثر من أي تحسن في قواعد التنبؤ نفسها. وبالنسب بالنسبة للأطباء والباحثين، يعني هذا أنه قبل استخدام نموذج تنبؤ من بلد ما في بلد آخر، يجب عليهم فهم ليس فقط التاريخ الطبي للمرضى، ولكن أيضاً كيفية جمع البيانات وكيفية اختيار المجموعة. وتخلص الدراسة إلى أنه بينما يساعد التثبيت الزمني في توضيح ترتيب الأحداث، فإنه لا يحل المشكلة الأعمق المتمثلة في نقل تنبؤات المخاطر عبر مجموعات سكانية مختلفة، وأن هناك حاجة لمزيد من العمل لفهم كيفية جعل هذه الأدوات موثوقة حقاً للجميع.