סינון שמיעה בילודים - מה אנחנו יכולים ללמוד מהמידע שנאסף על ידי מכשירי הבדיקה?

רקע: מכשירי הבדיקה המשמשים לסינון שמיעה בילודים אוספים נתונים מפורטים על כל בדיקה המבוצעת בהם. באמצעות שמירה שיטתית של קבצים אלה, ניתן ליצור מסד נתונים שממנו ניתן להפיק מידע רב ערך על מערך הסינון שלנו ועל האוכלוסיה הנבדקת. מטרת המחקר הנוכחי היתה לנתח את הנתונים שנאספו על ידי מכשירי הבדיקה שלנו, באמצעות כלים מתקדמים לניתוח נתונים מסדר גודל גדול Big data.

שיטה: אוכלוסית המחקר כללה את כל הילודים שנולדו בבית החולים ליולדות "ליס" במרכז הרפואי תל אביב בין התאריכים 1/1/2016 – 31/6/2017 (18 חודשים). נכללו במחקר כל הבדיקות שבוצעו לתינוקות שנולדו בתקופה זו.

הבדיקות בוצעו במכשירים מסוג Otoporot Screener או Otoport OAE + ABR מתוצרת Otodynamics.

מסד הנתונים כלל 36,015 בדיקות (TEOAE (Transient evoked otoacoustic emissions, ו 2,021 בדיקות (A-ABR (Automated auditory brainstem response. הכלים לעיבוד הנתונים כללו MS Access database management system וכן Python programming language.

תוצאות: ניתוח הנתונים הניב פרופיל מפורט של מערך בדיקות סינון השמיעה שלנו. הפרופיל שנציג יכלול ממצאים כלליים כגון שעור ההפניות בכל אחד משלבי הבדיקה, משך הבדיקות, התפלגות של מאפייני הבדיקות, ופרמטרים קורלטיביים. נתייחס גם לשאלות ספציפיות כגון איך משפיע סף הדחיה לרעש על תוצאות הבדיקות, ומה הוא הגיל האופטימאלי לביצוע בדיקות A-ABR לתינוקות המאושפזים ביחידה לטיפול נמרץ בילוד.

מסקנות: ניתוח בכלים מתקדמים של נתונים שנאספו על ידי מכשירי הבדיקה יכול להניב פרופיל מפורט של המערך לסינון שמיעה בילודים שמאפשר לנו להבין טוב יותר את התהליכים ולשפר את איכות הבדיקות.