Một phương pháp phân loại mới cho bệnh viêm khớp dạng thấp đang mở ra cơ hội vàng giúp phát hiện sớm bệnh lý này, từ đó tạo tiền đề cho các nghiên cứu ứng dụng liệu pháp điều trị kịp thời nhằm ngăn chặn những biến chứng nguy hiểm.
Theo Phó giáo sư Y học và Dịch tễ học Tuhina Neogi tại Đại học Boston, bảng phân loại sửa đổi được đồng công bố bởi Trường Đại học Thấp khớp học Hoa Kỳ (ACR) và Liên đoàn chống thấp khớp Châu Âu (EULAR) đóng vai trò vô cùng quan trọng. Hệ thống này cho phép các nhà nghiên cứu dễ dàng sàng lọc bệnh nhân phù hợp để tham gia vào các thử nghiệm lâm sàng ở giai đoạn sớm của bệnh. Đồng thời, nó cũng mở ra cơ hội can thiệp y khoa kịp thời cho những trường hợp nghi ngờ mắc viêm khớp dạng thấp (VKDT).
Các tiêu chuẩn chẩn đoán mới này đã được công bố chính thức trên Tạp chí uy tín Arthritis & Rheumatism.
Phân loại mới giúp chẩn đoán sớm VKDT trước khi xuất hiện tổn thương khớp
Bác sĩ Neogi nhận định rằng, việc đưa hệ thống phân loại mới này vào thực hành lâm sàng là rất cần thiết. Tuy nhiên, để đưa ra kết luận chẩn đoán chính xác nhất, các bác sĩ chuyên khoa khớp vẫn cần cân nhắc kỹ lưỡng nhiều yếu tố cá nhân của bệnh nhân cũng như các nguy cơ bệnh lý đặc thù đi kèm.
Thách thức lớn trong việc chẩn đoán sớm viêm khớp dạng thấp
Tại Hoa Kỳ, ước tính có khoảng 1,3 triệu người đang phải sống chung với viêm khớp dạng thấp, trong đó tỷ lệ mắc bệnh ở phụ nữ cao gấp đôi so với nam giới. Đây là một bệnh lý tiến triển mạn tính, đặc trưng bởi tình trạng viêm màng hoạt dịch khớp và có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến nhiều cơ quan khác trong cơ thể.
Việc phát hiện và chẩn đoán sớm VKDT thường gặp rất nhiều khó khăn do các triệu chứng ban đầu khá mơ hồ và dễ nhầm lẫn với các bệnh xương khớp khác như thoái hóa khớp, bệnh gút (gout), lupus ban đỏ hay viêm khớp nhiễm khuẩn.
Kể từ khi bảng phân loại VKDT đầu tiên ra đời cách đây gần 25 năm, y học đã có những bước tiến vượt bậc với nhiều phương pháp điều trị tiên tiến giúp ngăn ngừa tổn thương khớp và hạn chế tình trạng xói mòn xương. Với hệ thống cũ, nhiều bệnh nhân chỉ được chẩn đoán xác định khi các khớp đã bị tổn thương nghiêm trọng. Mục tiêu tối thượng của y học hiện đại ngày nay là điều trị chủ động để bảo vệ khớp của bệnh nhân không bị hủy hoại và biến dạng.
Cứng khớp buổi sáng không còn là tiêu chí đặc trưng của VKDT
Trong hệ thống phân loại mới, những bệnh nhân bị viêm bao khớp không rõ nguyên nhân sẽ được đánh giá mức độ dựa trên thang điểm 10. Thang điểm này chấm dựa trên các yếu tố như thời gian kéo dài của triệu chứng, số lượng và kích thước của các khớp bị ảnh hưởng. Nếu đạt từ 6 đến 10 điểm, bệnh nhân sẽ được xác định mắc viêm khớp dạng thấp.
Đáng chú ý, bảng phân loại mới đã cập nhật thêm xét nghiệm kháng thể kháng peptide vòng citrulline hóa (ACPA) trong máu – một công cụ chẩn đoán hiện đại và phổ biến hiện nay nhưng chưa từng xuất hiện trong hệ thống cũ.
Ngược lại, tiêu chí “cứng khớp vào buổi sáng kéo dài ít nhất một giờ” đã bị loại bỏ khỏi danh sách chuẩn đoán.
“Cứng khớp vào buổi sáng có thể là biểu hiện của tình trạng viêm khớp nói chung, nhưng nó không đặc hiệu cho viêm khớp dạng thấp”, PGS. Neogi giải thích. “Yếu tố này không mang tính quyết định để dự đoán chính xác liệu một người có tiến triển thành VKDT hay không.”
Bác sĩ Gillian Hawker, một chuyên gia lâu năm trong ngành, nhấn mạnh rằng hệ thống mới giúp nâng cao hiệu quả thử nghiệm lâm sàng đối với các phương pháp điều trị mới, giúp ngăn chặn tổn thương khớp do gia tăng số lượng bệnh nhân đủ điều kiện tham gia thử nghiệm trước khi xuất hiện tổn thương khớp thực thể. Bước tiếp theo sẽ là ứng dụng các tiêu chí này để xây dựng bộ hướng dẫn thực hành chẩn đoán tối ưu nhằm hỗ trợ điều trị tốt nhất.”
import cv2 import numpy as np from mpi4py import MPI import h5py import sys import time import matplotlib.pyplot as plt def compute_histogram_chunk(img_chunk, num_bins): # Convert chunk to uint8 values in range [0, num_bins – 1] # assuming input is 0-255 images with num_bins <= 256 # Scale the pixels if num_bins is less than 256 scale = 256 / num_bins img_chunk_scaled = (img_chunk / scale).astype(np.uint8) hist, _ = np.histogram(img_chunk_scaled, bins=num_bins, range=(0, num_bins)) return hist def parallel_histogram(filename, num_bins): comm = MPI.COMM_WORLD rank = comm.Get_rank() size = comm.Get_size() # Only rank 0 reads the file meta and broadcasts structure if rank == 0: with h5py.File(filename, 'r') as f: # Use 'data' dataset shape = f['data'].shape dtype = f['data'].dtype else: shape = None dtype = None shape = comm.bcast(shape, root=0) dtype = comm.bcast(dtype, root=0) # Total number of elements total_elements = np.prod(shape) # Calculate chunk size per process base_chunk = total_elements // size remainder = total_elements % size # Determine start and end indices for this process if rank < remainder: my_start = rank * (base_chunk + 1) my_end = my_start + base_chunk + 1 else: my_start = rank * base_chunk + remainder my_end = my_start + base_chunk my_length = my_end – my_start # Open file collectively with h5py.File(filename, 'r', driver='mpio', comm=comm) as f: dataset = f['data'] # Flat read (h5py handles contiguous data well even if multi-dimensional # if we access via flat indexing or 1D slice. Since we want MPIO, # we should match MPI rank requests to contiguous 1D blocks). # For contiguous HDF5, flat slicing is fast. # Flat slicing is only allowed for 1D datasets, # so we must read in chunks of the original shape. # For simplicity and MPIO compatibility, let's map my_start, my_end # to multi-dimensional indices or read full slices along the first dimension. # Alternatively, partition along the first dimension: num_rows = shape[0] base_rows = num_rows // size remainder_rows = num_rows % size if rank < remainder_rows: row_start = rank * (base_rows + 1) row_end = row_start + base_rows + 1 else: row_start = rank * base_rows + remainder_rows row_end = row_start + base_rows # Read chunk my_chunk = dataset[row_start:row_end, :, :] # Compute local histogram local_hist = compute_histogram_chunk(my_chunk, num_bins) # Reduce to rank 0 global_hist = np.zeros(num_bins, dtype=np.int64) comm.Reduce(local_hist, global_hist, op=MPI.SUM, root=0) return global_hist if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) < 3: print(
Originally posted 2010-09-11 00:53:49.
