Tämä on ihan mielenkiintoinen artikkeli. Pisti silmään, että artikkelissa Nightingalen käyttämät logistiset regressiomallit oli hauskasti nimetty “AI-malleiksi”, mitä ehkä pitäisi ruveta käyttämään omissakin julkaisuissa. Sinänsä kyllä totta, jos AI-mallin käsittää hyvin laajasti.
Julkaisussa terveystarkastukset tarkoittavat lähinnä työterveyshoitajien työterveydessä tekemiä terveystarkastuksia ja siitä mahdollisti käynnistävää muuta interventioketjua, korkeassa riskissä olevat pääsevät lääkärin vastaanotolle joka voi määrätä eri interventioita. Kannattaa huomata, että lähes kaikki säästö ja kustannustehokkuus tulee siitä että hoitajien työ lopetetaan ja korvataan Nightingalen verikokeella ja riskitesteillä.
Julkisella puolellahan terveystarkastukset on jo pitkälti lopetettu vaikuttamattomina, joten säästöt on siltä osin jo realisoitu. Terveystarkastuksia ei siis tarvitsisi välttämättä korvata millään (esim. NG:n testillä), ne voi vaan lopettaa ja se olisi itsessään kustannustehokasta ja säästöt merkittäviä. Tässä säästöjä on saatu pääasiassa automatisoimalla hoitajien tekemää työtä, mikä voisi toki olla arvokasta.
Artikkelin simulaatio on varsin hyvin tehty vaikkakin se käyttää “synteettistä dataa”, mikä ei ehkä aina lisää uskottavuuttaa. Erityisen hienosti tässä tutkimuksessa on pohdittu mihin tällainen riskitestaus voisi johtaa ja mallinnettu erilaisia yleisimpiä interventioita joita voisi seurata eri riskitasoista (tässä esim. interventio tupakoinnin lopettamiseksi, verenpaine tai kolesteritavoitteiden tiukennus, painonpudotusvalmennus) ja annettu vaikutukset niiden toteumalle. Lopulta kaikkien näiden soveltamisen jälkeen kohonnessa riskissä oleville ja nykyisten terveystarkastusten korvaaminen Nightingalen testillä nostaa kohorttilaisten jäljellä olevaa odotettua laatupainotettua elinikää (QALY) vuosissa 31,4 → 31,5 skenaariossa 1 ja 2 ja vastaavasti pudottaa sitä 0,01 vuotta skenaariossa 3 
.
Populaatiotasolla saavutetut muutokset laatupainotetussa eliniässä ovat muutaman promillen luokkaa eli merkityksettömiä, mutta artikkeli vaikuttaa olevan ensimmäinen, joka pohtii että Nightingalen testillä testaaminen voisi myös heikentää ihmisten terveyttä ja elinikää populaatiotasolla eli verrattuna nykyiseen toimintatapaan eli tässä hoitajan vastaanottoon jossa tehdään FINRISK ja FINDRISC.
Tämä on mielestäni artikkelin mielenkiintoisinta antia, harmi että kirjoittajat eivät avaa sitä enempää tekstissä tai lisämateriaaleissa. Ainoastaan todetaan että luokittelussa on eroja vertailuryhmän kanssa ja myöhemmin puhutaan NG:n metabolomimallinnuksen “epätarkkuuksista” ja luokittelukyvystä, jonka edelleen mainitaan olevan “hieman heikompi” kuin aikaisemmissa tutkimuksissa on esitetty.
However, there are also several limitations. First, there are some inaccuracies remaining in the modelling of the MRS risk of individuals and modelled parametric disease-free survival times (i.e. the ability of MRS to recognize the ones in true risk seems to be a bit weaker in our model than reported in previous studies [13,14]). This makes the results presented weaker than they ought to be.
Tätä olisi voinut kyllä avata enemmän, mutta varsinaisesti tämän tutkimuksen pääpaino vaikutti olevan arvioida NG:n testin vaikutuksia kustannuksiin ja työmääriin, ja sivulausessa sanotaan että ne ovat merkittäviä ja tavoittelemisen arvoisia huolimatta mahdollisista (pienistä) negatiivisista terveysvaikutuksista. Näinkin voi toki lobata asiaa, mutta toki pitää pohtia mitä se tarkoittaa NG:n sijoituscasen kannalta jos pivoitoidaan puhumaan vain kustannusvaikuttavuudesta ja unohdetaan terveysvaikuttavuus.
Toki tämäkään tutkimus ei varsinaisesti kerro, heikentääkö vai parantaako NG:n testi ihmisten terveyttä. Tulokset ovat epämääräisiä, mahtuvat virhemarginaaliin ja ne muodostettiin synteettisella datalla ja tuhannella oletuksella. Läpinäkyvyys on huonoa. Mutta NG testien luokituskyky on varsin huonosti kuvailtu ja erityisesti validoitu ja tässäkin viitattiin huolestuttavasti epätarkkuuksiin siinä.
Jospa tämä nopeasti löytäisi ulkomaalaiset sijoittajat.
