Kalibrace algoritmu pro detekci srdeční dekompenzace prostřednictvím parametrických objektů (CARDCOP) (CARDCOP)

Ve Francii trpí chronickým srdečním selháním (HF) více než milion lidí s průměrným věkem 75 let. SZ je hlavním problémem veřejného zdraví, který každoročně vede ke 160 000 hospitalizacím a 70 000 úmrtím, přičemž roční náklady na hospitalizaci se odhadují na 1,6 miliardy EUR. Srdeční selhání zůstává třetí hlavní příčinou kardiovaskulární mortality s 6 až 9krát vyšším rizikem náhlé srdeční smrti u pacientů se srdečním selháním ve srovnání s běžnou populací.

Po dosažení věku 80 let přibližně 25 % pacientů se srdečním selháním zemře do tří měsíců po epizodě dekompenzace a téměř 40 % do jednoho roku. Navzdory významnému pokroku zůstává terapeutický management pacientů složitý a hospitalizace je obtížné předvídat. Dokonce se odhaduje, že téměř 400 000 až 700 000 lidí se srdečním selháním zůstává ve Francii nediagnostikováno. Hospitalizace, kterým se lze vyhnout, přispívají ke zhoršení kvality života těchto pacientů a někdy vedou k úmrtí.

Srdeční selhání je stav charakterizovaný postupným zhoršováním. Zpočátku může být pacient asymptomatický, ale postupně začne pociťovat několik, ne-li všechny, z následujících příznaků: výrazná dušnost (dušnost), edém, potíže s dýcháním vleže (ortopnoe), rychlý nárůst hmotnosti, chronická únava, srdce bušení srdce a pokles krevního tlaku při postavení. Sledování vývoje těchto příznaků je zásadní pro identifikaci rizika dekompenzace srdečního selhání a umožňuje včasnou a vhodnou intervenci, aby se zabránilo hospitalizaci.

Progresi těchto příznaků lze sledovat sledováním fyziologických (klinických) proměnných, jako je hmotnost, krevní tlak, srdeční frekvence a saturace kyslíkem. Jde o široce uznávané parametry jako indikátory zdravotního stavu a často se používají v algoritmech monitorování pacientů se srdečním selháním, jak ukazují systematické přehledy.

Hmotnost je jedním z povinných parametrů, které je třeba zjišťovat podle doporučení HAS. American Heart Failure Association (HFSA) a směrnice Evropské kardiologické společnosti (ESC) také doporučují denní sledování hmotnosti. Krevní tlak je také jedním z doporučených klinických příznaků, které je třeba sledovat, protože je předzvěstí dekompenzace srdečního selhání.

Čtyři varovné signály – dušnost, rychlé přibírání na váze, edém dolních končetin a únava (EPOF) – musí být sledovány, zejména po 60. roce věku, aby se podpořila včasná diagnóza a zabránilo se hospitalizacím.

Tepová frekvence v klidu a při cvičení může předpovědět riziko kardiovaskulárních onemocnění. Vysoká klidová srdeční frekvence je spojena se zvýšeným rizikem ischemické choroby srdeční a mortalitou ze všech příčin a je také považována za prediktivní faktor dekompenzace u pacientů se srdečním selháním. Bylo zjištěno, že dechová frekvence je významně nižší u pacientů s dekompenzací srdečního selhání. Fyzická aktivita je však spojena s lepším kardiovaskulárním zdravím a sníženou úmrtností. Fyzická aktivita, doporučená Americkou srdeční asociací (AHA) jako jedno z „8 jednoduchých opatření pro zdravý život“, pomáhá podporovat zdraví srdce.

Kontinuální sběr všech těchto fyziologických (klinických) parametrů u pacientů se srdečním selháním s rizikem dekompenzace v reálném čase by mohl zlepšit sledování pacienta a pomoci předvídat riziko dekompenzace akutního srdečního selhání. Lepší pochopení těchto parametrů, jejich variací a jejich korelací by skutečně umožnilo lepší charakterizaci pacientů se srdečním selháním a včasnou identifikaci dekompenzace.

Tato studie si klade za cíl identifikovat prediktivní faktory dekompenzace srdečního selhání a vyvinout a natrénovat algoritmus včasné detekce, který bude použit při telemonitoringu po kalibraci algoritmu. Pro sběr tohoto datového toku budou pacienti se srdečním selháním vybaveni třemi připojenými zařízeními (hodinky, váha, monitor krevního tlaku) propojenými se zařízením TakeCoeur AI. Algoritmus časné detekce dekompenzace srdečního selhání bude postaven na základě variací ve shromážděných fyziologických parametrech a výskytu dekompenzace srdečního selhání během období studie.

Klinická data pacienta budou shromažďována kardiologem při zařazení a fyziologické parametry budou pasivně a aktivně sbírány prostřednictvím připojených zařízení. Pro každého pacienta bude při zařazení stanoven výchozí stav odrážející jeho počáteční stav. V průběhu studie bude detekována jakákoli odchylka nebo variace od této základní linie. V případě dekompenzace srdečního selhání bude stanovena souvislost mezi touto dekompenzací a odchylkami v digitálně shromážděných parametrech.

Vyšetřovatelé předpokládají, že časná detekce dekompenzace srdečního selhání zařízením TakeCoeur AI bude v souladu se skutečným výskytem dekompenzace srdečního selhání, jak bylo zaznamenáno prostřednictvím využití zdravotní péče během této studie, s dobrou citlivostí a nízkou mírou falešně negativních výsledků.