Vzdálené monitorování pacientů s CHOPN, které zažívají akutní exacerbaci prostřednictvím hodnocení zdraví pomocí nositelné mobilní technologie (COPD-BREATHE)

Chronické obstrukční plicní onemocnění (COPD) je běžný a život ohrožující plicní stav zodpovědný za přibližně tři miliony úmrtí po celém světě každý rok. Tato nemoc představuje podstatnou zátěž nejen u jednotlivců, ale také na systémech zdravotní péče. V Evropské unii představuje CHOPN 56% ročních nákladů na zdravotní péči související s onemocněním dýchacích cest, což odpovídá 38,6 miliardám EUR.

Významná část těchto nákladů vyplývá ze zhoršení příznaků onemocnění, které naléhaly na časté (re) hospitalizace. Tyto hospitalizace jsou obvykle vyvolány vzplanutím, známým také jako akutní exacerbace CHOPN (AECOPD). Takové vzplanutí mají často multifaktoriální původ, např. bakteriální nebo virová infekce dýchacích cest) a vyžadují včasný lékařský zásah, aby se zmírnil jejich dopad.

AECOPD nepříznivě ovlivňuje zdravotní stav pacienta, zrychluje pokles funkce plic, zhoršuje prognózu a významně snižuje kvalitu života. Proto je včasná detekce exacerbací nezbytná pro zabránění dalšího progrese onemocnění a snížení přijetí nemocnice.

Mobilní zdraví (MHealth) představuje slibné řešení pro sledování pacientů s CHOPN doma na dálku. V současné době zůstává zdraví pacientů s CHOPN mimo nemocnici z velké části nemonitorováno-„černá skříňka“. Použitím nositelné mobilní technologie k měření více parametrů (např. Nasycení kyslíkem, respirační frekvence atd.) Může být možné předpovídat onemocnění zhoršovat se včas a umožnit včas. Předchozí studie zdůraznily, že monitorování nasycení periferních kyslíků (SPO2) a rychlost dýchacích cest mohou být užitečné při předpovídání AECOPD, ale předpovídání algoritmů stále chybí.

V této klinické studii budou sledovány po parametrech: fyzická aktivita, kontinuální srdeční frekvence, respirační frekvence a dechy za minutu, SPO2, vzory spánku a teplotu jádra tělesné teploty pomocí Corsano 287-2 Smartwatch (třída IIA Meddev MDR). Tyto parametry budou sledovány od doby, kdy jsou pacienti přijati do pohotovostní místnosti (ER) až do tří měsíců po propuštění z nemocnice nebo do rehospitalizace kvůli Aecopdu. Shromážděná data budou použita k získání nahlédnutí do progrese CHOPN po události AECOPD a vytvoření predikčního modelu schopného předpovídat zhoršení onemocnění. Tento model by mohl v budoucnu umožnit včasný lékařský zásah, potenciálně zabránit hospitalizacím a zlepšit výsledky pacientů.