mHealth zur Früherkennung von Exazerbationen bei älteren Menschen mit Herzinsuffizienz (mobileHF)

Patientenregister wurden in zwei verschiedenen Datenbanken geführt: Die eine enthielt allgemeine Informationen zu Patienten und epidemiologische Daten. Die andere Datenbank speicherte die überwachten Daten, die alle 48 Stunden erhalten wurden.

Qualitätssicherung und Überprüfung der Quelldaten wurden durch Abrufen allgemeiner Informationen über Patienten aus der elektronischen Patientenakte des Krankenhauses erreicht. Darüber hinaus wurden epidemiologische Informationen vom Hauptprüfarzt bewertet, der Ausreißerwerte entfernte und das Auftreten scharfer Änderungen in zeitlichen Reihen (z. Änderungen > 0,5 kg in zwei Tagen).

Die Patienten wurden auf der Akutstation des Geriatriedienstes rekrutiert. Als sie wegen einer Exazerbation der Herzinsuffizienz aufgenommen wurden, führte eine ausgebildete Krankenschwester die Erstuntersuchung durch. Wenn der Patient geeignet war, erklärte ihm ein Geriater die Studie und wenn der Patient zustimmte, wurden wir gebeten, die Einverständniserklärung zu unterschreiben. Dann wurde er zufällig einer Gruppe zugeteilt. Die Teilnehmer der Interventionsgruppe wurden vom Geriater und der Pflegekraft in der Durchführung der Messungen mit dem Mobiltelefon geschult. Für diejenigen in der Kontrollgruppe zeichnete das Personal die Ausgangsmerkmale auf, und während der Nachsorge wurden die Notfallbesuche, Wiederaufnahmen und der Tod aufgezeichnet. Diese letztgenannten Variablen wurden auch bei den Patienten der Interventionsgruppe erhoben.

Das Datenwörterbuch enthielt Variablen, die Patienten identifizieren, und andere, die ihren Status und ihre Entwicklung beschreiben:

• Sauerstoffsättigung, gemessen als ganze Zahl (80-100)
• Herzfrequenz, gemessen in Schlägen/Minute (0-200)
• Diastolisches Blut, gemessen in mmHg (0-100)
• Systolischer Blutdruck, gemessen in mmHg (0-100)
• Atemfrequenz, gemessen in Atemzügen/Minute (0-100)
• Hauttemperatur, gemessen in Celsius
• Gewicht, gemessen in kg
• Glukose, gemessen in mg/dl (0-500)
• Short Physical Performance Battery, Gehzeit für 4,3 Meter, gemessen in Sekunden (0-100)
• Short Physical Performance Battery, Ganggeschwindigkeit für 4,3 Meter, gemessen in Dezimalmeter/Sekunde (0-1)
• Kurze körperliche Leistungsfähigkeit Batterie, einmal Stuhlstandtest, gemessen in Sekunden (0-100)
• Symptomfrage Q1: Fühlen Sie sich schlechter als beim letzten Mal?, gemessen als boolesche Variable (JA/NEIN)
• Symptomfrage Q2: Fühlen Sie sich schlechter als am Tag der Krankenhausentlassung?, gemessen als boolesche Variable (JA/NEIN)
• Symptomfrage Q3: Fühlen Sie sich kurzatmig?, gemessen als kategoriale Variable (Anstrengung/DLA/in Ruhe)
• Symptomfrage Q4: Fühlen Sie Ihre Beine geschwollen? ?, gemessen als boolesche Variable (JA/NEIN)
• Symptomfrage Q5: Sind Sie nachts mit Müdigkeit aufgewacht? ?, gemessen als boolesche Variable (JA/NEIN)
• Symptomfrage Q6: Haben Sie mehr Kissen zum Schlafen gebraucht als beim letzten Mal? ?, gemessen als boolesche Variable (JA/NEIN)
• Symptomfrage Q7: Haben Sie alle Ihre Medikamente eingenommen? ?, gemessen als boolesche Variable (JA/NEIN)
• Symptomfrage Q8: Haben Sie die Indikationen zu Speisen und Getränken Ihres Arztes befolgt?, gemessen als boolesche Variable (JA/NEIN). Mit einem signifikanten Niveau von 0,05. Stichprobe: 50-60 pro Gruppe. Mit den ersten 20 eingeschlossenen Patienten wurde die Stichprobengröße neu berechnet, nur 40 wurden in jeder Gruppe benötigt. Wir schlossen jedoch mehr Patienten in die Intervention ein (bis zu 50), um Tropfen zu bekommen, nur 3 brachen die Studie ab, sodass wir Daten von 47 in der Interventionsgruppe erhielten.

Fehlende Daten wurden von der Analyse ausgeschlossen, das Register wurde ausgeschlossen. Wenn ein Patient mehr als eine Messung für die gleichen erwarteten Daten registrierte, blieb die letzte übrig und der Rest wurde gelöscht.

Statistische Analyse:

Zunächst führten wir eine deskriptive Analyse der Daten durch. Später analysierten wir die Auswirkungen der Intervention mit Telemedizin und die prädiktiven Werte der verschiedenen gemessenen Variablen durch logistische Regressionen.

Beschreibende Daten werden als Medianwerte (IQR) dargestellt. Baseline-Charakteristika zwischen Kontroll- und Interventionsgruppen wurden unter Verwendung von nicht-parametrischen Tests (Mann-Whitney) verglichen.

Um die Auswirkungen der Intervention zu ermitteln, wurde die Analyse in zwei Teile geteilt. Zuerst wurde ein logistisches Regressionsmodell angepasst, um zu bestimmen, ob die Patientenüberwachung (ja/nein) eine Verschlechterung unter Verwendung von Alter und Geschlecht als Kovariaten signifikant vorhersagt. Dann wurde eine neue Variable, Krankenhausaufenthaltsdauer, mit der Aufenthaltsdauer für eine Wiederaufnahme in jeder Gruppe erstellt, um zu beurteilen, ob die Verwendung von Telemonitoring die Dauer des Krankenhausaufenthalts beeinflusst. Sowohl Kontroll- als auch Interventionsgruppen wurden mit Mann-Whitney verglichen.

Schließlich wurde in der Interventionsgruppe dasselbe logistische Regressionsmodell angepasst, um die Faktoren zu bestimmen, die eine Verschlechterung signifikant vorhersagen.

Alle Analysen wurden mit dem Statistical Package R für Windows (Wien, Österreich) (http://www.r-project.org) durchgeführt, Version 3.1.1. Der P-Wert wurde auf ein Niveau von < 0,05 eingestellt.