Persönliches Entscheidungsunterstützungssystem für das Management von Herzinsuffizienz (HeartMan)

Hintergrund:

1–2 % der Menschen in den Industrieländern leiden an Herzinsuffizienz (HI), was die Gesellschaft jährlich etwa 100 Milliarden USD kostet. Obwohl die Fortschritte bei der Behandlung in letzter Zeit die Zahl der Krankenhauseinweisungen und Todesfälle aufgrund von Herzinsuffizienz verringert haben, bleibt die Belastung immer noch hoch, da etwa die Hälfte der Herzinsuffizienz-Patienten voraussichtlich innerhalb von fünf Jahren sterben wird und Herzinsuffizienz die häufigste Ursache für Krankenhauseinweisungen bei Menschen im Alter ist 65.

Da derzeit keine Heilung verfügbar ist, ist ein besseres Management der Herzinsuffizienz von entscheidender Bedeutung. Ein angemessenes Krankheitsmanagement kann nicht nur Symptome lindern, Krankenhausaufenthalte verhindern oder das Überleben verbessern, sondern auch die gesundheitsbezogene Lebensqualität (HRQoL) des Patienten beeinträchtigen. Die Task Force der European Society of Cardiology (ESC) hat evidenzbasierte Leitlinien für die Diagnose und das Management von Herzinsuffizienz erstellt, die von Klinikern verwendet werden sollen. Trotz der Verfügbarkeit dieser Leitlinien zeigen Registerdaten durchweg eine unzureichende Akzeptanz in der klinischen Praxis. Besonders besorgniserregend ist die schlechte Umsetzung der Trainingsrichtlinien, obwohl regelmäßige körperliche Aktivität und strukturierte Übungen bei CHF-Patienten dringend empfohlen werden. Dennoch liegen die Teilnahmequoten von CHF-Patienten an der kardiologischen Rehabilitation in Europa im Allgemeinen unter 20 %. Dies erfordert spezifischere Empfehlungen, wie Patienten auf personalisierte Weise Ratschläge zum Lebensstil erhalten können.

Eine vielversprechende Technologie zur Verbesserung des Krankheitsmanagements bei Herzinsuffizienz könnte mobile Gesundheit (mHealth) sein, die die Verwendung mobiler Geräte als Unterstützung für die medizinische Praxis umfasst. mHealth wurde bereits implementiert, um eine regelmäßige Nachsorge und physiologische Überwachung zu gewährleisten, die Sicherheit zu gewährleisten und Komplikationen zu erkennen, um eine spätere Inanspruchnahme der Gesundheitsversorgung zu verhindern. Darüber hinaus kann es auch ein Instrument sein, um Aufklärung zu leisten und Patienten in Bezug auf Selbstüberwachung und Selbstmanagement zu unterstützen. Die Beweise für die Wirksamkeit dieses Ansatzes bei Herzinsuffizienzpatienten sind jedoch gemischt. Mehrere Metaanalysen deuten auf klinische Vorteile hin, aber große klinische Studien zeigten keine Auswirkungen auf die Wiederaufnahme oder den Tod. Nichtsdestotrotz stellte die kürzlich durchgeführte BEAT-HF-Studie fest, dass die Fernbehandlung von Patienten weder die erneute Krankenhauseinweisung noch die Sterblichkeit reduzierte, sondern stattdessen eine Verbesserung der Lebensqualität berichtete.

Von Patienten gemeldete Ergebnisse (PROs), wie z. B. HRQoL oder wahrgenommener Gesundheitszustand, werden zunehmend als interessante Ergebnisse bei Herzinsuffizienz- und Koronarpatienten im Allgemeinen anerkannt. PROs sind keine Ersatzwerte für härtere Endpunkte wie Mortalität, sondern stellen unabhängige Ergebnisse mit härteren Endpunkten dar, die nicht unbedingt widerspiegeln, wie eine Krankheit und ihre Symptome vom Patienten erlebt werden. Darüber hinaus haben sich HRQoL und Gesundheitszustand als prädiktiv für klinische Ereignisse bei Patienten mit Herzinsuffizienz erwiesen. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Wahrnehmung der Patienten über sich verschlechternde Symptome wichtige prognostische Informationen enthält und in Studien zur Bewertung des Krankheitsmanagements implementiert werden sollte.

Ein Aspekt, der bei dieser Art von Studien zur mHealth-Technologie weitgehend ignoriert wurde, ist der psychologische Aspekt, der notwendig ist, um mit einer Verhaltensänderung zu beginnen und mit den Symptomen von Herzinsuffizienz fertig zu werden. Psychologische Interventionen wie kognitive Verhaltenstherapie und Achtsamkeitsübungen haben sich bereits als erfolgreich erwiesen, um das Verhalten zu ändern und Angstzustände, Depressionen und Symptome, die bei Herzinsuffizienzpatienten häufig sind, signifikant zu reduzieren. Daher kann die Implementierung psychologischer Interventionen in die mHealth-Technologie einen Mehrwert für dieses Tool bieten.

Das HeartMan-Projekt zielt darauf ab, ein persönliches Gesundheitssystem zu entwickeln, um Herzinsuffizienzpatienten bei der Bewältigung ihrer Krankheit zu helfen, mit dem ultimativen Ziel, die HRQoL zu verbessern. In diesem System werden Herzinsuffizienz-Patienten nicht nur auf ihren körperlichen Zustand, sondern auch auf den psychischen Zustand des Patienten überwacht. Diese Informationen werden in ein Entscheidungsunterstützungssystem integriert, das diese Informationen verwendet, um sowohl prognostische Informationen auf der Grundlage von Vorhersagemodellen, klinischen Pflegerichtlinien und Expertenwissen zu berechnen als auch die am besten geeignete Intervention zur Änderung und Verwaltung ihres Lebensstils vorzuschlagen. Darüber hinaus werden diese Interventionen an das psychologische Profil des Patienten angepasst präsentiert, um die Adhärenz gegenüber dem Medizinprodukt zu erhöhen.

Studiendesign:

HeartMan ist eine randomisierte kontrollierte 1:2-Proof-of-Concept-Studie (RCT), die in vier Krankenhäusern in zwei Ländern (Belgien und Italien) durchgeführt wird, um die übliche Versorgung von Herzinsuffizienz-Patienten mit der Hinzufügung eines persönlichen mHealth-Systems zusätzlich zum Standard zu vergleichen Pflege. 60 Patienten werden in Italien und 60 in Belgien für eine sechsmonatige Teilnahme eingeschrieben, was insgesamt 40 Patienten in der Kontrollgruppe und 80 in der Interventionsgruppe ergibt.

Ethische Zulassung:

Diese Studie wurde von den Ethikkommissionen der teilnehmenden Krankenhäuser in beiden Ländern genehmigt, wobei die Ethikkommissionen des Universitätskrankenhauses in Gent und des Allgemeinen Krankenhauses von Rieti die zentralen Ethikkommissionen sind. Vor der Aufnahme in die Studie wird von allen Teilnehmern eine schriftliche Einverständniserklärung eingeholt. Darüber hinaus wurde das HeartMan-Gerät, das während der Studie verwendet wird, von der Föderalen Agentur für Medizin und Gesundheitsprodukte in Belgien (FAGG: Federaal Agentschap voor Geneesmiddelen en Gezondheidsproducten) und Italien (AIFA: Agenzia Italiana del Farmaco) zugelassen.

Berechnung der Stichprobengröße:

Die Berechnung der Stichprobengröße basierte auf primären Ergebnisdaten aus dem vorherigen CHIRON-Projekt (Ref), die zeigten, dass 90 Patienten benötigt werden, um mindestens 5,8 Schläge pro Minute bei der durchschnittlichen täglichen Herzfrequenzdifferenz im Wachzustand zu zeigen – als grundlegender Parameter, der mit den Angaben der Patienten korreliert HRQoL – mit 90 % Leistung zwischen den beiden Gruppen. Um mögliche Drop-outs zu berücksichtigen, wird die Studie daher mit 60 Patienten in jedem der beiden teilnehmenden Länder basierend auf einem 1:2-Randomisierungsprotokoll durchgeführt.

Statistische Analyse:

Die Hauptauswertung der primären und sekundären Endpunkte erfolgt nach dem Intention-To-Treat-Prinzip, d. h. Einbeziehung aller Patienten in die Analyse, die nicht innerhalb der ersten 4 Wochen der Studie abgebrochen wurden, da diese Patienten ersetzt wurden. Um die klinische Wirkung der HeartMan-Intervention auf die verschiedenen Endpunkte (mit Ausnahme von Mortalität und Krankenhausaufenthalt) zu beurteilen, wird bei Patienten, die sich zu mindestens 50 % an den Behandlungsplan halten, eine zusätzliche Per-Protokoll-Analyse durchgeführt. Basierend auf diesen Ergebnissen wird eine Dosis-Wirkungs-Analyse durchgeführt, um die Beziehung zwischen dem Grad der Adhärenz und den Interventionseffekten zu überprüfen.

Vor jeder Analyse wird die Verteilung der Variablen überprüft, um den richtigen statistischen Test auszuwählen und Ausreißer zu identifizieren. In allen Analysen p-Werte

Die Auswirkungen der Proof-of-Concept-Studie werden durch die Analyse der Daten zu Studienbeginn und zum Ende der Untersuchung zwischen und unter den Behandlungsgruppen bewertet. Der primäre Endpunkt des HeartMan-Projekts ist die selbstberichtete Verbesserung der HRQoL, die mithilfe von T-Tests oder ihrer nicht parametrischen Variante und Chi-Quadrat-Tests analysiert wird, um die Merkmale zwischen den Gruppen zu vergleichen. Falls erforderlich, wird ein multipler linearer Regressionsansatz gewählt, um Störvariablen auszugleichen. Um die Wirkung der Intervention auf die verschiedenen Gruppen zu beurteilen, wird ein Messwiederholungsdesign mit Zeit*Gruppen-Interaktionseffekt gewählt. Ein ähnlicher statistischer Ansatz wird auch für die sekundären Analysen durchgeführt. Sekundäre Ziele innerhalb der HeartMan-Intervention sind die Auswirkungen auf Verhaltensergebnisse, Krankheitswahrnehmung und klinische Ergebnisse, die sich letztendlich auf das Krankheitsmanagement und die HRQoL auswirken können.

Ein Ziel parallel zur Auswirkung auf die HRQoL ist die Auswirkung des HeartMan-Systems auf einen kombinierten Endpunkt aus Mortalität und Krankenhausaufenthalt. Dieses Ziel wird durch einen Vergleich der Patientenmerkmale und der Verwendung der HeartMan-Intervention zwischen ereignisfreien Patienten und Patienten, die während der 6-monatigen Studie ein Ereignis hatten, bewertet. Darüber hinaus wird eine Kaplan-Meier-Analyse durchgeführt, um das ereignisfreie Überleben zu untersuchen.

Es werden große Anstrengungen unternommen, um vollständige Daten zu Ergebnismessungen zu haben und alle erhaltenen Informationen zu nutzen. Ein vorzeitiger Abbruch innerhalb von 4 Wochen nach Beginn der Intervention wird als tatsächlicher Abbruch behandelt und ein Ersatz durch neue Kandidaten ist vorgesehen. Während der Studie wird der Grad der Adhärenz bewertet und falls eine geringe Adhärenz festgestellt wird (

Bei späteren Studienabbrechern wird die Durchführung der Studienabschlussprüfung angestrebt und, falls dies nicht möglich ist, als fehlende Daten gewertet. Bei fehlenden Daten können einige der Ergebnismaße (z. Herzfrequenz oder Blutdruck) können mithilfe des Last Observation Carried Forward (LOCF)-Prinzips über Daten aus dem HeartMan-System abgerufen werden.