Medizinische Überwachung älterer erwachsener Patienten nach Entlassung aus einem Krankenhausaufenthalt wegen Herzinsuffizienz

Herzinsuffizienz ist eine Erkrankung mit schlechter Prognose, insbesondere bei älteren Erwachsenen, deren Behandlung schwierig ist. Insgesamt steigt die Sterblichkeitsrate mit zunehmendem Alter und steigt bei Männern um 27 % pro Jahrzehnt und bei Frauen um 61 % pro Jahrzehnt.

Die Behandlung und Überwachung der Herzinsuffizienz beruht auf der angemessenen Verschreibung von Medikamenten mit positiver Wirkung auf den Umbau des Herzmuskels (ACE-Hemmer, Betablocker), einer regelmäßigen Neubewertung für eine optimale Wirksamkeit sowie einer guten Einhaltung von Hygiene- und Ernährungsregeln wie z wie regelmäßige Gewichtskontrolle, einfache Ernährungsregeln (Salz- und Wasseraufnahme) sowie die Aufrechterhaltung von körperlicher Aktivität und Training.

Das Hauptziel ambulanter Dienste besteht darin, Dekompensationsepisoden frühzeitig zu erkennen, um sie schnell zu behandeln und einen Krankenhausaufenthalt zu verhindern. Tritt keine Besserung ein, ist ein Krankenhausaufenthalt erforderlich. Nach der Entlassung aus der Gesundheitseinrichtung ist die Abstimmung mit der Stadt oder der aufnehmenden Struktur von entscheidender Bedeutung, um eine angemessene Kontinuität der Pflege sicherzustellen.

Schlechte Veröffentlichungen haben bereits die Vorteile des maschinellen Lernens (ML) für die Vorhersage von Krankenhausaufenthalten und Todesfällen bei Patienten mit Herzinsuffizienz gezeigt. Die Vorhersageleistung reicht von durchschnittlich (AUC: 0,55) bis sehr gut (AUC 0,8).

Damit diese Modelle funktionieren, benötigen sie jedoch eine große Anzahl hochgradig medikalisierter Variablen (normalerweise über hundert, darunter Medikamente, Krankengeschichte, EKG usw.), was ihre Anwendung im wirklichen Leben sehr schwierig macht.

Andererseits zufriedenstellende Vorhersagemodelle (AUC>0,7) haben große zeitliche Vorhersagefenster (1 bis 3 Jahre), was die Umsetzung von Gesundheitsmaßnahmen erschwert.

Nach unserem besten Wissen bietet keine Veröffentlichung ein kurzes Vorhersagefenster (einige Wochen) basierend auf einfachen Modellen (weniger als 15 Variablen mit geringer Medikalisierung).

Das medizinische Gerät PRESAGE Care ermöglicht die Beobachtung funktioneller Veränderungen, die potenziell schwerwiegende medizinische Ereignisse ankündigen, und verbessert die Vorhersagen im Vergleich zu herkömmlichen Modellen erheblich.

• Pflegekräfte füllen eine benutzerfreundliche Anwendung aus (weniger als 2 Minuten), um das Risiko eines schwerwiegenden Ereignisses (Krankenhausaufenthalt, Verlust der Autonomie usw.) vorherzusagen.
• Eine Warnung wird an die Endnutzer, also die medizinischen Fachkräfte, gesendet, um einen Gesundheitseingriff auszulösen, der in manchen Fällen eine Verschlechterung der Situation verhindern oder eine Bewältigung in einem Nicht-Notfall-Kontext ermöglichen könnte.

Diese Studie basiert auf der Hypothese, dass die Verwendung des PRESAGE CARE-Geräts in Verbindung mit einer Gesundheitsintervention auf der Grundlage bestehender Gesundheitsnetzwerke mit einer geringeren Häufigkeit außerplanmäßiger Rehospitalisierungen verbunden sein könnte, ohne dass es zu einem Unterschied in der Mortalität kommt. Diese Studie basiert auf der Hypothese, dass das Gerät von den Leistungsempfängern, ihren Angehörigen und dem medizinischen Fachpersonal gut angenommen wird (Zufriedenheit > 80 %) und dass der Eingriff nicht mit einem Anstieg der Gesundheitsausgaben verbunden sein wird, da die damit verbundenen zusätzlichen Kosten Der Einsatz von PRESAGE CARE wird durch die Reduzierung der Ausgaben im Zusammenhang mit vermiedenen Krankenhausaufenthalten ausgeglichen.