Monitoreo médico de pacientes adultos mayores después del alta de una hospitalización por insuficiencia cardíaca

La insuficiencia cardíaca es una condición de mal pronóstico, especialmente en adultos mayores de difícil manejo. En general, la tasa de mortalidad aumenta con la edad, aumentando un 27% por década en los hombres y un 61% por década en las mujeres.

El manejo y seguimiento de la insuficiencia cardíaca se basa en la prescripción adecuada de fármacos con efecto beneficioso sobre la remodelación del músculo cardíaco (inhibidores de la ECA, betabloqueantes), con una reevaluación periódica para una mayor eficacia y el cumplimiento de normas higiénico-dietéticas como como el control regular del peso, normas nutricionales sencillas (ingesta de sal y agua) y el mantenimiento de la actividad física y el entrenamiento.

El principal objetivo de los servicios ambulatorios es detectar precozmente los episodios de descompensación para tratarlos rápidamente y prevenir la hospitalización. En ausencia de mejoría, es necesaria la hospitalización. Una vez dado de alta del centro de atención de salud, la coordinación con la ciudad o la estructura de acogida es esencial para garantizar una continuidad adecuada de la atención.

Publicaciones deficientes ya han demostrado los beneficios del aprendizaje automático (ML) para predecir la hospitalización y la muerte en pacientes con insuficiencia cardíaca. El rendimiento predictivo oscila entre promedio (AUC: 0,55) y muy bueno (AUC 0,8).

Sin embargo, para funcionar, estos modelos requieren un gran número de variables altamente medicalizadas (normalmente más de cien, incluyendo medicación, historial médico, ECG...), lo que los hace muy difíciles de aplicar en la vida real.

Por otro lado, modelos predictivos satisfactorios (AUC>0,7) tienen grandes ventanas de predicción temporal (de 1 a 3 años), lo que dificulta la implementación de acciones de salud.

Hasta donde sabemos, ninguna publicación presenta una ventana de predicción corta (unas pocas semanas) basada en modelos simples (menos de 15 variables con poca medicalización).

El dispositivo médico PRESAGE Care permite observar cambios funcionales que pueden presagiar eventos médicos importantes y mejora significativamente las predicciones en comparación con los modelos convencionales.

• Los cuidadores rellenan una aplicación fácil de usar (menos de 2 minutos), creada para predecir el riesgo de un evento grave (hospitalización, pérdida de autonomía, etc.).
• Se envía una alerta a los usuarios finales, que son los profesionales sanitarios, para desencadenar una intervención sanitaria que podría, en algunos casos, evitar que la situación se deteriore o permitir gestionarla en un contexto que no sea de emergencia.

Este estudio se basa en la hipótesis de que el uso del dispositivo PRESAGE CARE junto con una intervención de salud basada en las redes de salud existentes podría asociarse con una menor incidencia de rehospitalización no programada, sin diferencia en la mortalidad. Este estudio se basa en la hipótesis de que el dispositivo será bien aceptado por los beneficiarios, sus familiares y profesionales sanitarios (satisfacción > 80%), y que la intervención no irá asociada a un aumento del gasto sanitario, ya que los costes adicionales asociados a el uso de PRESAGE CARE se verá compensado por la reducción de los gastos relacionados con las hospitalizaciones evitadas.