MONITOREO EXTERNO MÓVIL REMOTO EN TRASPLANTE 2.0 (Reboot)

Las tecnologías móviles de salud, como los teléfonos inteligentes y los dispositivos portátiles, pueden monitorear la salud de forma remota. Estas tecnologías prometen mejorar los resultados de salud en un espectro de pacientes al proporcionar a los equipos de atención médica una mejor conectividad que puede generar respuestas más oportunas a las preguntas y mejoras en la atención.

El propósito de este estudio es evaluar si los receptores de trasplantes de órganos sólidos (SOT, por sus siglas en inglés) se benefician de un mejor control y la eliminación de las barreras de comunicación, ya que las razones más comunes de reingreso y mortalidad pueden mitigarse mediante una intervención clínica. Además, la adherencia a la medicación es crítica en pacientes trasplantados para prevenir el rechazo del injerto. Anticipamos que el monitoreo remoto mejorará la adherencia/ajustes de medicamentos y permitirá la identificación temprana de problemas de salud, reduciendo las readmisiones hospitalarias prevenibles. Por lo tanto, este estudio determinará si una intervención de salud móvil innovadora, diseñada para mejorar la comunicación médico-paciente, reduce los reingresos hospitalarios innecesarios y las visitas al departamento de emergencias y a la clínica de trasplantes cuando se utiliza además del sistema de comunicación telefónica estándar de atención. También incorporaremos datos clínicos y fisiológicos ambulatorios continuos recopilados como parte de la intervención de salud móvil para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático capaces de identificar indicadores tempranos de resultados adversos en pacientes adultos con trasplante de corazón, riñón e hígado.

Presumimos que: la entrega de comunicación personalizada mediante una aplicación de salud móvil mejorará la autogestión del paciente, lo que resultará en una reducción del 50 % en la readmisión hospitalaria prevenible y las visitas no programadas al departamento de emergencias y a la clínica de trasplantes. Con la comunicación personalizada a través de la aplicación de salud móvil, esperamos menos mensajes telefónicos estándar de atención para los pacientes en el grupo de intervención y los pacientes con niveles de actividad más altos (recuento de pasos diarios promedio) antes del trasplante tendrán un índice más bajo de hospitalización. Finalmente, el gran conjunto de datos recopilado de este estudio permitirá que los nuevos modelos de predicción de riesgos derivados del aprendizaje automático predigan con mayor precisión los resultados adversos (por ejemplo, rechazo de órganos, infección y muerte), en comparación con los modelos de regresión convencionales.