Efecto de un sistema de gestión de alertas electrónicas de ML para reducir el uso de visitas al servicio de urgencias y hospitalizaciones

Semanalmente, después de la visita domiciliaria, los HCA informaron sobre el estado funcional de los participantes utilizando una aplicación de teléfono inteligente que registró 23 elementos funcionales sobre cada participante (p. ej., capacidad para pararse, moverse, comer, estado de ánimo, soledad). Se desarrolló un sistema predictivo que utiliza técnicas de aprendizaje automático (es decir, aprovechando predictores forestales aleatorios) y generó alertas predictivas de 7 a 14 días sobre el riesgo de visita al servicio de urgencias a las enfermeras.

Este cuestionario se centró en la autonomía funcional y clínica (es decir, actividades de la vida diaria), posibles síntomas médicos (p. ej., fatiga, caídas y dolor), cambios en el comportamiento (p. ej., reconocimiento y agresividad) y comunicación con el HA o su entorno. . Este cuestionario está compuesto por preguntas muy sencillas y fáciles de entender, dando una visión global del estado de la persona. Para cada una de las 23 preguntas se solicitó una respuesta de sí o no. Los datos registrados por los HA se enviaron en tiempo real a un servidor seguro para ser analizados por nuestro algoritmo de aprendizaje automático, que predijo el nivel de riesgo y lo mostró en un dispositivo médico seguro basado en la web llamado PRESAGE CARE, que tiene la marca CE. En particular, cuando el algoritmo predecía un nivel de riesgo alto, se mostraba una alerta en forma de notificación en pantalla a la enfermera coordinadora del centro de la red asistencial del distrito. Esta notificación de riesgo estuvo acompañada de información sobre cambios recientes en el estado funcional de los pacientes, identificados a partir de los registros de las HA, para ayudar a la enfermera coordinadora en la interacción con el cuidador familiar y otros profesionales de la salud.

En caso de alerta, la enfermera coordinadora llamaba al cuidador familiar para informarle sobre cambios recientes en el estado de salud del paciente y despejar dudas, pudiendo entonces decidir solicitar una intervención sanitaria según un modelo de intervención sanitaria desarrollado antes del inicio de la enfermedad. estudiar. En resumen, esta intervención de salud activada por alerta (ATHI) consistió en llamar a la enfermera del paciente (si el paciente tenía visitas regulares de una enfermera a domicilio) o al médico de cabecera del paciente e informarles de un empeoramiento del estado funcional del paciente y de un riesgo potencial. de una visita al servicio de urgencias o una hospitalización no planificada en los próximos días según el algoritmo del sistema eHealth. Este modelo de ATHI había sido presentado y aprobado por las Agences Régionales de Santé de las regiones involucradas en nuestro estudio.