mHealth pour détecter précocement l'exacerbation chez les personnes âgées souffrant d'insuffisance cardiaque (mobileHF)

Des registres de patients ont été réalisés dans deux bases de données différentes : l'une comprenait des informations générales sur les patients et des données épidémiologiques. L'autre base de données stockait les données surveillées obtenues toutes les 48 heures.

L'assurance de la qualité et la vérification des données sources ont été réalisées en récupérant des informations générales sur les patients à partir du dossier médical électronique de l'hôpital. De plus, les informations épidémiologiques ont été évaluées par le chercheur principal qui a supprimé les valeurs aberrantes et évalué la survenue de changements brusques dans les séries temporelles (par ex. change > 0,5 kg en deux jours).

Les patients ont été recrutés à l'unité aiguë du Service de gériatrie. Lorsqu'ils ont été admis en raison d'une exacerbation de l'insuffisance cardiaque, une infirmière qualifiée a effectué l'évaluation initiale. Si le patient était apte, un gériatre lui expliquait l'étude et si le patient acceptait on nous demandait de signer le consentement éclairé. Ensuite, il a été assigné au hasard à un groupe. Pour ceux du groupe d'intervention, ils ont été formés par le gériatre et l'infirmière sur la façon d'effectuer les mesures dans le téléphone mobile. Pour ceux du groupe témoin, le personnel a enregistré les caractéristiques de base et, pendant le suivi, les visites aux urgences, les réadmissions et les décès ont été enregistrés. Ces dernières variables ont également été enregistrées chez les patients du groupe d'intervention.

Le dictionnaire de données comprenait des variables identifiant les patients et d'autres décrivant leur état et leur évolution :

• Saturation en oxygène, mesurée sous forme d'entier (80-100)
• Fréquence cardiaque, mesurée en battements/minute (0-200)
• Sang diastolique, mesuré en mmHg (0-100)
• Pression artérielle systolique, mesurée en mmHg (0-100)
• Fréquence respiratoire, mesurée en respirations/minute (0-100)
• Température de la peau, mesurée en degrés Celsius
• Poids, mesuré en kg
• Glucose, mesuré en mg/dl (0-500)
• Batterie de performance physique courte, temps de marche de 4,3 mètres, mesuré en secondes (0-100)
• Batterie de performance physique courte, vitesse de marche sur 4,3 mètres, mesurée en mètres décimaux/seconde (0-1)
• Batterie de performance physique courte, test de support de chaise une fois, mesuré en secondes (0-100)
• Question-symptôme Q1 : Vous sentez-vous moins bien que la dernière fois ?, mesuré sous forme de variable booléenne (OUI/NON)
• Question-symptôme Q2 : Vous sentez-vous plus mal que le jour de la sortie de l'hôpital ?, mesuré sous forme de variable booléenne (OUI/NON)
• Question-symptôme Q3 : vous sentez-vous essoufflé ?, mesuré comme une variable catégorielle (effort/DLA/au repos)
• Question symptôme Q4 : Avez-vous l'impression que vos jambes sont enflées ? ?, mesuré comme une variable booléenne (OUI/NON)
• Question-symptôme Q5 : Vous êtes-vous réveillé la nuit en vous sentant fatigué ? ?, mesuré comme une variable booléenne (OUI/NON)
• Question symptomatique Q6 : Avez-vous eu besoin de plus d'oreillers pour dormir que la dernière fois ? ?, mesuré comme une variable booléenne (OUI/NON)
• Question-symptôme Q7 : Avez-vous pris tous vos médicaments ? ?, mesuré comme une variable booléenne (OUI/NON)
• Question-symptôme Q8 : Avez-vous suivi les indications alimentaires et de boissons de votre médecin ?, mesurée en tant que variable booléenne (OUI/NON) La taille de l'échantillon a été calculée pour réduire le taux de réadmission de 10 % en 3 mois. Avoir un niveau significatif de 0,05. Échantillon : 50-60 par groupe. Avec les 20 premiers patients inclus, la taille de l'échantillon a été recalculée, seulement 40 étaient nécessaires dans chaque groupe. Cependant, nous avons inclus plus de patients dans l'intervention (jusqu'à 50) pour faire face aux chutes, seuls 3 ont abandonné l'étude, nous avons donc obtenu des données de 47 dans le groupe d'intervention.

Les données manquantes ont été exclues de l'analyse, le registre a été exclu. Si un patient enregistrait plus d'une mesure pour les mêmes données attendues, la dernière restait et le reste était supprimé.

Analyses statistiques:

Dans un premier temps, nous avons procédé à une analyse descriptive des données. Plus tard, nous avons analysé les effets de l'intervention avec la télémédecine et les valeurs prédictives des différentes variables mesurées par des régressions logistiques.

Les données descriptives sont présentées sous forme de valeurs médianes (IQR). Les caractéristiques de base entre les groupes de contrôle et d'intervention ont été comparées à l'aide de tests non paramétriques (Mann-Whitney).

Afin de déterminer les effets de l'intervention, l'analyse a été divisée en deux parties. Tout d'abord, un modèle de régression logistique a été ajusté pour déterminer si la surveillance du patient (oui/non) prédit de manière significative une aggravation en utilisant l'âge et le sexe comme covariables. Ensuite, une nouvelle variable, la durée d'hospitalisation, a été créée avec la durée de séjour pour toute réadmission dans chaque groupe afin d'évaluer si l'utilisation de la télésurveillance affectait la durée d'hospitalisation. Les groupes de contrôle et d'intervention ont été comparés à l'aide de Mann-Whitney.

Enfin, dans le groupe d'intervention, le même modèle de régression logistique a été ajusté pour déterminer les facteurs qui prédisent de manière significative l'aggravation.

Toutes les analyses ont été faites avec le package statistique R pour fenêtres (Vienne, Autriche) (http://www.r-project.org), version 3.1.1. La valeur P a été fixée au niveau <0,05.