Effet d'un système de gestion d'alerte électronique ML pour réduire le recours aux visites aux urgences et aux hospitalisations

Sur une base hebdomadaire, après la visite à domicile, les HCA ont rendu compte de l'état fonctionnel des participants à l'aide d'une application pour smartphone qui enregistrait 23 éléments fonctionnels sur chaque participant (par exemple, capacité à se tenir debout, bouger, manger, humeur, solitude). Un système prédictif utilisant des techniques d'apprentissage automatique (c'est-à-dire exploitant des prédicteurs forestiers aléatoires) a été développé et a généré des alertes prédictives de 7 à 14 jours pour le risque de visite aux urgences des infirmières.

Ce questionnaire portait sur l'autonomie fonctionnelle et clinique (c'est-à-dire les activités de la vie quotidienne), les symptômes médicaux possibles (par exemple, la fatigue, les chutes et la douleur), les changements de comportement (par exemple, la reconnaissance et l'agressivité) et la communication avec l'AH ou son environnement. . Ce questionnaire est composé de questions très simples et faciles à comprendre, donnant une vision globale de l'état de la personne. Pour chacune des 23 questions, une réponse oui/non était demandée. Les données enregistrées par les HA ont été envoyées en temps réel à un serveur sécurisé pour être analysées par notre algorithme d'apprentissage automatique, qui a prédit le niveau de risque et l'a affiché sur un dispositif médical sécurisé basé sur le Web appelé PRESAGE CARE, qui est marqué CE. Notamment, lorsque l'algorithme prédisait un niveau de risque élevé, une alerte était affichée sous forme de notification sur l'écran à l'infirmière coordinatrice du centre du réseau de santé du district. Cette notification de risque était accompagnée d'informations sur les changements récents dans l'état fonctionnel des patients, identifiés à partir des dossiers des AS, pour aider l'infirmière coordinatrice à interagir avec l'aidant familial et d'autres professionnels de la santé.

En cas d'alerte, l'infirmière coordonnatrice appelle l'aidant familial pour s'enquérir de l'évolution récente de l'état de santé du patient et de la levée de doute et peut alors décider de demander une intervention sanitaire selon un modèle d'intervention sanitaire élaboré avant le début de l'intervention. étude. En résumé, cette intervention sanitaire déclenchée par une alerte (ATHI) consistait à appeler l'infirmière du patient (si le patient recevait régulièrement des visites à domicile d'une infirmière) ou le médecin généraliste du patient et à les informer d'une aggravation de l'état fonctionnel du patient et d'un risque potentiel. d'une visite aux urgences ou d'une hospitalisation non planifiée dans les prochains jours selon l'algorithme du système eHealth. Ce modèle d'ATHI avait été présenté et approuvé par les Agences Régionales de Santé des régions impliquées dans notre étude