Surveillance médicale des patients âgés après leur sortie d'hospitalisation pour insuffisance cardiaque

L'insuffisance cardiaque est une pathologie de mauvais pronostic, en particulier chez les personnes âgées dont la prise en charge est difficile. Dans l’ensemble, le taux de mortalité augmente avec l’âge, augmentant de 27 % par décennie chez les hommes et de 61 % par décennie chez les femmes.

La prise en charge et le suivi de l'insuffisance cardiaque reposent sur la prescription appropriée de médicaments ayant un effet bénéfique sur le remodelage du muscle cardiaque (inhibiteurs de l'ECA, bêtabloquants), avec une réévaluation régulière pour une meilleure efficacité ainsi que sur le bon respect des règles hygiéno-diététiques telles que comme le contrôle régulier du poids, des règles nutritionnelles simples (apport de sel et d'eau), le maintien de l'activité physique et de l'entraînement.

L'objectif principal des services ambulatoires est de détecter précocement les épisodes de décompensation pour les traiter rapidement et éviter l'hospitalisation. En l’absence d’amélioration, une hospitalisation est nécessaire. À la sortie de l’établissement de santé, la coordination avec la ville ou la structure d’accueil est essentielle pour assurer une bonne continuité des soins.

De mauvaises publications ont déjà montré les avantages de l’apprentissage automatique (ML) pour prédire les hospitalisations et les décès chez les patients atteints d’insuffisance cardiaque. Les performances prédictives vont de moyennes (AUC : 0,55) à très bonnes (AUC 0,8).

Cependant, pour fonctionner, ces modèles nécessitent un grand nombre de variables très médicalisées (généralement plus d'une centaine, dont la médication, les antécédents médicaux, l'ECG...), ce qui les rend très difficiles à appliquer dans la vie réelle.

En revanche, des modèles prédictifs satisfaisants (AUC>0,7) ont des fenêtres de prédiction temporelles larges (1 à 3 ans), rendant les actions sanitaires difficiles à mettre en œuvre.

À notre connaissance, aucune publication ne présente une fenêtre de prédiction courte (quelques semaines) basée sur des modèles simples (moins de 15 variables peu médicalisées).

Le dispositif médical PRESAGE Care permet d'observer des changements fonctionnels potentiellement annonciateurs d'événements médicaux majeurs et améliore significativement les prédictions par rapport aux modèles conventionnels.

• Les soignants remplissent une application simple d'utilisation (moins de 2 minutes), créée pour prédire le risque d'un événement grave (hospitalisation, perte d'autonomie, etc.).
• Une alerte est envoyée aux utilisateurs finaux, qui sont les professionnels de santé, pour déclencher une intervention de santé qui pourrait, dans certains cas, éviter une dégradation de la situation, ou permettre de la gérer dans un contexte non urgent.

Cette étude repose sur l'hypothèse que l'utilisation du dispositif PRESAGE CARE couplée à une intervention de santé basée sur les réseaux de santé existants pourrait être associée à une incidence plus faible de réhospitalisation non programmée, sans différence de mortalité. Cette étude repose sur l'hypothèse que le dispositif sera bien accepté par les bénéficiaires, leurs proches et les professionnels de santé (satisfaction > 80%), et que l'intervention ne sera pas associée à une augmentation des dépenses de santé, comme les surcoûts liés à le recours à PRESAGE CARE sera compensé par la réduction des dépenses liées aux hospitalisations évitées.