Surveillance à distance des patients atteints de MPOC subissant une exacerbation aiguë par le biais d'évaluations de la santé à l'aide de la technologie mobile portable (COPD-BREATHE)

La maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) est une condition pulmonaire courante et potentiellement mortelle responsable d'environ trois millions de morts dans le monde chaque année. La maladie représente un fardeau substantiel non seulement pour les individus mais aussi sur les systèmes de santé. Dans l'Union européenne, la MPOC représente 56% des frais de santé annuels liés aux maladies respiratoires, ce qui équivaut à 38,6 milliards d'euros.

Une partie importante de ces coûts découle de l'aggravation des symptômes de la maladie exhortant les hospitalisations fréquentes (re). Ces hospitalisations sont généralement déclenchées par des poussées, également appelées exacerbations aiguës de la MPOC (AECOPD). De telles poussées ont souvent une origine multifactorielle, par exemple infection bactérienne ou virale des voies respiratoires) et exiger une intervention médicale en temps opportun pour atténuer leur impact.

L'AECOPD affecte négativement l'état de santé du patient, accélère la baisse de la fonction pulmonaire, aggrave le pronostic et diminue considérablement la qualité de vie. Par conséquent, la détection précoce des exacerbations est essentielle pour prévenir une progression supplémentaire de la maladie et réduire les admissions à l'hôpital.

Mobile Health (MHEALTH) présente une solution prometteuse pour surveiller les patients atteints de MPOC à distance. Actuellement, la santé des patients atteints de MPOC à l'extérieur de l'hôpital reste largement sans surveillance d'une «boîte noire». En utilisant la technologie mobile portable pour mesurer plusieurs paramètres (par exemple. Saturation en oxygène, fréquence respiratoire, etc.), il peut devenir possible de prédire une aggravation des maladies tôt et de permettre une intervention rapide. Des études antérieures ont souligné que la surveillance de la saturation périphérique en oxygène (SPO2) et de la fréquence respiratoire peut être utile pour prédire l'AECOPD, mais la prévision des algorithmes fait toujours défaut.

Dans cette étude clinique, les paramètres suivants seront surveillés: activité physique, fréquence cardiaque continue, fréquence respiratoire et respirations par minute, SPO2, habitudes de sommeil et température corporelle centrale à l'aide de la montre intelligente Corsano 287-2 (classe IIA Meddev MDR). Ces paramètres seront suivis à partir du moment où les patients seront admis aux urgences (ER) jusqu'à trois mois après la sortie de l'hôpital ou jusqu'à la réhospitalisation due à l'AECOPD. Les données recueillies seront utilisées pour mieux comprendre la progression de la MPOC après un événement AECOPD et construire un modèle de prédiction capable de prévoir la détérioration de la maladie. Ce modèle pourrait permettre une intervention médicale en temps opportun à l'avenir, prévenant potentiellement les hospitalisations et améliorer les résultats des patients.