Cascade Feasibility Pilot (HF) フェーズ 3

心不全は、再入院の主な原因です。 それは、重大な死亡率、罹患率、および医療の利用をもたらします。 効果的な継続的な遠隔患者モニタリング (CRPM) は再入院を減らすことができますが、それは侵襲的なモニタリングによってのみ実現されています。 この研究は、構造化されたカスケードおよびエスカレートアラートシステムを通じて、非侵襲的心不全 CRPM に焦点を当てます。 この実現可能性研究では、研究チームはウェアラブル バイオ センサーを使用し、機械学習アルゴリズムによって分析される外来の生理学的データを収集し、心不全患者の生理学的摂動を特定する可能性があります。 このアルゴリズムからのアラートは、構造化されたプロトコルを介して在宅医療チームによる管理に通知するために、他の患者の状態データとカスケードされる場合があります。 エスカレーション経路には、在宅医療、上級開業医、および心不全の専門家が関与します。 最初の目的では、研究チームは、パイロット試験の実現可能性を評価するために広範な評価を行って、5 人の患者に対してソフトローンチを実行します。 目標 2 では、調査団はフィージビリティ パイロット スタディを実施します。 目的 2a では、調査チームは医療提供者と患者の両方に対して調査と半構造化インタビューを実施します。 調査とインタビューは、この CRPM ソリューションの認識、受容、および経験を評価するために、3 つの時点 (開始、保守、および調査後) に適用されます。 目的 2b では、研究者は、継続的な生理学的データ、患者レポート、および電子健康記録データを使用して、関心のある病態生理学的イベントに関連する有効なパターンを特定するために、一時的なデータ マイニング、特徴抽出、および患者クラスタリングの方法を活用します。 研究チームはまた、パイロット研究の結果とプロセスの測定値を、主要な人口統計と疾患の重症度が一致するレトロスペクティブ コホートと比較します。 この実現可能性研究は、アラート経路のカスケード化とエスカレートを介して構造化された患者管理に結び付けられたこの非侵襲的遠隔監視ソリューションが転帰を改善し、心不全の再入院を減らすことができるかどうかを評価するための、より大規模な有効性臨床試験のための重要な学習を提供します。