虚弱高齢者向けの一次医療における健康臨床状況を予測するための機械学習アルゴリズム。

これは多施設共同での後ろ向き観察研究です。 この研究は 2 つの異なるコホートに対して実施されました。

PRESAEGE CARE 医療機器を日常的に使用している 50 の在宅医療施設からの 2020 年 1 月から 2023 年 2 月までのデータが分析されました。 1,478 人の患者に対するホームエイドによる 27,439 回の訪問からの 740,853 件のデータ。 患者の平均年齢は84.89歳（SD = 8.9歳）で、依存度は中等度であり、サンプルには1,038人の女性（70％）が含まれていました。

PRESAGE CARE は、緊急入院を予測するための CE マークを取得した医療機器です。 この e-ヘルス システムは、機能的および臨床的自律性 (つまり、日常生活の活動)、考えられる医学的症状 (疲労、転倒、痛みなど)、行動の変化 (認識や攻撃性など) に焦点を当てたアンケートに基づいています。 HA またはその周囲との通信。

これらのデータに基づいて、他のいくつかのリスクが人工知能アルゴリズムによって評価および予測されます。

この研究は、在宅高齢者の予定外の入院に大きな影響を与える 4 つの臨床状況、すなわち転倒、うつ病のリスク (より悲しい)、リスク (食事の質が低下した場合) に対する PRESAGE CARE システムの感度と特異度の予測を評価することを目的としています。心不全のリスク（脚の腫れ）。

主な目的は、非トートロジカルなイベント（観察ウィンドウにイベントが表示されない場合）に対する転倒、「悲しくなった」、「あまりよく食べない」、「足のむくみ」という 4 つのイベントの予測の感度と特異度でした。

第 2 の目的は、トートロジカルなイベント (観察ウィンドウにイベントが現れたとき) に対する転倒、「悲しくなった」、「あまりよく食べなくなった」、「足のむくみ」という 4 つのイベントの予測の感度と特異度でした。