心不全入院から退院した高齢者患者の医学的モニタリング

心不全は、特に管理が困難な高齢者の予後が不良な状態です。 全体として、死亡率は年齢とともに増加し、男性では 10 年あたり 27%、女性では 10 年あたり 61% ずつ増加します。

心不全の管理とモニタリングは、心筋リモデリングに有益な効果をもたらす薬剤（ACE阻害剤、ベータ遮断薬）の適切な処方に依存しており、最良の効果を得るために定期的に再評価するとともに、以下のような衛生的食事規則を遵守する必要があります。定期的な体重管理、簡単な栄養ルール（塩分と水分の摂取）、身体活動とトレーニングの維持などです。

外来診療の主な目的は、代償不全の症状を早期に発見して迅速に治療し、入院を防ぐことです。 改善が見られない場合は入院が必要です。 医療施設から退院した後は、適切なケアの継続を確保するために、町や受入れ機関との調整が不可欠です。

心不全患者の入院と死亡を予測するための機械学習 (ML) の利点は、貧弱な出版物ですでに示されています。 予測パフォーマンスの範囲は、平均 (AUC: 0.55) から非常に良好 (AUC 0.8) までです。

ただし、これらのモデルが機能するには、高度に医学化された多数の変数 (投薬、病歴、心電図などを含む通常は 100 を超える) が必要なため、実生活に適用するのは非常に困難です。

一方、満足のいく予測モデル (AUC>0.7) 一時的な予測期間（1 ～ 3 年）が大きいため、健康対策の実施が困難になっています。

私たちの知る限り、単純なモデル（ほとんど医療化されていない 15 変数未満）に基づいた短い予測ウィンドウ（数週間）を提示している出版物はありません。

医療機器「PRESAGE Care」は、重大な医療事象の前兆となる可能性のある機能変化の観察を可能にし、従来モデルと比較して予測を大幅に向上させます。

• 介護者は使いやすいアプリケーション (2 分未満) に記入し、重大な出来事 (入院、自律性の喪失など) のリスクを予測するために作成します。
• アラートは医療専門家であるエンドユーザーに送信され、医療介入をトリガーすることで、場合によっては状況の悪化を防止したり、緊急事態以外の状況で管理できるようにしたりすることができます。

この研究は、PRESAGE CARE デバイスの使用と既存の医療ネットワークに基づく健康介入が、死亡率に差はなく、予定外の再入院の発生率の低下に関連している可能性があるという仮説に基づいています。 この研究は、この装置は受益者、その親族、医療従事者によく受け入れられ（満足度 > 80%）、介入には医療費の増加は関係しないという仮説に基づいています。 PRESAGE CARE の使用は、入院の回避に伴う支出の削減によって相殺されます。