Medische monitoring van oudere volwassenen na ontslag uit een ziekenhuisopname met hartfalen

Hartfalen is een aandoening met een slechte prognose, vooral bij oudere volwassenen met een moeilijke behandeling. Over het geheel genomen neemt het sterftecijfer toe met de leeftijd, met 27% per decennium bij mannen en 61% per decennium bij vrouwen.

De behandeling en monitoring van hartfalen zijn afhankelijk van het juiste voorschrijven van geneesmiddelen met een gunstig effect op de hermodellering van de hartspier (ACE-remmers, bètablokkers), met een regelmatige herevaluatie voor de beste werkzaamheid en een goede naleving van hygiënische voedingsregels zoals zoals regelmatige gewichtscontrole, eenvoudige voedingsregels (inname van zout en water) en het volhouden van fysieke activiteit en training.

Het belangrijkste doel van ambulante diensten is om episoden van decompensatie vroegtijdig te detecteren, deze snel te behandelen en ziekenhuisopname te voorkomen. Als er geen verbetering optreedt, is ziekenhuisopname noodzakelijk. Eenmaal ontslagen uit de zorginstelling is coördinatie met de stad of de gastorganisatie van essentieel belang om de juiste continuïteit van de zorg te garanderen.

Slechte publicaties hebben de voordelen van Machine Learning (ML) voor het voorspellen van ziekenhuisopname en overlijden bij patiënten met hartfalen al aangetoond. De voorspellende prestaties variëren van gemiddeld (AUC: 0,55) tot zeer goed (AUC 0,8).

Om te kunnen werken hebben deze modellen echter een groot aantal sterk gemedicaliseerde variabelen nodig (doorgaans meer dan honderd, waaronder medicatie, medische geschiedenis, ECG...), waardoor ze in het echte leven erg moeilijk toe te passen zijn.

Aan de andere kant zijn er bevredigende voorspellende modellen (AUC>0,7) hebben grote temporele voorspellingsvensters (1 tot 3 jaar), waardoor gezondheidsacties moeilijk te implementeren zijn.

Voor zover wij weten, biedt geen enkele publicatie een kort voorspellingsvenster (een paar weken) op basis van eenvoudige modellen (minder dan 15 variabelen met weinig medicalisering).

Het medische apparaat PRESAGE Care maakt het mogelijk om functionele veranderingen waar te nemen die mogelijk grote medische gebeurtenissen aankondigen, en verbetert de voorspellingen aanzienlijk in vergelijking met conventionele modellen.

• Zorgverleners vullen een eenvoudig te gebruiken applicatie in (minder dan 2 minuten), die wordt aangemaakt om het risico op een ernstige gebeurtenis (ziekenhuisopname, verlies van autonomie, enz.) te voorspellen.
• Er wordt een waarschuwing gestuurd naar de eindgebruikers, de beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg, om een ​​zorginterventie in gang te zetten die in sommige gevallen kan voorkomen dat de situatie verslechtert, of ervoor kan zorgen dat deze in een niet-dringende context kan worden beheerd.

Deze studie is gebaseerd op de hypothese dat het gebruik van het PRESAGE CARE-apparaat in combinatie met een gezondheidsinterventie op basis van bestaande gezondheidszorgnetwerken geassocieerd zou kunnen worden met een lagere incidentie van ongeplande heropname in het ziekenhuis, zonder verschil in sterfte. Deze studie is gebaseerd op de hypothese dat het apparaat goed geaccepteerd zal worden door de begunstigden, hun familieleden en beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg (tevredenheid > 80%), en dat de interventie niet gepaard zal gaan met een stijging van de zorguitgaven, aangezien de extra kosten die hiermee gepaard gaan het gebruik van PRESAGE CARE zal worden gecompenseerd door de vermindering van de uitgaven in verband met vermeden ziekenhuisopnames.