Ekstern mobil poliklinisk overvåking i Transplant 2.0 (Reboot)

Mobile helseteknologier som smarttelefoner og bærbare enheter kan eksternt overvåke helse. Disse teknologiene lover å forbedre helseresultatene hos et spekter av pasienter ved å gi helseteam bedre tilkobling, noe som kan gi mer rettidige svar på spørsmål og forbedringer av omsorgen.

Hensikten med denne studien er å evaluere om mottakere av solid organtransplantasjon (SOT) drar nytte av forbedret overvåking og fjerning av kommunikasjonsbarrierer, da de vanligste årsakene til reinnleggelse og dødelighet kan reduseres ved klinisk intervensjon. I tillegg er overholdelse av medisiner avgjørende hos transplanterte pasienter for å forhindre avstøting av transplantat. Vi forventer at fjernovervåking vil forbedre overholdelse/justeringer av medisiner, og vil gjøre det mulig å identifisere tidlige helseproblemer, og redusere reinnleggelser som kan forebygges. Dermed vil denne studien avgjøre om en innovativ mobil helseintervensjon, designet for å forbedre pasient-kliniker-kommunikasjonen, reduserer unødvendige sykehusreinnleggelser og besøk til akuttmottaket og transplantasjonsklinikken når det brukes i tillegg til standardtelefonkommunikasjonssystemet. Vi vil også inkludere kliniske og kontinuerlige ambulerende fysiologiske data samlet inn som en del av den mobile helseintervensjonen for å utvikle maskinlæringsalgoritmer som er i stand til å identifisere tidlige indikatorer på uønskede utfall hos voksne hjerte-, nyre- og levertransplanterte pasienter.

Vi antar at: levering av personlig kommunikasjon ved hjelp av en mobil helseapplikasjon vil forbedre pasientens selvbehandling, noe som resulterer i en 50 % reduksjon i forebyggbar reinnleggelse på sykehus, og uplanlagte besøk til akuttmottaket og transplantasjonsklinikken. Med skreddersydd kommunikasjon gjennom den mobile helseapplikasjonen, forventer vi færre standardiserte telefonmeldinger for pasienter i intervensjonsgruppen, og pasienter med høyere aktivitetsnivå (gjennomsnittlig daglig antall skritt) før transplantasjon vil ha lavere indeks for sykehusinnleggelse. Til slutt vil det store datasettet som er samlet inn fra denne studien tillate nye maskinlæringsavledede risikoprediksjonsmodeller å mer nøyaktig forutsi uønskede utfall (f.eks. organavstøtning, infeksjon og død), sammenlignet med konvensjonelle regresjonsmodeller.