Acompanhamento médico de pacientes idosos após alta hospitalar por insuficiência cardíaca

A insuficiência cardíaca é uma condição com mau prognóstico, especialmente em idosos com difícil manejo. No geral, a taxa de mortalidade aumenta com a idade, aumentando 27% por década nos homens e 61% por década nas mulheres.

O manejo e monitoramento da insuficiência cardíaca dependem da prescrição adequada de medicamentos com efeito benéfico na remodelação do músculo cardíaco (inibidores da ECA, betabloqueadores), com reavaliação regular para melhor eficácia, bem como no bom cumprimento das regras higiênico-dietéticas, como como o controle regular do peso, regras nutricionais simples (ingestão de sal e água) e a manutenção da atividade física e do treinamento.

O principal objetivo dos serviços ambulatoriais é detectar precocemente episódios de descompensação para tratá-los rapidamente e prevenir a hospitalização. Na ausência de melhora, é necessária internação. Após a alta do estabelecimento de saúde, a coordenação com a cidade ou estrutura anfitriã é essencial para garantir a continuidade adequada dos cuidados.

Publicações de baixa qualidade já demonstraram os benefícios do Machine Learning (ML) na previsão de hospitalização e morte em pacientes com insuficiência cardíaca. O desempenho preditivo varia de médio (AUC: 0,55) a muito bom (AUC 0,8).

No entanto, para funcionarem, estes modelos requerem um grande número de variáveis ​​altamente medicalizadas (normalmente mais de uma centena, incluindo medicação, histórico médico, ECG...), tornando-os muito difíceis de aplicar na vida real.

Por outro lado, modelos preditivos satisfatórios (AUC>0,7) possuem grandes janelas temporais de previsão (1 a 3 anos), dificultando a implementação das ações de saúde.

Até onde sabemos, nenhuma publicação apresenta uma janela de predição curta (algumas semanas) baseada em modelos simples (menos de 15 variáveis ​​com pouca medicalização).

O dispositivo médico PRESAGE Care permite observar alterações funcionais que potencialmente anunciam eventos médicos importantes e melhora significativamente as previsões em comparação com os modelos convencionais.

• Os cuidadores preenchem um formulário fácil de usar (menos de 2 minutos), criado para prever o risco de um evento grave (internação, perda de autonomia, etc.).
• É enviado um alerta aos utilizadores finais, que são os profissionais de saúde, para desencadear uma intervenção de saúde que possa, em alguns casos, evitar o agravamento da situação ou permitir a sua gestão num contexto não emergencial.

Este estudo baseia-se na hipótese de que o uso do dispositivo PRESAGE CARE aliado a uma intervenção de saúde baseada nas redes de saúde existentes poderia estar associado a uma menor incidência de reinternações não programadas, sem diferença na mortalidade. Este estudo baseia-se na hipótese de que o dispositivo será bem aceite pelos beneficiários, seus familiares e profissionais de saúde (satisfação > 80%), e que a intervenção não estará associada a um aumento nas despesas de saúde, uma vez que os custos adicionais associados à a utilização do PRESAGE CARE será compensada pela redução das despesas associadas às hospitalizações evitadas.