Дистанционный мониторинг амбулаторных пациентов с положительным результатом на COVID-19

Самые последние исследовательские публикации и клинические испытания были сосредоточены исключительно на лечении пациентов с COVID-19 в больницах и отделениях интенсивной терапии (ОИТ). Мало кто сосредоточился на том, как направить помощь на дому, где выздоровеет большинство инфицированных коронавирусом, и как и когда спасать тех, кто подвергается непосредственному риску неблагоприятного исхода. Чтобы стандартизировать процесс домашнего мониторинга и дать рекомендации на этой неизведанной территории, исследователи создали метод амбулаторного ведения пациентов с COVID-19 и гриппоподобным заболеванием (ГПЗ) для университетской больницы Эмори. Это включает в себя недавно реализованную модель клиник, включая личное амбулаторное лечение в клинике острых респираторных заболеваний (ARC), виртуальную амбулаторную клинику управления (VOMC) и реестр удаленного амбулаторного мониторинга COVID-19 Эмори (E-CORMR). Первоначальный анализ системы ведения, особенно при назначении уровней риска, показал, что раннее присвоение уровней риска может помочь выявить пациентов с риском клинического ухудшения. Исследователи также продемонстрировали профили симптомов и продолжительность «типичного» амбулаторного течения болезни. E-CORMR использовался для создания информационной панели для улучшения ведения этих часто сложных пациентов. После его создания было определено, что его также можно использовать в исследовательских целях для хранения данных, собранных по физиологическим параметрам.

Целью данного исследования является разработка алгоритмов с использованием вторичных данных, извлеченных из удаленных устройств мониторинга, которые были собраны в рамках E-CORMR. Исследователи предлагают вывести надежные алгоритмы путем анализа этих данных, которые идентифицируют потенциальную госпитализацию. Полученные данные не только улучшат ведение пациентов с известным или подозреваемым COVID-19, но также предоставят информацию, которая позволит проводить раннее вмешательство у пациентов с риском декомпенсации. Затем эта информация может использоваться другими системами здравоохранения для более безопасного ухода за пациентами на дому, что снижает воздействие COVID-19 на перегруженные учреждения неотложной помощи и предотвращает плохие результаты.