心力衰竭住院出院后老年患者的医疗监测

心力衰竭是一种预后不良的疾病，尤其是对于治疗困难的​​老年人。 总体而言，死亡率随着年龄的增长而增加，男性每十年增加 27%，女性每十年增加 61%。

心力衰竭的管理和监测依赖于对心肌重塑有益的药物（ACE 抑制剂、β 受体阻滞剂）的适当处方，定期重新评估以获得最佳疗效以及良好遵守卫生饮食规则，例如如定期控制体重、简单的营养规则（盐和水的摄入量）以及维持身体活动和训练。

门诊服务的主要目的是及早发现失代偿发作，以便迅速治疗并防止住院。 如果没有改善，就需要住院治疗。 一旦出院，与城镇或收容机构的协调对于确保适当的护理连续性至关重要。

糟糕的出版物已经展示了机器学习 (ML) 在预测心力衰竭患者住院和死亡方面的优势。 预测性能范围从平均（AUC：0.55）到非常好（AUC 0.8）。

然而，为了发挥作用，这些模型需要大量高度医学化的变量（通常超过一百个，包括药物、病史、心电图......），这使得它们很难在现实生活中应用。

另一方面，令人满意的预测模型（AUC>0.7） 具有较大的时间预测窗口（1至3年），使得卫生行动难以实施。

据我们所知，没有任何出版物提出基于简单模型（少于 15 个变量，几乎没有医学化）的短预测窗口（几周）。

PRESAGE Care 医疗设备可以观察可能预示重大医疗事件的功能变化，并且与传统模型相比，显着提高了预测能力。

• 护理人员填写一个易于使用的应用程序（不到 2 分钟），创建预测严重事件（住院、丧失自主权等）的风险。
• 警报会发送给最终用户（即医疗保健专业人员），以触发医疗保健干预措施，在某些情况下，可以防止情况恶化，或使其能够在非紧急情况下进行管理。

这项研究基于这样的假设：使用 PRESAGE CARE 设备并结合基于现有健康网络的健康干预可能会降低计划外再住院的发生率，而死亡率没有差异。 这项研究基于这样的假设：该设备将被受益人、其亲属和医疗保健专业人员广泛接受（满意度 > 80%），并且该干预措施不会与医疗保健支出的增加相关，因为与医疗保健相关的额外成本PRESAGE CARE 的使用将被与避免住院相关的支出减少所抵消。