El uso de un sensor de parche adhesivo removible predijo con precisión el empeoramiento de la insuficiencia cardíaca y la necesidad de hospitalización varios días antes de que ocurriera la hospitalización de la insuficiencia cardíaca entre los veteranos con insuficiencia cardíaca, según una investigación publicada hoy en la revista de la American Heart Association Circulación: insuficiencia cardíaca .
Los participantes en el estudio multicéntrico LINK-HF consistieron en cien pacientes con insuficiencia cardíaca HF que eran veteranos, con una edad promedio de 68 años, inscritos en cuatro hospitales de Asuntos de Veteranos VA, en Salt Lake City; PaloAlto, California; Houston y Gainesville, Florida - después de un ingreso inicial por insuficiencia cardíaca aguda al hospital.Los participantes usaron un parche de sensor adhesivo en el pecho las 24 horas del día durante un mínimo de 30 días y hasta tres meses.después de su alta hospitalaria inicial por un evento de insuficiencia cardíaca. De los participantes elegibles, el 90% continuó usando el sensor a los 30 días y a los 90 días; los datos se recopilaron desde agosto de 2015 hasta diciembre de 2016.
El sensor monitorizó la frecuencia cardíaca, el ritmo cardíaco, la frecuencia respiratoria y las actividades físicas como caminar, dormir y la postura corporal de cada participante. Los datos se transmitieron desde el sensor a través de Bluetooth a un teléfono inteligente y luego se cargaron desde el teléfono inteligente aplataforma analítica en un servidor informático seguro. Un algoritmo de aprendizaje automático, un tipo de enfoque de inteligencia artificial para el análisis de datos, estableció una línea de base normal para cada paciente y luego examinó los datos entrantes. Cuando los datos observados se desviaron del comportamiento esperado de "línea de base normal",el algoritmo generó una alerta para indicar que la insuficiencia cardíaca del paciente estaba empeorando. La tecnología predijo con precisión el riesgo de hospitalización más del 80% del tiempo. Esta predicción de hospitalización tuvo lugar un promedio de 6.5 días antes del reingreso.
"Con el uso de datos remotos del sensor y mediante el análisis de datos mediante aprendizaje automático, hemos demostrado que podemos predecir el futuro. A continuación, analizaremos si podemos cambiar el futuro", dijo el autor principal del estudio Josef Stehlik, MD, MPH, la profesora de medicina Christi T. Smith en la Facultad de medicina de la Universidad de Utah, directora médica del Programa de trasplante de corazón y codirectora del Programa avanzado de insuficiencia cardíaca en el Hospital de la Universidad de Utah y Salt Lake CityCentro Médico de Asuntos de Veteranos.
La insuficiencia cardíaca IC es un problema importante de salud pública: afecta a aproximadamente 6.2 millones de adultos en los EE. UU. Y es el diagnóstico de alta hospitalaria número 1 en los EE. UU. Los costos de atención de salud relacionados con la insuficiencia cardíaca se estimaron en $ 30.7 mil millones en 2012 y sonse espera que alcance los $ 53 mil millones para 2030. Alrededor del 80% de estos costos son por hospitalización, según un estudio citado por los investigadores y publicado en 2011. En los primeros 90 días después del alta hospitalaria por insuficiencia cardíaca, los pacientes están en un nivel alto,hasta 30%, riesgo de reingreso. Dado este riesgo significativamente mayor de empeoramiento de la insuficiencia cardíaca después de la hospitalización, los investigadores se centraron en probar una solución no invasiva para mejorar el manejo de la insuficiencia cardíaca durante este período de tiempo crítico.
"En la insuficiencia cardíaca crónica, la condición de una persona puede empeorar con falta de aliento, fatiga y acumulación de líquido, hasta el punto de que muchos terminan en la sala de emergencias y pasan días en el hospital para recuperarse", dijo Stehlik. "Sipodemos identificar a los pacientes antes de que la insuficiencia cardíaca empeore y si los médicos tienen la oportunidad de cambiar la terapia en función de esta nueva predicción, podríamos evitar o reducir las hospitalizaciones, mejorar la vida de los pacientes y reducir en gran medida los costos de atención médica. Con la evolución de la tecnología y con estadísticas de inteligencia artificialmétodos, tenemos nuevas herramientas para que esto suceda "
Limitaciones de estudio incluidas :
En un estudio futuro, los investigadores probarán el cambio de tratamiento del paciente en función de la alerta generada por el algoritmo. "Esperamos que con esta información, podamos intervenir y disminuir la tasa de hospitalización, mejorar la calidad de vida y, para los pacientesquienes terminan ingresados en el hospital, acortan la duración de la estadía ", concluyó Stehlik.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Asociación Americana del Corazón . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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