原始论文
摘要
背景:心力衰竭(HF)是一种影响美国约620万人的疾病，其5年死亡率约为42%。预计到2030年流行率将超过800万例，预测估计每年HF总费用将增加到近700亿美元。近年来，远程监测技术的出现大大拓宽了医生在慢性疾病管理中的范围。
摘要目的:我们的项目名为心脏健康项目，目的是研究在现实家庭环境中使用数字健康监测的可行性，确定患者的采用情况，并评估对30天再入院率的影响。
方法:西奈山医疗系统开发了一个名为RxUniverse的数字医疗软件平台，用于为患者的个人智能手机开出数字护理途径，包括HealthPROMISE数字治疗和iHealth移动应用程序。生命体征数据，包括血压(BP)和体重，通过一个动态远程监测系统收集，该系统包括一个移动应用程序和互补的消费级蓝牙连接的智能设备(血压袖带和数字秤)，这些设备将数据发送给医疗团队。护理小组通过基于网络的异常患者血压和体重变化读数的仪表板得到警报，并根据临床医生的判断采取进一步的行动。我们使用统计分析来确定与30天全因再入院相关的危险因素。
结果:总体而言，心脏健康项目纳入了西奈山医院收治的58例心衰患者。30天住院再入院率为10%(6/58)，而全国再入院率约为25%，西奈山医院的平均再入院率约为23%。婚姻状况(P=.06)和经皮冠状动脉介入治疗史(P=.08)与再入院相关。再次入院的患者以前服用过血管紧张素转换酶抑制剂或血管紧张素II受体阻滞剂的可能性也较小。P= .02点)。值得注意的是，再入院患者使用血压和体重监测仪的频率低于非再入院患者，年龄小于70岁的患者平均使用监测仪的频率高于年龄大于70岁的患者，尽管这些趋势没有达到统计学意义。58例患者中至少使用过一次监护仪的比例从出院第一周的83%(42/58)下降到第四周的46%(23/58)。
结论:鉴于心衰患者负担的不断增加，需要一种有效和可持续的心衰患者出院后远程监测系统。我们确定了临床和社会因素，以及远程监测的使用趋势，确定了目标患者群体，他们可以从日常远程监测的整合中获益最多。此外，我们证明了实时生命体征数据驱动的干预措施可能极大地有助于减少医院再入院率和成本，同时改善患者的预后。
doi: 10.2196/13353
关键字
介绍
背景
心力衰竭(HF)目前影响美国约620万人，其5年死亡率约为42% [，]。预计到2030年，心衰发病率将上升46%，超过800万例，心衰已日益成为公共卫生关注的问题[]。此外，尽管心衰的入院率在过去二十年中有所下降[，再入院率没有[，];美国医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)的数据显示，约25%的心衰患者在首次住院后30天内再次入院，其中35%的再入院原因是心衰[]。大约一半的出院HF患者在出院后6个月内再次入院。2012年，心力衰竭费用负担估计为300亿美元，预测显示，到2030年，心力衰竭总费用将比2012年增加125%，达到近700亿美元，平均每位美国成年人244美元[]。
大量研究旨在了解心衰再入院的最大危险因素，结果差异很大[-]。美国心脏协会报道，老年、非裔美国人、高血压、糖尿病(DM)和低社会经济地位与HF的高发病率相关[，]。其他报告的因素包括非临床因素，如单身婚姻状况和医疗保险/医疗补助状况，以及临床因素，如肾功能衰竭、慢性阻塞性肺疾病(COPD)和药物使用史[，，，-]。许多研究试图建立模型，利用这些因素来预测心衰患者的再入院[，，，-]。然而，由于缺乏证据和确定相关因素的不一致性，这些预测方案难以普遍降低心衰患者的再入院率[，，]。
由于远程监测技术的出现，最近降低再入院率的尝试已经开始整合医生直接跟踪患者健康状况的模式[，]。除了促进医患之间更稳定的沟通外，这种协议还积极鼓励患者参与自己的健康，这已被证明有助于知情决策和提高健康素养[-]。利用远程监测心衰患者的研究显示了不同但有希望的结果;然而，许多报道的解决方案都是在研究环境中完成的，需要大量的人力资源和与远程监控集成相关的成本[，，，]。
目标
在我们的质量改进(QI)计划中，我们开发了一个具有时间效率和相对成本效益的远程监测移动设备平台，从电子健康记录(EHR)连接的平台处方，这有助于减少心衰患者的再入院率。除了评估再入院率外，我们还旨在识别和分析现实家庭环境中监视器的使用和依从性趋势，为未来更大规模的干预措施提供信息。
方法
参与者
该项目包括60名因诊断为急性心衰而入住西奈山医院的患者。根据批准的QI方案，在出院前2天左右找到符合条件的患者，感兴趣的患者被纳入心脏健康计划，这是一项数字健康监测计划。
干预协议
我们的数字护理路径“解决方案工具包”由应用程序(HealthPROMISE数字治疗和iHealth移动应用程序)组成，这些应用程序使用RxUniverse数字医学平台(Rx)开处方。健康,Inc)。RxUniverse是一个ehr集成平台，允许自动护理路径的数字处方，包括应用程序、数字治疗、教育和直接向患者提醒。该平台先前已被证明具有高可用性和患者激活率[]。为患者提供心衰教育内容、短信或文本提醒，并能够通过HealthPROMISE数字治疗上的预选症状复选框跟踪患者报告的结果(PROs)。此外，每位患者还配备了一个补充性的消费级蓝牙体重秤和血压监测仪，并与安装在他们智能手机上的iHealth应用程序相连。患者被要求每天测量体重和血压。每位患者的设备总费用为110美元，由机构支付()。
电子PRO和蓝牙秤以及血压监测仪数据被发送到一个基于网络的仪表板()，由患者健康协调员(共同作者，EO)每天进行监测，该协调员与临床小组合作评估症状并根据需要作出反应。临床小组由病人楼层的护士经理和一名心脏病专家组成。任何关键的危险信号值，例如，24小时内体重增加超过2磅或一周内体重增加超过5磅，都会自动提醒医生，并促使患者寻求医疗救助。被提醒的医生可以选择与病人联系，与心脏病专家预约。医生也可以根据个人对血压或体重变化的判断与患者联系。这个管道在。该项目被机构审查委员会豁免，并被医学部门的QI委员会归类为QI研究。
因变量
测量的主要终点是30天全因再入院。此外，监测仪的使用定义为患者出院后每周使用体重和血压监测仪的次数。每个监视器的使用情况分别计算。
协变量
所有患者数据均来自电子病历、HealthPROMISE数字治疗和蓝牙连接设备。人口统计变量包括年龄、性别、种族和婚姻状况。临床和社会因素包括保险状况;既往经皮冠状动脉介入治疗(PCI);药物滥用;处方血管紧张素转换酶抑制剂(ACEI)或血管紧张素受体阻滞剂(ARB);在高频;过去12个月或6个月内曾住院;以及收缩期心衰、心房颤动、慢性阻塞性肺病、抑郁、焦虑、癌症、冠状动脉疾病、艾滋病、糖尿病和贫血的诊断。通过对HF再入院相关因素的综合文献检索，选择相关因素。
分析
再入院率与报道的西奈山医院标准HF全因30天再入院率以及全国再入院率进行比较。比较再入院组和非再入院组的患者特征t测试和Fischer精确的测试。最后，根据每周使用百分比对血压和体重监护仪的使用趋势进行定性和定量分析。所有统计试验均以绝对数报告P值。
结果
病人的特点
共有60名患者参加了心脏健康示范项目。有两个病人因为个人原因退出了。在该项目的其余58例患者中，33% (n=19)为女性，67% (n=39)为男性，中位年龄为62岁()。在这58名患者中，有57人享受医疗保险或医疗补助。大多数患者在出院前12个月内住院(60%，n=36)，单身(55%，n=32)。
重新接纳的统计数据
总体而言，30天后再入院6例(10%，6/58)，而全国30天再入院率为25%，明显下降(P=.06)，西奈山医院再入院率为23%。如图所示，再入院与单身状态(P=.06)，既往PCI (P=.08)，无ACEI或ARB处方(P= .02点)。
| 特征 | 重新(n = 6) | 未重新接收(n=52) | P价值 | |
| 年龄(岁)，平均(SD) | 63 (9.1) | 58.7 (14.1) | .37点 | |
| 性别，n (%) | 38 | |||
| 男性 | 3 (50) | 36 (69) | ||
| 女 | 3 (50) | 16 (31) | ||
| 种族，n (%) | .46 | |||
| 非裔美国人 | 3 (50) | 11 (21) | ||
| 白色 | 1 (17) | 17 (33) | ||
| 其他 | 2 (33) | 23日(44) | ||
| 未知的 | 0 (0) | 1 (2) | ||
| 婚姻状况，n (%) | 06 | |||
| 单 | 5 (83) | 27 (52) | ||
| 不是单一的 | 0 (0) | 24 (46) | ||
| 未知的 | 1 (17) | 1 (2) | ||
| 收缩性心力衰竭一个， n (%) | 5 (83) | 37 (71) | >。 | |
| 抑郁症，n (%) | 1 (17) | 4 (8) | 点 | |
| 焦虑，n (%) | 1 (17) | 2 (4) | 陈霞 | |
| 癌症，n (%) | 2 (33) | 8 (15) | 低位 | |
| 冠状动脉疾病，n (%) | 3 (50) | 17 (33) | .41点 | |
| 药物滥用史，n (%) | 0 (0) | 1 (2) | >。 | |
| 艾滋病毒，n (%) | 1 (17) | 0 (0) | .10 | |
| 心房颤动，n (%) | 1 (17) | 17 (33) | 主板市场 | |
| 慢性阻塞性肺疾病，n (%) | 0 (0) | 4 (8) | >。 | |
| 糖尿病，n (%) | 3 (50) | 18 (35) | ．66 | |
| 贫血，n (%) | 4 (67) | 16 (31) | 。 | |
| 经皮冠状动脉介入治疗，n (%) | 3 (50) | 8 (15) | 。08 | |
| 先验HF, n (%) | 4 (67) | 21 (40) | 点 | |
| 住院前12个月，n (%) | 5 (83) | 31 (60) | 点 | |
| 前6个月住院，n (%) | 3 (50) | 14 (27) | 点 | |
| 服用血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素受体阻滞剂，n (%) | 3 (50) | 48 (92) | 02 | |
| 医疗保险/补助，n (%) | 6 (100) | 51 (98) | >。 | |
一个HF:心力衰竭。
设备使用情况
58例患者中至少使用过一次监护仪的比例从出院后第一周的83% (n=48)稳步下降到第四周的46% (n=27) (;即，在出院后第四周，原来的58例患者中有46%(27例)仍至少使用一次血压监测仪。到第四周，每周至少使用监测仪5次的患者比例从约50% (n=29)下降到30% (n=17)。平均而言，患者使用血压监测仪的频率高于体重秤。器械使用与任何患者特征或人口统计学因素无关。
再入院患者使用血压和体重监测仪的频率低于非再入院患者，年龄小于70岁的患者使用监测仪的平均频率高于年龄大于70岁的患者。此外，与周末相比，患者更有可能在工作日使用监测仪。然而，这些趋势没有达到统计学意义。
讨论
概述
在过去的几十年里，心衰患者的再入院率并没有下降，事实上，还在上升，可能是因为死亡率的下降和随后心衰患者患病率的增加[]。因此，旨在减少再入院人数的战略至关重要。该QI计划的目标是评估在现实家庭环境中使用可负担的数字健康监测的可行性(部分通过再入院减少率和依从率来衡量)，确定患者采用趋势，并评估对30天再入院率的影响。我们证明，通过基于应用程序的平台远程监测血压和体重数据是可以负担得起的，无论年龄大小的患者都可以采用，并且在现实环境中减少30天的再入院。我们进一步确定了使用趋势，这将为今后在人口健康范围内的实施提供信息。
重新接纳的统计数据
我们项目的再入院率为10%，与西奈山医院的再入院率(23%)和全国的再入院率(25%)相比，30天的再入院率显著降低。再入院患者使用血压和体重监测仪的频率低于未再入院患者，设备使用与任何患者特征或人口统计学因素无关。这些结果支持了已发表的关于技术辅助远程护理在心衰患者管理中的潜在作用的文献[，-]。然而，许多已发表的解决方案是在研究环境中进行的，需要放置侵入性监护仪、大量人力资源或昂贵的设备，这可能不是所有HF患者都需要的[，，，]。
通过开发移动应用程序，我们能够整合一套干预方案，减少医生和患者双方坚持治疗的障碍，使工作流程的许多部分自动化:PROs和监视器数据通过移动应用程序直接发送到仪表板，患者健康协调员只需要通知医生可疑的读数或症状。此外，RxUniverse平台将自动通知患者在应用程序上输入他们的症状，并测量他们的体重和血压。因此，我们能够消除远程监控的需要，为每个病人频繁检查，以及许多病人在手动记录每日症状和体重读数时可能面临的麻烦。
除了医生监测病人的健康状况外，我们的干预措施也可能在促进病人参与自己的健康方面发挥更大的作用[]。例如，在接受体重秤时，可以告知患者体重的快速增加可能反映了高盐摄入导致的体液潴留，这可能会加剧心衰症状。通过这种方式，患者可以了解自己的病情，这已被证明可以降低死亡率、发病率和与疾病相关的费用[-]。
设备使用情况
患者对出院方案的依从性降低是心衰患者管理中最突出的障碍之一[，]。在我们的项目中，绝大多数患者在出院后一周使用监测仪，大约一半的患者在出院后第四周继续测量体重和血压至少一次。出院后第一周是患者最脆弱的时期，这段时间的高敬业度是降低再入院率的重要因素之一。从第一周开始，依从性的下降可能归因于许多情境依赖因素，例如，一旦患者知道他们离开了“危险区域”，缺乏长期护理或社会支持和/或独自生活，以及技术熟练程度低。]。虽然其中一些因素超出了我们的计划范围，但这些数据为如何改善干预时机提供了见解。由于依从性在第一周后下降，也许一种预先加载的方法(通过自动短信、直接互动语音应答电话、远程医疗和必要时的激励等)而不是均匀间隔的方法会增加患者的参与度，并具有更持久的效果。
值得注意的是，每周至少5次测量血压和体重的患者数量并没有像每周至少一次测量血压和体重的患者数量那样急剧下降。此外，出院后第1周使用监护仪至少5次的患者与第4周相同。换句话说，从长远来看，频繁使用监视器的用户更有可能成为频繁用户。因此，在第一周后出现监护仪使用率急剧下降的患者可能代表一个更具体的目标人群。
在过去的十年中，远程监测，即远程监测，已经成为慢性病管理的一个重要领域，诸如体重和活动与血压监测系统等研究已经描述了这种模式的详细协议[]。此外，实施这些监测解决方案的研究在降低死亡率和再入院率方面显示出巨大的希望[]。然而，除了远程监控外，许多拟议的工作流程还需要大量人员的干预策略，例如频繁的电话和视频会议[，]。
许多移动应用程序也被开发出来，以帮助患者更好地管理心力衰竭，如PatientConnect和HeartMapp []。我们的应用程序工具包与这些应用程序类似，因为它提供了教育材料、护理计划、提醒、应用内通信和专业人士的输入选项。此外，我们的工具包(1)集成了蓝牙连接，并在医生的仪表板上自动更新患者血压和体重数据;(2)实现了新开发的数字护理路径，无需下载移动应用程序(例如，通过SMS文本消息)就可以将其传递给患者。在我们的心脏健康项目中，我们通过专门使用远程采集的血压和体重读数减少了再入院率，与其他更多资源密集型干预措施相比，显著降低了成本和员工负担[，]。随着更便宜的蓝牙监护仪的发展和对需要监护仪的患者进行更有效的风险分层，随着更大的卫生系统希望将数字健康监护扩展到企业范围内的所有心衰患者，我们的方法可能会扩大规模。心脏健康项目现在正在与美国心脏病学会合作，通过全国性的数字化转型网络扩展到多个卫生系统。
限制
由于我们的项目是一个示范项目，我们的样本量被限制在60名参与者。未来的研究应该对更大的人群以及不同的人口统计数据使用类似的干预措施。我们的样本量还受到入学障碍的影响，包括入职时间、与其他医院计划和研究试验的竞争、因出院通知有限而错过的招聘机会、语言障碍和智能手机拥有量。我们的项目通过在预期出院前2天左右招募心衰患者并在医院查房时增加患者健康协调员来解决这些问题。未来在更大范围内使用依赖设备的远程干预的研究可以建立具有特定角色的人员来解决这些问题并最大限度地提高入学效率。最后，与现实世界的QI倡议一致，具体的医患沟通没有被协议化，当看到患者的警报时，留给个别医生遵循他们的最佳实践。可以做更多的工作来整合一个支持移动应用程序的协议，医生可以报告他们与患者的通信，以获得更细粒度的数据。
结论
尽管正在进行严格的研究，心衰仍然导致医疗费用和住院率的增加[]。随着技术的进步，越来越多的机会出现一种全面的、负担得起的、个性化的解决方案，这种解决方案可以利用现有的技术，在现实环境中为出院后的患者提供护理。，]。最近，CMS批准了远程监测和非面对面慢性护理疾病管理的报销代码[]。诸如心衰等成本和健康负担不断增加的疾病可特别受益于这种解决办法。在我们的项目中，我们证明了实时生命体征数据驱动的干预可能极大地有助于减少医院再入院率和成本，改善患者的预后。像我们这样的远程监测协议既促进了护理人员与患者的互动，也使患者参与到自己的健康中来。此外，远程监控程序具有可扩展的潜力，特别是与电子病历集成的数字医疗平台结合使用时。随着数字健康远程监测在企业范围内的推广，未来的研究应寻求衡量人口健康对结果和收入的影响。
致谢
该计划部分由美国国立卫生研究院资助(K23, NIDDK, K23DK097451-01A1: AA)和CTSA (UL1TR000067: H Sampson)支持。
利益冲突
RxUniverse软件平台和HealthPROMISE数字治疗是由西奈山伊坎医学院授权给Rx的技术。健康公司(纽约，纽约州)。AA、SK和JR都持有Rx的股票。并回避了数据分析。SP从雅培(Abbott)、CareDx、美敦力(Medtronic)和Procyrion那里收取咨询费，并回避了数据分析。
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- del Valle KL, McDonnell ME。慢性护理管理服务的复杂糖尿病管理:一个实用的概述。中华糖尿病杂志2018年10月20日;18(12):135。［CrossRef] [Medline］
缩写
| ACEI:血管紧张素转换酶抑制剂 |
| ARB:血管紧张素受体阻滞剂 |
| 英国石油公司:血压 |
| CMS:医疗保险和医疗补助服务中心 |
| 慢性阻塞性肺病:慢性阻塞性肺疾病 |
| 糖尿病:糖尿病 |
| 电子健康档案:电子健康记录 |
| 心力衰竭:心脏衰竭 |
| 一种总线标准:经皮冠状动脉介入治疗 |
| 正方观点:patient-reported结果 |
| 气:质量改进 |
G·艾森巴赫编辑;提交31.01.19;P . Athilingam, A . Miranda的同行评议;对作者的评论27.04.19;收到修改版本22.06.19;接受19.08.19;发表15.11.19
版权©Christopher Park, Emamuzo Otobo, Jennifer Ullman, Jason Rogers, Farah Fasihuddin, Shashank Garg, Sarthak Kakkar, Marni Goldstein, Sai Vishudhi Chandrasekhar, Sean Pinney, Ashish Atreja。原发表于JMIR医学信息学(http://medinform.www.mybigtv.com)， 2019年11月15日。
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