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Assistenza domiciliare: le tecnologie per il territorio
Abstract
Background: Recentemente è stato sviluppato e validato un nuovo algoritmo per il monitoraggio dello scompenso cardiaco. L’indice HeartLogic (Boston Scientific) combina i dati provenienti da diversi sensori integrati in defibrillatori impiantabili (ICD): frequenza cardiaca, ampiezza dei toni cardiaci, impedenza toracica, parametri respiratori, attività del paziente. Le variabili sono combinate in un indice che genera un allarme in presenza di instabilizzazioni. Esperienze di implementazione in pratica clinica del monitoraggio tramite HeartLogic non sono state ad oggi descritte.
Metodi: Da dicembre 2017 HeratLogic è stato attivato in pazienti portatori di ICD presso i centri del gruppo di lavoro. I pazienti sono monitorati a distanza tramite la piattaforma LATITUDE Network (Boston Scientific). I centri partecipanti hanno concordato un protocollo per la gestione dei pazienti: visite remote (revisioni periodiche e in caso di allarme dei dati via web, contatti telefonici), visite in-office (per approfondimenti diagnostici e per modifiche della terapia).
Obiettivi: Descrivere i dati raccolti dai sensori e la loro associazione con gli eventi clinici occorsi nel periodo successivo all’impianto dell’ICD e precedente all’attivazione degli allarmi (fase blinded). Testare il protocollo condiviso e definire un piano di intervento ottimo per la gestione remota delle instabilizzazioni, per la riduzione degli accessi ospedalieri e del carico di lavoro dell’ambulatorio.
Risultati: Ad oggi HeartLogic è stato attivato in 56 ICD (unici in Europa). L’analisi ad interim di fase 1 è stata condotta in 31 pazienti con un periodo di osservazione di 6±3 mesi. L’indice HeartLogic ha segnalato 17 allarmi (rate: 1.18 allarmi/anno). Nella quasi totalità dei casi l’allarme è stato associato ad eventi di ospedalizzazione o peggioramento di segni e sintomi di scompenso e si è normalizzato dopo appropriato trattamento. Tra i sensori componenti l’indice, i toni cardiaci (incremento del terzo tono e riduzione del primo tono) sono apparsi i più sensibili nell’identificazione degli eventi clinici.
Conclusioni: L’analisi preliminare sembra confermare la capacità dell’algoritmo di rilevare un graduale peggioramento dello scompenso. I toni cardiaci basati sull’accelerometro dell’ICD sembrano essere correlati bene con lo stato di scompenso, mentre gli altri sensori sembravano meno sensibili quando considerati singolarmente. Ciò evidenzia l’importanza dell’analisi simultanea di più dati.
Autori
Luca Santini ospedale gb. grassi roma italy
Roberto Rordorf irccs s. matteo pavia italy
Domenico Pecora ospedale poliambulanza brescia italy
Giulio Molon ospedale sacro cuore negrar (vr) italy
Alessandro Capucci ospedali riuniti ancona italy
Gianfranco Sinagra ospedali riuniti trieste italy
Antonio D’Onofrio ospedale monaldi napoli italy
Stefano Favale università di bari bari italy
Leonardo Calò policlinico casilino roma italy
Sergio Valsecchi boston scientific milano italy
