PREDICTIVE MODELS OF RE-ENTRY IN ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE (ICAD). PROFILE OF THE RE-ENTRY PATIENT. (Q3144496)
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Project Q3144496 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | PREDICTIVE MODELS OF RE-ENTRY IN ACUTE DECOMPENSATED HEART FAILURE (ICAD). PROFILE OF THE RE-ENTRY PATIENT. |
Project Q3144496 in Spain |
Statements
25,600.0 Euro
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51,200.0 Euro
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50.0 percent
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1 January 2016
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31 March 2020
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FUNDACION VASCA DE INNOVACION E INVESTIGACION SANITARIAS
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43°13'59.74"N, 2°50'43.22"W
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48036
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Objetivo: Creación de modelos de predicción del riesgo de reingreso a corto plazo (30-90 días) y a medio plazo (un año).Identificar las diferencias entre los pacientes que reingresan y que no reingresan, y los perfiles de reingresos prevenibles más frecuentes en nuestro medio. Metodología: Estudio observacional cohortes prospectivo de pacientes que son dados de alta con diagnostico de insuficiencia cardiaca en los 5 centros participantes. Se realizará además un caso-control anidado en la cohorte previa, siendo los casos los pacientes que reingresan y los controles serán elegidos en función de edad, sexo, etiología de la IC, comorbilidades y estado funcional. Se recogerán variables sociodemográficas, clínicas y relacionadas con la calidad de vida, empoderamiento y autoeficacia basales como predictoras de reingreso. Respecto a los casos y controles, se evaluarán la calidad de vida en el periodo transicional post-alta, el empoderamiento y autoeficacia, carga del cuidador, apoyo social, modelo de atención al alta, uso de servicios sanitarios y adecuación, conciliación y adherencia a la medicación. Se realizarán modelos de riesgos proporcionales de Cox para la creación del modelo predictivo, así como modelos de regresión logística condicionada para identificar las diferencias entre los casos y controles. Resultados esperados: Se dotará al SNS de instrumentos de predicción del riesgo de reingresos de utilidad para clínicos y gestores para poder ofertar modelos de atención al alta individualizados. Se identificarán las características más frecuentes de los reingresan y se perfilarán reingreso prevenibles, que ayudarán a crear acciones específicas de prevención de los mismos en el futuro. (Spanish)
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Objective: Creation of models to predict the risk of re-entry in the short term (30-90 days) and in the medium term (one year).Identify the differences between re-entry and non-re-entry patients and the most frequent preventable re-entry profiles in our environment. Methodology: Prospective observational cohort study of patients discharged with a diagnosis of heart failure in the 5 participating centers. In addition, a case-control nested in the previous cohort will be performed, with the cases being the patients who re-enter and the controls will be chosen according to age, sex, HF etiology, comorbidities and functional status. Sociodemographic, clinical and quality of life variables, empowerment and basal self-efficacy will be collected as predictors of re-entry. Regarding cases and controls, the quality of life in the post-high transition period, empowerment and self-efficacy, caregiver burden, social support, discharge care model, use of health services and adequacy, reconciliation and adherence to medication will be evaluated. Proportional Cox risk models will be developed for the creation of the predictive model, as well as conditioned logistic regression models to identify differences between cases and controls. Expected results: The SNS will be equipped with tools for predicting the risk of useful re-entry for clinicians and managers in order to be able to offer individualised high-care models. The most frequent characteristics of re-entry will be identified and preventable re-entry will be profiled, which will help create specific prevention actions in the future. (English)
12 October 2021
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Objectif: Création de modèles pour prédire le risque de réadmission à court terme (30-90 jours) et à moyen terme (un an).Identifier les différences entre les patients qui ne sont pas rentrés et les profils évitables les plus fréquents dans notre environnement. Méthodologie: Étude prospective de cohorte observationnelle de patients sortants avec un diagnostic d’insuffisance cardiaque dans les 5 centres participants. En outre, un cas témoin imbriqué dans la cohorte précédente sera effectué, les cas étant les patients qui rentrent et les témoins seront choisis en fonction de l’âge, du sexe, de l’étiologie du FH, des comorbidités et de l’état fonctionnel. Les variables sociodémographiques, cliniques et de qualité de vie, l’autonomisation et l’auto-efficacité basale seront recueillies comme prédicteurs de la rentrée. En ce qui concerne les cas et les contrôles, on évaluera la qualité de vie après la période de transition élevée, l’autonomisation et l’auto-efficacité, le fardeau des aidants naturels, le soutien social, le modèle de soins de congé, l’utilisation des services de santé et l’adéquation, la conciliation et l’observance des médicaments. Des modèles de risque proportionnels de Cox seront élaborés pour la création du modèle prédictif, ainsi que des modèles de régression logistique conditionnés pour identifier les différences entre les cas et les témoins. Résultats escomptés: Le SNS sera équipé d’outils pour prédire le risque de réadmission utile pour les cliniciens et les gestionnaires afin de pouvoir offrir des modèles de soins élevés individualisés. Les caractéristiques les plus fréquentes de la réadmission seront identifiées et les retours évitables seront profilés, ce qui contribuera à créer des actions de prévention spécifiques à l’avenir. (French)
2 December 2021
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Ziel: Erstellung von Modellen zur Vorhersage des Risikos einer Wiedereinreise kurzfristig (30-90 Tage) und mittelfristig (ein Jahr).Identifizieren Sie die Unterschiede zwischen Wiedereinreise- und Nicht-Wiedereintrittspatienten und den häufigsten vermeidbaren Wiedereintrittsprofilen in unserer Umgebung. Methodik: Prospektive Beobachtungskohortenstudie von Patienten, die mit einer Diagnose von Herzinsuffizienz in den 5 teilnehmenden Zentren entladen wurden. Darüber hinaus wird eine Fallkontrolle durchgeführt, die in der vorherigen Kohorte verschachtelt ist, wobei die Fälle die Patienten sind, die wieder einreisen und die Kontrollen nach Alter, Geschlecht, HF-Ätiologie, Komorbiditäten und Funktionsstatus ausgewählt werden. Soziodemografische, klinische und Lebensqualitätsvariablen, Empowerment und basale Selbstwirksamkeit werden als Vorhersager der Wiedereinreise erfasst. In Bezug auf Fälle und Kontrollen werden die Lebensqualität in der Zeit nach dem hohen Übergang, Stärkung und Selbstwirksamkeit, Betreuungslast, soziale Unterstützung, Entlastungsmodell, Inanspruchnahme von Gesundheitsdiensten und Angemessenheit, Aussöhnung und Einhaltung von Medikamenten bewertet. Proportional Cox-Risikomodelle werden für die Erstellung des Vorhersagemodells sowie konditionierte logistische Regressionsmodelle entwickelt, um Unterschiede zwischen Fällen und Kontrollen zu erkennen. Erwartete Ergebnisse: Das SNS wird mit Tools zur Vorhersage des Risikos einer sinnvollen Wiedereinreise für Kliniker und Führungskräfte ausgestattet, um individualisierte High-Care-Modelle anbieten zu können. Die häufigsten Merkmale der Wiedereinreise werden ermittelt und eine vermeidbare Wiedereinreise profiliert, was dazu beitragen wird, in Zukunft spezifische Präventionsmaßnahmen zu ergreifen. (German)
9 December 2021
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Galdakao
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Identifiers
PI15_01343
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