Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain <\/p>\n
Un sistema de mensajes de texto automatizado salv\u00f3 una vida dos veces por semana durante los primeros d\u00edas de la pandemia de COVID-19 y, en general , los pacientes que se inscribieron en ese sistema ten\u00edan un 68 por ciento menos de probabilidades de morir que los que no lo usaban. Estos conocimientos sobre el sistema COVID Watcha de Penn Medicine, dise\u00f1ado para monitorear a los pacientes ambulatorios con COVID-19 mediante mensajes de texto automatizados y luego derivar a aquellos con condiciones preocupantes a un peque\u00f1o equipo de proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica, se publicaron hoy en Annals of Internal Medicine. <\/p>\n
\u00abAl comienzo de la pandemia, instintivamente pensamos que los pacientes necesitaban apoyo adicional en el hogar, incluso si a\u00fan no estaban lo suficientemente enfermos o no estaban lo suficientemente enfermos. Y si se enfermaban gravemente, quer\u00edamos ayudarlos a llegar al antes en el departamento de emergencias, por lo que COVID Watch fue nuestra soluci\u00f3n\u00bb, dijo Krisda Chaiyachati, MD, coinvestigadora principal del estudio, directora m\u00e9dica de Penn Medicine OnDemand y profesora asistente de Medicina. \u00abNuestra evaluaci\u00f3n encontr\u00f3 que un peque\u00f1o equipo de cinco o seis enfermeras que trabajan en el programa durante algunos de los d\u00edas m\u00e1s agitados de la pandemia salv\u00f3 directamente una vida cada tres o cuatro d\u00edas\u00bb.<\/p>\n
COVID Watch se construy\u00f3 sobre la base de Penn’s Plataforma \u00abWay to Health\u00bb, acelerando su desarrollo desde el concepto hasta el despliegue. Concebido el 11 de marzo de 2020, COVID Watch inscribi\u00f3 a su primer paciente el 23 de marzo de 2020, solo dos semanas despu\u00e9s de que Penn Medicine admitiera a su primer paciente con COVID-19. Dise\u00f1ado para ayudar a los pacientes con el virus a recuperarse de manera segura en el hogar y mantener disponible la capacidad del hospital, el sistema utiliza conversaciones de mensajes de texto guiados algor\u00edtmicamente con los pacientes para evaluar sus condiciones. Dos veces al d\u00eda, enviaba preguntas de rutina a los pacientes, como \u00ab\u00bfC\u00f3mo se siente en comparaci\u00f3n con hace 12 horas?\u00bb y \u00ab\u00bfTe resulta m\u00e1s dif\u00edcil de lo normal respirar?\u00bb Si un paciente indicaba un empeoramiento de la condici\u00f3n, se hac\u00edan preguntas de seguimiento y se elevaban a los miembros humanos de un equipo centralizado encabezado por la coautora Nancy Mannion, DNP, jefa de enfermer\u00eda de COVID Watch, que llamar\u00eda para registrarse y recomendar la hospitalizaci\u00f3n, si fuera necesario. .<\/p>\n
Cerca de 20\u00a0000 pacientes se han inscrito en COVID Watch desde que comenz\u00f3.<\/p>\n
\u00abHicimos un an\u00e1lisis temprano del sistema y determinamos que pod\u00edamos monitorear de manera segura a m\u00e1s de 1000 pacientes simult\u00e1neamente, las 24 horas del d\u00eda, los 7 d\u00edas de la semana, con un equipo peque\u00f1o y bien capacitado de enfermeras registradas\u00bb, dijo Anna Morgan, MD, directora m\u00e9dica de COVID Watch y profesora asistente de Medicina Interna. \u00abAdem\u00e1s de eso, esas mismas enfermeras a menudo tambi\u00e9n podr\u00edan encargarse de otras tareas relacionadas con el COVID, como ayudar a los pacientes a organizar las pruebas de COVID y discutir sus resultados, lo cual es importante durante los aumentos repentinos\u00bb.<\/p>\n
Para evaluar m\u00e1s a fondo el COVID Watch en los pacientes, los investigadores de la Escuela de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania analizaron los datos de todos los adultos que recibieron atenci\u00f3n ambulatoria de Penn Medicine, desde el d\u00eda en que se lanz\u00f3 COVID Watch hasta el 30 de noviembre de 2020, un per\u00edodo de aproximadamente ocho meses. Separaron los datos entre los inscritos en COVID Watch y los que recibieron el curso t\u00edpico de atenci\u00f3n ambulatoria: 3448 pacientes inscritos en COVID Watch y 4337 no en \u00e9l. El an\u00e1lisis tuvo en cuenta las edades de los pacientes, las afecciones subyacentes y otros riesgos de desarrollar una enfermedad grave.<\/p>\n
Solo tres de los 3448 pacientes en COVID Watch murieron dentro de los 30 d\u00edas posteriores a su inscripci\u00f3n, en comparaci\u00f3n con 12 de los 4337 de lo contrario. pacientes equivalentes fuera del programa. Eso significaba que la tasa de mortalidad fuera de COVID Watch era tres veces mayor. A los 60 d\u00edas despu\u00e9s de la inscripci\u00f3n, cinco personas dentro de COVID Watch murieron en comparaci\u00f3n con 16 que no usaban el sistema.<\/p>\n
Estos datos se tradujeron en una reducci\u00f3n del 68 por ciento en la probabilidad de morir si un paciente estaba inscrito en COVID Watch. Adem\u00e1s, se acredit\u00f3 que COVID Watch salv\u00f3 1,8 vidas por cada 1000 pacientes a los 30 d\u00edas y 2,5 por cada 1000 a los 60 d\u00edas.<\/p>\n
El autor principal y co-investigador principal del estudio, M. Kit Delgado, MD, un el profesor asistente de Medicina de Emergencia y Epidemiolog\u00eda, as\u00ed como el subdirector de la Unidad Nudge de Penn Medicine, cree que los beneficios observados por los pacientes de COVID Watch podr\u00edan explicarse por: Mayor acceso y uso de la telemedicina, y viajes m\u00e1s frecuentes y tempranos a el hospital un promedio de dos d\u00edas antes para los pacientes de COVID Watch cuando los s\u00edntomas empeoraron.<\/p>\n
Es importante destacar que el estudio encontr\u00f3 que COVID Watch era igualmente accesible y efectivo para todos.<\/p>\n
\u00abObservamos una mayor proporci\u00f3n de pacientes de mayor riesgo y tambi\u00e9n de pacientes afroamericanos y de bajos ingresos inscritos en COVID Watch, pero el hecho de que medimos un beneficio significativo asociado con la inscripci\u00f3n en el programa es un buen indicador de que realmente hay un beneficio de tratamiento para todos\u00bb, dijo Delgado . \u00abEs crucial que encontremos que todos los principales grupos raciales y \u00e9tnicos se beneficiaron porque las comunidades no blancas y de bajos ingresos han tenido tasas de infecci\u00f3n desproporcionadamente m\u00e1s altas, menor acceso a la atenci\u00f3n y tasas de mortalidad m\u00e1s altas. Esto implica que este modelo de atenci\u00f3n podr\u00eda haber reducido las disparidades. en los resultados de COVID si se ampliara m\u00e1s ampliamente a estas comunidades\u00bb.<\/p>\n
El equipo de COVID Watch planea ver si el enfoque, que originalmente se hab\u00eda construido a partir de un sistema para controlar la enfermedad pulmonar obstructiva cr\u00f3nica ( EPOC), se puede aplicar para ayudar a las personas con otras afecciones a controlar su salud en el hogar. Consideran que el sistema \u00e1gil basado en algoritmos es una tecnolog\u00eda duradera que influir\u00e1 en gran medida en la atenci\u00f3n m\u00e9dica en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n
\u00abLa automatizaci\u00f3n no es algo que reemplace la atenci\u00f3n cl\u00ednica humana, pero es algo que puede extenderlo\u00bb, dijo David Asch, MD, coautor y director ejecutivo del Center for Health Care Innovation. \u00abSin un sistema automatizado que nos ayude a vigilar a los miles de pacientes con COVID en nuestra comunidad, nuestros m\u00e9dicos y enfermeras se habr\u00edan esforzado a\u00fan m\u00e1s de lo que estaban. Este es un modelo prometedor para el futuro\u00bb. <\/p>\n
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1 de cada 10 pacientes con COVID-19 regresa al hospital despu\u00e9s de ser enviado a casa desde la sala de emergencias M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Efectividad comparativa de un servicio de mensajer\u00eda de texto automatizado para monitorear COVID-19 en el hogar , Anales de Medicina Interna (2021). Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Annals of Internal Medicine <\/p>\n Proporcionado por la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania Cita<\/strong>: El sistema de mensajes de texto automatizados salv\u00f3 vidas semanalmente durante el primer aumento de COVID (2021) , 15 de noviembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-11-automated-texting-weekly-covid-surge.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Unsplash\/CC0 Public Domain Un sistema de mensajes de texto automatizado salv\u00f3 una vida dos veces por semana durante los primeros d\u00edas de la pandemia de COVID-19 y, en general , los pacientes que se inscribieron en ese sistema ten\u00edan un 68 por ciento menos de probabilidades de morir que los que no lo usaban. … Continuar leyendo \u00abEl sistema de mensajes de texto automatizado salv\u00f3 vidas semanalmente durante el primer aumento de COVID\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2633","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2633","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2633"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2633\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2633"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2633"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2633"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}