O algoritmo aprimorado para prever a fragilidade dos idosos pode ajudar os médicos a intervir mais cedo

Os pesquisadores melhoraram com sucesso o índice eletrônico de fragilidade (EFI) – uma ferramenta que usa dados para prever os riscos dos pacientes mais velhos de viver com fragilidade -, para que os profissionais médicos possam fornecer cuidados holísticos, ajudar a evitar quedas, reduzir medicamentos onerosos e fornecer programas de exercícios direcionados para maximizar a independência.

O inovador EFI foi desenvolvido pela Leeds Academics e introduzido em 2016 em todo o Reino Unido. Em apenas um ano de uso pelo NHS England, mais de 25.000 pessoas com fragilidade foram encaminhadas a um serviço de quedas, com uma prevenção estimada em cerca de 2.300 quedas futuras.

Os pesquisadores estimam que somente em 2018, essas intervenções salvaram o NHS quase 7 milhões de libras. O primeiro sistema EFI mundial também influenciou abordagens semelhantes nos EUA, Canadá, Espanha e Austrália.

Agora, um novo sistema EFI2 melhorará a precisão do serviço, integrando dados sobre 36 problemas de saúde, incluindo demência, quedas e fraturas, perda de peso e o número de prescrições regulares que as pessoas têm.

Um artigo publicado em Idade e envelhecimento Por pesquisadores da Leeds e University College London (UCL) confirma que o EFI2 pode prever com mais precisão a necessidade de atendimento domiciliar, risco de quedas, admissão em casa ou morte.

Os autores esperam que o EFI2, que agora esteja disponível para três em cada cinco clínicos gerais na Inglaterra através do software Optum (anteriormente conhecido como EMIS), ajudará mais pessoas mais velhas a permanecer independentes por mais tempo.

Andrew Clegg, que liderou o estudo, é professor de pesquisa da NIHR e chefe de pesquisa em envelhecimento e acidente vascular cerebral da Escola de Medicina da Universidade de Leeds e do consultor honorário geriatra da Bradford Royal Infirmary. O professor Clegg disse: “Este estudo histórico de dados de saúde … é um grande passo à frente na transformação de serviços de saúde e assistência social para pessoas mais velhas com fragilidade.

“O EFI2 é uma melhoria significativa no EFI original e será extremamente valiosa para ajudar os GPs a identificar pessoas mais velhas que vivem com fragilidade, para que possam receber tratamentos personalizados para evitar perda dispendiosa de independência e cair em idade mais antiga. Estamos encantados com o fato de que o EFI2 já foi disponibilizado para 60% do GPS e é um exemplo do que é um exemplo do que é um exemplo do que é um exemplo do que é um exemplo de” um exemplo do EFI2 “, o tipo de etano do Digital.

A professora Marian Knight, diretora científica da Infraestrutura do NIHR, disse: “A EFI já provou que pode melhorar os resultados dos pacientes e salvar o NHS milhões de libras. Essa evolução da ferramenta é extremamente emocionante, permitindo que as pessoas recebam tratamentos personalizados do sistema de saúde e mantenha sua independência por mais tempo, trazendo as pessoas de economia de custos para o sistema de saúde.

A fragilidade é identificada quando as pessoas mais velhas têm um alto risco de uma série de resultados adversos, como a exigência de serviços de assistência domiciliar, quedas e admissão em um hospital ou casa de repouso. Estima -se que a fragilidade custe ao NHS £ 6 bilhões todos os anos.

O algoritmo EFI2 é baseado em dados de rotina de Connected Bradford e o conjunto de dados de ligação de informações anonimizadas do Galês, com base em 750.000 registros vinculados nos dados de assistência médica, comunitária e social para atribuir categorias de fragilidade às pessoas mais velhas.

Ele usa 36 variáveis, incluindo demência, quedas e fraturas, perda de peso e o número de prescrições regulares que as pessoas precisam prever quais grupos de pessoas têm maior probabilidade de viver com fragilidade. Os médicos de clínica geral são incentivados a usar seu julgamento clínico para aplicar uma abordagem personalizada a cada paciente. A precisão do EFI2 melhorou significativamente do primeiro modelo.

Kate Walters, professora de cuidados primários e epidemiologia da UCL, um clínico geral e um dos autores do papel, disse: “O EFI2 tem um grande potencial como uma ferramenta simples para apoiar o GPS na identificação de pessoas que vivem com fragilidade que podem se beneficiar de um apoio adicional para ajudá -los a se manter independentes”.