A Computer Based Telemedicine Protocol to Predict Acute Coronary Syndrome in Patients With Chest Pain at Home

Abstract

SUMMARYThe decision to admit a patient to a coronary care unit for acute coronary syndrome (ACS) has serious medical and financial consequences. In this study, we aimed to develop a computer program to predict the existence of ACS in patients with chest pain at home; it is intended that patients will be able to access the program via the website to test its validity.This study proceeded in two phases. In the first phase, a computer-based decision protocol was developed using recursive-partitioning analysis to predict ACS in 250 patients with chest pain on the basis of their historical data. In the second phase, this protocol was tested in 115 patients for diagnosis of ACS prospectively. Thirty-two of the patients answered the algorithm questions on the website. All of the patients who visited the website of this study were advised to go to the emergency department.Although the algorithm showed the presence of ACS in 82 of 115 patients, 60 of 115 patients were diagnosed as having ACS in the emergency department (n = 55) or at follow-up. The agreement between the diagnosis of the algorithm and the true diagnosis was moderate and statistically significant (Kappa coefficient 0.61, P < 0.001). The sensitivity of the algorithm was 100%, although its specificity was 60%. The accuracy of the algorithm in diagnosing ACS was 81%.The algorithm diagnoses patients with ACS at a high ratio and decreases the number of patients being unnecessarily admitted to the emergency with non-ACS. (Int Heart J 2006; 47: 491-500)

Herramientas de sistemas inteligentes en el diagnóstico de los síndromes coronarios agudos: una revisión sistemática

“…Al analizar la escasa penetración de estos sistemas en la práctica médica Richardson 46 propone 3 categorías de barreras para el diagnóstico clínico basado en la evidencia: desde el punto de vista de la evidencia disponible, aspectos del Una buena parte de los estudios que se encuentran en bases de datos procedentes de la ingeniería presentan limitaciones para el acceso y su consulta por parte del personal de la salud, y a no ser que sea la línea de trabajo habitual de este, no es tenida en cuenta. Vemos además que el enfoque de las publicaciones es amplio, consideran diversos espectros de la enfermedad, que van desde la isquemia inducida en laboratorio 41 , telemedicina 33 , triage inicial 32 hasta la utilidad como punto definitorio de la conducta posterior 22,34 . En la mayor parte de ellos no se contemplan otras preguntas diagnósticas como los diagnósticos diferenciales.…”

“…En 13 trabajos se buscaba realizar el diagnóstico de todos los SCA 9,12,13,17,19,22,26,27,30,33,35,38,42 y en 22 solo de los infartos (uno de ellos en casos de bloqueos completos de rama izquierda 28 ). En 21 casos se tuvo en cuenta como datos de entrada aspectos clínicos y electrocardiográficos, en 10 solo datos electrocardiográficos 14,20,24,28---30,34,38,40,41 Figura 3 Distribución de la frecuencia de las herramientas de sistemas inteligentes usadas.…”

“…con regresión logística 21,23,25,27,30,35,38 . En 4 casos se comparó con el desempeño de los médicos de urgencias 9,33,34,38 , en 3 casos con cardiólogos 17,18,41 y en 2 casos se compararon con algoritmos computacionales (Goldman y ACI-TIPI) 21,27 . En la mayor parte de los casos se alcanzaron altos niveles de precisión para el diagnóstico (tabla 2), encontrando el mejor rendimiento en el caso de varias redes neuronales con precisiones tan altas como el 96 y 98% 9,13,26,31 .…”

A pilot project on glycemic home telemonitoring in type 2 diabetes patients in a Brazilian primary healthcare unit

“…2 Entre os impactos positivos da implantação dessa tecnologia, evidenciam-se a redução da necessidade de internações hospitalares, de descompensações agudas e crônicas graves e da morbimortalidade associada. [1][2][3][4] A incorporação de recursos de telessaúde na prática clínica encontra-se em processo de expansão, com a utilização de redes que possibilitam a transmissão de dados de forma fidedigna, mantendo a confidencialidade de dados médicos e assistenciais. O telemonitoramento domiciliar mostra-se efetivo ao facilitar a comunicação virtual direta e contínua entre os profissionais de saúde e os pacientes ou seus familiares.…”

“…Possibilita, dentre outras tantas aplicabilidades, o envio de dados referentes à pressão arterial, frequência cardíaca, temperatura axilar, frequência respiratória, glicemias, uso correto de medicamentos, resolução de dúvidas e orientações em forma de vídeos educativos. [1][2][3][4] Os resultados satisfatórios ocorrem devido à maior adesão e comprometimento do paciente com o tratamento e estabelecimento de vínculos…”