Améliorer la sécurité des patients avec l'outil AHI-PI

Reconnaître quand l'état d'un patient s'aggrave à l'hôpital, c'est super important. Quand le personnel ne remarque pas ces signes précoces, ça peut causer de gros soucis comme devoir transférer des patients vers des soins plus poussés, prolonger leur séjour à l'hôpital, voire des décès inattendus. Des études ont montré que garder un œil sur les Signes vitaux des patients peut aider à détecter les problèmes plus tôt et à agir.

Malgré ça, mesurer et enregistrer les signes vitaux, c'est souvent pas très régulier dans la vraie vie. Ça peut retarder la détection d'un patient qui va mal. Plusieurs facteurs contribuent à ces retards, comme le manque d'infirmiers, les charges de travail lourdes, les patients avec plusieurs problèmes de santé, des limites dans la collecte de données, et le manque de ressources.

Pour faire face à ces défis, de nombreux hôpitaux ont mis en place des systèmes d'intervention rapide. Ces systèmes sont conçus pour détecter rapidement quand un patient se détériore et agir vite. Les hôpitaux peuvent les appeler différemment, comme équipes d'intervention rapide (RRT) ou équipes d'urgence médicale. Généralement, ces équipes sont composées de médecins, d'infirmiers, de thérapeutes respiratoires et de pharmaciens qui collaborent pour aider les patients en crise, en cherchant à éviter des événements graves comme un arrêt cardiaque. Cependant, il y a encore des débats sur l'efficacité réelle de ces équipes.

Un des principaux problèmes avec les systèmes d'intervention rapide, c'est que détecter quand un patient a besoin d'aide prend souvent du temps. Une raison fréquente, c'est que les signes vitaux ne sont pas vérifiés assez souvent. Quand des patients doivent soudainement aller en unité de soins intensifs (USI), ça peut mettre à mal les ressources de santé et augmenter considérablement les coûts, la durée des séjours à l'hôpital, et les taux de mortalité. Même si utiliser un meilleur suivi des signes vitaux et des équipes d'intervention rapide pourrait améliorer la détection précoce, savoir quand activer une équipe d'intervention rapide, c'est pas toujours simple.

Des nouveaux outils qui aident les soignants à voir les signes de problèmes avant que les signes vitaux ne changent pourraient être super utiles. Un système idéal serait facile à automatiser, donner des mises à jour en continu, être simple à interpréter, et ne pas ajouter de travail supplémentaire pour le personnel clinique.

Dans cet article, on évalue un outil appelé l'Analytic for Hemodynamic Instability-Predictive Index, ou AHI-PI. C'est un logiciel approuvé pour un usage médical qui utilise des lectures ECG en continu (qui surveillent l'activité électrique du cœur) et la variabilité de la fréquence cardiaque pour prédire quand un patient pourrait devenir instable. Des changements dans la variabilité de la fréquence cardiaque peuvent indiquer des variations dans le système nerveux d'un patient pendant des événements graves comme une septicémie ou une défaillance respiratoire, et ces changements peuvent se produire avant que des déclins de santé visibles n'apparaissent.

Des études précédentes ont montré que l'AHI-PI peut prédire de manière fiable quand un patient risque de connaître une instabilité hémodynamique, c'est-à-dire quand sa fréquence cardiaque est très haute et sa pression artérielle chute significativement, avec un préavis de plus de trois heures.

L'AHI-PI fonctionne en analysant automatiquement les motifs ECG pour évaluer le stress du système nerveux. Il produit une sortie toutes les deux minutes indiquant le niveau de risque d'instabilité future comme élevé, modéré, ou faible. L'instabilité hémodynamique est identifiée quand la fréquence cardiaque dépasse 100 battements par minute, ou la pression artérielle systolique est en dessous de 90 mmHg.

Dans notre évaluation, on a regardé à quel point l'AHI-PI prédit le besoin d'une RRT avant qu'elle ne soit appelée, en comparant ses données aux changements dans la fréquence cardiaque, la pression artérielle, et maintenant aussi le rythme respiratoire des patients hospitalisés en cours de surveillance.

Notre étude a été réalisée à l'Université du Michigan, en se concentrant sur des patients adultes qui étaient surveillés de près et pour qui une équipe d'intervention rapide a été activée. L'étude a identifié des données de patients au sein du système hospitalier sur une période de huit mois.

L’objectif était de voir à quelle fréquence l'AHI-PI identifiait un risque par rapport aux signes vitaux traditionnels. La première étape a été de mesurer combien de temps avant un événement RRT, l'AHI-PI a indiqué un risque. On a trouvé que l'AHI-PI a indiqué un risque dans 92,71 % des événements, alors que les signes vitaux traditionnels n'indiquaient un risque que dans 41,67 %. De plus, l'AHI-PI a détecté des problèmes potentiels beaucoup plus tôt, en moyenne plus d'un jour à l'avance.

Par exemple, parmi les événements où le risque a été indiqué à la fois par l'AHI-PI et les signes vitaux, l'avertissement de l'AHI-PI est arrivé environ 30 heures auparavant, tandis que les signes vitaux indiquaient généralement un risque environ 19 heures avant l'événement. Ça montre que l'AHI-PI peut être un outil important pour signaler les patients qui peuvent avoir besoin de soins urgents avant que des signes traditionnels ne montrent des problèmes.

En comparant la sortie de l'AHI-PI avant un événement RRT aux patients témoins qui n'ont pas connu d'événements, on a trouvé des différences significatives. Le groupe RRT a montré un pourcentage de risque beaucoup plus élevé indiqué par l'AHI-PI par rapport au groupe témoin.

Dans l'ensemble, les résultats suggèrent que l'AHI-PI a du potentiel comme outil d'aide à la décision clinique, permettant aux soignants d'agir plus tôt en réponse aux patients à risque de se détériorer. Ça pourrait potentiellement mener à moins d'urgences inattendues et à de meilleurs résultats pour les patients.

Cependant, on note que ces résultats reposent sur des données rétrospectives, ce qui signifie qu'on a regardé des infos existantes plutôt que de mener une nouvelle étude spécifiquement pour ça. Ça peut vouloir dire qu'il y a des facteurs inconnus affectant les résultats.

De plus, cette étude n'a pas analysé les médicaments qui auraient pu être donnés aux patients témoins pour prévenir la détérioration. Certains patients ont été exclus de l'analyse, comme ceux avec certaines affections cardiaques, car ces conditions interfèrent avec les évaluations de variabilité de la fréquence cardiaque.

En conclusion, même si l'AHI-PI montre un fort potentiel comme outil pour la détection précoce de l'instabilité des patients, il faut encore plus d'études pour valider son efficacité dans un cadre clinique. Notre recherche soutient la nécessité de futures études pour examiner l'utilisation pratique de l'AHI-PI dans les soins hospitaliers quotidiens pour améliorer la sécurité et les résultats des patients.