Prevenire i ricoveri ospedalieri dovuti a peggioramenti dell’insufficienza cardiaca è uno degli obiettivi più importanti per ridurre l’impatto di questa malattia e migliorare la condizione dei pazienti che ne soffrono. Esistono metodi semplici per cercare di rilevare questi peggioramenti, come misurare il peso del paziente. Esistono metodi più sofisticati, come l’analisi dell’impedenza transtoracica misurata dai sistemi di risincronizzazione cardiaca.
Un recente studio, presentato in occasione del congresso Heart Failure 2022, organizzato dalla Società Europea di Cardiologia, propone ora una semplice app per smartphone che analizzando la voce dei pazienti riesce a capire se si sta realizzando un aumento di liquidi nei polmoni. Secondo gli autori l’app sarebbe in grado di rilevare questo peggioramento ben tre settimane prima che si verifiche un ricovero non pianificato o di un’intensificazione del trattamento farmacologico ambulatoriale.
Evitare il ricovero in ospedale
“L’attuale standard di cura non è abbastanza buono per mantenere i pazienti con insufficienza cardiaca fuori dall’ospedale”, ha affermato l’autore dello studio, il professor William Abraham della Ohio State University, negli USA.
“Il sistema testato in questo studio è stato in grado di prevedere in anticipo l’80% del peggioramento dell’insufficienza cardiaca, rispetto a un tasso di successo del 10-20% per il monitoraggio giornaliero del peso mostrato in studi precedenti. In futuro, l’analisi del linguaggio, insieme ad altre informazioni cliniche, potrebbe essere utilizzata per modificare i trattamenti prima che le condizioni di un paziente peggiorino e quindi evitare il ricovero in ospedale”.
L’alternanza di fasi di miglioramento e peggioramento fa parte della storia naturale dell’insufficienza cardiaca. La congestione polmonare è una causa comune di ricovero in ospedale e può essere pericolosa per la vita. Attualmente viene monitorata chiedendo ai pazienti di pesarsi ogni giorno e di segnalare qualsiasi aumento sostanziale. I pazienti sono inoltre invitati a segnalare il peggioramento dei sintomi come mancanza di respiro, necessità di sollevare la testa durante la notte per respirare meglio, dormendo con più cuscini, e il gonfiore ai piedi o alle caviglie.
Prevedere il peggioramento dell’insufficienza cardiaca
È stato precedentemente dimostrato che l’app di analisi vocale utilizzata nel presente studio rileva il liquido nei polmoni di pazienti ricoverati in ospedale con insufficienza cardiaca acuta. Questo studio ha valutato la sua capacità di prevedere il peggioramento dell’insufficienza cardiaca nei pazienti a domicilio.
Lo studio ha incluso 180 pazienti con insufficienza cardiaca che assumevano i farmaci raccomandati dalle linee guida. All’inizio dello studio, come misurazione di base, i partecipanti hanno registrato cinque frasi su uno smartphone standard utilizzando l’app di analisi vocale. Durante il periodo di studio, ogni mattina prima di colazione i pazienti hanno registrato le stesse cinque frasi. L’app ha confrontato le registrazioni di ogni giorno con le versioni di base e ha avvisato il personale sanitario quando rilevava variazioni suggestive per una congestione polmonare.
Il professor Abraham ha spiegato: “Il sistema stabilisce una linea di base per ogni singolo paziente durante un periodo di stabilità. Rileva quindi i cambiamenti nel linguaggio nel tempo che indicano il liquido nei polmoni”.
I ricercatori hanno esaminato se gli avvisi di congestione polmonare predicessero eventi di insufficienza cardiaca, definiti come almeno un peggioramento dei sintomi che ha portato al ricovero o all’escalation del trattamento farmacologico ambulatoriale. Lo hanno fatto confrontando la data dell’avviso con le date dei successivi eventi di insufficienza cardiaca. I “veri avvisi” sono stati considerati quelli emessi entro una finestra di 31 giorni prima dell’evento di insufficienza cardiaca. I “falsi avvisi” erano quelli emessi al di fuori della finestra di 31 giorni prima di un evento.
Le prestazioni diagnostiche dello strumento
Il professor Abraham ha osservato che un “vero avviso” avrebbe continuato a essere emesso ogni giorno fino a quando non si fosse verificato l’evento di insufficienza cardiaca.
Ha detto: “In questo studio, gli avvisi non sono stati presi in considerazione dai medici poiché l’obiettivo era determinare le prestazioni diagnostiche dello strumento. Nella vita reale, le notifiche sarebbero state inviate al medico del paziente fino a quando non avesse ricevuto risposta. Qui abbiamo seguito i pazienti longitudinalmente per il peggioramento degli eventi di insufficienza cardiaca e quindi abbiamo esaminato se c’era un avviso prima di quell’evento, ovvero un “vero avviso”. Se non c’era nessun avviso, il sistema non è riuscito a prevedere l’evento. Gli avvisi non seguiti da un peggioramento dell’evento di insufficienza cardiaca erano “falsi avvisi”.
L’analisi della voce
Durante lo studio, i pazienti hanno fornito registrazioni per una media di 512 giorni. Un totale di 49 eventi di insufficienza cardiaca si sono verificati in 37 pazienti, di cui 39 (80%) erano stati correttamente previsti dall’app e 10 (20%) sono stati persi. I veri avvisi sono stati emessi una mediana di 21 giorni prima del peggioramento dei sintomi. Ogni paziente ha ricevuto un falso avviso in media ogni 4,8 mesi, con una media di 2,5 avvisi errati ogni anno.
Il professor Abraham ha affermato: “In questo studio basato sulla comunità, un’app di analisi vocale è stata in grado di prevedere la maggior parte dei casi di peggioramento dell’insufficienza cardiaca con molto anticipo, con pochissimi falsi allarmi. L’aumento di peso e i sintomi si verificano troppo tardi per consentire interventi medici che tengono i pazienti fuori dall’ospedale. Studi futuri indagheranno se la modifica della gestione del paziente a seguito di un avviso, ad esempio aumentando la dose di diuretico per eliminare i liquidi in eccesso, possa prevenire i ricoveri”.
Va sottolineato che quanto più semplice è il metodo per seguire nel tempo i pazienti con insufficienza cardiaca, tanto più sarà applicabile ad una popolazione più vasta di soggetti, rendendolo così di forte impatto per la gestione complessiva della malattia.
