Avaliação de programa de seguimento pós-alta com inteligência artificial para monitorar sinais e sintomas de pacientes em pós-operatório de cirurgias colorretais oncológicas / Evaluation of a post-discharge follow-up program with artificial intelligence to monitor signs and symptoms of patients in the postoperative period of oncological colorectal surgeries

RESUMO

INTRODUÇÃO: Cirurgias colorretais são procedimentos complexos, associados a maiores taxas de complicações e readmissões que procedimentos realizados em outros sítios cirúrgicos. Atualmente, medidas padronizadas visando à recuperação precoce de pacientes submetidos a cirurgias colorretais são adotadas com o objetivo de reduzir o tempo de internação hospitalar. A redução do tempo de internação, entretanto, apesar de ser considerada um desfecho positivo, pode propiciar risco de atraso de diagnóstico e deterioração clínica já que as complicações, geralmente acontecem fora do ambiente hospitalar, dificultando a avaliação e acompanhamento destes pacientes. OBJETIVO: O objetivo do presente estudo foi desenvolver um plano de seguimento pós-alta eletrônico, acessível em smartphones, para monitorar remotamente os sinais e sintomas de pacientes em pós-operatório de cirurgias colorretais, avaliando os desfechos de taxa de admissão no setor de emergência e taxa de complicações graves (Clavien-Dindo 3 a 5), no período de quinze dias de pós-operatório. MATERIAL E MÉTODOS: O projeto foi desenvolvido em duas etapas, sendo a primeira a estruturação da Jornada Digital, com a criação de plataforma com algoritmo para identificação de sintomas e direcionamento de condutas e a segunda a validação do programa em um estudo piloto. Foram incluídos no estudo pacientes a serem submetidos a cirurgias colorretais oncológicas, com idade entre 18 e 80 anos. O estudo foi conduzido nas dependências do A.C.Camargo Cancer Center. O monitoramento dos pacientes e o reporte de sinais e sintomas pelos pacientes foram realizados via plataforma de monitoramento remoto, utilizando-se de smartphone ou computador. RESULTADOS: No estudo piloto, em cada uma das três fases de avaliação dos dados obtidos, algoritmo e instrumento para coleta de dados foram reestruturados, visando atingir maior sensibilidade e especificidade na detecção de complicações pela plataforma, bem como maior satisfação dos pacientes em acompanhamento. A capacidade de detecção de complicações aumentou a cada fase de análise e ajuste, sendo que após a terceira e última fase de ajustes tivemos 45(71,4%) eventos adversos reportados, sendo que destes, 12(19%) foram sintomas classificados como graves. Nessa amostra , a solução digital foi capaz de identificar 3(4,8%) complicações reais com sensibilidade de 75%, especificidade de 84%, acurácia de 83%, valor preditivo positivo de 25% e valor preditivo negativo de 98%. Tivemos ainda , 5(7,9%) erros de preenchimentos detectados e 1(1,6%) complicações não detectadas pela plataforma, por erro de preenchimento do questionário de avaliação diária. A nossa taxa de reinternação por indicação da plataforma, nessa amostra foi de 2(3,2%) e de admissão na emergência, considerando encaminhamento ou não da plataforma foi de 8(12,7%). A adesão completa ao programa de monitoramento foi de 83%, com nota NPS variando de 69 a 95, sendo a maior nota obtida na última fase de avaliação. CONCLUSÃO: A plataforma digital criada mostrou-se segura, com altas taxas de adesão e boa aceitação pelos pacientes, mas ainda precisa ser ajustada com a intenção de reduzir custos de encaminhamento e admissão no setor de emergência.

ABSTRACT

INTRODUCTION: Colorectal surgeries are complex procedures, associated with higher rates of complications and readmissions than procedures at other surgical sites. Currently, standardized procedures aim the early recovery of patients treated for colorectal surgeries in order to reduce the length of hospital stay. The reduction in hospitalization time, however, despite being considered a positive result, may lead to a risk , since complications generally occur outside the hospital environment, making it difficult to assess and monitor these patients. OBJECTIVE: The aim of the present study was to develop a mobile health app , accessible on smartphones, to remotely monitor the signs and symptoms of patients in the postoperative period of colorectal surgeries, evaluating the outcomes of admission rate in the emergency department and rate of severe complications. (Clavien-Dindo 3 to 5) within a fifteen-day postoperative period. METHODS: The project was developed in two steps, the first being the structuring of the Digital Journey, with the creation of a platform with a decision algorithm for identifying symptoms and directing conducts, and the second the validation of the program in a pilot study. Patients aged between 18 and 80 years old, who were to undergo oncological colorectal surgeries, were included in the study. The study was conducted on the premises of the A.C.Camargo Cancer Center. Monitoring of patients and reporting of signs and symptoms by patients were performed via a remote monitoring platform, using a smartphone or computer. RESULTS: In the pilot study, in each of the three evaluation phases of the data obtained, the decision algorithm and the instrument for data collection were restructured, aiming to achieve greater sensitivity and specificity in the detection of complications by the platform, as well as greater patient satisfaction. The ability to detect complications increased at each analysis and adjustment phase, and after the third and final phase of adjustments, 45 (71.4%) adverse events were reported, of which 12 (19%) were symptoms classified as high grade. In this sample, the digital solution was able to identify 3 (4.8%) real complications with a sensitivity of 75%, specificity of 84%, accuracy of 83%, positive predictive value of 25% and negative predictive value of 98%. We also had, 5(7.9%) errors in filling out detected and 1(1.6%) complications not detected by the platform, due to error in filling out the daily assessment questionnaire. Our rehospitalization rate by indication of the platform, in this sample was 2 (3.2%) and admission to the emergency room, considering referral or not from the platform, was 8 (12.7%). Complete adherence to the monitoring program was 83%, with an NPS score ranging from 69 to 95, the highest score obtained in the last evaluation phase. CONCLUSION: The a mobile health app created was proved to be safe, with high adherence rates and good acceptance by patients, but it still needs to be adjusted with the intention of reducing costs of referral and admission to the emergency department