mQoL – the Rolling Score Concept
Lebensqualität (QoL – Quality of Life) wird in der Medizin mehr und mehr eingesetzt, um die Wirksamkeit von Interventionen, die Qualität eines Dienstes, den Gesundheitsbedarf und Kostenanalysen zu beurteilen. Die Verwendung von QoL Fragebögen zeigt eine wachsende Aufwertung des Bedarfs, wie sich Patienten fühlen und wie zufrieden sie mit einer Behandlung sind. QoL Maßnahmen bei Patienten umfassen die Bewertung ihrer Krankheit und Behandlung, ihre wahrgenommene Notwendigkeit für die Gesundheitsversorgung und ihre Vorlieben für die Behandlung.
AITs innovatives Konzept, das so genannte Rolling Score Concept, wurde unter Verwendung standardisierter QoL-Fragebögen und mHealth-Methoden für die kontinuierliche Erfassung des Gesundheitszustands der Patienten anhand eines elektronischen Patientenberichts (ePRO) entwickelt.
Das AIT Rolling Score Concept besteht aus einer mHealth-Anwendung auf einem Smartphone und einer webbasierten Backend-Lösung (KIT Telemonitoring-Plattform). Zu Beginn müssen alle Fragen (Items) eines standardisierten Fragebogens beantwortet werden, um einen Initial Reference Point zu erhalten. Danach werden Fragen nach einem definierten Zeitplan gestellt. Nach der Beantwortung wird der Globale Score neu berechnet, was zu einer kontinuierlichen Anpassung des Global Score über die Zeit, dem Rolling Score, führt.
Vorteile
- Verbesserte Patienten Compliance, da die Beantwortung einer Teilmenge (z. B. 4) von 30 Fragen ohne Motivationverlust möglich ist.
- Informationen über die Wirksamkeit der Behandlung ermöglichen eine zeitnahe Intervention auf der Grundlage von kontinuierlichem Patienten-Feedback.
- Bewertung der QoL basierend auf der Kombination von qualitativen Informationen über den Gesundheitszustand mit quantitativen Informationen des Gesundheitsdaten-Tagebuchs (Blutdruck, Herzfrequenz, Glukosespiegel, etc.)
- Der Kontakt mit dem Patienten zwischen geplanten Besuchen im Krankenhaus oder in der Arztpraxis wird gehalten.
Darüber hinaus stellt eine Quantifizierung von Parametern einen vielversprechenden Weg dar um Schätzungen, die durch Substitutionen von Fragen unter Verwendung von Sensordaten (Blutdruck, Herzfrequenz, Glukosespiegel, SpO2 und andere) entstehen, zu vermeiden. Ein spezieller Algorithmus ordnet diese Sensordaten dem Scoring-System des Fragebogens zu und vermindert damit die Unsicherheit der subjektiven Wahrnehmung.
In einem Pilotversuch am AIT „Continual Screening of Patients using mHealth: The Rolling Score Concept applied to Sleep Medicine“ wurde die folgende QoL zum Rolling-Score-Modell verarbeitet. Für mehr Informationen lesen Sie bitte hier:
- M. J. Thurtell et al. “The Berlin questionnaire screens for obstructive sleep apnea in idiopathic intracranial hypertension.” In: J Neuroophthalmol. 31.4 (Dec. 2011), pp. 316–319.
- Mark Fenton et al. “UTility of stop-bang in the prediction of obstructive sleep apnea in primary care.” In: Chest 148.4 Meeting Abstracts (2015), 1033A–1033A. doi: 10.1378/chest.2278516. url: http://dx.doi.org/10.1378/chest.2278516 .
- D. J. Buysse et al. “The Pittsburgh Sleep Quality Index: a new instrument for psychiatric practice and research.” In: Psychiatry Res 28.2 (May 1989), pp. 193–213.