Projektbeschreibung
Neues elektronisches Instrument für das Gesundheitswesen zur Behandlung älterer Menschen mit komplexen chronischen Erkrankungen
Ältere Patientinnen und Patienten mit komplexen chronischen Erkrankungen werden meist in der häuslichen Umgebung gepflegt oder leben in Pflegeheimen. Den Fachkräften, die in diesen Pflegesituationen arbeiten, fehlt es häufig an geeigneter Entscheidungshilfe. Vor diesem Hintergrund wird das EU-finanzierte Projekt I-CARE4OLD Entscheidungshilfe der nächsten Generation entwickeln und testen. Dazu werden hochwertige international standardisierte Daten aus dem Bereich Normalpflege genutzt, die auf der elektronischen Plattform InterRAI – einem umfassenden Assessmentinstrument – beruhen. Das fächerübergreifende und internationale Projektkonsortium hat insbesondere Längsschnittdaten von 52 Millionen älteren Menschen, die im häuslichen Umfeld und in Pflegeeinrichtungen gepflegt werden, aus acht Ländern zusammengetragen. Diese Daten enthalten belastbare, valide, harmonisierte und umfassende Bewertungen von funktionalen Kapazitäten, Erkrankungen und Behandlungen. Der Schwerpunkt lag auf der Vorhersage der Ergebnisse und der Wirkung von Behandlungen.
Ziel
BACKGROUND
Optimal care for older patients with complex chronic conditions (CCC) is challenging. Not only do older patients with CCC present with multiple conditions and functional impairments, these often interact with each other, as well as with their treatments.
Patients with CCC are concentrated in home care and nursing home settings. Professionals working in these settings often lack appropriate decision support that mirrors the medical and functional complexity of these persons.
AIM
To improve prognoses and estimation of treatment impact for older care recipients with CCC in home care and nursing homes settings, and develop, validate, and test next generation individualised decision support.
IMPACT
Better informed decision making for clinical management of older care recipients with CCC in home care and nursing homes, through (1) high quality internationally validated predictive algorithms on disease trajectories and treatment outcomes; (2) a multi-nationally tested e-platform for health professionals to receive predictive scenarios on course and treatment outcomes of newly assessed care recipients at point of care; and (3) dissemination among health professionals working in nursing homes and home care.
APPROACH
We collated longitudinal data from 52 million older recipients of home care and nursing home care from eight countries including (1) highly reliable, valid and harmonised comprehensive assessments of functional capacities, diseases, and treatments, linked with (2) administrative repositories on mortality and care use. We develop and validate decision support algorithms using a variety of techniques including machine learning to better predict (i) outcomes (eg death, acute admissions, quality of life) and the modifying impact of (ii) pharmacological and (iii) non-pharmacological treatments. We co-create decision support output with health professionals and patients and pilot it's applicability at point of care with an e-platform.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
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Finanzierungsplan
RIA - Research and Innovation actionKoordinator
1081 HV Amsterdam
Niederlande