Quality of life and adherence to therapy in patients with chronic heart failure who were remotely monitored by chatbot compared to the standard follow-up group for 3 months

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Chronic heart failure (CHF) is one of the leading causes of death. Telemedicine and remote monitoring (RM) are a way to increase life expectancy and quality of life in patients with CHF. Methods based on messengers familiar to patients promote adherence and do not require additional training.

AIM: To compare quality of life and adherence to therapy in patients with CHF who were on RM using a chatbot compared to the standard follow-up (SFU) group for 3 months.

METHODS: Patients with CHF on optimal drug therapy discharged from the hospital were included in the study. Comparison groups were formed according to the method of observation, particularly, RM and SFU. A chatbot was set up for patients in the RM group. Monitoring was done using a seven-question survey sent daily. The signs of decompensation (red flags [RF]) were increased edema, dyspnea, body weight ≥2 kg per week, and changes in individual parameters of heart rate and blood pressure. If a RF was detected, telephone contact was made, and the therapy was corrected if necessary. Quality of life was assessed according to the Minnesota Quality of Life Questionnaire for patients with CHF (highest, 0 points; lowest, 105 points), and adherence was assessed using the Adherence Scale of the National Society for Evidence-based Pharmacotherapy.

RESULTS: A total of 60 patients were included in the study; 37 patients completed a 3-month follow-up. The RM group (n=17, 13 men, 76.5%; median age 61 [51; 62]) and comparison group (n=20, 14 men, 70%; mean age 64.9±8.9) were comparable according to the functional class (New York Heart Association), but differed in ejection fraction (42.8±13% versus 53.2±10.4% [p <0.05]). Adherence to the chat-bot was 67.2%. Adherence to therapy was not significantly different between the RM and SFU groups accounting for (17 [100%]) and (18 [90%], respectively, (p=0.62). In the RM group, RF was detected in 7 (41%) patients. Only one patient required correction of therapy. Patients in the RM group required no referral to a medical facility, whereas 2 patients in the SFU group required medical care. Quality of life was statistically significantly higher in the RM group, reaching 28.7±13.9 points compared to 37.7±17.9 points in the SFU group (p=0.04).

CONCLUSIONS: After 3 months, patients in the RM group were committed to the chatbot, with adherence to therapy comparable to the SFU group. Quality of life was statistically significantly higher in the RM group. Patients in the RM group did not go to medical facilities, in contrast to the SFU group. The limitations of the study were the small sample size and short follow-up period. The results require further research to obtain additional data.

About the authors

Aleksei V. Emelianov

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: emelyanow.alexei@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4748-8029
Russian Federation, Moscow

Elena A. Zheleznykh

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: elenavlvp@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2596-192X
Russian Federation, Moscow

Maria V. Kozhevnikova

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Author for correspondence.
Email: kozhevnikova-m@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0003-4778-7755
Russian Federation, Moscow

Anton A. Ageev

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: antonageev1945@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2161-2140
Russian Federation, Moscow

Vita Y. Zektser

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: zektservita@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8547-8673
Russian Federation, Moscow

Yuri N. Belenkov

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: ynbelenkov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3014-6129
Russian Federation, Moscow

References

  1. McDonagh TA, Metra M, Adamo M, et al. 2021 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure. Eur Heart J. 2021;42(36):3599–3726. doi: 10.1093/eurheartj/ehab368
  2. Clinical practice guidelines for Chronic heart failure. Russian Journal of Cardiology. 2020;25(11):4083. (In Russ). doi: 10.15829/1560-4071-2020-4083
  3. McAlister F, Stewart S, Ferrua S, et al. Multi-disciplinary strategies for the management of heart failure patients at high risk of admission: A systematic review of randomized trials. J Am Coll Cardiol. 2004;44(4):810–819.
  4. Zhu Y., Gu X., Xu, C. Effectiveness of telemedicine systems for adults with heart failure: a meta-analysis of randomized controlled trials. Heart Fail Rev. 2020;25:231–243.
  5. Koehler F., Koehler K., Deckwart O., et al. Efficacy of telemedical interventional management in patients with heart failure (TIM-HF2): a randomised, controlled, parallel-group, unmasked trial. Lancet. 2018;392:1047–1057. doi: 10.1016/S0140-6736(18)31880-4
  6. Shara N, Bjarnadottir MV, Falah N, et al. Voice activated remote monitoring technology for heart failure patients: Study design, feasibility and observations from a pilot randomized control trial. PLoS ONE. 2022;17(5):e0267794. doi: 10.1371/journal
  7. Boitsov S.A., Ageev F.T., Blankova Z.N., Svirida O.N., Begrambekova Yu.L. Metodicheskie rekomendatsii dlya meditsinskikh sester kabineta bol’nykh khronicheskoi serdechnoi nedostatochnost’yu. Moscow: FGBU “Natsional’nyi meditsinskii issledovatel’skii tsentr kardiologii” of Ministry of Health of Russia: “Obshchestvo spetsialistov po serdechnoi nedostatochnosti” LLC; 2020. 36 p. (In Russ).
  8. Libis RA, Kots YaI, Ageev FT, Mareev VYu. Kachestvo zhizni kak kriterii uspeshnoi terapii bol’nykh s khronicheskoi serdechnoi nedostatochnost’yu. Russkii meditsinskii zhurnal. 1999; 2:8. (In Russ).
  9. Lukina Y.V., Kutishenko N.P., Martsevich S.Y., Drapkina O.M. The Questionnaire Survey Method in Medicine on the Example of Treatment Adherence Scales. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2020;17(4):576–583. doi: 10.20996/1819-6446-2021-08-02

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».