Jordi Carrère Molina

Els enfocaments establerts basats en el curs de vida suggereixen que l’estat de salut en l’edat adulta pot estar influenciat per esdeveniments ocorreguts durant el període de desenvolupament prenatal. Tot i així, intervencions com ara canvis en la dieta i l’estil de vida durant l’embaràs han tingut un impacte limitat tant en la salut materna com en la dels descendents. Actualment, hi ha un volum creixent de literatura que destaca la importància de la salut materna abans de la concepció (mesos o anys abans de l’embaràs) per a la salut futura de les criatures. Tot i que alguns estudis han explorat factors com la composició corporal materna, la nutrició i l’estil de vida en aquest àmbit, les exposicions ambientals i socioeconòmiques basades en la localització abans de la concepció també poden contribuir a la salut futura de la descendència. En aquesta línia, l’estudi de la història geogràfica d’una persona representa una via de recerca prometedora. Tanmateix, una de les principals raons per les quals la història residencial ha estat majoritàriament ignorada en estudis epidemiològics és que aquestes dades han estat difícils i costoses d’obtenir. Per omentar la recerca en aquesta direcció, fonts noves de dades massives de salut, com ara les històries clíniques electròniques registrades a l’atenció primària, ofereixen un marc únic. Un exemple d’aquesta font de dades és el Sistema d’Informació per al Desenvolupament de la Investigació a l’Atenció Primària (SIDIAP), creat l’any 2010 per proporcionar una base de dades vàlida i fiable amb informació seleccionada de les històries clíniques electròniques de pacients amb finalitats d’investigació. La base de dades SIDIAP inclou, entre d’altres, la història residencial dels pacients registrada a nivell anual i de secció censal (SC). A més, també inclou una base de dades mare-fill vinculada; un component essencial per estudiar la relació entre les exposicions aternes abans de la concepció i la salut futura de les seves criatures. En conjunt, les dades geoespacials i les bases de dades de salut es poden combinar i aprofitar mitjançant mètodes de mineria de dades per extreure coneixement significatiu i oferir coneixements aplicables per millorar la salut humana.

La violencia machista (VM) es un problema grave de salud pública. Es una lacra social con graves repercusiones sobre la
salud física y psíquica de las mujeres que la sufren, mermando la integridad moral y la realización plena de las mujeres en
todas las esferas de la vida: familiar, social, económica y laboral. El sector de la salud es un ámbito privilegiado para la
prevención de la VM, y puede tener un papel decisivo contribuyendo a la detección temprana de los malos tratos,
proporcionando a las víctimas el tratamiento requerido y derivando a las mujeres a los servicios idóneos para
suministrarles la atención e información necesaria. Este proyecto pretende aumentar las tasas de detección precoz de
mujeres en situación de VM en el ámbito de la atención primaria. Para ello, se ha diseñado un proyecto de 3 fases
consistente en: 1) el desarrollo de un algoritmo basado en inteligencia artificial (IA) a partir de datos clínicos y
sociodemográficos registrados en la historia clínica electrónica (HCE), 2) el desarrollo de un plan de formación dirigido a
profesionales sanitarios para el nuevo abordaje de VM incluyendo la detección mediada por el algoritmo, basado en la
evidencia científica, protocolos y guías existentes, así como en la experiencia y valoraciones de distintos stakeholders,
incluyendo la ciudadanía, y 3) la evaluación de la efectividad del algoritmo y del plan formativo mediante un ensayo clínico
piloto en la región sanitaria de Terres de l’Ebre (TTEE).

•ANTECEDENTS: La violència masclista (VM) és un problema greu de salut pública. Una de les principals barreres per a la seva erradicació és la infradetecció per part dels sistemes encarregats de garantir els drets i necessitats de les dones en situació de VM. Per tant, és necessària la generació d’instruments que facilitin la detecció precoç de situacions de VM.
•HIPÒTESIS: El desenvolupament d’una eina de suport a la decisió clínica (ESDC) basada en aprenentatge automàtic en l’àmbit de l’atenció primària (AP) augmentarà les taxes de detecció i reduirà l’infradiagnòstic.
•OBJECTIUS: Augmentar la detecció precoç de dones en situació de VM en l’àmbit de l’AP. Elaborar i validar un algoritme predictiu basat en dades de la història clínica electrònica (HCE) i dissenyar la seva implementació.
•METODOLOGIA: Estudi de metodologia mixta de 3 fases (analítica, qualitativa i quantitativa, respectivament), seguint el marc conceptual d’intervencions complexes de la MRC:
– Fase 1: modelatge i validació de l’algoritme d’IA per a la detecció precoç de casos de VM mitjançant l’anàlisi de dades de la HCE.
– Fase 2: estudi qualitatiu i de disseny del Pla de Formació per a professionals sanitaris sobre el nou abordatge de VM incloent la detecció mediada per l’algoritme
– Fase 3: assaig clínic pilot d’avaluació de l’efectivitat de l’algoritme i del pla de formació sobre les taxes de detecció i el nou abordatge de casos de VM
•APLICABILITAT: Els resultats d’aquest estudi tenen una aplicabilitat directa en els serveis d’AP del territori i, de manera integrada, en la resta de serveis involucrats en l’atenció a la dona en situació de VM.
•RELLEVÀNCIA: L’impacte recau tant en els sistemes assistencials com en la població diana i la població general ja que la implementació de la nova ESDC contempla la sensibilització de tots els agents implicats.

«The overarching goal of this study is to characterize the clinical course, outcomes and risk factors for myocarditis and pericarditis associated with Elasomeran vaccination. We want to investigate the natural course in terms of morbidity and to identify the relevant prognostic factors using the following study objectives:
Primary objectives:
1. To identify possible risk factors for post Elasomeran vaccine myocarditis and pericarditis including demographic characteristics, lifestyle factors, medical history, and vaccination characteristics
2. To characterize the clinical course of myocarditis and pericarditis of varying origin, including Elasomeran-associated myocarditis and pericarditis, and myocarditis or pericarditis not associated with COVID-19 vaccines, and to identify prognostic factors in the course of myocarditis and pericarditis.
Secondary objectives:
1. To identify whether there are differences in the clinical course or risk factor profile between Elasomeran-associated myocarditis and pericarditis, and myocarditis and pericarditis not associated with COVID-19 vaccines
2. If severe cases or cases with sequelae are identified, identify risk factors for severe Elasomeran-associated myocarditis and pericarditis
Study design:
The study will include two distinct designs to answer the primary and secondary objectives.
Case Cohort: To assess risk factors for development of post-vaccine myocarditis and pericarditis, a case-cohort of Elasomeran recipients will be defined in each participating database. This set will be used for the first primary objective.
VARIABLES:
Exposures: The main goal of interest is vaccination with any dose of Elasomeran.
Outcomes: Myocarditis and pericarditis cases will be confirmed based on adjudication criteria similar to the US CDC case definition; Probable and Definite cases will be included.
DATA SOURCES: This study is planned as analysis of routinely collected health data in five secondary automated electronic data sources in four countries (Denmark, Norway, Spain, and the UK).
STUDY SIZE: Considering the type of investigation, a traditional sample size calculation cannot be provided.
DATA ANALYSIS: In the Elasomeran-exposed case-cohort study, all cases of myocarditis, pericarditis and the control population will be described with respect to demographic characteristics, lifestyle factors or proxy variables of lifestyle factors (depending on the availability in each database), medical history and vaccination characteristics.»

The Extended Electronic Health Record (Xt-EHR) Joint Action supports the Commission’s policy priority for “A Europe fit for the digital age” by implementing the EU4Health Programme’s general objective of “strengthening health systems”. This project will enhance the cooperation among Member States (MS) regarding the interoperability and exchange of healthcare data, contribute to the preparation of the foundations for the improved primary use of electronic health data, the upcoming new regulation for the
European Health Data Space (EHDS), and empower individuals to control their health data. The Xt-EHR proposal will prepare
implementation guides, technical specifications, and a conformity assessment framework for the adoption of the European Electronic Health Record Exchange Format (EEHRxF), at a European Level. Through Xt-EHR, the interoperability and cross-border exchange of different types of health data will be promoted by proposing the necessary implementation guidelines for the implementation of new services that will complement the MyHealth@EU initiative. The necessary integration profiles of EHRs in the European market will be defined for improving the coordination of MS joint efforts towards interoperability in the EHDS proposal for primary use of health data. The ultimate goal through these actions is the formation of the European Health Union.

L’ús de recursos sanitaris és un problema que cada cop es planteja en més estudis per ajudar a optimitzar els fons públics i millorar l’eficiència dels sistemes de salut. Una manera eficaç de millorar l’assignació de recursos és entendre per què alguns usuaris concentren un nombre elevat de les visites i intentar determinar si estan justificades o no pot alleujar la càrrega al sistema per aquest motiu.
Per això es proposa avaluar primer com són els hiperfreqüentadors als serveis de salut d’atenció primària, aquelles persones que ocupen un percentatge molt significatiu de l’atenció dels professionals d’atenció primària. El mitjà per aconseguir-ho serà la construcció de perfils d’hiperfreqüentació mitjançant tècniques de clúster d’agrupament no jeràrquic. Determinar els trets més identificatius dels grups construïts permetrà avaluar si l’assignació de recursos a aquests perfils és adequada al seu estat de salut. Per tant, es pot adaptar el tractament d’aquestes persones per intentar prevenir consultes que podrien evitar-se o identificar perfils que podrien incórrer en aquest problema.
En línia amb aquesta prevenció, es dissenyarà un classificador que sigui capaç d’assignar cada subjecte a un dels perfils definits, possibilitant la prognosi del problema. Una eina d’aquest tipus pot tenir diverses aplicacions, des d’alertar els professionals dels pacients més propensos a freqüentar el sistema, fins a identificar on caldrà reforçar la xarxa sanitària.
Objectius principals
• Identificar i descriure diferents tipologies d’hiperfreqüentadors de serveis d’atenció primària i descriure’n les característiques clíniques i sociodemogràfiques
• Classificar els individus als perfils identificats segons les seves característiques i incorporar aquest classificador al SIDIAP pel seu ús en estudis de recerca
Objectius específics/secundaris
• Identificar el nombre i el tipus de malalties que tenen els hiperfreqüentadors
• Determinar quina és la influència dels factors sociodemogràfics en els perfils de freqüentació
• Mesurar l’adherència que tenen aquestes persones a la medicació prescrita
• Avaluar com de predictible és la pertinença als grups identificats segons les característiques clíniques i sociodemogràfiques

El problema al qual volem donar resposta és l’ictus, és la tercera causa de mort a Espanya amb 24.858 morts al 2021 i la primera causa de discapacitat. Els ictus que causen major discapacitat son els produïts per la fibril·lació auricular (FA) que suposen un 25% dels ictus isquèmics. Hi ha dèficits i limitacions en situació actual en l’abordatge de la FA que posen en rellevància la necessitat d’una solució global.
La nostra solució és una innovació en salut digital, basada en un software mèdic d’un algoritme de presa de decisions a la consulta mèdica, per donar suport a la FA i prevenir l’ictus (AFAI).
Aquest software mèdic disponible en una interfície de programació d’aplicacions, estarà disponible des de la història clínica informatitzada, serà adaptable i actualitzable.
Els beneficiaris finals de la nostra solució serien pacients amb FA que a Espanya son 1 milió de persones.
AFAI suposarà un benefici per al sistema de salut, reduint la discapacitat i la mortalitat i fent el sistema més sostenible.
S’ha realitzat un estudi de mercat de solucions de software mèdic per a la presa de decisions a la consulta mèdica en el camp de l’anticoagulació que ja estan al mercat i s’han evidenciat els avantatges competitius de la nostra solució. S’ha realitzat un canvas business model de la solució amb un model de pagament per ús i per paquet del software. S’ha pogut fer una estimació de mercat i en Espanya l’oportunitat de negoci seria de 74 M d’euros. També hem registrat la propietat intel·lectual del software. Actualment l’AFAI es troba en fase de TRL 3, s’iniciarà la demostració de la viabilitat mitjançant la programació i prova del mínim producte viable (MVP) i amb aquest ajut es pretén assolir un TRL5.
S’inclourà la perspectiva de gènere en les diferents fases del projecte, es coneixen els obstacles més rellevants del desenvolupament del projecte i com podem afrontar les limitacions.
El pla de treball es desenvoluparà en 12 mesos i 4 paquets de treball, programació, validació, innovació i perspectiva del pacient i gènere.
L’impacte sobre el sistema de salut serà rellevant, i en les persones reduint l’ictus, les hemorràgies, la discapacitat i millorant seva la qualitat de vida.
Finalment l’equip de treball té lideratge femení i està format per 12 membres, 7 son dones i 3 doctores. El grup és multidisciplinari amb capacitat de lideratge i transferència contrastada.