Annals of Clinical and Experimental NeurologyAnnals of Clinical and Experimental NeurologyАнналы клинической и экспериментальной неврологии2075-54732409-2533Eco-Vector107910.54101/ACEN.2024.1.10ReviewsОбзорыReview ArticlePreventS-MD®: a New Digital Technology to Maintain Cardiovascular Prevention in Routine Clinical PracticeПревентС-Врач® — новая цифровая технология поддержки мероприятий по профилактике сердечно-сосудистых заболеваний в рутинной клинической практикеhttps://orcid.org/0000-0001-5187-5518KravchenkoMikhail A.КравченкоМихаил Андреевич
Russian Federation

Cand. Sci. (Med.), senior researcher, Institute of Medical Education and Professional Development

к.м.н., с.н.с. Института медицинского образования и профессионального развития

kravchenko@neurology.ruhttps://orcid.org/0000-0001-6026-3388GnedovskayaElena V.ГнедовскаяЕлена Владимировна
Russian Federation

D. Sci. (Med.), Director, Institute of Medical Education and Professional Development

д.м.н., директор Института медицинского образования и профессионального развития

kravchenko@neurology.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6372-1740FeiginValery L.ФейгинВалерий Львович
Russian Federation

D. Sci. (Med.), Foreign member of the Russian Academy of Sciences, mail researcher, Director, National Institute of Stroke and Applied Neuroscience

д.м.н., иностранный член РАН, г.н.с. Института медицинского образования и профессионального развития, директор Национального института инсульта и прикладных нейронаук

kravchenko@neurology.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6338-0392PiradovMikhail A.ПирадовМихаил Александрович
Russian Federation

D. Sci. (Med.), Academician of the Russian Academy of Sciences, Director

д.м.н., академик РАН, директор

kravchenko@neurology.ruResearch Center of NeurologyНаучный центр неврологииAuckland University of TechnologyОклендский технологический университет0504202418188970901202412022024Copyright ©; 2024, Kravchenko M.A., Gnedovskaya E.V., Feigin V.L., Piradov M.A.Copyright ©; 2024, Кравченко М.А., Гнедовская Е.В., Фейгин В.Л., Пирадов М.А.2024Kravchenko M.A., Gnedovskaya E.V., Feigin V.L., Piradov M.A.Кравченко М.А., Гнедовская Е.В., Фейгин В.Л., Пирадов М.А.https://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://annaly-nevrologii.com/pathID/article/view/1079

Stroke, myocardial infarction (MI), and other main non-communicable diseases (NCDs) remain major causes of mortality and disability globally. Up to 80% of cardiovascular events and up to 60% of NCDs are associated with potentially controlled risk factors (RFs). State-of-the-art digital technologies can help bridge the gap between evidence-based prevention methods and their critically low availability in routine clinical practice.

An innovative digital platform named PreventS-MD® is a specially developed tool for healthcare professionals to be used under time constraints. With PreventS-MD®, clinicians can estimate patient's 10-year cardiovascular risk within several minutes. Then, they automatically get adapted results and recommendations to address identified RFs as well as graphical representation of specific RF contribution to overall stroke and MI risks. If some additional time is available, the clinician and the patient can collaboratively set customized achievable goals to correct modifiable RFs. An integrated analytical module provides healthcare managers with current digital risk profiles of the relevant population to evaluate prevention effectiveness and to forecast the load throughout the healthcare levels.

PreventS-MD® has several unique advantages, including time-saving design, the function to activate motivated RF correction, individually tailored recommendations, and information on personally changed digital profiles of vascular risks. As cardiovascular diseases and main NCDs have a lot of common RFs, PreventS-MD® implemented into routine clinical practice will utilize a complex approach to the prevention of main NCDs, decreasing both stroke and MI burden and addressing complications of chronic pulmonary and kidney disease, tumors of any type, dementia, etc.

Инсульт, инфаркт миокарда и другие основные неинфекционные заболевания (НИЗ) продолжают оставаться ведущими причинами смерти и инвалидизации во всём мире. До 80% сердечно-сосудистых событий и до 60% НИЗ ассоциированы с потенциально контролируемыми факторами риска (ФР). Современные цифровые технологии способны помочь преодолеть разрыв между научно доказанными методами профилактики и катастрофически низкой степенью их внедрения в повседневную клиническую практику.

Инновационная цифровая платформа ПревентС-Врач® является инструментом, специально разработанным для применения в условиях ограниченного рабочего времени врача. С помощью системы ПревентС-Врач® у доктора появляется возможность в течение нескольких минут получить оценку 10-летних рисков развития у пациента основных сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). В автоматическом режиме формируется адаптированное для неспециалиста описание результатов, рекомендации по коррекции выявленных ФР, а также графическое представление вклада отдельных ФР в суммарные риски инсульта и инфаркта миокарда. При наличии дополнительного времени врач совместно с пациентом могут воспользоваться функцией установки персонально приемлемых и достижимых целей по коррекции модифицируемых ФР. Встроенный в систему модуль аналитики предоставляет руководителям учреждений здравоохранения актуальную информацию о цифровом профиле риска обслуживаемой популяции, позволяет оценивать эффективность проводимых профилактических мероприятий и прогнозировать нагрузку на разные звенья медицинской службы.

ПревентС-Врач® имеет ряд уникальных преимуществ: экономящий рабочее время врача дизайн системы; функционал активации мотивационных механизмов коррекции ФР; гибкая персонализация рекомендаций; предоставление данных об индивидуальной динамике цифрового профиля сосудистого риска. В связи с тем, что ССЗ и основные НИЗ имеют много общих ФР, внедрение ПревентС-Врач® в рутинную клиническую практику позволяет реализовать интегрированный подход к профилактике основных НИЗ — способствовать не только снижению бремени от инсультов и инфарктов миокарда, но и уменьшению последствий от хронических заболеваний лёгких и почек, онкологических заболеваний различной локализации, деменции и др.

strokemyocardial infarctionrisk factorspreventionsoftwareинсультинфаркт миокардафакторы рискапрофилактикапрограммное обеспечениеРассказова Е.И. Понятие саморегуляции в психологии здоровья: новый подход или область применения. Теоретическая и экспериментальная психология. 2014;7(1):43–56. Rasskazova E.I. The concept of self-regulation in health psychology: a new approach or scope. Theoretical and experimental psychology. 2014;7(1):43–56.Рассказова Е.И., Иванова Т.Ю. Мотивационные модели поведения, связанного со здоровьем: проблема разрыва между намерением и действием. Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2015;12(1):105–130. Rasskazova E.I., Ivanova T.Yu. Motivational behaviors related to health: the problem of the gap between intention and action. Psychology. Journal of the Higher School of Economics. 2015;12(1):105–130.Фейгин В.Л., Варакин Ю.Я., Кравченко М.А. и др. Новый подход к профилактике инсульта в России. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2017;9(4):19–23. Fejgin V.L., Varakin Yu.Ya., Kravchenko M.A et al. A new approach for stroke prevention in Russia. Annals of clinical and experimental neurology. 2017;9(4):19–23. DOI: 10.17816/psaic84Медик В.А., Осипов А.М. Общественное здоровье и здравоохранение: медико-социологический анализ. М.; 2012. Medik V.A., Osipov A.M. Public health and healthcare: a medical and sociological analysis. Moscow; 2012.Burack R.C. Barriers to clinical preventive medicine. Prim. Care. 1989;16(1):245–250.Eriksen C.U., Rotar O., Toft U.N. What is the effectiveness of systematic population-level screening programmes for reducing the burden of cardiovascular disease? WHO Regional Office for Europe, 2021.Gmeinder M., Morgan D., Mueller M. How much do OECD countries spend on prevention? Organisation for Economic Co-Operation and Development; 2017. DOI: 10.1787/18152015Kottke T.E., Brekke M.L., Solberg L.I. Making "time" for preventive services. Mayo Clin. Proc. 1993;68(8):85–91. DOI: 10.1016/s0025-6196(12)60638-7McPhee S.J., Richard R.J., Solkowitz S.N. Performance of cancer screening in a university general internal medicine practice: comparison with the 1980 American Cancer Society Guidelines. J. Gen. Intern. Med. 1986;1(5):275–281.Spitz M.R., Chamberlain R.M., Sider J.G. et al. Cancer prevention practices among Texas primary care physicians. J. Cancer Educ. 1992;7(1):55–60. doi: 10.1080/08858199209528142Wender R.C. Cancer screening and prevention in primary care. Obstacles for physicians. Cancer. 1993;72(3 Suppl):1093–1099. doi: 10.1002/1097-0142(19930801)72:3+<1093::aid-cncr2820721326>3.0.co;2-bFeigin V.L., Krishnamurthi R., Medvedev O. et al. Usability and feasibility of PreventS-MD web app for stroke prevention. Int. J. Stroke. 2024;19(1):94–104. DOI: 10.1177/17474930231190745Feigin V.L., Martins S.C., Brainin M. et al. Twenty years on from the introduction of the high risk strategy for stroke and cardiovascular disease prevention: a systematic scoping review. Eur. J. Neurol.2024;31(3):e16157. DOI: 10.1111/ene.16157Parmar P., Krishnamurthi R., Ikram M.A. et al. The Stroke RiskometerTM App: Validation of a data collection tool and stroke risk predictor. Int. J. Stroke. 2015;10(2):231–244. DOI: 10.1111/ijs.12411Feigin V.L., Norrving B., Mensah G.A. Primary prevention of cardiovascular disease through population-wide motivational strategies: insights from using smartphones in stroke prevention. BMJ Glob. Health.2016;2(2):e000306. DOI: 10.1136/bmjgh-2017-000306Lloyd-Jones D.M., Hong Y., Labarthe D. et al. Defining and setting national goals for cardiovascular health promotion and disease reduction: the American Heart Association's strategic Impact Goal through 2020 and beyond. Circulation. 2010;121(4):586–613. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.192703Ogunmoroti O., Allen N.B., Cushman M. et al. Association between Life's Simple 7 and noncardiovascular disease: the multi-ethnic study of atherosclerosis. J. Am. Heart Assoc. 2016;5(10):e003954. doi:10.1161/JAHA.116.003954Wilson P.W., D'Agostino R.B., Levy D. et al. Prediction of coronary heart disease using risk factor categories. Circulation. 1998;97(18):1837–1847. doi: 10.1161/01.cir.97.18.1837