Detección habilitada para teléfonos inteligentes de la tasa de tos nocturna y la calidad del sueño como marcador pronóstico para el control del asma

El asma, una enfermedad respiratoria crónica, pertenece a las condiciones crónicas más prevalentes. En Suiza, el 7-15% de todos los niños y el 6-7% de todos los adultos la padecen. Los síntomas comunes son dificultad para respirar, tos y sibilancias. Los síntomas a menudo empeoran por la noche y a menudo provocan despertares. La tos es un síntoma particularmente importante en el asma porque predice la gravedad del asma, indica un peor pronóstico y se percibe como un síntoma molesto. Además, el asma es la principal causa de tos crónica, responsable del 24-29% de los casos.

Sin embargo, se sabe poco sobre la utilidad del seguimiento de la tos para fines de autocontrol en asmáticos. Un primer estudio transversal ha indicado que la tasa de tos tanto diurna como nocturna podría ser un marcador válido para el control del asma, lo que la convierte en un parámetro potencialmente útil para el autocontrol. Desafortunadamente, debido a la variación considerable de las tasas de tos dentro de cada categoría de control del asma (es decir, asma no controlada, parcialmente controlada y controlada), la relación estadísticamente significativa entre la tasa de tos y el control del asma podría no ser clínicamente significativa. Además, debido al diseño transversal de los estudios existentes, no está claro si la tasa de tos podría tener algún valor pronóstico para predecir el control futuro del asma.

Por lo tanto, el propósito de este estudio es explorar con más detalle el valor que la tasa de tos podría proporcionar para el autocontrol del asma. En este estudio, el enfoque se pondrá específicamente en la tasa de tos nocturna debido a razones técnicas. En general, el plan de este estudio es el siguiente: con un diseño de estudio longitudinal, es posible investigar en qué medida las tendencias en las tasas de tos nocturna podrían tener implicaciones significativas para el control futuro del asma y las exacerbaciones del asma de los pacientes. Sin embargo, para analizar el valor predictivo de las tendencias en la tasa de tos nocturna, el síntoma debe persistir durante varias noches. No hay investigaciones disponibles sobre la prevalencia de tos nocturna en asmáticos durante varias noches. Por lo tanto, la incidencia de tos nocturna en asmáticos se describirá y visualizará en el transcurso de un mes en la primera etapa de nuestro estudio. Además, el objetivo será identificar y modelar tendencias en las tasas de tos nocturna.

Medir la tos requiere mucho tiempo. Actualmente, no hay monitores de frecuencia de tos disponibles, que midan las tasas de tos de una manera totalmente automatizada y discreta. En consecuencia, el etiquetado manual de la tos basado en grabaciones de video o sonido todavía se considera el estándar de oro para medir las tasas de tos según las pautas médicas. Sin embargo, se ha diseñado con éxito un algoritmo de aprendizaje automático para detectar automáticamente la tos en un estudio de prueba de concepto. A pesar de utilizar datos muy limitados para el desarrollo del algoritmo (80 toses de 5 sujetos sanos), la precisión alcanzó el 83 %. Sin embargo, los datos se recopilaron en un entorno de laboratorio, lo que limita la generalización de los resultados y, por lo tanto, la aplicabilidad en la práctica. Por lo tanto, el objetivo es desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático que también sea capaz de proporcionar resultados sólidos en el campo. Este estudio se centrará en la tos durante la noche debido al ruido de interferencia limitado, lo que facilita en gran medida el etiquetado manual y permite una tasa de detección más fiable del algoritmo de aprendizaje automático. Es importante señalar que el análisis de la prevalencia de tos nocturna descrito anteriormente no se basará en la tos detectada por un algoritmo, sino en las toses etiquetadas manualmente en la pista de audio grabada durante la noche por un teléfono inteligente del estudio, que se proporcionará a temas para el curso de los estudios.

Además de desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático para la detección de la tos, se recopilarán datos para un algoritmo que evalúe la calidad del sueño del paciente. Para ello, se predecirá la calidad del sueño a partir de los datos obtenidos de los sensores del smartphone.

Después de concluir la primera etapa del estudio, la prevalencia de tos nocturna en el estudio determinará si se necesitarán más análisis de los datos registrados y, por lo tanto, iniciará la segunda etapa del estudio. Si la tos nocturna no se presenta con mayor frecuencia de la que pudiera explicarse por pura casualidad, no se realizará ningún análisis adicional que suponga la conclusión de la primera etapa y el fin del proyecto. Sin embargo, dada una prevalencia suficiente de tos nocturna en la primera etapa (es decir, prevalencia de tos nocturna difiere de cero con significación estadística); la segunda etapa del estudio se centrará en el valor de la tos nocturna como marcador pronóstico para el control del asma. La variación considerable dentro de las categorías de control del asma que se muestra en sugiere que la relación entre la tasa de tos nocturna y el control del asma podría estar moderada por otras variables. Investigaciones anteriores han demostrado que la calidad del sueño está asociada con el control del asma y la calidad de vida: incluso si se tienen en cuenta las enfermedades concomitantes (p. enfermedad por reflujo gastroesofágico y apnea obstructiva del sueño), la mala calidad del sueño se asocia con un peor control del asma y una peor calidad de vida. Una de las razones de la asociación entre la calidad del sueño y el control del asma podría ser que los síntomas del asma nocturna con frecuencia provocan despertares. Teniendo en cuenta la importancia de la calidad del sueño para el control del asma, se explorará el valor (predictivo) de la tasa de tos nocturna y su influencia en la calidad del sueño.

En resumen, se explorará la siguiente pregunta de investigación relacionada con el asma dentro de cada etapa de este estudio: (1) ¿cuál es la prevalencia de tos nocturna en asmáticos en el transcurso de un mes? (2) ¿La tos nocturna, considerada como la calidad del sueño, es un marcador pronóstico válido para el control del asma? Además, el estudio aborda dos objetivos técnicos: recopilar datos para desarrollar dos algoritmos de aprendizaje automático, que sean capaces de detectar la tos nocturna y la calidad del sueño de forma totalmente automatizada mediante un teléfono inteligente en condiciones reales.

Responder a estas preguntas de investigación da como resultado múltiples contribuciones: en términos de preguntas relacionadas con el asma, la esperanza será proporcionar contexto sobre el síntoma de la tos nocturna para aumentar la interpretabilidad de las tasas de tos y replicar y expandir con éxito los hallazgos de, lo que apoyan la validez de la tos nocturna como marcador (pronóstico) para el control del asma. En términos de objetivos técnicos, la esperanza será proporcionar una prueba de concepto de que los teléfonos inteligentes son dispositivos adecuados para detectar síntomas de asma de manera automatizada en condiciones de la vida real.

Los resultados esperados podrían permitir una nueva opción terapéutica, a saber, la telesupervisión totalmente automatizada de los asmáticos. Usando el teléfono inteligente de un paciente, se podría concebir un sistema discreto de alerta temprana para el empeoramiento/exacerbaciones del asma. Dicho sistema podría reducir la carga del asma tanto para el paciente individual (por ejemplo, una mejor calidad de vida y control del asma mediante la identificación de ventanas de oportunidad, en las que los pacientes pueden cambiar su medicación de acuerdo con su plan de acción para el asma para prevenir el empeoramiento y las exacerbaciones del asma) como así como el sistema de salud (es decir, ahorro de costos debido a la reducción de hospitalizaciones y visitas a la sala de emergencias). Teniendo en cuenta la amplia disponibilidad de teléfonos inteligentes, una opción terapéutica tan novedosa podría permitir la telemonitorización del asma a gran escala y rentable. Investigaciones anteriores han indicado la necesidad de una opción terapéutica tan novedosa: la mayoría de los asmáticos sufre de asma no controlada. La mitad de los asmáticos no pueden evaluar adecuadamente la gravedad de sus síntomas y, por lo tanto, se beneficiarían de un sistema de alerta temprana. Además, los sistemas automatizados parecen tener un mayor compromiso a largo plazo en comparación con las intervenciones tradicionales, lo que los hace particularmente adecuados para los sistemas de alerta temprana en enfermedades crónicas. Además, la telemonitorización de los síntomas podría proporcionar a los médicos información valiosa sobre los síntomas de asma de un paciente entre visitas. En resumen, un sistema automatizado de alerta temprana podría ayudar a los pacientes a registrar antes el empeoramiento del asma e informar a sus médicos a tiempo, de modo que se puedan prevenir las consecuencias adversas para la salud.

El estudio planificado cae en la categoría de riesgo de recopilación de datos personales relacionados con la salud con solo riesgos y cargas mínimos. Es un estudio observacional prospectivo, no se administrará ninguna intervención. Solo se puede esperar un impacto leve y temporal en la salud del participante, en todo caso.

A lo largo del estudio, los síntomas de asma de un paciente serán monitoreados discretamente usando el teléfono inteligente; por lo tanto, se aseguran riesgos y cargas mínimos. Entre ambas visitas doctorales al principio y al final del estudio, todas las preguntas de control y cuestionarios se administrarán a través de los teléfonos inteligentes que proporcionaremos para este estudio. Por lo tanto, la carga debe ser mínima para los pacientes ya que su rutina diaria no se verá interrumpida.

En las dos visitas doctorales no se realizará ningún procedimiento invasivo. El examen médico sigue el protocolo estándar para el asma. Además, se reembolsará a los pacientes los inconvenientes que surjan durante el estudio.