Uso de tecnología para rastrear el dolor y los resultados relacionados con el dolor

El dolor crónico afecta a más de 100 millones de estadounidenses, le cuesta a los EE. UU. más de $ 630 mil millones al año y reduce la calidad de vida. Es una de las condiciones clínicamente más desafiantes y financieramente onerosas que enfrentan los médicos y las organizaciones de atención médica. La alteración del sueño es común en las condiciones de dolor crónico; algunos estudios informan una prevalencia de hasta el 70 % al 88 %. Los trastornos psiquiátricos, incluidos el abuso de sustancias y los trastornos del estado de ánimo, son frecuentes en el dolor crónico y se asocian con deterioro y disminución de la calidad de vida. El sueño se reconoce cada vez más como un regulador crítico de la salud mental. En conjunto, los estudios epidemiológicos, transversales y prospectivos respaldan la hipótesis de que el insomnio, el dolor crónico y la depresión interactúan entre sí, aumentando cada uno el riesgo de aparición y/o exacerbación del otro. El estándar de oro del manejo del dolor crónico es el tratamiento multidisciplinario del dolor (MPT), pero los pacientes rara vez reciben MPT debido al acceso limitado y la grave escasez de especialistas en el manejo del dolor. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de opciones de autocontrol del dolor multidisciplinarias rentables y con respaldo empírico que sean accesibles para los pacientes y en las que confíen los proveedores de atención primaria y terciaria. Para abordar este problema, el grupo de investigadores, en colaboración con el Centro de Innovación Tecnológica (TIC) de Johns Hopkins, ha desarrollado una plataforma de tecnología digital móvil para el seguimiento de síntomas, medicamentos y dolor crónico, diseñada para respaldar eventualmente el tratamiento multidisciplinario del dolor al mejorar la comunicación entre el paciente y el proveedor y brindar estrategias integrales, personalizadas e interactivas para el manejo del dolor basadas en la evidencia. La aplicación de los investigadores (versión 1.3) actualmente puede recopilar datos de autoinforme (es decir, dolor, sueño, estado de ánimo, catastrofismo, estrés, brotes de dolor) y datos de biosensores portátiles recopilados de forma pasiva y continua (es decir, frecuencia cardíaca, respiración, sueño). ; variabilidad de la frecuencia cardíaca/estrés). Los investigadores proponen un estudio prospectivo observacional de prueba de concepto para demostrar la viabilidad y el cumplimiento mientras se establecen las propiedades psicométricas de una aplicación móvil para el dolor y para comparar estos datos con datos fisiológicos recopilados pasivamente e índices de laboratorio del dolor en pacientes con dolor lumbar crónico (CLBP). ).