Datos de salud generados por pacientes para predecir los resultados de supervivencia del cáncer infantil

Este estudio está diseñado para recopilar síntomas/otro PGHD como factores de riesgo de resultados adversos posteriores, incluidos los PRO (deterioro de la calidad de vida, uso de atención médica no planificada) evaluados a través de teléfonos inteligentes y resultados clínicos (déficit de rendimiento físico, inicio/empeoramiento de los CHC) evaluados en SJCRH's After Clínica de finalización de la terapia (ACT). Cada sobreviviente será evaluado en 6 puntos de tiempo durante un período de 2 años: T0 (línea de base: semana 0) para evaluar los PRO de línea de base y los resultados clínicos en la Clínica ACT; T1 (7 días en la semana 1), T2 (7 días en la semana 5) y T3 (7 días en la semana 9) para recopilar síntomas/PGHD y PRO en entornos no clínicos de la vida diaria; T4 (semana 60) y T5 (semana 108) para recopilar PRO y resultados clínicos en la Clínica ACT. Los sobrevivientes informarán los síntomas/PGHD durante un período de 3 meses con el fin de recopilar los factores de riesgo.

Objetivo primario

Objetivo 1: utilizar una plataforma de mHealth para recopilar e integrar síntomas, actividad y datos de comportamiento de salud, y desarrollar/validar modelos de predicción de riesgos para futuros resultados de calidad de vida utilizando estos datos dinámicos.

Objetivo 1a: Investigar la variabilidad de los datos de salud generados por el paciente (PGHD), es decir, los síntomas (a través de un teléfono inteligente) y la actividad física, el gasto de energía, el comportamiento del sueño y la variabilidad de la frecuencia cardíaca (a través de un sensor biométrico/acelerómetro portátil) dentro y entre los sobrevivientes con especial atención a sus patrones de cambio temporal.

Objetivo 1b: Evaluar las asociaciones y los patrones temporales del PGHD recopilado por mHealth al considerar aspectos clínicos (exposición/dosis al tratamiento del cáncer, edad en el momento del diagnóstico del cáncer, tipos de cáncer infantil, etc.) y sociodemográficos (edad en el momento del estudio, sexo, nivel educativo, ingresos, etc.) factores.

Objetivo 1c: Desarrollar modelos de predicción de riesgos para futuros resultados de calidad de vida utilizando datos de entrenamiento con validación cruzada y validar el rendimiento del modelo utilizando datos de pruebas independientes.

Objetivo 1d: Establecer puntuaciones de predicción de riesgo personalizadas para su uso potencial en entornos clínicos.

Objetivos secundarios

Objetivo 2: Desarrollar/validar modelos de predicción de riesgos y establecer puntajes de predicción de riesgos personalizados para otros resultados (utilización de atención no planificada, incluidas visitas a la sala de emergencias y hospitalizaciones, déficits de rendimiento físico, aparición de condiciones de salud crónicas) utilizando el mismo enfoque que el Objetivo 1.

Objetivo 3: crear una herramienta basada en la web para calcular e informar riesgos específicos de resultados personalizados y facilitar la integración de puntajes de riesgo en el portal del paciente del sobreviviente y el EHR del hospital para un posible uso/evaluación futura en la gestión clínica.