Sensores portátiles para la detección del delirio en una etapa temprana (WeSen_delirium)

Hipótesis y objetivo principal El objetivo general del estudio planificado es identificar indicadores y patrones de actividad y sueño basados ​​en sensores (usando los sensores 'Fitbit Charge 5' y 'Oura ring generation 3'), que preceden a un delirio y, por lo tanto, pueden calificarse como predictores potenciales a nivel de persona para informar un algoritmo predictivo para detectar un delirio en evolución en una etapa temprana. Además, el segundo objetivo es aclarar la viabilidad de utilizar dichos datos para el propósito de investigación de este estudio.

Los objetivos principales se refieren a:

1. Perfiles de delirio basados ​​en sensores: Determinación del inicio y terminación del delirio; determinación de perfiles de sensores de estados delirantes en términos de características clave (p. ej., frecuencia de transiciones entre reposo e inactividad, movimiento), que son estables entre los individuos teniendo en cuenta discusiones sobre subtipos motores clínicos de delirio.
2. Nivel dentro de la persona: precursores y repercusiones: Caracterización y comparación de patrones de actividad y sueño (p. ej., privación del sueño, mayor movimiento mientras se duerme) derivados de sensores portátiles que preceden y siguen a un delirio, delirio a períodos de tiempo no relacionados con el delirio en personas que experimentaron un delirio (es decir, '¿Pueden tales indicadores/patrones distinguir entre períodos en la proximidad del tiempo a un delirio en comparación con períodos de tiempo no relacionados con el delirio?').
3. Nivel entre personas: precursores y repercusiones: Comparación de patrones de actividad y sueño en tiempo real derivados de sensores portátiles entre personas que experimentaron un delirio con aquellas que no (es decir, '¿Pueden tales indicadores/patrones distinguir entre personas que desarrollan un delirio y los que no?').
4. Desarrollo de algoritmos predictivos: Identificación posterior de indicadores/patrones de actividad y sueño que califican como precursores potenciales de un delirio (es decir, distintos parámetros o sus patrones/interacción) para informar y desarrollar un algoritmo de predicción para la detección del delirio en una etapa temprana (a ser validado). en un estudio de seguimiento).
5. Análisis de datos visuales: los investigadores emplearán técnicas de agrupamiento (p. ej., mapas autoorganizados, agrupamiento de K-Means) para datos longitudinales a fin de identificar trayectorias de medición de sensores similares entre los participantes del estudio (p. ej., para mediciones de frecuencia cardíaca por hora, conteo de pasos por hora, etc. ). Debido a que estos análisis son exploratorios, se refinarán sobre la base de los datos disponibles.

Las predicciones se basan en una revisión reciente que resume la investigación más avanzada. La evidencia sugiere la existencia de subtipos de delirio clínico (es decir, subtipos motores: hipoactivo, hiperactivo, mixto).

Sin embargo, la investigación sobre la clasificación de subtipos aún es escasa. La investigación inicial sugiere que el tipo hipoactivo y mixto parece más distinguible del delirio que el tipo hiperactivo. Por lo tanto, las predicciones podrían ser más precisas para los delirios de tipo hipoactivo y mixto. Específicamente, los investigadores anticipan que:

1. Perfiles de delirio basados ​​en sensores (diurno, nocturno): los investigadores esperan que los estados delirantes hipoactivos se caractericen por niveles de actividad reducidos en comparación con la ausencia de delirio. En cambio, se esperan mayores niveles de actividad durante los estados delirantes hiperactivos en comparación con los que no tienen delirio. Se prevé que los niveles de actividad del tipo de delirio mixto oscilen entre el nivel del tipo hiperactivo e hipoactivo.

2. Nivel intrapersonal: precursores y repercusiones (durante el día):

   • Tipo hipoactivo: el período de tiempo que precede y sigue a un delirio durante el día se caracterizará por un aumento de los niveles de actividad e inquietud en comparación con los períodos de tiempo no relacionados con el delirio de un individuo durante el día.
   • Tipo hiperactivo: el lapso de tiempo que precede a un delirio durante el día se caracterizará por un aumento de los niveles de actividad e inquietud en comparación con los períodos de tiempo no relacionados con el delirio de un individuo durante el día.
3. Nivel intrapersonal: precursores y repercusiones (durante la noche): el período de tiempo que precede y sigue al delirio se caracterizará por niveles de actividad aumentados durante la noche (indicado, por /actividad), reducción del tiempo/eficiencia del sueño y menos minutos de descanso en comparación con los períodos de tiempo no relacionados con el delirio de un individuo durante la noche.

Sin embargo, actualmente falta una investigación que distinga cuidadosamente los predictores de nivel dentro y entre personas dependientes del tiempo y su interacción mediante el aprovechamiento de diferentes tipos de sensores. Además, hasta la fecha no se ha desarrollado ningún algoritmo que permita la detección de delirios en un estadio temprano. Dada la novedad de esta línea de investigación, este estudio tiene un carácter principalmente exploratorio.

Criterios de valoración primarios y secundarios Criterios de valoración Los criterios de valoración se refieren a evaluaciones basadas en sensores (Fitbit, anillo Oura), así como a medidas estandarizadas de delirio, como la evaluación DOS/CAM (para obtener más información, consulte Criterios de valoración relacionados con el delirio), medidos entre el día de la evaluación inicial y el el día del alta de los participantes del estudio.

Puntos finales basados ​​en sensores:

Los criterios de valoración principales se refieren a indicadores en tiempo real basados ​​en sensores y sus patrones relacionados con la actividad y el sueño evaluados con el anillo Fitbit y Oura. Ambos sensores evalúan una amplia gama de indicadores relevantes para el presente estudio, incluidos, entre otros, los indicadores de ejemplo que se enumeran a continuación.

Parámetros de actividad y sueño, p. ej.:

• frecuencia cardíaca (en reposo), variabilidad de la frecuencia cardíaca
• saturación de oxígeno, frecuencia respiratoria
• temperatura de la piel
• tiempo total de sueño, tiempo dedicado a las diferentes etapas del sueño
• frecuencia cardíaca (en reposo), variabilidad de la frecuencia cardíaca
• latencia del sueño
• tiempo pasado en la luz
• 'eficiencia del sueño'
• conteo de pasos, minutos pasados ​​en niveles de intensidad de actividad (alto, moderado, bajo)

Índices relacionados con el ritmo circadiano, por ejemplo:

• Cantidad de transiciones descanso-actividad
• Menos activo 5 horas en un ciclo de 24 horas
• Período de 10 horas más activo en un ciclo de 24 horas
• Amplitud relativa

Criterios de valoración relacionados con el delirio:

Método de evaluación de la confusión Otros criterios de valoración se refieren a instrumentos estandarizados para la evaluación de los delirios. Un instrumento ampliamente establecido para diagnosticar un delirio durante una estancia hospitalaria es el Método de evaluación de la confusión (CAM), que permite a los profesionales de la salud identificar el delirio de forma rápida y precisa tanto en entornos clínicos como de investigación. La CAM es una escala de cuatro puntos con los siguientes criterios (forma abreviada): (1) inicio agudo y/o curso fluctuante, (2) alteración de la atención, (3) trastorno del pensamiento formal, (4) nivel alterado de conciencia. Todos los ítems se puntúan de forma dicotómica como ausentes o presentes.

Escala de detección de la observación del delirio La detección estándar del delirio en el Hospital Universitario de Zúrich comprende la aplicación de una Escala de detección de la observación del delirio (DOS) diseñada para capturar los primeros síntomas del delirio, tres veces al día por enfermeras capacitadas. Si se sospecha un próximo delirio (basado en el valor DOS específico de 3 o más), el CAM lo evaluará más a fondo.

Variables demográficas Los factores no farmacológicos que pueden influir en la aparición de delirio son el aumento de la edad, el sexo masculino, las intervenciones en UCI o quirúrgicas, el traslado y los cambios en el entorno del paciente y el manejo clínico parece estar influenciado por los subtipos de delirio.

Factores médicos de riesgo de delirio Además, se recopilarán factores médicos de riesgo de delirio bien conocidos para realizar un análisis descriptivo. Estos datos se obtendrán de las revisiones de las historias clínicas de los pacientes del sistema de información clínica KISIM, a saber, variables seleccionadas de la historia clínica y enfermedades existentes de los pacientes participantes y la medicación al momento del ingreso, valores de laboratorio (toma de sangre - química clínica), y más factores de riesgo para el delirio, por ejemplo: urea sérica, así como las enfermedades y la medicación en el momento del alta. Las variables seleccionadas se enumeran en el CRF.

Estimación del tamaño de la muestra Dada la naturaleza exploratoria del estudio planificado, no es posible una estimación precisa del tamaño de la muestra. El objetivo de este estudio es incluir 10 pacientes que presenten delirio durante su estadía en la USZ, así como al menos 10 pacientes que no desarrollen delirio durante su estadía en el hospital. Con base en las experiencias de estudios anteriores y el breve período de observación, los investigadores no anticipan un abandono significativo debido a los sensores. Además, la estimación de la incidencia de delirio se origina a partir de la experiencia clínica de los investigadores en la USZ. Sin embargo, el porcentaje real de pacientes que presentan delirio en el presente estudio puede desviarse de esta estimación. Para tener en cuenta esta incertidumbre, se planea reclutar aproximadamente de 30 a 36 pacientes para alcanzar los tamaños de muestra necesarios para los objetivos de investigación de este estudio (36 es el máximo). El reclutamiento finalizará tan pronto como se complete la evaluación de datos de 10 pacientes con delirio y 10 pacientes sin delirio.