Evaluación de la Difusión Internacional del Código Europeo Contra el Cáncer a través de la Telefonía Móvil (CECC-OMS)

Se diseñó un estudio híbrido de efectividad-implementación de tipo 2 para probar principalmente el impacto de una estrategia de implementación de mHealth en los resultados de la implementación (p. ej., adopción, fidelidad de la entrega de la intervención) y, al mismo tiempo, recopilar información sobre la efectividad de la intervención. El ensayo controlado aleatorio simple ciego de viabilidad se ha llevado a cabo en una muestra de la población general de la Comunidad Autónoma de Andalucía, la región más poblada de España, con más de 8,5 millones de habitantes (17,9%). El Servicio Andaluz de Salud (SAS) es el principal proveedor de asistencia sanitaria del Sistema Público de Salud de Andalucía (SSPA), parte del Sistema Nacional de Salud descentralizado español, que proporciona un seguro de salud universal y gratuito. La SAS supervisa "Salud Responde" (SR), una plataforma multicanal que brinda un amplio portafolio de servicios en línea para responder a los problemas relacionados con la salud y las necesidades de gestión administrativa de los ciudadanos y profesionales de la salud, complementando la atención brindada por las unidades de salud. Permite acceder las 24 horas del día a los servicios y prestaciones del SSPA, desde cualquier punto de Andalucía, a través de teléfono, correo electrónico, sistema de mensajes cortos (SMS) y aplicación móvil (app) para gestionar citas y recordatorios, y para difundir información sanitaria personalizada. La app tiene una alta cobertura con más de 5,7 millones de usuarios (67% de la población andaluza) registrados en su sistema en 2023; sin embargo, la plataforma SR mantiene el servicio de sistema de información vía SMS para campañas específicas a aquellos usuarios que no tienen o no quieren la aplicación instalada en su teléfono móvil (alrededor de 9700 usuarios registrados).

Los criterios de inclusión fueron tener 18 años o más, tener derecho a prestaciones de salud en el SSPA, tener teléfono móvil y poder leer mensajes en él. Se utilizó una muestra de 1991 usuarios de la Base de Datos de Usuarios (BDU) de la SSPA, que en 2019 contaba con más de 8,5 millones de usuarios (REF), para asignar sujetos aleatoriamente a los diferentes grupos. La primera aleatorización se realizó según el procedimiento de captación (usuarios registrados o no en la plataforma SR) y la tecnología utilizada para la difusión de los mensajes (app o SMS). El Grupo 1 (G1), sujetos registrados en la plataforma de servicio de la aplicación SR, y el Grupo 2 (G2), sujetos registrados en la plataforma de servicio de SMS del SR, fueron reclutados a través de una llamada telefónica. El resto de sujetos necesarios para alcanzar el tamaño muestral objetivo se reclutaron de los incluidos en la base de datos de la BDU a través de una llamada telefónica. Se realizaron un máximo de ocho intentos antes de considerar que no había respuesta. Para poder calcular la tasa de participación (tasa de respuesta positiva + aceptación a participar), no se realizó reemplazo.

Para aquellos no registrados en la plataforma SR que aceptaron participar en el estudio, se hizo una distribución adicional en base a una pregunta discriminatoria: aquellos usuarios con conexión a internet en su teléfono móvil tanto a través de 3G/4G como Wi-Fi fueron ubicados en el Grupo 3 (G3) y se les animó a descargar la aplicación para recibir mensajes, y aquellos sin internet se ubicaron en el Grupo 4 (G4) para recibir mensajes por SMS. Se solicitó consentimiento informado para participar a los investigadores y se aseguró el carácter voluntario y anónimo de la participación. La aleatorización simple a los diferentes grupos de estudio se realizó mediante el programa EPIDAT 4.0. La segunda aleatorización se realizó en función de la frecuencia de entrega de los mensajes: frecuencia de 2 SMS o 2 notificaciones de aplicaciones ("push") por semana, o frecuencia de 7 SMS o 7 notificaciones de aplicaciones por semana.

Intervención Después de la segunda aleatorización, se realizó una intervención durante 4 semanas en la que a los participantes se les enviaron notificaciones automáticas de la aplicación o mensajes SMS a través de la plataforma SR. Cada notificación push o mensaje SMS incluía una recomendación de prevención del cáncer de la ECAC 4ª edición (en español) de la siguiente lista: "No fumes. No consumas ningún tipo de tabaco”; “Mantén un peso saludable”; “Haz ejercicio a diario. Limite el tiempo que pasa sentado”; “Coma muchos cereales integrales, legumbres, frutas y verduras”; “Limite los alimentos hipercalóricos (alimentos ricos en azúcar o grasas) y evite las bebidas azucaradas”; “Evite la carne procesada; limitar el consumo de carnes rojas y alimentos ricos en sal"; "Limitar el consumo de alcohol, aunque para la prevención del cáncer lo mejor es evitar las bebidas alcohólicas"; y el enlace URL para visitar la versión en español de la web de la ECAC para consultar información adicional, a través de la teléfono móvil u otro dispositivo digital. Todos los mensajes fueron visados ​​y firmados por el titular de la Consejería de Salud de la Junta de Andalucía.

La recopilación de datos se llevó a cabo para los investigadores en dos momentos: al inicio durante la llamada de reclutamiento, se realizó una encuesta previa a la intervención para recopilar datos sociodemográficos básicos y patrones de uso de nuevas tecnologías (p. ej., tipo de dispositivo móvil, acceso a Internet desde teléfono o computadora, etc.); al final de la intervención, de una semana a un mes después de recibir el último mensaje, se realizó una encuesta post-intervención por teléfono a todos los participantes.

Variables y categorización La muestra se describió para los investigadores según las siguientes variables sociodemográficas de los participantes: sexo, edad, situación laboral, nivel de estudios, vivir solo o no y provincia de residencia. Las variables relacionadas con mHealth que se incluyeron fueron el tipo de teléfono móvil, el acceso a Internet a través del teléfono móvil u otro dispositivo digital, el acceso permanente a datos de Internet o solo a través de Wi-Fi, la capacidad de navegar en Internet y desde qué tipo de dispositivo , y disposición a recibir mensajes en el futuro (aceptabilidad de una futura intervención). Las preguntas de la encuesta se estructuraron para que los investigadores estimaran variables relacionadas con la intervención: la adopción de la innovación (número de mensajes leídos) por los participantes, la fidelidad a la estrategia de implementación de mHealth (recepción y lectura del número de mensajes esperado), la preferencia frecuencia y hora de recepción de mensajes, voluntad de buscar más información (número de visitas al sitio web de ECAC), y utilidad percibida y comprensibilidad de los mensajes.

Análisis estadístico El tamaño de la muestra se calculó para los investigadores considerando un nivel de confianza del 95 % (5 % de error alfa), una precisión del 5 % (ancho del intervalo de confianza), una proporción esperada del 50 % (indeterminación máxima) en el principal variables del Marco Conceptual de Resultados de Implementación (adopción, fidelidad, adecuación y aceptabilidad), y una tasa de no respuesta del 5%.

La tasa de participación se consideró para los investigadores un resultado y, por lo tanto, se calculó como la tasa de quienes aceptaron participar en el estudio entre todos los que respondieron a la convocatoria de reclutamiento. Se realizó un análisis descriptivo para que los investigadores evaluaran la homogeneidad entre grupos por datos sociodemográficos por medio de frecuencias relativas, utilizando la prueba de Chi-cuadrado para covariables categóricas y pruebas t para covariables continuas, en el análisis univariado. La muestra también fue descrita en el seguimiento, según datos sociodemográficos y patrones de uso de mHealth por canal de mensajería. Los resultados de la investigación de implementación de adopción, fidelidad, adecuación y aceptabilidad, y disposición a visitar el sitio web de la ECAC (codificado como una forma de adopción) para los participantes, se calcularon con frecuencias relativas por canal de difusión y grupo de intervención. Finalmente, se realizó una regresión logística multivariante para caracterizar las características sociodemográficas de los participantes asociadas a haber leído al menos un mensaje semanalmente. Se calcularon las Odds Ratio crudas y ajustadas (ORc y ORa) y sus intervalos de confianza al 95% (IC 95%). Se definió asociación significativa con p≤0,05. STATA 17.0 y SPSS V.21.0. se utilizaron en el análisis.