Prueba de concepto de gestión remota de enfermedades inflamatorias crónicas de las vías respiratorias para el empoderamiento del paciente (PRECISION)

El objetivo principal del estudio es crear una prueba de concepto para la adquisición remota de datos subjetivos/objetivos para pacientes con asma y RSC. En la evaluación clínica estándar actual de pacientes con enfermedades crónicas como asma y RSC hay dos componentes principales, uno subjetivo (proporcionado por el paciente) y otro objetivo (proporcionado por el médico). En particular, los datos subjetivos se adquieren mediante PROM estandarizadas (como SNOT-22 para CRS y ACT para asma). La recopilación de datos objetivos se obtiene a través de evaluaciones clínicas, como evaluación endoscópica, olfatometría, evaluación radiológica (con la definición de puntaje de Lund-Mackey), medición del flujo nasal (generalmente mediante PNIF o rinomanometría), citología, análisis de sangre (en particular recuento de eosinófilos e IgE), FeNO (óxido nítrico exhalado fraccionado). Ambos tipos de datos son necesarios simultáneamente para el correcto tratamiento y seguimiento de la enfermedad y, sobre todo, la calidad de las mediciones es crucial.

El objetivo principal del proyecto es cuantificar cuánto mejora la experiencia del paciente en el manejo de parte de su enfermedad de forma remota respecto a una visita al hospital.

Esto se evaluará cuantitativamente mediante la administración de cuestionarios "PREM" (Medidas de experiencia informadas por el paciente). En particular, de acuerdo con el estado de la técnica, los investigadores evaluarán la satisfacción del paciente a partir de dos cuestionarios:

• CSQ8 (Cuestionario de Satisfacción del Cliente): proporciona una evaluación cuantitativa del tratamiento
• PSSUQ (Cuestionario de usabilidad del sistema posterior al estudio): proporciona una evaluación cuantitativa de la idoneidad de la tecnología utilizada Finalmente, los investigadores evaluarán la satisfacción de los pacientes al ser seguidos parcialmente desde casa a través de un cuestionario ad hoc.

Objetivo secundario:

Evaluación de los mejores canales para la administración de PROMs según grupo de edad y nivel cultural.

Las PROM captan la percepción que una persona tiene de su salud a través de cuestionarios, tienen un papel decididamente preponderante en la evaluación clínica de los pacientes con RSC y asma según los nuevos sistemas de clasificación y son el punto de apoyo de la parte subjetiva (p. ej. Prueba de resultados sinonasales (SNOT), prueba de control del asma (ACT), puntuación de quejas quimiosensoriales (CCS)). Dada la naturaleza lenta de completar las PROM y la facilidad con la que se pueden realizar de forma remota, cada vez más PROM se entregan en línea (por ejemplo, con formularios de sitios web). El problema con esta modalidad en el contexto del mundo real es el cumplimiento del paciente a lo largo del tiempo, ya que la baja morbilidad de la enfermedad controlada puede estar asociada con una menor motivación. Además, los pacientes pueden necesitar aclaraciones sobre preguntas específicas de los profesionales de la salud, lo que contribuye a las causas por las que todavía se administran PROM en muchos hospitales en la actualidad.

En este proyecto se evaluarán tres canales diferentes:

Chatbots de redes sociales: Los chatbots son "sistemas de diálogo en línea entre humanos y computadoras en lenguaje natural". La tecnología detrás de los chatbots hoy en día es bastante compleja y abarca los campos del procesamiento del lenguaje natural, la generación de respuestas y la gestión del diálogo. Nuestro objetivo es evaluar el uso de chatbots para aumentar la participación e implementar explicaciones de las PROM. El chatbot también se utilizará para restos médicos, lo que ayuda a mejorar la adherencia al seguimiento. Al utilizar las redes sociales existentes (p. ej. Whatsapp, Telegram), los pacientes no necesitan formación específica ya que están acostumbrados a utilizar aplicaciones de mensajería instantánea.

Phonebot es un sistema telefónico que maneja llamadas telefónicas entrantes y salientes, así como las comunicaciones internas de una organización. Los investigadores evaluarán la eficacia del uso de llamadas telefónicas para completar la encuesta requerida para las PROM. El sistema evaluado utiliza voz sintética para formular preguntas a los pacientes y reconocimiento de voz/tono para capturar respuestas.

Aplicación móvil: La disponibilidad de aplicaciones dedicadas en los teléfonos inteligentes y las posibilidades que ofrece esta tecnología (notificaciones push, gráficos personalizados y usabilidad) es otro posible canal para administrar las PROM. Los investigadores evaluarán la efectividad de este canal para adquirir las respuestas de los PROM.

Los canales se facilitarán a diferentes pacientes con el objetivo de:

• Comprender qué canal proporciona un mejor cumplimiento, como la persistencia de la adquisición de datos a lo largo del tiempo.
• Comprender si el canal muestra una diferencia en la calidad de los datos adquiridos a través de la adquisición de datos de referencia y el seguimiento clínico.
• Comprender qué canal es más adecuado para un perfil de paciente específico, analizando la correlación de la actividad con la edad y educación del individuo.
• Evaluación del empoderamiento del paciente proporcionado por el uso del canal También se evaluarán técnicas para adquirir datos objetivos del flujo de aire utilizando técnicas no invasivas.

La monitorización de la respiración es una herramienta esencial en el diagnóstico precoz de enfermedades respiratorias y cardiovasculares. En particular, la frecuencia respiratoria es crucial para monitorizar la evolución de trastornos respiratorios, como la Enfermedad Pulmonar Obstructiva Crónica (EPOC), la Rinosinusitis Crónica (SRC), el Asma o la reciente enfermedad COVID-19. La respiración generalmente se controla mediante una prueba de espirometría que mide los flujos respiratorios y, en consecuencia, estima los volúmenes y frecuencias respiratorias. Sin embargo, sólo se puede realizar en un hospital con la supervisión de un proveedor y requiere que el paciente respire de manera controlada mientras usa sondas nasales u orales. Las tecnologías portátiles y respetuosas con la piel pueden ofrecer alternativas interesantes para mitigar dichas molestias. En particular, los dispositivos de identificación por radiofrecuencia (RFID) de frecuencia ultraalta (UHF) sin batería podrían proporcionar procedimientos de diagnóstico mínimamente invasivos, fáciles de usar y de bajo costo.

Por tanto, el proyecto considerará técnicas para la evaluación objetiva del flujo de aire y, en particular:

• en el asma el volumen espiratorio forzado en un segundo (FEV1) y el flujo espiratorio máximo (PEF)
• en CRS, el flujo inspiratorio máximo nasal (PNIF) parece más confiable que la rinomanometría (activa anterior) (AAR) y la rinometría acústica (AR) i) se utilizará un espirómetro portátil disponible comercialmente para medir PEF y FEV de forma remota, con una aplicación intuitiva que ayuda a los pacientes a proporcionar datos, recibirlos y enviarlos al hospital ii) se puede utilizar el mismo hardware para medir el PNIF, mediante una adaptación del software y de las mascarillas nasales conectables disponibles en el mercado. Como resultado, se dispondrá de un dispositivo portátil de doble función adecuado para la evaluación remota de la función de las vías respiratorias superiores e inferiores mediante la reutilización y adaptación de la tecnología disponible.

Los resultados esperados de este objetivo específico son:

• definición del patrón respiratorio del paciente utilizando herramientas disponibles y confiabilidad para el diagnóstico temprano de eventos anómalos;
• análisis independiente del funcionamiento de las fosas nasales y evaluación de la confiabilidad de la obtención de un análogo de PNIF;
• evaluación de la confiabilidad de los instrumentos en la definición de parámetros espirométricos equivalentes.

La gestión de datos se llevará a cabo de acuerdo con las reglas definidas por la Ley de Responsabilidad y Portabilidad de la Información Sanitaria (HIPAA) y en Europa por el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

Los enfoques remotos probados en este proyecto generarán una enorme cantidad de datos reales para su análisis. Se desarrollará un plan de gestión de datos específico para definir de antemano los métodos de recopilación, gestión y protección de los datos de la investigación clínica. El plan definirá objetivos específicos de recopilación de datos, tipo y ubicación de datos, acceso a datos, roles y responsabilidades, lo que permitirá al equipo de investigación una comprensión profunda de los requisitos.

Un papel clave lo desempeñará la plataforma REDCap (Research Electronic Data Capture), que se utilizará para recopilar y gestionar correctamente los datos. Esta es una aplicación de sitio web segura, que cumple con muchos estándares como FISMA e HIPAA, desarrollada para gestionar datos para investigaciones clínicas.

Durante los experimentos, los datos se recopilarán de 2 formas: una será estándar con adquisición de información subjetiva (PROM) e información objetiva (flujos de aire, hallazgos clínicos y endoscópicos) y posterior ingreso de datos. El otro modo se beneficiará de canales especialmente creados y permitirá adquirir datos directamente a través de MHT (Mobile Health Technology) y, en el caso de los phonebots, directamente a través de la nube, por lo que estará totalmente automatizado. Esto aumentará drásticamente la cantidad de datos potencialmente adquiridos a través de esta segunda modalidad, sin limitaciones logísticas y con mayores posibilidades, trabajando con big data, para construir modelos predictivos fiables de las enfermedades investigadas.

El proyecto desarrollará canales de datos dedicados que se completarán automáticamente con PROM y datos de flujo de aire adquiridos a través de MHT en la base de datos de Redcap.

El phonebot y el chatbot utilizarán soluciones en la nube como Twilio (API de comunicación para SMS, voz, vídeo y autenticación n.d.) o Amazon Connect (que, a su vez, está basado en Twilio). Estos sistemas comenzaron como centrales telefónicas privadas (es decir, sistemas telefónicos comerciales que gestionan las llamadas entrantes y salientes) y han evolucionado hacia sistemas de comunicación multicanal. Ahora integran telefonía, SMS, chatbots con diferentes canales de Mensajería Instantánea, streaming de vídeo en tiempo real y sistemas de correo electrónico. Además, también integran varias tecnologías relacionadas, como sistemas de inteligencia artificial para gestionar la conversación, sistemas de síntesis de voz, flujo de datos y herramientas de composición de diálogos.

Los investigadores harán uso de dichos sistemas según sea conveniente desde diferentes perspectivas. En primer lugar, debido a la política de su empresa, Whatsapp obliga a sus clientes a utilizar revendedores (como Twilio) para acceder a las API de Whatsapp Business a las que, de otro modo, no podríamos acceder directamente. En segundo lugar, estos sistemas en la nube tienen la capacidad de escalar a millones de usuarios en minutos mediante el uso de la computación en la nube, lo cual es muy conveniente ya que el proyecto tiene la ambición de ser fácilmente replicable. Finalmente, soluciones como Amazon Connect utilizan soluciones de inteligencia artificial (procesamiento del lenguaje natural) de vanguardia que se comparten y luego se prueba su efectividad con el popular producto 'Amazon Alexa'. Se desarrollarán aplicaciones móviles personalizadas para proporcionar cuestionarios a los pacientes. Estas aplicaciones se lanzarán en las plataformas Android e iOS. Todas estas aplicaciones se diseñarán junto con los socios del proyecto para derivar las especificaciones de la máquina de estados finitos y aclarar los flujos de uso.

Plan estadístico La planificación de los tres estudios clínicos se realizó considerando el poder estadístico deseado, el corto tiempo para completar el proyecto (sólo 2 años) y el hecho de que los tres estudios clínicos son "de facto" también una prueba de concepto para un Enfoque innovador con la ambición de cambiar la gestión diaria de 2 enfermedades crónicas muy comunes y lograr un punto de inflexión hacia el empoderamiento real del paciente.

Para el ensayo clínico 1, para lograr un nivel de confianza del 95 % y un intervalo de confianza de 15, el tamaño de muestra requerido se estimó en 40.

En cuanto al estudio clínico 2, los investigadores querían poner en marcha un estudio capaz de detectar una diferencia del 20% entre los brazos, para lo cual, al ser un estudio de cuatro brazos, 12 pacientes por cada brazo serían suficientes. Pero además, al tratarse de un estudio de cuatro brazos, habría que aplicar alguna corrección (incluso una corrección de Bonferroni) y, si se aplica sobre el valor alfa, con seis posibles comparaciones (no sólo de los grupos de tratamiento con el grupo control, sino también entre grupos de tratamiento) el valor alfa iría de 0,05 a aproximadamente 0,009, por lo que los investigadores consideraron útil aumentar cada brazo a 20 sujetos (número total de sujetos 80).

Finalmente, para el ensayo clínico 3, los investigadores querían poder detectar diferencias del 25 % en las mediciones del flujo de aire entre las pruebas estándar en el consultorio y los 2 sistemas domésticos, para lo cual se requiere un tamaño de muestra de 15 pacientes.

Para evaluar diferencias estadísticamente significativas para los criterios de valoración principales, los investigadores utilizarán:

Para el ensayo 1, donde el criterio de valoración principal es la satisfacción del paciente R-Square, Chi-Square, prueba de Pearson y prueba exacta de Fisher para evaluar la satisfacción de los pacientes en el grupo de tratamiento en comparación con el grupo de control. El valor alfa se establecerá en 0,05.

El análisis se aplicará a los cuestionarios (PREM) mencionados anteriormente, con el fin de cuantificar la mejora en términos de experiencia del paciente tratado mediante MHT (espirómetros y PROM) respecto al escenario actual que sólo implica visitas presenciales periódicas al hospital.

Para el ensayo 2, para evaluar el criterio de valoración principal, que es la tasa de finalización de los cuestionarios en los cuatro brazos, los investigadores utilizarán ANOVA seguido de pruebas t para realizar las 6 comparaciones posibles entre los 6 grupos. Para ANOVA se utilizará un valor alfa de 0,05, mientras que para comparaciones individuales se aplicará un ajuste de Bonferroni, lo que llevará el alfa a 0,009.

Se valorarán las siguientes figuras de mérito:

• tasa de finalización: cuántos cuestionarios se han completado, tasa de abandono;
• Calidad de las respuestas: también se lleva a cabo mediante el análisis de metainformación (p. ej. "preguntas de oro") y utilizando la recopilación de los cuestionarios en el hospital como verdad sobre el terreno;
• mejor canal para la administración de PROMs respecto al perfil tecnológico del paciente: Phonebot, Mensajería Instantánea y Apps dedicadas;
• empoderamiento del paciente a través de cuestionarios. Para el ensayo 3, la hipótesis de no inferioridad se probará comparando mediciones remotas con pruebas ambulatorias estándar mediante pruebas t pareadas. Alfa se establecerá en 0,05.

Los criterios de valoración secundarios se evaluarán con el mismo software (JMP del instituto SAS) con herramientas estadísticas adecuadas.

Finalmente, los datos agregados encontrados serán objeto de publicaciones científicas, enriqueciendo el conocimiento general sobre el tema y permitiendo así usos estadísticos secundarios de los datos.