Reconstrucción diurna asistida por aplicaciones para reducir la carga del tratamiento y la toxicidad logística en pacientes con cáncer

Cada año, más de 1,7 millones de nuevos pacientes con cáncer en los EE. UU. se someten a tratamientos intensos y multimodales que crean numerosos desafíos logísticos en la gestión del tratamiento y las prioridades de la vida cotidiana. En el actual sistema de atención del cáncer, la "toxicidad logística" (los efectos tóxicos impuestos por la carga logística de llevar a cabo tareas relacionadas con el tratamiento del cáncer en el bienestar del paciente) no se ha medido ni abordado en gran medida. Los métodos actuales para medir la toxicidad logística generan evaluaciones retrospectivas destinadas a los investigadores. No ofrecen información oportuna que permita a los pacientes solicitar asistencia de proveedores de atención, empleadores, familiares y amigos. Tampoco empoderan a los proveedores para explorar las opciones de tratamiento cada vez más disponibles para la atención del cáncer centrada en el paciente. Esta propuesta tiene como objetivo aplicar un nuevo método, la reconstrucción diurna asistida por una aplicación, para desarrollar la primera herramienta de salud digital que permita la monitorización remota de la toxicidad logística por parte de los pacientes, que es el primer paso necesario hacia el desarrollo de intervenciones de atención eficaces para abordarla.

Nuestro producto es conceptual y técnicamente innovador. Conceptualmente, aplicamos el método de reconstrucción del día, un método creado inicialmente por investigadores del bienestar para recopilar datos más precisos sobre las experiencias de la vida diaria, para recopilar información sobre la participación en la actividad y el bienestar relacionada con las tareas de tratamiento del cáncer. Técnicamente, aprovechamos nuestra tecnología patentada existente y nuevas técnicas de aprendizaje automático para permitir una integración novedosa de la detección móvil objetiva con la información subjetiva del paciente. La detección móvil y el aprendizaje automático constituirán la "asistencia" que brinda la aplicación para la reconstrucción del día en relación con la toxicidad logística, reduciendo significativamente los errores de recuperación y la necesidad de entrada manual. La "asistencia" también incitará a los pacientes a proporcionar información como calificaciones de bienestar subjetivo que no son detectables mediante sensores móviles o aprendizaje automático, generando medidas más precisas y completas de toxicidad logística que los métodos existentes.

El proyecto tiene tres objetivos específicos, que incluyen (1) un diseño inicial del sistema basado en las aportaciones de los pacientes con cáncer y las partes interesadas en la atención del cáncer, (2) desarrollo de prototipos y pruebas iniciales, y (3) pruebas de campo de la aplicación entre 60 pacientes diversos sometidos a tratamiento. para el cáncer. En el Objetivo 3, los pacientes calificarán la calidad de la aplicación utilizando la Escala de calificación de aplicaciones móviles (MARS) y su satisfacción con las tres características clave de la aplicación: 1) la capacidad de la aplicación para capturar actividades y viajes fuera del hogar relacionados con el tratamiento, 2) la facilidad de la interfaz para ingresar actividades relacionadas con el tratamiento en el hogar y calificaciones de bienestar, y 3) la utilidad del informe resumido de toxicidad logística. El resultado de este proyecto será un prototipo de aplicación final en el que el 70% de los pacientes indicará una puntuación MARS general de 4,0 o más y satisfacción con las tres funciones. En la Fase II, el equipo probará la eficacia de la aplicación, tanto por separado como junto con la coordinación de la atención, la telemedicina y los tratamientos domiciliarios, para reducir la toxicidad logística y mejorar los resultados del tratamiento en un ensayo controlado aleatorio.