Informations sur la montre intelligente pour la prévention des exacerbations et l'amélioration de la rééducation - Étude sur le mouvement (SWIPER-MOVES)

Objectifs de l'étude :

1. Offrir un programme de bien-être évolutif à la population locale de l'Imperial College Healthcare NHS Trust, en mettant l'accent sur le mouvement.
2. Décrire l'histoire naturelle de conditions à long terme à l'aide des données numériques d'une montre intelligente.
3. Identifier les informations numériques régulièrement collectées par une montre intelligente qui peuvent être utilisées pour prédire les résultats chez les patients souffrant de maladies à long terme.
4. Identifier les facteurs qui déterminent si les participants s'engagent et s'améliorent dans un programme de mouvement.

Les patients adultes inscrits à l'Imperial NHS Care Information Exchange (CIE), un dossier de santé électronique destiné aux patients du NHS, sont éligibles pour participer à l'étude. Les participants recevront une montre intelligente pour auto-surveiller leurs mouvements et leur bien-être et il leur sera demandé de porter l'appareil autant que possible. Il leur sera demandé de télécharger une application pour smartphone appelée Connected Life, qui affiche les mouvements et des informations sur la fréquence cardiaque, la respiration et les niveaux d'oxygène au participant et à l'équipe de recherche (données numériques). Les participants recevront des informations de connexion sécurisées pour l'application Connected Life de la part de l'équipe de recherche, afin de garantir la confidentialité des données. L'équipe de recherche examinera les dossiers de santé des participants et tentera d'identifier les associations entre les données numériques et les informations cliniques. Cela permettra à l’équipe de recherche d’identifier les données numériques qui prédisent l’apparition et l’histoire naturelle de maladies à long terme, ce qui pourrait potentiellement permettre un diagnostic plus précoce pour les futurs patients. Le principal résultat de l’étude est l’identification des tendances en matière de mouvement sur la base des données de nombre de pas enregistrées par la montre intelligente.