Effektiviteten av forurensningsovervåking i klinisk trening og rehabilitering (EPIC-AIR)

Luftforurensning er en global folkehelsekrise som bidrar til omtrent 4,2 millioner for tidlige dødsfall årlig fra slag, hjerte- og karsykdommer, lungekreft og kroniske luftveissykdommer [1]. I Storbritannia estimeres det at omgivelsesluftforurensning bidrar til 30 000–40 000 for tidlige dødsfall per år [2]. For individer med forhåndseksisterende hjerte- og lungesykdommer kan eksponering for forurenset luft forverre symptomer, utløse akutte hendelser og redusere effektiviteten av rehabiliteringsprogrammer [3,4].

Fysisk aktivitet gir veletablerte hjerte- og kar- og respirasjonsmessige fordeler, og treningbasert rehabilitering er en hjørnestein i behandlingen av pasienter med kroniske hjerte- og lungesykdommer. Å trene i forurensete miljøer kan imidlertid oppveie disse fordelene, spesielt hos sårbare populasjoner. Korttidseksponering for trafikkrelatert forurensning har vist seg å dempe de gunstige hjerte-lunge-effektene av gåing både hos friske individer og hos de med iskemisk hjertesykdom og kronisk obstruktiv lungesykdom (KOLS) [3,4]. Luftbåren partikkelmateriell (PM2,5, PM10) og nitrogendioksid (NO2) induserer oksidativt stress og systemisk inflammasjon gjennom forhøyede proinflammatoriske cytokiner inkludert interleukiner (IL)-1β, IL-6, IL-23 og tumornekrosefaktor alfa (TNF-α) [5,6]. Denne kroniske lavgradige inflammasjonen øker risikoen for hjerte- og karsykdommer [7], insulinresistens [8] og andre systemiske lidelser [9].

Til tross for disse godt dokumenterte risikoene, er integrering av luftkvalitetsdata i klinisk praksis fortsatt begrenset, spesielt i sammenheng med hjerterehabiliterings- (HR) og lungerehabiliteringsprogrammer (LR). Metaanalytisk evidens indikerer at en reduksjon på 1,0 μg/m³ i PM2,5-eksponering er assosiert med en omtrentlig reduksjon på 0,5 mmHg i gjennomsnittlig blodtrykk, og at aktive reisemåter gir en 50 % reduksjon i NO2- og PM2,5-eksponeringer sammenlignet med bilkjøring [10]. Disse funnene tyder på at relativt beskjedne atferdsmodifikasjoner som justering av treningstidspunkt, sted eller rute kan redusere forurensningseksponering meningsfullt under rehabilitering.

Mobilhelseteknologier (mHealth) integrert med sanntids luftforurensningsdata med strukturert fysisk aktivitetsveiledning tilbyr et lovende virkemiddel for å levere personlig forurensningseksponeringsinformasjon. Derfor vil denne studien evaluere gjennomførbarheten og potensiell effektivitet av denne metoden i en klinisk rehabiliteringssetting.

EPIC-AIR er en stratifisert, blindet, randomisert kontrollert gjennomførbarhetsstudie med to parallelle armer utført på ett senter (University Hospitals of Leicester NHS Trust). Studien omfatter en 1-ukers inkluderings- og baseline-datainnsamlingsperiode etterfulgt av en 12-ukers intervensjonsperiode. En oppfølgingsvurdering er planlagt 3 måneder etter allokering.

Setting Deltakere vil bli rekruttert fra hjerte- og lungerehabiliteringstjenester ved University Hospitals of Leicester NHS Trust og fra det lokale samfunnet rundt Leicester, Storbritannia.

Inklusjonskriterier Deltakere vil bli rekruttert i to kohorter. Kohort A omfatter pasienter med langvarige tilstander; Kohort B omfatter friske frivillige.

Kohort A: Pasienter med langvarige tilstander Inklusjonskriterier for Kohort A er: mannlige eller kvinnelige voksne i alderen ≥18 år; klinisk diagnose på en eller flere av astma, KOLS, interstitiell lunge sykdom (ILD), koronar hjertesykdom (KHS) eller hjertesvikt (HS), og godkjent for treningsrehabilitering av en kliniker; eierskap av en GPS-aktivert smarttelefon med internettilgang; evne til å gå utendørs i minimum 5 minutter uten å føle seg urolig eller ustø; tilgjengelighet til å fullføre den 13-ukers intervensjonen innen rekrutteringsvinduet (februar–mai 2026); vilje og evne til å gi informert samtykke; og vilje til å bruke en Fitbit-enhet i >70 % av studieperioden.

Kohort B: Friske frivillige Inklusjonskriterier for Kohort B er identiske med Kohort A, med unntak av at deltakere ikke må ha diagnose av astma, KOLS, ILD, KHS eller HS.

Eksklusjonskriterier (begge kohorter) Eksklusjonskriterier for begge kohorter er: diagnose av demens, lærevansker, alvorlige psykiske helselidelser (unntatt depresjon eller angst), eller epilepsi; mottar palliativ behandling; utilstrekkelig engelskkunnskaper til å forstå studiedokumentasjon og bruke plattformen; har blitt frarådet trening av en helsepersonell innen de siste 12 månedene; for tiden gravid; tilstedeværelse av brystsmerter i hvile; og markert ustøhet når de står eller går.

Rekruttering Rekruttering vil begynne etter mottak av alle nødvendige godkjenninger. Kliniske deltakere (hjerte- og lungerehabiliteringspasienter) vil bli identifisert gjennom gjennomgang av rehabiliteringsprogramregistre ved University Hospitals of Leicester NHS Trust av medlemmer av pasientenes eksisterende kliniske behandlingsteam. Friske frivillige vil bli rekruttert fra det lokale samfunnet via e-post, sosiale medier-annonser og universitetsnettverk.

Studien tar sikte på å rekruttere opptil 80 deltakere for å oppnå et mål på 60 fullførere (15 hjerterehabiliteringspasienter, 15 lungerehabiliteringspasienter og 30 friske kontroller), med hensyn til en forventet frafallsrate på 25 %.

Informert samtykke Potensielle deltakere vil motta et deltakerinformasjonsark og vil få minst 24 timer til å vurdere deltakelse. Skriftlig informert samtykke vil bli innhentet av kvalifiserte og autoriserte medlemmer av forskningsteamet før noen studieaktiviteter. Deltakere vil bli informert om sin rett til å trekke seg når som helst uten ulempe.

Randomisering og blinding Deltakere vil bli stratifisert etter langvarig tilstand (hjerte versus lunge) og randomisert 1:1 ved bruk av en datagenerert allokeringssekvens via et sikkert nettbasert system (Sealed Envelope Ltd). Randomisering vil skje etter bekreftelse av kvalifikasjoner, samtykke, baseline-datainnsamling og vellykket app-oppsett.

Studien er blindet: deltakere er ikke klar over sin gruppetilordning, resultatvurderere er blindet, og statistikeren som utfører analysen vil bruke kodede gruppeidentifikatorer. Blinding opprettholdes ved å sikre at plattformgrensesnittet ser identisk ut i begge armer, med luftkvalitetsfunksjonen enten aktivert eller deaktivert i henhold til allokering. Allokeringskoden vil bli brutt på slutten av studien etter datainnsamling og foreløpig screening.

Intervensjoner Alle deltakere vil motta en Fitbit Charge 6 bærbar aktivitetsmonitor og logge inn på plattformen. Etter en 1-ukers baseline-overvåkingsperiode vil deltakere motta progressiv gåveiledning gjennom plattformen i 12 uker, tilpasset individuelle baseline-aktivitetsnivåer, sammen med motiverende meldinger og påminnelser via appen.

I tillegg til disse felles elementene vil deltakere randomisert til intervensjonsarmen motta sanntids luftkvalitetsinformasjon (PM2,5, PM10, NO2-nivåer) gjennom plattformen, levert ved bruk av GPS-baserte lokasjonsdata. Appen vil gi adaptiv veiledning basert på gjeldende forurensningsnivåer, inkludert forslag til å endre gåruter, justere tidspunktet for utendørsaktivitet eller redusere treningsintensitet under perioder med høye forurensningsnivåer.

Deltakere i kontrollarmen vil bruke plattformen med identisk treningsveiledning og sporingsfunksjoner, men vil ikke motta luftkvalitetsdata eller forurensningsrelatert veiledning.

Resultater Primært resultat er personlig forurensningseksponering (PM2,5, PM10 og NO2) under utendørs fysisk aktivitet, utledet fra GPS-sporede gåruter og modellerte luftkvalitetsdata via plattformen.

Sekundære resultater inkluderer fysisk aktivitetsnivåer, målt med Recent Physical Activity Questionnaire (RPAQ) og Fitbit-registrerte skrittall, hjertefrekvens og søvnmønstre; helserelatert livskvalitet, målt med SF-12 versjon 2 (SF-12v2) fysiske og mentale komponentsammendragsskårer; hjerte- og karbiomerkere, inkludert lipidprofil (totalt kolesterol, HDL, LDL, triglyserider) og inflammasjonsmarkører (C-reaktivt protein og eksploratoriske markører for systemisk inflammasjon), målt fra venøse blodprøver ved baseline og 12 uker; aerob kondisjon, målt med Incremental Shuttle Walk Test (ISWT) ved baseline, 12 uker og 3 måneder; treningsselveffektivitet, målt med Jenkins Self-Efficacy for Exercise Scale ved baseline, 6 uker, 12 uker og 3 måneder; kliniske mål (blodtrykk, høyde og vekt); og bærbar-avledet fysiologiske data inkludert hjertefrekvens, hjertefrekvensvariasjon (RMSSD, LF/HF-forhold), SpO2, pustefrekvens, hudtemperatur, og på-krav EKG og elektrodermal aktivitet (EDA) via Fitbit Charge 6.

Gjennomførbarhetsresultater inkluderer rekrutteringsrate (antall skjermet, kvalifiserte, samtykket og randomisert), opprettholdelsesrate (andel som fullfører den 13-ukers studien), overholdelse (Fitbit-brukstid, app-engasjementsmetrikker), brukervennlighet og akseptabilitet av plattformen, fullstendighet av resultatdatainnsamling, og rater av uønskede hendelser og helsetjenestebruk (ikke-rutinemessige fastlegebesøk, uventede innleggelser).

Datainnsamlingsplan Data vil bli samlet inn på fem tidspunkt: inkludering/baseline (-2 uker), allokering (uke 0), og etter allokering ved 6 uker, 12 uker og 3 måneder, med kontinuerlig passiv datainnsamling via plattformen og Fitbit gjennom hele studieperioden.

Prøvehåndtering Venøse blodprøver (EDTA, 6–8 mL) vil bli samlet inn ved baseline og 12 uker av trente kliniske forskningssykepleiere ved Glenfield Hospital, University Hospitals of Leicester. Prøver vil bli merket med pseudonymiserte deltakerkoder og prosessert innen 2 timer etter innsamling. Hele blod vil bli sentrifugert ved 1800 × g i 10 minutter ved 4°C. Plasma vil bli aliquoted (≥2 × 0,5 mL) og lagret ved -80°C til batchanalyse ved University of Leicester Cardiovascular Research Centre (CVRC). Prøver med synlig hemolyse eller utilstrekkelig volum vil bli gjeninnsamlet der det er mulig. Analyser vil bli utført ved bruk av validerte analyser i samsvar med CVRC standard driftsprosedyrer.

Utvalgsstørrelse Utvalgsstørrelsen ble informert av en to-utvalg t-test styrkeberegning basert på data fra en tidligere studie av vår gruppe [10], som viste at bytte fra bilkjøring til aktive reisemåter gir omtrent 20–25 % reduksjoner i forurensningseksponering. For å oppnå >80 % styrke på et 5 % signifikansnivå kreves ≥22 deltakere per gruppe som når studiens endepunkt. Vi tar derfor sikte på 30 deltakere per gruppe (60 totalt) for å fullføre studien. Med hensyn til en forventet frafallsrate på 25 %, er målrekrutteringen opptil 80 deltakere (20 hjerterehabilitering, 20 lungerehabilitering, 40 friske kontroller).

Statistisk analyse Alle analyser vil bli utført i samsvar med en forhåndsspesifisert statistisk analyseplan. Baseline-karakteristikker vil bli oppsummert ved bruk av gjennomsnitt og standardavvik (eller medianer og interkvartilområder) for kontinuerlige variabler og antall med prosenter for kategoriske variabler.

Primæranalyse: Gjennomsnittlig forurensningseksponering (PM2,5, PM10, NO2) under fysisk aktivitet vil bli sammenlignet mellom intervensjons- og kontrollarmene ved bruk av uavhengige-utvalg t-tester eller Mann-Whitney U-tester, som passende.

Sekundære analyser: SF-12v2 fysiske og mentale komponentsammendragsskårer og RPAQ-data vil bli analysert for mellomgruppe-forskjeller på hvert tidspunkt. Endringer i hjerte- og karbiomerkere fra baseline til 12 uker vil bli sammenlignet mellom grupper. Aktivitets-trender vil bli rapportert grafisk over den 13-ukers perioden. Helsetjenestebruk (fastlegebesøk, innleggelser) vil bli oppsummert deskriptivt.

Gjennomførbarhetsresultater: Rekruttering, kvalifikasjoner, inkludering og opprettholdelsesrater vil bli rapportert som antall og andeler. App-engasjementsdata vil bli oppsummert ved bruk av deskriptiv statistikk.

Manglende data: Poengsettingsretningslinjer spesifikke for hvert spørreskjema vil bli anvendt. Analyse vil være basert på tilgjengelige data opp til hver deltakers siste fullførte oppfølging. Ingen mellomliggende analyser er planlagt.

Datahåndtering Deltakerdata vil bli håndtert ved bruk av REDCap (Research Electronic Data Capture), en sikker nettbasert applikasjon for spørreskjemaadministrasjon og databasehåndtering. Hver deltaker vil bli tildelt en unik pseudonymisert identifikator; en separat, passordbeskyttet kontaktliste vil bli oppbevart sikkert ved UHL.

Registrerte data vil bli strømmet til en sikker University of Leicester-server. Tilgang er begrenset til autorisert forskningspersonell. Fitbit-data vil bli samlet inn via forhåndsregistrerte kontoer kontrollert av forskningsteamet. Alle data vil bli lagret på University of Leicester Research Filestore og analysert på universitets-eide, BitLocker-krypterte enheter. Data vil bli arkivert i minimum 6 år etter studieavslutning i samsvar med University of Leicester standard driftsprosedyrer.

Etikk og formidling Etisk godkjenning Studien vil bli utført i samsvar med Helsingfors-erklæringen (2013 endring), UK Policy Framework for Health and Social Care Research (2017), ICH-GCP-retningslinjer og sponsor standard driftsprosedyrer. Etisk godkjenning er innhentet fra South Central - Oxford C Research Ethics Committee (referanse: 26/SC/0048). HRA og Health and Care Research Wales (HCRW) godkjenning ble gitt 3. mars 2026 (IRAS prosjekt-ID: 348160; protokollnummer: 1058). Studiens sponsor er University of Leicester Research & Enterprise Division, Research Governance Office.

Sikkerhetshensyn Plattformen gir kun veiledning og er ikke klassifisert som et medisinsk utstyr i henhold til MHRA-veiledning. Ingen alvorlige bivirkninger er forventet. Deltakere vil bli rådet til å slutte å bruke appen hvis de føler seg dårlige eller ustø. Data om ikke-rutinemessige fastlegebesøk og uventede innleggelser vil bli samlet inn gjennom hele studieperioden. Alle alvorlige uønskede hendelser vil bli rapportert til sponsoren innen 24 timer i samsvar med sponsor standard driftsprosedyrer.

Databeskyttelse Personopplysninger vil bli behandlet i samsvar med Data Protection Act 2018, EU General Data Protection Regulation og ICH-GCP. University of Leicester er datakontrolleren. Deltakere som har valgt ut av datadeling via det nasjonale data-opt-out vil bli ekskludert fra eventuelle identifiserbare datasett, i samarbeid med UHL Data Protection Officer.

Pasient- og publikumsinvolvering Pasient- og publikumsinvolveringsgrupper (PPI) gjennomgikk studiedokumenter og deltakerforløpet under protokollutvikling. PPI-tilbakemeldinger informerte flere designbeslutninger, inkludert tilbudet om støttede app-nedlastingsalternativer, en onboarding-guide og en dedikert studiestøtte hjelpelinje.

Formidling Resultater vil bli formidlet gjennom fagfellevurderte publikasjoner, konferansepresentasjoner, EXCEED-kohortens nettsted og interessentformidlingsarrangementer, uavhengig av utfall. Studien vil bli rapportert i samsvar med CONSORT-uttalelsen, tilpasset for gjennomførbarhetsstudier. Forfatterskap vil følge ICMJE-retningslinjer. Deltakere vil ha mulighet til å motta et sammendrag av funn. Data samlet inn om app-brukervennlighet og akseptabilitet vil bli brukt til å fylle Digital Technology Assessment Criteria (DTAC) for å støtte potensiell NHS-adopsjon.

Studieregistrering Studien er registrert på [TODO: ISRCTN/ClinicalTrials.gov] (registreringsnummer: [TODO: number]). IRAS prosjekt-ID: 348160.

Diskusjon EPIC-AIR adresserer et kritisk gap i skjæringspunktet mellom miljøhelse, digital teknologi og klinisk treningsrehabilitering. Mens de negative effektene av luftforurensning på hjerte- og kar- og respirasjonshelse er veletablerte, er handlingsorientert integrering av sanntids forurensningsdata i pasientbehandlingsforløp stort sett uutforsket. Det er spesielt svært begrenset evidens om luftforurensningens innvirkning på individer som trener utendørs, spesielt de med forhåndseksisterende hjerte- og kar- eller luftveissykdommer. Oxford Street-studiene [3,4] representerer en av de svært få undersøkelsene som undersøker luftforurensningens innflytelse på trening hos individer med forhåndseksisterende hjerte-lungesykdommer, og flertallet av kammerbaserte eksponeringsstudier har blitt utført på friske frivillige eller de med mild sykdom. Committee on the Medical Effects of Air Pollutants (COMEAP) har fremhevet dette evidensgapet og anbefalt at ytterligere forskning gjennomføres som en del av Department for Environment, Food and Rural Affairs (Defra) Air Quality Indicative Standards (AQIS) gjennomgang [12]. Denne studien er, så vidt vi vet, den første til å evaluere om tilgang til personlig luftkvalitetsinformasjon gjennom en smarttelefonapplikasjon kan redusere forurensningseksponering under strukturert rehabiliteringsprogrammer for hjerte- og lungesykdomspasienter.

Den foreslåtte plattformen tilbyr en skalerbar, lavkostintervensjon som utnytter eksisterende mobilteknologi og satellitt-avledet luftkvalitetsdata. Ved å gi sanntids, lokasjonsspesifikk forurensningsinformasjon og adaptiv treningsveiledning, gir appen pasienter mulighet til å ta informerte beslutninger om når, hvor og hvordan de skal trene utendørs. Denne tilnærmingen er i tråd med den voksende vektleggingen av personlig medisin og pasientselvbehandling i kronisk sykdomsbehandling.

Flere designfunksjoner styrker denne protokollen. Den blindede, randomiserte designen med stratifisering etter langvarig tilstand minimerer allokeringsbias samtidig som den sikrer balansert representasjon av hjerte- og lungesykdomspasienter. Inkluderingen av friske frivillige muliggjør sammenligning av app-engasjement og atferdsresponser på tvers av helsetilstander. Bruken av GPS-sporede gåruter gir objektive, romlig oppløste forurensningseksponeringsestimater, og går utover avhengighet av data fra faste overvåkingsstasjoner.

Som en gjennomførbarhetsstudie er EPIC-AIR designet for å generere den nødvendige evidensen for å informere en fremtidig definitiv studie. Nøkkelusikkerheter inkluderer pasienters villighet til å engasjere seg med forurensningsdata sammen med treningsveiledning, den tekniske påliteligheten av sanntids luftkvalitetslevering i forskjellige urbane og forstadsmiljøer, og om 12 uker er tilstrekkelig for å observere meningsfull atferdsendring. Gjennomførbarhetsresultatene, inkludert rekruttering, opprettholdelse, overholdelse og app-brukervennlighet, vil direkte informere design, utvalgsstørrelse og levering av en påfølgende fullt kraftberegnet randomisert kontrollert studie.

Potensielle begrensninger inkluderer ett-senter-designet, som kan begrense generaliserbarhet, og avhengigheten av modellert snarere enn direkte målt personlig forurensningseksponering. Den 13-ukers studieperioden, selv om den er passende for å vurdere gjennomførbarhet, kan være utilstrekkelig for å oppdage varige helseutfall. I tillegg kan deltakernes bevissthet om at de er i en studie som involverer en app påvirke atferd uavhengig av gruppetilordning (Hawthorne-effekt), selv om blinding for allokeringsstatus demper denne bekymringen.

Hvis intervensjonen viser seg gjennomførbar og viser lovende tegn på effektivitet, kan funnene informere utviklingen av personlige miljøhelseintervensjoner integrert i NHS-rehabiliteringsforløp, potensielt etablere nye standarder for å inkorporere luftkvalitetshensyn i klinisk treningsresept.

Referanser

1. World Health Organization. Ambient (outdoor) air pollution. 2022. Tilgjengelig fra: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health
2. Royal College of Physicians. Every breath we take: the lifelong impact of air pollution. London: Royal College of Physicians; 2016.
3. Sinharay R, Gong J, Barratt B, et al. Respiratory and cardiovascular responses to walking down a traffic-polluted road compared with walking in a traffic-free area in participants aged 60 years and older with chronic lung or heart disease and age-matched healthy controls: a randomised, crossover study. Lancet 2018;391(10118):339-349.
4. McCreanor J, Cullinan P, Nieuwenhuijsen MJ, et al. Respiratory effects of exposure to diesel traffic in persons with asthma. N Engl J Med 2007;357(23):2348-2358.
5. Cheng H, Saffari A, Sioutas C, et al. Nanoscale particulate matter from urban traffic rapidly induces oxidative stress and inflammation in olfactory epithelium with concomitant effects on brain. Environ Health Perspect 2016;124(10):1537-1546.
6. Chuang GC, Yang Z, Westbrook DG, et al. Pulmonary ozone exposure induces vascular dysfunction, mitochondrial damage, and atherogenesis. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol 2009;297(2):L209-L216.
7. Chen S-Y, Chan C-C, Su T-C. Particulate and gaseous pollutants on inflammation, thrombosis, and autonomic imbalance in subjects at risk for cardiovascular disease. Environ Pollut 2017;223:403-408.
8. Kim JS, Chen Z, Alderete TL, et al. Associations of air pollution, obesity and cardiometabolic health in young adults: the Meta-AIR study. Environ Int 2019;133(Pt A):105180.
9. Buoli M, Grassi S, Caldiroli A, et al. Is there a link between air pollution and mental disorders? Environ Int 2018;118:154-168.
10. Panchal R, et al. Exposure to air pollution during active travel. J Transp Health 2022;26:101365.
11. Chan A-W, Tetzlaff JM, Altman DG, et al. SPIRIT 2013 statement: defining standard protocol items for clinical trials. Ann Intern Med 2013;158(3):200-207.
12. Committee on the Medical Effects of Air Pollutants (COMEAP). Statement: overview of advice provided to the Air Quality Information System (AQIS) review steering group. London: COMEAP; 2024. Tilgjengelig fra: https://www.gov.uk/government/publications/advice-given-to-the-air-quality-information-system-aqis-review-steering-group/comeap-statement-overview-of-advice-provided-to-the-air-quality-information-system-aqis-review-steering-group