Monitoramento de pacientes com doença pulmonar obstrutiva crônica em casa por meio de um dispositivo de técnica de oscilação forçada

Os contínuos progressos da ciência e tecnologia médica e a melhoria das condições de vida aumentaram a expectativa de vida nos países industrializados: o resultado é o envelhecimento progressivo da população [ONU, 2002]. Uma das consequências dessa tendência é o aumento do número de pessoas que sofrem de doenças crônicas.

Dentre essas patologias, a doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) é a mais importante para número de pacientes e óbitos afetando 80 milhões de pessoas no mundo [OMS, 2006]. O curso da doença é caracterizado por períodos estáveis ​​interrompidos por exacerbações agudas intermitentes dos sintomas, durante os quais ocorre um processo inflamatório grave, levando ao aumento da obstrução das vias aéreas. Durante as exacerbações, o risco de morte é muito elevado [Connors et al, 1996; Soler-Cataluna et al, 2005]. Além disso, a frequência e a gravidade das exacerbações se correlacionam com a piora do estado de saúde do paciente [Anzueto et al, 2009; Donaldson e outros, 2002].

A carga de cuidados de pacientes com DPOC nos sistemas nacionais de saúde e na sociedade é alta. A utilização de recursos de saúde por pacientes com DPOC deve-se principalmente a exacerbações agudas que requerem cuidados nas salas de emergência e no hospital [Dal Negro, 2008].

Nos últimos anos, a necessidade de racionalizar os custos dos cuidados de saúde tem levado ao desenvolvimento de novas tecnologias para o acompanhamento domiciliário destes doentes, visando principalmente a deteção precoce do aparecimento de exacerbações. Isso poderia auxiliar no desenvolvimento de novos modelos terapêuticos e organizacionais voltados para a redução do impacto desses eventos na qualidade de vida do paciente e nos sistemas nacionais de saúde.

Os dados publicados oferecem vários modelos diferentes de acompanhamento de monitoramento domiciliar da DPOC. Diários escritos e eletrônicos, questionários, atendimento telefônico por enfermeiros respiratórios ou pessoal clínico especializado e uso de centrais de atendimento via web têm sido sugeridos para o acompanhamento de pacientes após a alta hospitalar. Mesmo que sejam relatados resultados positivos em termos de redução da hospitalização [Vitacca et al, 2009], muitos pacientes com DPOC tendem a subestimar a gravidade de sua condição [Cote et al, 1998] e a adesão do paciente ao registrar seus sintomas diminui rapidamente com o tempo [ Cote e outros, 1998]. Além disso, outros autores abordam a dificuldade de avaliar corretamente o impacto de tais modelos na qualidade de vida do paciente e na redução da taxa de hospitalização e mortalidade [Ram et al, 2004; Bolton e outros, 2010].

Um sistema de monitoramento doméstico eficaz para pacientes com DPOC deve ter as seguintes características:

1. fácil de ser usado em ambiente não supervisionado,
2. capaz de fornecer informações sensatas e objetivas sobre o estado do paciente,
3. baixo custo.

Clinicamente, o diagnóstico e monitoramento de pacientes com DPOC é baseado em parâmetros espirométricos, como VEF1 (volume expiratório forçado em 1 segundo), CVF (capacidade vital forçada) e VEF1/CVF obtidos a partir de manobras expiratórias forçadas [Gold, 2009]. No entanto, para a maioria dos pacientes afetados pela DPOC, é muito difícil executar a espirometria corretamente devido à sua pouca capacidade de realizar manobras forçadas. Por esta razão é necessário que o teste seja supervisionado por um médico [Miller et al, 2005]. Além disso, há uma crença geral na comunidade médica de que o VEF1 é insensível a mudanças em curtos períodos de tempo em pacientes com DPOC, de modo que a controvérsia envolve a confiança desse parâmetro como uma métrica precisa para eventos respiratórios agudos.

Estas podem ser algumas das razões pelas quais a maioria dos estudos em que os pacientes foram monitorados por espirometria doméstica ou medidores de pico de fluxo relataram resultados ruins [Brouwer et al, 2010].

Uma tecnologia promissora para o monitoramento domiciliar de doenças respiratórias é representada pela Técnica de Oscilações Forçadas (FOT). A FOT baseia-se na análise da resposta do sistema respiratório a estímulos pressóricos externos sobrepostos à respiração espontânea do paciente. Não requer a cooperação do paciente e pode fornecer medições precisas mesmo sem a supervisão de pessoal especializado.

Nos últimos anos, novas tecnologias baseadas em FOT e algoritmos especiais foram desenvolvidas pelo grupo de pesquisa respiratória do Departamento de Bioengenharia da Universidade Politécnica de Milão, Itália. Estas metodologias já foram testadas provando ser eficazes para a avaliação automática e quantitativa de vários fenômenos, incluindo:

• a presença ou não de Limitação do Fluxo Expiratório (LEF) respiração a respiração [Dellaca' et al, 2004];
• resistência das vias aéreas corrigida dos artefatos introduzidos por EFL [Dellaca' et al, 2009];
• o grau de heterogeneidade das vias aéreas medido pela análise da dependência da frequência da resistência;
• a resposta do sistema respiratório à administração de broncodilatadores e broncoconstritores [Dellaca' et al, 2009].

Recentemente, uma empresa spin-off do grupo respiratório do Departamento de Bioengenharia do Politecnico di Milano disponibilizou um dispositivo especial (diário RESMONPRO) adequado para coletar dados na casa do paciente sem supervisão médica. Dados de um protótipo de dispositivo registrado em pacientes asmáticos mostraram sua adequação para monitoramento remoto não supervisionado de condições crônicas.

OBJETIVO DO ESTUDO

O objetivo do presente estudo é avaliar a possibilidade de monitorar parâmetros oscilatórios da mecânica pulmonar, medidos pela Técnica de Oscilação Forçada (FOT), para a detecção precoce de exacerbações em pacientes com DPOC.

Portanto, o desfecho primário será a identificação da relação entre alterações nos sintomas do paciente, padrão respiratório, índices de impedância mecânica pulmonar e ocorrência e exacerbação.

Um outro resultado do estudo será a identificação e classificação das exacerbações ocorridas.

PROTOCOLO DE ESTUDO

Medições pré-estudo:

Após a inscrição no estudo, todos os indivíduos serão visitados por um médico e submetidos a um teste padrão de função pulmonar.

Além disso, os seguintes dados serão coletados:

• história de exacerbação
• histórico de tabagismo
• história da doença
• presença de comorbidades

Programa diário de monitoramento doméstico:

Todos os pacientes serão monitorados em casa por meio de um aparelho para medição oscilométrica da funcionalidade pulmonar (RESMON pro).

A duração da medição será de 2-3 minutos uma vez ao dia por um período compreendido entre 6 e 8 meses. No início da medição o aparelho pedirá ao paciente para preencher um questionário simples para autoavaliação dos seus sintomas (dispneia, quantidade e purulência da expectoração, pieira, tosse). Durante o estudo, o participante será solicitado a usar um Actiwatch Spectrum 24 horas por dia. O Actiwatch Spectrum, um pequeno dispositivo semelhante a um relógio, mede a atividade registrando e analisando as leituras do acelerômetro integrado. Cada período de atividade de 1 minuto é analisado e os resultados estatísticos armazenados na memória integrada, que pode armazenar até seis meses de dados. Os dados da actigrafia fornecem um registro objetivo da atividade e foram validados para determinar padrões de sono/vigília normais e anormais.

Uma enfermeira realizará uma entrevista semanal por telefone para coletar informações sobre a presença e o momento dos seguintes eventos:

• Mudança na terapia medicamentosa atual
• Uso/prescrição de esteroides sistêmicos
• Uso/prescrição de antibióticos
• Hospitalização por causas respiratórias
• Admissão na Sala de Emergência
• Chamada GP não agendada
• Consulta não agendada de GP
• visita de especialista
• Piora durante o sono
• Piora da dispneia durante as atividades de vida diária
• Febre

ANÁLISE DE DADOS

Os dados das séries temporais e sua variabilidade serão analisados ​​usando o método da irreversibilidade do tempo, entropia amostral e multiescala e a estatística de valores extremos de Gumbel. O preditor de uma exacerbação será então derivado calculando a probabilidade condicional de ter um evento agudo futuro dada a tendência ou a variabilidade dos índices derivados dos métodos acima. Além disso, os dados serão analisados ​​também usando uma abordagem determinística: análise de modelagem linear e não linear