Saúde eletrônica psicossocial no câncer de pulmão avançado

Os cuidados paliativos (CP) para pacientes com doenças avançadas que limitam a vida e o manejo de seus sintomas durante a trajetória da doença evoluíram consideravelmente (Clark, 2007). Os CP são conceituados como uma abordagem para melhorar a qualidade de vida dos pacientes e seus familiares "através da prevenção e alívio do sofrimento por meio da identificação precoce e avaliação impecável e tratamento da dor e outros problemas físicos, psicossociais e espirituais". Nos últimos anos, as taxas de sobrevivência aumentaram para a maioria dos diagnósticos de câncer, tanto em estágios iniciais quanto avançados. Portanto, os pacientes que sofrem de uma doença considerada incurável estão vivendo mais tempo com comorbidade psicossocial cumulativa derivada tanto da doença em si quanto dos tratamentos associados. As sociedades americana e europeia de oncologia médica recentemente recomendaram a integração dos CP psicossociais precoces na prática oncológica padrão para pacientes com doenças metastáticas ou em estágio avançado, como câncer de pulmão (CP), em suas diretrizes profissionais. Esta decisão foi recentemente apoiada por resultados meta-analíticos também. Esses estudos mostram que as intervenções paliativas, incluindo aspectos físicos e psicológicos, têm efeitos benéficos nos pacientes, tanto na qualidade de vida a curto prazo quanto na carga de sintomas gerais.

Apesar das vantagens de tais intervenções de CP integradas, os sistemas de saúde geralmente encontram várias barreiras para a implementação de cuidados psicossociais em ambientes paliativos, como na CL avançada. Os mais típicos incluem detecção precoce deficiente de tais necessidades; longas listas de espera; e restrições de mobilidade, com muitos pacientes impossibilitados de comparecer pessoalmente às consultas. A literatura sugere fortemente que o sofrimento emocional está associado a pior qualidade de vida, menor adesão a tratamentos oncológicos e adoção de estilos de vida pouco saudáveis. Na verdade, também está demonstrado que a redução do estresse pode até prolongar os anos de sobrevivência. Uma vez que os doentes com CP apresentam grande variabilidade sintomática, evolução errática e elevado impacto emocional a par de um prognóstico limitado, urge aumentar a atualmente pequena proporção de doentes com rastreio precoce, acompanhamento próximo e intensivo e encaminhamento imediato para as equipas de CP. Para tanto, novas abordagens em CP psicossocial são necessárias para superar as barreiras hoje vivenciadas.

Nos últimos anos, duas ações principais foram propostas para melhorar a implementação da atenção psicossocial na AB, com foco na sua acessibilidade e eficiência. Por exemplo, estudos recentes introduziram tratamentos escalonados (de baixa a alta intensidade) e adaptativos como uma resposta engenhosa e sensata ao desafio de oferecer intervenções psicossociais adequadas, com alto custo-efetividade no câncer. Outra ação abrangente é fazer uso das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC). As TIC surgiram nos últimos anos como um recurso inovador para colocar em movimento esta nova vaga de práticas de saúde, com um aumento exponencial da sua utilização e implementação durante a pandemia de COVID, para garantir a continuidade dos cuidados em doentes oncológicos avançados vulneráveis. As TIC também mostraram sua capacidade de superar a maioria das limitações expressas em ambientes de cuidados convencionais. Essas ferramentas têm proporcionado opções de acompanhamento mais rápidas e intensas para monitorar os sinais de alerta dos pacientes, facilitando uma melhor comunicação entre pacientes e profissionais, além de alavancar tratamentos clínicos mais baratos e acessíveis em comparação com as alternativas tradicionais, mesmo no final da vida. No entanto, os poucos estudos comparando TIC e intervenções psicossociais usuais encontraram resultados de eficácia mistos até agora.

Recentemente, ONCOMMUN, uma proposta europeia para a criação de um ecossistema de e-saúde (https://oncommun.eu/), combinou essas duas ações promissoras para facilitar o atendimento psicossocial precoce em um programa psicossocial online e escalonado. ONCOMMUN mostrou resultados preliminares promissores em câncer de mama (CB) e um alto potencial para aplicação terapêutica em ambientes avançados e paliativos, como LC. O primeiro nível de atendimento neste programa é uma ferramenta de triagem e monitoramento online, seguido por um campus do paciente que compreende intervenções educacionais (segundo nível), uma comunidade de apoio psicossocial (terceiro nível) e grupos de tratamento psicoterapêutico por meio de videoconferência (quarto nível).

O projeto atual foi concebido como um ensaio clínico randomizado de não inferioridade controlado para comparar um ecossistema de e-saúde de atendimento psicossocial, com base na proposta ONCOMMUN, contra o tratamento psicossocial presencial tradicional em CP durante LC avançado. Nosso grupo propõe o desenvolvimento e a adaptação desse ecossistema digital integrando ferramentas de triagem e monitoramento com intervenções educacionais e psicológicas, aproveitando os resultados de sua recente implementação em BC. Este ecossistema inovador de e-saúde pretende fomentar experiências saudáveis, integrando um programa psicossocial de CP precoce em quatro fases focado em doentes com diagnóstico de carcinoma pulmonar de células não pequenas (CPCNP) em estádios avançados (III e IV).

OBJETIVOS (3 anos)

Em geral

1. Oferecer detecção precoce e tratamento personalizado das necessidades psicossociais e físicas dos sobreviventes de CP avançada.
2. Implementar e avaliar um ecossistema on-line escalonado para triagem, monitoramento e atendimento psicossocial e educacional, por meio do uso de uma plataforma de e-saúde desenvolvida especificamente para pacientes com CL avançada.

Objetivos específicos

1. Comparar a capacidade do ecossistema digital de detectar e fornecer atendimento psicossocial precoce em comparação com o tratamento usual.
2. Melhorar ou amortecer as consequências do curso e do tratamento do câncer de pulmão avançado em termos de sofrimento emocional, desmoralização e qualidade de vida.
3. Explorar o potencial papel mediador e facilitador da espiritualidade em uma ótima adaptação psicossocial.
4. Estudar o custo-utilidade associado a ambas as intervenções em termos de Anos de Vida Ajustados pela Qualidade (QALY), através da estimativa do uso de serviços de saúde adicionais pelos pacientes, seu grau de adesão farmacológica, ingestão de medicamentos psicotrópicos e tempo gasto em incapacidade folhas.
5. Divulgar para pacientes oncológicos, profissionais e público em geral os resultados do estudo.

Procedimento e aquisição de dados

1. Desenvolvimento de uma plataforma LC: A plataforma LC será adaptada da plataforma BC e alimentada pelos resultados do sistema piloto LC e grupos focais com profissionais e pacientes. A solução LC compartilhará um conjunto de itens estruturais (por exemplo, instrumentos de medição, gerenciamento instantâneo de sintomas), aos quais serão adicionados recursos específicos para LC. A experiência dos pacientes estará no centro deste estágio de desenvolvimento para maximizar a usabilidade e compreensão de todos os recursos.
2. Validação com usuários: Pacientes com diagnóstico avançado de CL serão convidados a participar por sua equipe médica. Os interessados ​​serão contactados pelo nosso grupo e será agendada uma reunião presencial, onde será descrito o estudo e assinado o consentimento informado em caso de aceitação. Os participantes serão então randomizados para 1) ecossistema de e-saúde ou 2) atendimento psicossocial usual por um pesquisador externo cego às questões de pesquisa e condições de tratamento, usando uma sequência aleatória de números gerados pelo software REDCap. No grupo do ecossistema eHealth, os participantes que não tiverem equipamento receberão webcams e tablets conforme necessário. Existem processos específicos do sistema que se aplicarão apenas à filial da ICONnecta, pois medirão a usabilidade da plataforma e o estado emocional dos associados durante o estudo (consulte a seção Intervenções abaixo). Todas as outras medidas serão administradas de T0 a T3 por meio de uma plataforma profissional de pesquisa online em conformidade com o mais recente Regulamento Europeu Geral de Proteção de Dados (GDPR; EC/2016/679).

Coleta e análise de dados

Serão criados dois bancos de dados: o primeiro associará os dados pessoais identificáveis ​​dos participantes (por exemplo, nomes, ID do paciente) a um código alfanumérico e será salvo em um disco rígido externo criptografado armazenado em um armário protegido por chave dentro do escritório de o PI. O segundo banco de dados, criado via sistema REDCap, registrará todos os dados a serem analisados ​​por meio de códigos alfanuméricos e será armazenado em uma nuvem colaborativa segura também compatível com GDPR. Este procedimento nos permitirá realizar as análises anonimamente. Os dados serão baixados mensalmente do REDCap e copiados em um segundo disco rígido externo criptografado. A cada 3 meses, um pesquisador realizará uma verificação da integridade dos dados. Enquanto os sistemas online mantêm um registro automático dos acessos dos usuários, um notebook ficará ao lado dos discos rígidos para que os pesquisadores autorizados pelos PIs registrem seu nome, data e horário de retirada e devolução dos drives. Por fim, as informações coletadas por meio do ecossistema eHealth também serão armazenadas em um servidor compatível com GDPR.

Resultados descritivos serão fornecidos para variáveis ​​sociodemográficas e clínicas, bem como para indicadores de educação, usabilidade e satisfação, enquanto as diferenças entre os grupos serão avaliadas com o teste t de Student e testes qui-quadrado, conforme apropriado. Modelos lineares multiníveis (MLM) serão usados ​​para comparar os dois grupos em variáveis ​​de resultado, enquanto os tamanhos de efeito (G de Hedges) serão relatados e a não inferioridade testada. Para análises QALY, os resultados do EQ-5D-3L serão usados ​​juntamente com os custos associados a salários profissionais, adesão, infraestrutura, medicamentos psicotrópicos e licenças médicas. O efeito de qualquer potencial variável de confusão será analisado. As análises serão realizadas usando SPSS v24.021 (IBM SPSS Statistics 21, 2017) pelo departamento de bioestatística da IDIBELL.