Sensores vestíveis para detecção de delírio em estágio inicial (WeSen_delirium)

Hipótese e objetivo principal O objetivo geral do estudo planejado é identificar indicadores e padrões de atividade e sono baseados em sensores (usando os sensores 'Fitbit Charge 5' e 'Oura ring generation 3'), que precedem um delirium e, portanto, podem ser qualificados como potenciais preditores em nível de pessoa para informar um algoritmo preditivo para detectar um delirium em evolução em um estágio inicial. Além disso, esclarecer a viabilidade de usar tais dados para o propósito de pesquisa deste estudo é o segundo objetivo.

Os objetivos principais dizem respeito a:

1. Perfis de delirium baseados em sensores: Determinação do início e término do delirium; determinação de perfis de sensores de estados delirantes em termos de características-chave (por exemplo, frequência de transições entre repouso e inatividade, movimento), que são estáveis ​​entre os indivíduos, levando em consideração discussões sobre subtipos motores clínicos de delirium.
2. Nível pessoal - precursores e repercussões: Caracterização e comparação dos padrões de atividade e sono (por exemplo, privação de sono, aumento do movimento durante o sono) derivados de sensores vestíveis que precedem e seguem períodos de delirium, delirium a delirium não relacionados em pessoas que experimentaram um delirium (isto é, 'Qualquer desses indicadores/padrões pode distinguir entre períodos de tempo próximos a um delirium em comparação com períodos de tempo não relacionados ao delirium?').
3. Nível interpessoal - precursores e repercussões: Comparando a atividade em tempo real e os padrões de sono derivados de sensores vestíveis entre pessoas que experimentaram um delirium com aquelas que não o fizeram (ou seja, 'Qualquer desses indicadores / padrões pode distinguir entre pessoas que desenvolvem um delirium e aqueles que não o fazem?').
4. Desenvolvimento de algoritmo preditivo: identificação subsequente de indicadores/padrões de atividade e sono que se qualificam como potenciais precursores de um delirium (ou seja, parâmetros distintos ou seus padrões/interação) para informar e desenvolver um algoritmo de previsão para detecção de delirium em um estágio inicial (a ser validado em um estudo de acompanhamento).
5. Análise de dados visuais: os investigadores empregarão técnicas de agrupamento (por exemplo, mapas de auto-organização, agrupamento de K-Means) para dados longitudinais para identificar trajetórias de medição de sensor semelhantes entre os participantes do estudo (por exemplo, para medições de frequência cardíaca por hora, contagem de passos por hora, etc. ). Como essas análises são exploratórias, elas serão refinadas com base nos dados disponíveis.

As previsões são baseadas em uma revisão recente que resume pesquisas de ponta. Evidências sugerem a existência de subtipos de delirium clínico (isto é, subtipos motores: hipoativo, hiperativo, misto).

No entanto, pesquisas sobre classificação de subtipos ainda são raras. A pesquisa inicial sugere que o tipo hipoativo e misto parece mais distinguível do delirium do que o tipo hiperativo. As previsões podem, portanto, ser mais precisas para delírios do tipo hipoativo e misto. Especificamente, os investigadores antecipam que:

1. Perfil do delirium baseado em sensor (diurno, noturno): Os investigadores esperam que os estados delirantes hipoativos sejam caracterizados por níveis de atividade diminuídos em comparação com o não-delirium. Em vez disso, são esperados níveis de atividade aumentados durante estados delirantes hiperativos em comparação com não-delirium. Prevê-se que os níveis de atividade do tipo de delirium misto variem entre o nível do tipo hiper e hipoativo.

2. Nível presencial - precursores e repercussões (diurno):

   • Tipo hipoativo: O intervalo de tempo que precede e segue um delirium durante o dia será caracterizado por níveis aumentados de atividade e inquietação em comparação com os períodos de tempo não relacionados ao delirium de um indivíduo durante o dia.
   • Tipo hiperativo: O intervalo de tempo que precede um delirium durante o dia será caracterizado por níveis aumentados de atividade e inquietação em comparação com os períodos de tempo não relacionados ao delirium de um indivíduo durante o dia.
3. Nível intrapessoal - precursores e repercussões (noturno): O intervalo de tempo anterior e posterior ao delirium será caracterizado por níveis de atividade aumentados durante a noite (indicado por, por exemplo, aumento da frequência cardíaca média e movimento, frequência e quantidade de transições entre repouso /atividade), redução do tempo/eficiência do sono e menos minutos gastos em repouso em comparação com períodos de tempo não relacionados ao delirium de um indivíduo durante a noite.

No entanto, atualmente faltam pesquisas que distinguem cuidadosamente os preditores de nível dentro e entre pessoas dependentes do tempo e sua interação por meio da alavancagem de diferentes tipos de sensores. Além disso, até o momento, nenhum algoritmo que permita a detecção de delírios em um estágio inicial foi desenvolvido. Dada a novidade desta linha de pesquisa, este estudo é principalmente de natureza exploratória.

Endpoints primários e secundários Endpoints Endpoints dizem respeito a avaliações baseadas em sensores (Fitbit, Oura ring), bem como medidas padronizadas de delirium, como a avaliação DOS/CAM (para detalhes, consulte Endpoints relacionados ao delirium), medido entre o dia da avaliação inicial e dia da alta dos participantes do estudo.

Endpoints baseados em sensores:

Os endpoints primários dizem respeito a indicadores baseados em sensores em tempo real e seus padrões relacionados à atividade e ao sono avaliados com anel Fitbit e Oura. Ambos os sensores avaliam uma ampla gama de indicadores relevantes para o presente estudo, incluindo, entre outros, os exemplos de indicadores listados abaixo.

Parâmetros de atividade e sono, por exemplo:

• frequência cardíaca (repouso), variabilidade da frequência cardíaca
• saturação de oxigênio, frequência respiratória
• temperatura da pele
• tempo total de sono, tempo gasto em diferentes estágios do sono
• frequência cardíaca (repouso), variabilidade da frequência cardíaca
• latência do sono
• tempo gasto na luz
• 'eficiência do sono'
• contagem de passos, minutos gastos em níveis de intensidade de atividade (alta, moderada, baixa)

Índices relacionados ao ritmo circadiano, por exemplo:

• Quantidade de transições repouso-atividade
• 5 horas menos ativas em um ciclo de 24 horas
• Período de 10 horas mais ativo em um ciclo de 24 horas
• amplitude relativa

Desfechos relacionados ao delirium:

Método de avaliação da confusão Outros parâmetros de avaliação referem-se a instrumentos padronizados para a avaliação de deliria. Um instrumento amplamente estabelecido para diagnosticar um delirium durante uma internação é o Confusion Assessment Method (CAM), que permite aos profissionais de saúde identificar delirium com rapidez e precisão, tanto em ambientes clínicos quanto de pesquisa. O CAM é uma escala de quatro pontos com os seguintes critérios (forma abreviada): (1) início agudo e/ou curso flutuante, (2) distúrbio da atenção, (3) distúrbio do pensamento formal, (4) alteração do nível de consciência. Todos os itens são pontuados dicotomicamente como ausentes ou presentes.

Escala de triagem de observação de delirium A triagem padrão para delirium no Hospital Universitário de Zurique compreende a aplicação de uma escala de triagem de observação de delirium (DOS) projetada para capturar sintomas iniciais de delirium, três vezes ao dia por enfermeiras treinadas. Se houver suspeita de um próximo delirium (com base no valor DOS específico de 3 ou mais), ele será avaliado posteriormente pelo CAM.

Variáveis ​​demográficas Fatores não farmacológicos que podem influenciar a ocorrência de delirium são idade avançada, sexo masculino, UTI ou intervenções cirúrgicas, transferência e mudanças no ambiente do paciente e manejo clínico parecem ser influenciados pelos subtipos de delirium.

Fatores de risco médicos para delirium Além disso, fatores de risco médicos bem conhecidos para delirium serão coletados para realizar uma análise descritiva. Estes dados serão obtidos a partir de revisões de prontuários do sistema de informação clínica KISIM, nomeadamente variáveis ​​selecionadas da história médica e doenças existentes dos pacientes participantes e da medicação no momento da admissão, valores laboratoriais (coleta de sangue - química clínica), e ainda fatores de risco para delirium, por exemplo: ureia sérica, bem como as doenças e medicamentos no momento da alta. As variáveis ​​selecionadas são listadas no CRF.

Estimativa do tamanho da amostra Dada a natureza exploratória do estudo planejado, uma estimativa precisa do tamanho da amostra não é possível. O objetivo deste estudo é incluir 10 pacientes que ficaram delirantes durante a internação na USZ, bem como pelo menos 10 pacientes que não desenvolveram delirium durante a internação. Com base nas experiências de estudos anteriores e no curto período de observação, os investigadores não preveem abandono significativo devido aos sensores. Além disso, a estimativa da incidência de delirium origina-se da experiência clínica dos investigadores na USZ. No entanto, a porcentagem real de pacientes que deliram no presente estudo pode diferir dessa estimativa. Para levar em conta essa incerteza, planeja-se recrutar aproximadamente 30 a 36 pacientes para atingir o tamanho amostral necessário para os objetivos da pesquisa deste estudo (36 é o máximo). O recrutamento será finalizado assim que a avaliação dos dados de 10 pacientes com delirium e 10 pacientes sem delirium for concluída.