Protocolo de actimetria em pacientes com DPOC
Validação por Medidas de Actimetria Tridimensional de um Algoritmo Preditivo para Inatividade Excessiva em Pacientes com Doença Pulmonar Obstrutiva Crônica (DPOC)
Recentemente, o investigador principal publicou um algoritmo preditivo de aprendizado de máquina de IE baseado apenas em dados clínicos, sem nenhuma medida de atividade física, coletados de 1.409 pacientes. O padrão GOLD de EI foi definido com base em critérios de interrogatório. Os pacientes considerados como EI relataram caminhar menos de 10 minutos por dia em média, e o pneumologista julgou que o paciente tinha principalmente "atividades domésticas".
Apesar da natureza subjetiva do padrão GOLD, o algoritmo validado em uma amostra de teste teve uma taxa de erro de apenas 13,7% (AUROC: 0,84, IC95% [0,75-0,92]). Na população total do estudo (n=1409), 34% dos pacientes foram finalmente classificados como EIs pelo algoritmo, concordando com os resultados de estudos que usaram actimetria como padrão GOLD.
O investigador principal agora deseja verificar e melhorar a validade do MLA em uma nova população menor de 104 pacientes, usando um padrão GOLD fisiológico, como actimetria tridimensional.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Descrição detalhada
Foi demonstrado que os pacientes com DPOC têm uma atividade física diária (DPA) significativamente diminuída em comparação com indivíduos pareados. Além disso, a gravidade da inatividade está correlacionada com vários índices prognósticos, como frequência de exacerbações, qualidade de vida e mortalidade. Esses achados levam à recomendação, com nível de evidência A, de DPA no contexto de programas de reabilitação respiratória supervisionados por médicos e/ou incentivando os pacientes a participar de programas de promoção de atividade física.
No entanto, apesar dos benefícios comprovados, estima-se que esse manejo reabilitador realmente envolva apenas 10% dos pacientes que deveriam se beneficiar dele. Dentre as diversas causas dessa situação, a subestimação da inatividade excessiva (IE) pelos pneumologistas é uma das causas desse déficit assistencial.
Atualmente, apenas a actimetria pode avaliar com precisão o nível de atividade física do paciente.
Para alertar os pneumologistas para esta situação excessiva que justifica cuidados prioritários, sem recorrer à actimetria, o aCCPP desenvolveu um Algoritmo de Aprendizagem de Máquina (MLA) baseado em dados clínicos da consulta digital Colibri-BPCO que prevê inatividade excessiva.
Neste estudo, o padrão GOLD EI foi definido usando critérios clínicos resumidos abaixo. Os pacientes com EI relataram andar em média menos de 10 minutos por dia, e o pneumologista julgou ao questionar que o DPA era de fato essencialmente "doméstico". O objetivo do MLA era classificar corretamente os indivíduos EI versus indivíduos obviamente ativos, doravante referidos como abertamente ativos (OA).
O MLA foi validado em uma amostra de teste com uma taxa de erro de 13,7% (AUROC: 0,84, IC95% [0,75-0,92]). Na população total estudada (n=1409), 34% dos pacientes foram finalmente classificados como EIs, em linha com os resultados de estudos que utilizam a actimetria como padrão GOLD.
Após a publicação deste trabalho, o pesquisador principal gostaria de verificar a validade do algoritmo em uma nova população usando o padrão GOLD reconhecido: medidas tridimensionais de actimetria.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Anne Rigal, Pharma. S.
- Número de telefone: +33 685 317 892
- E-mail: anne.rigal@colibri-pneumo.fr
Estude backup de contato
- Nome: Lara Andres-Rieth
- E-mail: recherche@accpp.fr
Locais de estudo
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Grenoble, França
- Recrutamento
- Private Practice
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Investigador principal:
- Bernard Aguilaniu, M.D. PhD
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Contato:
- Anne Rigal, Pharm. S.
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Qualquer paciente com diagnóstico de DPOC, todos os estágios GOLD combinados, que recebe uma consulta digital Colibri-DPOC devidamente informada.
Critério de exclusão:
- Pacientes com outras condições instáveis com tratamento,
Pacientes instáveis:
- Quem teve uma exacerbação nos últimos 2 meses,
- Pacientes que sofreram cirurgia, ataque cardíaco, queda ou acidente que limitou os movimentos habituais nos últimos 3 meses.
- Pacientes protegidos na acepção do Código de Saúde Pública francês
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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AUC-ROC como o endpoint primário para julgar o desempenho do algoritmo
Prazo: Dezembro de 2023
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Uma tabela de contingência registrando as métricas de desempenho do algoritmo será construída em paralelo a partir dos dados de actimetria.
O AUC-ROC será usado como o endpoint primário para julgar o desempenho do algoritmo.
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Dezembro de 2023
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Diretor de estudo: Bernard Aguilaniu, M.D. PhD, Association pour la Complementarite des Connaissances et des Pratiques de la Pneumologie
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Rabinovich RA, Louvaris Z, Raste Y, Langer D, Van Remoortel H, Giavedoni S, Burtin C, Regueiro EM, Vogiatzis I, Hopkinson NS, Polkey MI, Wilson FJ, Macnee W, Westerterp KR, Troosters T; PROactive Consortium. Validity of physical activity monitors during daily life in patients with COPD. Eur Respir J. 2013 Nov;42(5):1205-15. doi: 10.1183/09031936.00134312. Epub 2013 Feb 8.
- Weng SF, Reps J, Kai J, Garibaldi JM, Qureshi N. Can machine-learning improve cardiovascular risk prediction using routine clinical data? PLoS One. 2017 Apr 4;12(4):e0174944. doi: 10.1371/journal.pone.0174944. eCollection 2017.
- Watz H, Pitta F, Rochester CL, Garcia-Aymerich J, ZuWallack R, Troosters T, Vaes AW, Puhan MA, Jehn M, Polkey MI, Vogiatzis I, Clini EM, Toth M, Gimeno-Santos E, Waschki B, Esteban C, Hayot M, Casaburi R, Porszasz J, McAuley E, Singh SJ, Langer D, Wouters EF, Magnussen H, Spruit MA. An official European Respiratory Society statement on physical activity in COPD. Eur Respir J. 2014 Dec;44(6):1521-37. doi: 10.1183/09031936.00046814. Epub 2014 Oct 30.
- Furlanetto KC, Donaria L, Schneider LP, Lopes JR, Ribeiro M, Fernandes KB, Hernandes NA, Pitta F. Sedentary Behavior Is an Independent Predictor of Mortality in Subjects With COPD. Respir Care. 2017 May;62(5):579-587. doi: 10.4187/respcare.05306. Epub 2017 Mar 7.
- Schneider LP, Furlanetto KC, Rodrigues A, Lopes JR, Hernandes NA, Pitta F. Sedentary Behaviour and Physical Inactivity in Patients with Chronic Obstructive Pulmonary Disease: Two Sides of the Same Coin? COPD. 2018 Oct;15(5):432-438. doi: 10.1080/15412555.2018.1548587.
- van Gestel AJ, Clarenbach CF, Stowhas AC, Rossi VA, Sievi NA, Camen G, Russi EW, Kohler M. Predicting daily physical activity in patients with chronic obstructive pulmonary disease. PLoS One. 2012;7(11):e48081. doi: 10.1371/journal.pone.0048081. Epub 2012 Nov 2.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- ACCPP-PROT2022-02
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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