Prova de conceito de gerenciamento remoto de doenças inflamatórias crônicas das vias aéreas para capacitação do paciente (PRECISION)

O objetivo principal do estudo é criar uma Prova de Conceito para aquisição remota de dados subjetivos/objetivos para pacientes com Asma e RSC. Na avaliação clínica padrão atual de pacientes com doenças crônicas como asma e RSC existem dois componentes principais, um subjetivo (fornecido pelo paciente) e um objetivo (fornecido pelo médico). Em particular, os dados subjetivos são adquiridos através de PROMs padronizados (como SNOT-22 para SRC e ACT para asma). A recolha de dados objectivos é obtida através de avaliações clínicas, como avaliação endoscópica, olfatometria, avaliação radiológica (com definição do escore de Lund-Mackey), medição do fluxo nasal (geralmente através de PNIF ou rinomanometria), citologia, exames de sangue (em particular contagem de eosinófilos e IgE), FeNO (óxido nítrico exalado fracionado). Ambos os tipos de dados são necessários simultaneamente para o correto tratamento e acompanhamento da doença e, acima de tudo, a qualidade das medições é crucial.

O objetivo principal do projeto é quantificar o quanto a experiência do paciente no gerenciamento remoto de parte de sua doença melhora em comparação com uma visita ao hospital.

Isso será avaliado quantitativamente por meio da administração de questionários "PREMs" (Medidas de Experiência Relatada pelo Paciente). Em particular, de acordo com o estado da arte, os investigadores avaliarão a satisfação do paciente com base em dois questionários:

• CSQ8 (Questionário de Satisfação do Cliente): fornece uma avaliação quantitativa do tratamento
• PSSUQ (Questionário de usabilidade do sistema pós-estudo): fornece uma avaliação quantitativa da adequação da tecnologia usada Finalmente, os investigadores avaliarão a satisfação dos pacientes em serem acompanhados parcialmente de casa por meio de um questionário ad-hoc.

Objetivo secundário:

Avaliação dos melhores canais para administração de PROMs por faixa etária e nível cultural.

Os PROM captam a percepção de uma pessoa sobre a sua saúde através de questionários, têm um papel decididamente preponderante na avaliação clínica de pacientes com RSC e asma de acordo com os novos sistemas de classificação e são o fulcro da parte subjectiva (ex. Teste de Resultado SinoNasal (SNOT), Teste de Controle de Asma (ACT), Pontuação de Queixa Quimiossensorial (CCS)). Dada a natureza demorada da conclusão dos PROMs e a facilidade com que podem ser realizados remotamente, cada vez mais PROMs estão a ser entregues online (por exemplo, através de formulários de website). O problema desta modalidade no contexto do mundo real é a adesão do paciente ao longo do tempo, uma vez que a baixa morbidade da doença controlada pode estar associada à diminuição da motivação. Além disso, os pacientes podem necessitar de esclarecimentos sobre questões específicas por parte dos profissionais de saúde, o que contribui para as causas pelas quais os PROMs ainda são administrados em muitos hospitais atualmente.

Neste projeto serão avaliados três canais diferentes:

Chatbots de redes sociais: Chatbots são “sistemas de diálogo humano-computador online em linguagem natural”. A tecnologia por trás dos chatbots hoje é bastante complexa e abrange as áreas de processamento de linguagem natural, geração de respostas e gerenciamento de diálogo. Nosso objetivo é avaliar o uso de chatbots para aumentar o engajamento e implementar explicações sobre PROMs. O chatbot também será utilizado para restos médicos, o que ajuda a melhorar a adesão ao acompanhamento. Ao utilizar redes sociais existentes (por ex. Whatsapp, Telegram), os pacientes não necessitam de treinamento específico, pois já estão habituados a utilizar aplicativos de mensagens instantâneas.

Phonebot é um sistema telefônico que lida com chamadas telefônicas recebidas e efetuadas, bem como com as comunicações internas de uma organização. Os investigadores avaliarão a eficácia do uso de chamadas telefônicas para preencher a pesquisa necessária para PROMs. O sistema avaliado utiliza voz sintética para emitir perguntas aos pacientes e reconhecimento de fala/tom para capturar respostas.

Aplicativo Móvel: A disponibilidade de aplicativos dedicados em smartphones e as possibilidades oferecidas por esta tecnologia (notificações push, gráficos personalizados e usabilidade) é outro canal possível para administração de PROMs. Os investigadores avaliarão a eficácia deste canal para adquirir as respostas dos PROMs.

Os canais serão disponibilizados a diversos pacientes com o objetivo de:

• Entenda qual canal oferece melhor conformidade, como persistência da aquisição de dados ao longo do tempo
• Entenda se o canal mostra diferença na qualidade dos dados adquiridos por meio da aquisição de dados de linha de base e monitoramento clínico
• Entender qual canal é mais adequado para um perfil específico de paciente, analisando a correlação da atividade com a idade e escolaridade do indivíduo
• Avaliação da capacitação do paciente proporcionada pelo uso do canal. Técnicas para aquisição de dados objetivos de fluxo de ar usando técnicas não invasivas também serão avaliadas.

O monitoramento respiratório é uma ferramenta essencial no diagnóstico precoce de doenças respiratórias e cardiovasculares. Em particular, a frequência respiratória é crucial para monitorizar a evolução de doenças respiratórias, como a Doença Pulmonar Obstrutiva Crónica (DPOC), a Rinossinusite Crónica (RSC), a Asma ou a recente doença COVID-19. A respiração normalmente é monitorada por meio de um teste de espirometria que mede os fluxos respiratórios e, consequentemente, estima os volumes e frequências respiratórias. No entanto, só pode ser realizado em um hospital com a supervisão de um profissional e exige que o paciente respire de maneira controlada enquanto usa sondas nasais ou orais. Tecnologias vestíveis e amigas da pele podem oferecer alternativas interessantes para mitigar esse desconforto. Em particular, dispositivos de identificação por radiofrequência (RFID) de ultra-alta frequência (UHF) sem bateria poderiam fornecer procedimentos de diagnóstico minimamente invasivos, fáceis de usar e de baixo custo.

Portanto, o projeto irá considerar técnicas para a avaliação objetiva do fluxo de ar e, em particular:

• na asma, o volume expiratório forçado no primeiro segundo (VEF1) e o pico de fluxo expiratório (PFE)
• na RSC, o pico de fluxo inspiratório nasal (PNIF) parece mais confiável do que a rinomanometria (ativa anterior) (AAR) e a rinometria acústica (AR) i) um espirômetro portátil disponível comercialmente será usado para medir PFE e VEF remotamente, com um APP intuitivo que auxilia os pacientes no fornecimento, recebimento e encaminhamento dos dados ao hospital ii) o mesmo hardware pode ser utilizado para medição do PNIF, por meio de adaptação do software e das máscaras nasais conectáveis ​​disponíveis no mercado. Como resultado, um dispositivo portátil de dupla função adequado para avaliação remota da função das vias aéreas superiores e inferiores estará disponível através da reutilização e adaptação da tecnologia disponível.

Os resultados esperados deste objetivo específico são:

• definição do padrão respiratório do paciente utilizando ferramentas disponíveis e confiabilidade para o diagnóstico precoce de eventos anômalos;
• análise independente do desempenho das narinas e avaliação da confiabilidade da obtenção de um análogo do PNIF;
• avaliação da confiabilidade dos instrumentos na definição de parâmetros espirométricos equivalentes.

A gestão de dados ocorrerá de acordo com as regras definidas pela Health Information Portability and Accountability Act (HIPAA) e na Europa pelo Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR).

As abordagens remotas testadas neste projeto irão gerar uma enorme quantidade de dados reais para análise. Será desenvolvido um plano específico de gestão de dados para definir antecipadamente os métodos de recolha, gestão e proteção de dados de investigação clínica. O plano definirá objectivos específicos de recolha de dados, tipo e localização de dados, acesso aos dados, funções e responsabilidades, permitindo à equipa de investigação uma compreensão completa dos requisitos.

Um papel fundamental será desempenhado pela plataforma REDCap (Research Electronic Data Capture), que será utilizada para coletar e gerenciar corretamente os dados. Este é um aplicativo de site seguro, compatível com diversos padrões como FISMA e HIPAA, desenvolvido para gerenciar dados para pesquisas clínicas.

Durante os experimentos, os dados serão coletados de 2 formas: uma será padrão com aquisição de informações subjetivas (PROM) e informações objetivas (fluxos de ar, achados clínicos e endoscópicos) e posterior entrada de dados. A outra modalidade beneficiará de pipelines especialmente criados e permitirá a aquisição de dados diretamente via MHT (Mobile Health Technology) e, no caso dos phonebots, diretamente através da nuvem, sendo, portanto, totalmente automatizada. Isto aumentará drasticamente a quantidade de dados potencialmente adquiridos através desta segunda modalidade, sem limitações logísticas e maiores possibilidades, trabalhando com big data, de construir modelos preditivos confiáveis ​​para as doenças sob investigação.

O projeto desenvolverá pipelines de dados dedicados para serem preenchidos automaticamente com PROMs e dados de fluxo de ar adquiridos via MHT no banco de dados Redcap.

O phonebot e o chatbot usarão soluções em nuvem como Twilio (APIs de comunicação para SMS, voz, vídeo e autenticação n.d.) ou Amazon Connect (que, por sua vez, é baseado em Twilio). Esses sistemas começaram como Private Branch Exchanges (ou seja, sistemas telefônicos comerciais que gerenciam chamadas de entrada e saída) e evoluíram para sistemas de comunicação multicanal. Eles agora integram telefonia, SMS, chatbots com diferentes canais de mensagens instantâneas, streaming de vídeo em tempo real e sistemas de e-mail. Além disso, também integram diversas tecnologias relacionadas, como sistemas de inteligência artificial para gerenciar conversas, sistemas de síntese de fala, fluxo de dados e ferramentas de composição de diálogos.

Os investigadores farão uso de tais sistemas conforme conveniente de diferentes perspectivas. Primeiro, devido à política da empresa, o Whatsapp obriga seus clientes a usar revendedores (como o Twilio) para acessar as APIs do Whatsapp Business que, de outra forma, não poderiam ser acessadas diretamente por nós. Em segundo lugar, esses sistemas em nuvem têm a capacidade de escalar para milhões de utilizadores em minutos através da utilização da computação em nuvem, o que é muito conveniente, uma vez que o projecto tem a ambição de ser facilmente replicado. Por fim, soluções como o Amazon Connect utilizam soluções de ponta de Inteligência Artificial (processamento de linguagem natural) que são compartilhadas e depois testadas quanto à eficácia com o popular produto ‘Amazon Alexa’. Serão desenvolvidos aplicativos móveis customizados para fornecer questionários aos pacientes. Esses aplicativos serão lançados nas plataformas Android e iOS. Todas estas aplicações serão desenhadas em conjunto com os parceiros do projeto, para derivar as especificações da máquina de estados finitos e esclarecer os fluxos de utilização.

Plano estatístico O planeamento dos três estudos clínicos foi feito considerando o poder estatístico desejado, o curto prazo para conclusão do projecto (apenas 2 anos) e o facto dos três estudos clínicos serem 'de facto' também Prova de conceito para um projecto muito abordagem inovadora com a ambição de mudar a gestão diária de duas doenças crónicas muito comuns e alcançar um ponto de viragem para a verdadeira capacitação dos pacientes.

Para o ensaio clínico 1, para atingir um nível de confiança de 95% e um intervalo de confiança de 15, o tamanho da amostra necessário foi estimado em 40.

No que diz respeito ao estudo clínico 2, os investigadores pretendiam realizar um estudo capaz de detectar uma diferença de 20% entre os braços, para o qual, sendo um estudo de quatro braços, seriam suficientes 12 pacientes para cada braço. Mas também, por se tratar de um estudo de quatro braços, alguma correção deve ser aplicada (até mesmo uma correção de Bonferroni) e, se aplicada no valor alfa, com seis comparações possíveis (não só dos grupos de tratamento com o grupo controle, mas também entre grupos de tratamento) o valor alfa iria de 0,05 para aproximadamente 0,009, por isso os investigadores consideraram útil aumentar cada braço para 20 indivíduos (número total de indivíduos 80).

Finalmente, para o ensaio clínico 3, os investigadores queriam ser capazes de detectar diferenças de 25% nas medições do fluxo de ar entre os testes padrão em consultório e os 2 sistemas domésticos, para os quais é necessária uma amostra de 15 pacientes.

Para avaliar diferenças estatisticamente significativas para os desfechos primários, os investigadores usarão:

Para o ensaio 1, onde o desfecho primário é a satisfação do paciente R-Quadrado, Qui-Quadrado, teste de Pearson e teste exato de Fisher para avaliar a satisfação dos pacientes no grupo de tratamento em comparação com o grupo de controle. O valor alfa será definido como 0,05.

A análise será aplicada aos questionários (PREMs) mencionados anteriormente, a fim de quantificar a melhoria em termos de experiência do paciente tratado com MHT (espirômetros e PROMs) em comparação com o cenário atual que envolve apenas visitas presenciais periódicas ao hospital.

Para o ensaio 2, para avaliar o desfecho primário que é a taxa de conclusão dos questionários nos quatro braços, os investigadores usarão ANOVA seguida de testes t para realizar as 6 comparações possíveis entre os 6 grupos. Para ANOVA será utilizado um valor alfa de 0,05, enquanto para comparações únicas será aplicado um ajuste de Bonferroni, elevando o alfa para 0,009.

Serão avaliadas as seguintes figuras de mérito:

• taxa de conclusão: quantos questionários foram preenchidos, taxa de desistência;
• qualidade das respostas: também realizada através da análise de meta-informação (ex. "perguntas de ouro") e utilizando como base a compilação dos questionários no hospital;
• melhor canal para administração de PROMs com relação ao perfil tecnológico do paciente: Phonebot, Mensagens Instantâneas e Apps dedicados;
• capacitação do paciente por meio de questionários. Para o ensaio 3, a hipótese de não inferioridade será testada comparando medições remotas com testes ambulatoriais padrão por meio de testes t pareados. Alfa será definido como 0,05.

Os endpoints secundários serão avaliados com o mesmo software (JMP do instituto SAS) com ferramentas estatísticas apropriadas.

Por fim, os dados agregados encontrados serão objeto de publicações científicas, enriquecendo o conhecimento geral sobre o tema e permitindo assim utilizações estatísticas secundárias dos dados.