Astmadiagnos verifierad av lungfunktion (ADVERT)

Riktlinjerna för Global Initiative for Astma (GINA) föreslår att astma inte ska behandlas före ett reversibilitetstest och/eller en bedömning av peak exspiratory flow (PEF) variabilitet över tid såvida det inte finns en klinisk brådska för patienten att behandlas. Om lungfunktionsmätningar inte verifierar en astmadiagnos, föreslår GINA att dessa tester upprepas vid ett senare tillfälle eller att alternativa tester tillämpas såsom bronkial utmaningar. Trots tydliga diagnostiska riktlinjer förlitar sig nuvarande klinisk praxis mest på bevis på symtom och bedömningar av effekten av försöksbehandlingar istället för att ofta använda objektiva lungfunktionsmätningar för att verifiera obstruktiv luftvägssjukdom. Försöksbehandlingar inklusive testning av svar på antiinflammatoriska läkemedel har lett till ett ökande antal normala spirometritester och färre patienter med en objektiv verifierad astmadiagnos. Aaron et al. (JAMA 2017) visade att en aktuell astmadiagnos inte kunde fastställas hos 33 % av patienterna med en läkarediagnostiserad astma under de senaste fem åren. Vidare har Aaron et al. gradvis minskat patienternas astmamedicin och definierat dem som feldiagnostiserade om de fortfarande var symtomfria efter 12 månaders observation. Sammantaget, för att lösa problemet med feldiagnostiserad astma, är det nödvändigt att säkra objektiva bevis på luftvägsobstruktion, och om försöksbehandling behövs på grund av den kliniska brådska med patientens respiratoriska tillstånd, är omprövning med lungfunktionstest obligatorisk.

Den CE-märkta AsthmaTunern förser läkare och sjuksköterskor med dagliga automatiserade procentuella beräkningar av dygns- och veckovariabilitet av PEF eller forcerad utandningsvolym på en sekund (FEV1) i nära relation till patientens symtom, och stödjer därmed astmavården med information om patienten har varierande begränsning av expiratoriskt luftflöde och en historia av typiska astmasymtom. Dessa insamlade data innehåller oväntade mängder information för korrekt diagnos av individer med astma och olika fenotyper. Därför kan AsthmaTuner förbättra kvaliteten på astmavården och stödja mer exakt diagnos enligt objektiva diagnostiska kriterier baserade på lungfunktion, och om den är korrekt validerad och tillämpad, minska problemet med över- och underdiagnos inom astmavården.

Syftet med denna studie är att utvärdera sensitiviteten och specificiteten för att fastställa objektiv astmadiagnos med spirometri inklusive reversibilitetstest och PEF-övervakning med AsthmaTuner, och sekundärt utvärdera antalet astmapatienter med objektiv verifierad astmadiagnos med användning av spirometri inklusive reversibilitetstest och/eller periodisk variation med PEF/FEV1 mellan traditionell försöksbehandling och behandling med AsthmaTuner.

Studiepopulation Minst 146 deltagare kommer att inkluderas som är minst sex år gamla, med luftvägssymtom som kan vara tecken på astma förra månaden eller med diagnostiserad astma de senaste fem åren, men inget regelbundet intag av antiinflammatorisk behandling under de senaste tre månaderna . Uteslutningskriterier är dagligt intag av astmakontrollmedicin, användning av orala kortikosteroider, graviditet, amning, oförmåga att utföra spirometri eller en kontraindikation för ett allvarligt medicinskt tillstånd, t.ex. hjärtsvikt eller aorta eller cerebral aneurysm eller historia av hjärtinfarkt eller stroke inom tre månader eller en rökhistoria mer än tio pack-år (möjlig KOL). Patienter kommer att ingå på Liljeholmens vårdcentral, Ekerö vårdcentral i region Stockholms läns landsting och Närhälsan Färgelanda vårdcentral, Västra Götalands läns landsting i Sverige.

Design Detta är en randomiserad kontrollerad studie som utvärderar en diagnostisk algoritm som inkluderar dynamisk spirometri med ett reversibilitetstest, PEF/FEV1-övervakning med AsthmaTuner och traditionell försöksbehandling med dynamisk spirometri med ett reversibilitetstest, PEF/FEV1-övervakning med AsthmaTuner och försöksbehandling med AsthmaTuner en primärvårdsmiljö. I det första skedet kommer varje patient att utföra spirometri med ett reversibilitetstest och två veckors daglig övervakning med AsthmaTuner. Patienterna kommer att ordineras en inhalator med beta-2-agonist för att förhindra luftvägssymtom vid dagliga lungfunktionsmätningar på morgonen (efter uppvaknandet) och kvällen. Om något test är positivt kommer patienten att uppfylla studiens definition av aktuell astma. Om båda testerna är negativa kommer en provbehandling på minst tre månader att utföras som antingen är traditionell eller med AsthmaTuner. Tilldelningen till antingen AsthmaTuner eller provbehandling kommer att vara 1:1 och maskerad till utredaren. Efter tre månaders provbehandling kommer deltagarna vid det sista kliniska besöket att utföra spirometri med reversibilitetstest. Om nuvarande astma fortfarande inte är verifierad kan läkaren utesluta astmamedicinering och diagnos eller initiera ytterligare undersökningar inklusive åtgärder i den vanliga kliniska upparbetningen eller låta patienten fortsätta med försöksbehandling upp till 12 månader efter inkluderingen.

AsthmaTuner (Medituner AB, Stockholm, Sverige) är ett CE-märkt cloud computing-baserat system med ett vårdgränssnitt och en nedladdningsbar patientapp (Android eller iOS). Patienter laddar ner appen från AppStore eller Google Play och skapar ett användarkonto. Appen består av två funktioner: 1) diagnos baserad på seriemätningar av PEF/FEV1 och 2) självhantering med en läkareordinerad behandlingsrekommendation.

Den avsedda användningen är att förbättra diagnostik och hantering av astma med ett automatiserat kliniskt beslutsstödssystem som kallas AsthmaTuner genom att låta patienter registrera symtom och mäta FEV1. Självhanteringsfunktionen består av en behandlingsjusterande algoritm som ger patienten omedelbar feedback om status för symtomkontroll (dvs. kontrollerad, delvis kontrollerad eller okontrollerad) och en behandlingsrekommendation med bild på rätt inhalator eller annan typ av medicin samt dos. Symtomkontroll kvantifieras baserat på lungfunktion, d.v.s. liter till procent av personligt bästa FEV1 med en cut-off på ≤80 % och symtom under den senaste veckan baserat på svar på fyra frågor om följande: 1) behovet av räddningsmedicin mer än två gånger på grund av astmasymtom, 2) eventuella dagtidssymtom, 3) nattliga symtom/uppvaknanden och 4) begränsningar i fysiska aktiviteter. AsthmaTuner erbjuder patienter och vårdgivare longitudinella datavyer av bedömd symtomkontroll, ordinerade behandlingar och lungfunktionsmätningar. Back-end-datalagringen i det molnbaserade systemet ger information om deltagarnas överensstämmelse med AsthmaTuner-användning.

Dynamisk spirometri med reversibilitetstest Lungfunktion kommer att mätas vid studieinskrivning, inklusive analys av FEV1, forcerad vitalkapacitet (FVC), FEV1/FVC och forcerat utandningsflöde efter 25-75 % av vitalkapaciteten (FEF 25-75). Ett reversibilitetstest kommer att utföras efter intag av minst fyra standarddoser av salbutamol eller terbutalin. Under försöksbehandling kommer dynamisk spirometri att utföras med AsthmaTuner online.

Frågeformulär Deltagarna kommer att fylla i ett elektroniskt frågeformulär om demografiska bakgrundsfaktorer, andningssymtom, behandling och sjukvårdsanvändning vid studieregistreringen och igen om luftvägssymtom vid studiens slut, samt svara på frågor om användbarheten och genomförbarheten av att använda AsthmaTuner vid studiens slut.

Statistiska analyser Den statistiska effektanalysen är baserad på Aaron et al., som rapporterade en andel positiva reversibilitetstester på 14 procentenheter bland 613 randomiserade utvalda individer med läkardiagnostiserad astma. En uppskattad andel av 28 % av deltagarna med astma kommer att ha en positiv PEF/FEV1-variabilitet per dag eller veckovis på minst 10 % eller mer, inklusive 146 deltagare som skulle ge en styrka på 80 % vid en signifikansnivå på 5 % med justering för en 10 % avhopp. En kurva för mottagarens funktionskarakteristik (ROC) kommer att plottas för spirometri- och reversibilitetstester, och PEF/FEV1 procentuell variabilitet ges av AsthmaTuner med Spearmens rangkorrelationer för att uppskatta de prediktiva värdena. Den optimala cut-off-nivån för sensitivitet och specificitet kommer att uppskattas baserat på arean under kurvan.