Effektiviteten av föroreningsövervakning i klinisk träningsrehabilitering (EPIC-AIR)

Luftföroreningar utgör en global folkhälsokris och bidrar till cirka 4,2 miljoner för tidiga dödsfall årligen till följd av stroke, hjärtsjukdom, lungcancer och kroniska luftvägssjukdomar [1]. I Storbritannien beräknas omgivande luftföroreningar bidra till 30 000–40 000 för tidiga dödsfall per år [2]. För personer med föregående hjärt- och lungsjukdomar kan exponering för förorenad luft förvärra symtom, utlösa akuta händelser och minska effektiviteten hos rehabiliteringsprogram [3,4].

Fysisk aktivitet medför väletablerade hjärt-kärl- och respiratoriska fördelar, och träningsbaserad rehabilitering är en hörnsten i behandlingen av patienter med kroniska hjärt- och lungsjukdomar. Att träna i förorenade miljöer kan dock motverka dessa fördelar, särskilt i sårbara befolkningsgrupper. Korttidsexponering för trafikrelaterade föroreningar har visats minska de gynnsamma hjärt-lung-effekterna av promenader både hos friska individer och hos personer med ischemisk hjärtsjukdom och kroniskt obstruktiv lungsjukdom (KOL) [3,4]. Luftburna partiklar (PM2,5, PM10) och kvävedioxid (NO2) inducerar oxidativ stress och systemisk inflammation genom förhöjda proinflammatoriska cytokiner inklusive interleukin (IL)-1β, IL-6, IL-23 och tumörnekrosfaktor alfa (TNF-α) [5,6]. Denna kroniska låggradiga inflammation ökar risken för hjärt-kärlsjukdom [7], insulinresistens [8] och andra systemiska störningar [9].

Trots dessa väldokumenterade risker är integreringen av luftkvalitetsdata i klinisk praxis fortfarande begränsad, särskilt inom ramen för hjärtrehabiliterings- (HR) och lungrehabiliteringsprogram (LR). Metaanalytiska belägg indikerar att en minskning med 1,0 μg/m³ i PM2,5-exponering är associerad med en cirka 0,5 mmHg minskning i medelblodtryck, och att aktiva pendlingssätt ger en 50 % minskning i NO2- och PM2,5-exponering jämfört med bilkörning [10]. Dessa fynd tyder på att relativt måttliga beteendemodifikationer såsom att justera träningstid, plats eller rutt skulle kunna minska förorenings-exponeringen under rehabiliteringen på ett meningsfullt sätt.

Mobilhälso- (mHealth) teknik integrerad med realtidsdata om luftföroreningar och strukturerad vägledning för fysisk aktivitet erbjuder ett lovande verktyg för att leverera personlig information om förorenings-exponering. Därför kommer denna studie att utvärdera genomförbarheten och potentiella effektiviteten av denna metod i en klinisk rehabiliteringsmiljö.

EPIC-AIR är en stratifierad, blindad, randomiserad kontrollerad genomförbarhetsstudie med två parallella armar som genomförs på en enda plats (University Hospitals of Leicester NHS Trust). Studien omfattar en 1-veckas inskrivnings- och baslinjedatainsamlingsperiod följd av en 12-veckors interventionsperiod. En uppföljningsbedömning är planerad till 3 månader efter allokering.

Plats Deltagare kommer att rekryteras från hjärt- och lungrehabiliteringstjänster vid University Hospitals of Leicester NHS Trust och från det lokala samhället runt Leicester, Storbritannien.

Urvalskriterier Deltagare kommer att rekryteras i två kohorter. Kohort A omfattar patienter med långvariga sjukdomar; Kohort B omfattar friska volontärer.

Kohort A: Patienter med långvariga sjukdomar Inklusionskriterier för Kohort A är: manliga eller kvinnliga vuxna i åldern ≥18 år; klinisk diagnos av en eller flera av astma, KOL, interstitiell lungsjukdom (ILD), kranskärlssjukdom (KKS) eller hjärtsvikt (HS), och godkända för träningsrehabilitering av en kliniker; ägande av en GPS-aktiverad smartphone med internetåtkomst; förmåga att gå utomhus i minst 5 minuter utan att känna sig obekväm eller ostadig; tillgänglighet att genomföra den 13-veckors interventionen inom rekryteringsfönstret (februari–maj 2026); vilja och förmåga att ge informerat samtycke; och vilja att bära en Fitbit-enhet för >70 % av studieperioden.

Kohort B: Friska volontärer Inklusionskriterier för Kohort B är identiska med Kohort A, med undantaget att deltagare inte får ha någon diagnos av astma, KOL, ILD, KKS eller HS.

Exklusionskriterier (båda kohorterna) Exklusionskriterier för båda kohorterna är: diagnos av demens, inlärningssvårigheter, allvarliga psykiska hälsostörningar (exklusive depression eller ångest) eller epilepsi; erhåller palliativ vård; otillräcklig engelskkunskaper för att förstå studiematerial och använda plattformen; har fått råd att inte träna av en vårdprofessionell inom de senaste 12 månaderna; är för närvarande gravid; förekomst av bröstsmärta i vila; och markerad ostadighet vid stående eller gående.

Rekrytering Rekrytering kommer att påbörjas efter mottagande av alla nödvändiga godkännanden. Kliniska deltagare (hjärt- och lungrehabiliteringspatienter) kommer att identifieras genom granskning av rehabiliteringsprogrammets register vid University Hospitals of Leicester NHS Trust av medlemmar i patienternas befintliga kliniska vårdteam. Friska volontärer kommer att rekryteras från det lokala samhället via e-post, sociala medier-annonser och universitetsnätverk.

Studien syftar till att rekrytera upp till 80 deltagare för att uppnå ett mål på 60 slutförare (15 hjärtrehabiliteringspatienter, 15 lungrehabiliteringspatienter och 30 friska kontroller), med hänsyn till en förväntad 25 % drop-out-frekvens.

Informerat samtycke Potentiella deltagare kommer att få ett Deltagarinformationsblad och ges minst 24 timmar att överväga deltagande. Skriftligt informerat samtycke kommer att inhämtas av lämpligt kvalificerade och auktoriserade medlemmar av forskningsteamet före några studieaktiviteter. Deltagare kommer att informeras om sin rätt att dra sig tillbaka när som helst utan påföljd.

Randomisering och blindning Deltagare kommer att stratifieras efter långvarig sjukdom (hjärt- kontra lung-) och randomiseras 1:1 med hjälp av en datorgenererad allokeringssekvens via ett säkert webbaserat system (Sealed Envelope Ltd). Randomisering kommer att ske efter bekräftelse av urval, samtycke, insamling av baslinjedata och framgångsrik app-installation.

Studien är blindad: deltagare är omedvetna om sin grupptilldelning, utfallsbedömare är blindade och statistiker som utför analysen kommer att använda kodade gruppidentifierare. Blindning upprätthålls genom att se till att plattformsgränssnittet ser identiskt ut i båda armarna, med luftkvalitetsfunktionen antingen aktiverad eller inaktiverad enligt allokering. Allokeringskoden kommer att brytas i slutet av studien efter datainsamling och preliminär screening.

Interventioner Alla deltagare kommer att få en Fitbit Charge 6 bärbar aktivitetsövervakare och logga in på plattformen. Efter en 1-veckas baslinjeövervakningsperiod kommer deltagare att få progressiv promenadvägledning via plattformen i 12 veckor, skräddarsydd efter individuella baslinjeaktivitetsnivåer, tillsammans med motiverande meddelanden och påminnelser via appen.

Utöver dessa gemensamma element kommer deltagare randomiserade till interventionsarmen att få realtidsinformation om luftkvalitet (PM2,5, PM10, NO2-nivåer) via plattformen, levererad med GPS-baserade positionsdata. Appen kommer att ge adaptiv vägledning baserad på aktuella föroreningsnivåer, inklusive förslag att ändra promenadrutter, justera tidpunkten för utomhusaktivitet eller minska träningsintensitet under perioder med hög förorening.

Deltagare i kontrollarmen kommer att använda plattformen med identisk träningsvägledning och spårningsfunktioner men kommer inte att få luftkvalitetsdata eller föroreningsrelaterad vägledning.

Utfall Primärt utfall är personlig förorenings-exponering (PM2,5, PM10 och NO2) under utomhus fysisk aktivitet, härledd från GPS-spårade promenadrutter och modellerade luftkvalitetsdata via plattformen.

Sekundära utfall inkluderar fysiska aktivitetsnivåer, mätta med Recent Physical Activity Questionnaire (RPAQ) och Fitbit-registrerade stegantal, hjärtfrekvens och sömnvanor; hälsorelaterad livskvalitet, mätt med SF-12 version 2 (SF-12v2) fysiska och mentala komponentsammanfattningspoäng; hjärt-kärl-biomarkörer, inklusive lipidprofil (totalt kolesterol, HDL, LDL, triglycerider) och inflammatoriska markörer (C-reaktivt protein och explorativa markörer för systemisk inflammation), mätta från venösa blodprover vid baslinje och 12 veckor; aerob kondition, mätt med Incremental Shuttle Walk Test (ISWT) vid baslinje, 12 veckor och 3 månader; tränings-självförmåga, mätt med Jenkins Self-Efficacy for Exercise Scale vid baslinje, 6 veckor, 12 veckor och 3 månader; kliniska mått (blodtryck, längd och vikt); och från bärbar enhet härledda fysiologiska data inklusive hjärtfrekvens, hjärtfrekvensvariabilitet (RMSSD, LF/HF-kvot), SpO2, andningsfrekvens, hudtemperatur, och på begäran EKG och elektrodermal aktivitet (EDA) via Fitbit Charge 6.

Genomförbarhetsutfall inkluderar rekryteringsfrekvens (antal screenade, kvalificerade, samtyckta och randomiserade), kvarhållandefrekvens (andel som slutför den 13-veckors studien), följsamhet (Fitbit-bärandetid, app-engagemangsmått), användbarhet och acceptans av plattformen, fullständighet i utfallsdatainsamling, och frekvens av oförutsedda händelser och sjukvårdsutnyttjande (icke-rutinmässiga allmänläkarbesök, oväntade sjukhusinläggningar).

Datainsamlingsschema Data kommer att samlas in vid fem tidpunkter: inskrivning/baslinje (-2 veckor), allokering (vecka 0), och efter allokering vid 6 veckor, 12 veckor och 3 månader, med kontinuerlig passiv datainsamling via plattformen och Fitbit under hela studieperioden.

Provhantering Venösa blodprover (EDTA, 6–8 mL) kommer att samlas in vid baslinje och 12 veckor av utbildade kliniska forskningssköterskor på Glenfield Hospital, University Hospitals of Leicester. Prover kommer att märkas med pseudonymiserade deltagarkoder och bearbetas inom 2 timmar efter insamling. Helblod kommer att centrifugeras vid 1 800 × g i 10 minuter vid 4°C. Plasma kommer att alikvoteras (≥2 × 0,5 mL) och lagras vid -80°C tills batchanalys vid University of Leicester Cardiovascular Research Centre (CVRC). Prover med synlig hemolys eller otillräcklig volym kommer att återinsamlas där det är möjligt. Analyser kommer att utföras med validerade analysmetoder i enlighet med CVRC:s standardoperativa procedurer.

Stickprovsstorlek Stickprovsstorleken informerades av en två-prov t-test effektberäkning baserad på data från en tidigare studie av vår grupp [10], som visade att byte från bilkörning till aktiva resesätt ger cirka 20–25 % minskning i förorenings-exponering. För att uppnå >80 % styrka på en 5 % signifikansnivå krävs ≥22 deltagare per grupp som når studieändpunkten. Vi syftar därför till 30 deltagare per grupp (60 totalt) som slutför studien. Med hänsyn till en förväntad 25 % drop-out-frekvens är målet för rekrytering upp till 80 deltagare (20 hjärtrehabilitering, 20 lungrehabilitering, 40 friska kontroller).

Statistisk analys Alla analyser kommer att utföras i enlighet med en förutbestämd statistisk analysplan. Baslinjekarakteristika kommer att sammanfattas med medelvärden och standardavvikelser (eller medianer och interkvartila intervall) för kontinuerliga variabler och antal med procent för kategoriska variabler.

Primäranalys: Genomsnittlig förorenings-exponering (PM2,5, PM10, NO2) under fysisk aktivitet kommer att jämföras mellan interventions- och kontrollarmar med oberoende-prov t-test eller Mann-Whitney U-test, som lämpligt.

Sekundära analyser: SF-12v2 fysiska och mentala komponentsammanfattningspoäng och RPAQ-data kommer att analyseras för mellan-gruppskillnader vid varje tidpunkt. Förändringar i hjärt-kärl-biomarkörer från baslinje till 12 veckor kommer att jämföras mellan grupper. Aktivitetstrender kommer att rapporteras grafiskt över den 13-veckors perioden. Sjukvårdsutnyttjande (allmänläkarbesök, sjukhusinläggningar) kommer att sammanfattas deskriptivt.

Genomförbarhetsutfall: Rekrytering, urval, inskrivning och kvarhållandefrekvenser kommer att rapporteras som antal och proportioner. App-engagemangsdata kommer att sammanfattas med deskriptiv statistik.

Saknade data: Poängsättningsriktlinjer specifika för varje frågeformulär kommer att tillämpas. Analys kommer att baseras på tillgängliga data upp till varje deltagares senaste slutförda uppföljning. Inga interimanalyser är planerade.

Datahantering Deltagardata kommer att hanteras med REDCap (Research Electronic Data Capture), en säker webbaserad applikation för enkätadministration och databashantering. Varje deltagare kommer att tilldelas en unik pseudonymiserad identifierare; en separat, lösenordsskyddad kontaktlista kommer att förvaras säkert vid UHL.

Inspelade data kommer att strömmas till en säker University of Leicester-server. Åtkomst är begränsad till auktoriserad forskningspersonal. Fitbit-data kommer att samlas in via förregistrerade konton kontrollerade av forskningsteamet. All data kommer att lagras på University of Leicester Research Filestore och analyseras på universitetsägda, BitLocker-krypterade enheter. Data kommer att arkiveras i minst 6 år efter studieavslut i enlighet med University of Leicester:s standardoperativa procedurer.

Etik och spridning Etiskt godkännande Studien kommer att genomföras i enlighet med Helsingforsdeklarationen (2013 ändring), UK Policy Framework for Health and Social Care Research (2017), ICH-GCP-riktlinjer och sponsor:s standardoperativa procedurer. Etiskt godkännande har erhållits från South Central - Oxford C Research Ethics Committee (referens: 26/SC/0048). HRA och Health and Care Research Wales (HCRW) godkännande beviljades den 3 mars 2026 (IRAS-projekt-ID: 348160; protokollnummer: 1058). Studiens sponsor är University of Leicester Research & Enterprise Division, Research Governance Office.

Säkerhetsöverväganden Plattformen ger endast vägledning och klassificeras inte som en medicinsk enhet enligt MHRA-vägledning. Inga allvarliga biverkningar förväntas. Deltagare kommer att rådas att sluta använda appen om de känner sig dåliga eller ostadiga. Data om icke-rutinmässiga allmänläkarbesök och oväntade sjukhusinläggningar kommer att samlas in under hela studieperioden. Alla allvarliga oförutsedda händelser kommer att rapporteras till sponsorn inom 24 timmar i enlighet med sponsor:s standardoperativa procedurer.

Dataskydd Personuppgifter kommer att behandlas i enlighet med Data Protection Act 2018, EU:s allmänna dataskyddsförordning och ICH-GCP. University of Leicester är dataskyddsansvarig. Deltagare som har valt bort datadelning via det nationa dataopt-out kommer att uteslutas från alla identifierbara dataset, i samarbete med UHL:s dataskyddsombud.

Patient- och allmänhetsinvolvering Patient- och allmänhetsinvolveringsgrupper (PPI) granskade studiematerial och deltagarresan under protokollutveckling. PPI-feedback informerade flera designbeslut, inklusive tillhandahållande av stödda app-nedladdningsalternativ, en introduktionsguide och en dedikerad studiestödjetelefon.

Spridning Resultat kommer att spridas genom peer-review-publicering, konferenspresentationer, EXCEED-kohortens webbplats och intressent-spridningsevenemang, oavsett utfall. Studien kommer att rapporteras i enlighet med CONSORT-uttalandet, anpassat för genomförbarhetsstudier. Författarskap kommer att följa ICMJE-riktlinjer. Deltagare kommer att ha möjlighet att få en sammanfattning av resultaten. Data som samlats in om app-användbarhet och acceptans kommer att användas för att fylla i Digital Technology Assessment Criteria (DTAC) för att stödja potentiellt NHS-införande.

Studieregistrering Studien är registrerad på [TODO: ISRCTN/ClinicalTrials.gov] (registreringsnummer: [TODO: nummer]). IRAS-projekt-ID: 348160.

Diskussion EPIC-AIR adresserar ett kritiskt gap i skärningspunkten mellan miljöhälsa, digital teknik och klinisk träningsrehabilitering. Medan de skadliga effekterna av luftföroreningar på hjärt-kärl- och respiratorisk hälsa är väletablerade, är handlingsbar integration av realtidsdata om föroreningar i patientvårdsvägar fortfarande i stort sett outforskad. Särskilt noterbart är att det finns mycket begränsade belägg om luftföroreningars inverkan på individer som tränar utomhus, särskilt de med föregående hjärt-kärl- eller respiratorisk sjukdom. Oxford Street-studierna [3,4] representerar en av de mycket få undersökningarna som undersöker luftföroreningars inverkan på träning hos individer med föregående hjärt-lungsjukdomar, och majoriteten av kammarbaserade exponeringsstudier har genomförts hos friska volontärer eller personer med mild sjukdom. Committee on the Medical Effects of Air Pollutants (COMEAP) har betonat detta kunskapsgap och rekommenderat att ytterligare forskning genomförs som en del av Department for Environment, Food and Rural Affairs (Defra) Air Quality Indicative Standards (AQIS) översyn [12]. Denna studie är, så vitt vi vet, den första att utvärdera om tillhandahållande av personlig luftkvalitetsinformation via en smartphone-applikation kan minska förorenings-exponering under strukturerade rehabiliteringsprogram för hjärt- och lungpatienter.

Den föreslagna plattformen erbjuder en skalbar, lågkostnadsintervention som utnyttjar befintlig mobilteknik och satellithärledda luftkvalitetsdata. Genom att tillhandahålla realtids-, plats-specifik föroreningsinformation och adaptiv träningsvägledning ger appen patienter möjlighet att fatta informerade beslut om när, var och hur de ska träna utomhus. Detta tillvägagångssätt överensstämmer med den växande betoningen på personlig medicin och patientsjälvhantering inom kronisk sjukdomsvård.

Flera designfunktioner stärker detta protokoll. Den blindade, randomiserade designen med stratifiering efter långvarig sjukdom minimerar allokeringsbias samtidigt som den säkerställer balanserad representation av hjärt- och lungpatienter. Inkluderingen av friska volontärer möjliggör jämförelse av app-engagemang och beteendereaktioner över hälsotillstånd. Användningen av GPS-spårade promenadrutter ger objektiva, rumsligt upplösta uppskattningar av förorenings-exponering, vilket går bortom förlitan på data från fasta övervakningsstationer.

Som en genomförbarhetsstudie är EPIC-AIR utformad för att generera de bevis som behövs för att informera en framtida definitiv studie. Viktiga osäkerheter inkluderar patienters vilja att engagera sig med föroreningsdata tillsammans med träningsvägledning, den tekniska tillförlitligheten i realtidsleverans av luftkvalitet i olika urbana och förorts miljöer, och om 12 veckor är tillräckligt för att observera meningsfull beteendeförändring. Genomförbarhetsutfallen, inklusive rekrytering, kvarhållande, följsamhet och app-användbarhet, kommer direkt att informera designen, stickprovsstorleken och genomförandet av en efterföljande fullt kraftberäknad randomiserad kontrollerad studie.

Potentiella begränsningar inkluderar enplatsdesignen, vilket kan begränsa generaliserbarheten, och förlitan på modellerad snarare än direkt mätt personlig förorenings-exponering. Den 13-veckors studieperioden, även om den är lämplig för att bedöma genomförbarhet, kan vara otillräcklig för att upptäcka varaktiga hälsoutfall. Dessutom kan deltagares medvetenhet om att de är i en studie som involverar en app påverka beteende oavsett grupptilldelning (Hawthorne-effekt), även om blindning för allokeringsstatus mildrar denna oro.

Om interventionen visar sig vara genomförbar och visar lovande tecken på effektivitet, kan resultaten informera utvecklingen av personliga miljöhälsointerventioner integrerade i NHS-rehabiliteringsvägar, potentiellt etablera nya standarder för att inkludera luftkvalitetsöverväganden i klinisk träningsordination.

Referenser

1. World Health Organization. Ambient (outdoor) air pollution. 2022. Tillgänglig från: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ambient-(outdoor)-air-quality-and-health
2. Royal College of Physicians. Every breath we take: the lifelong impact of air pollution. London: Royal College of Physicians; 2016.
3. Sinharay R, Gong J, Barratt B, et al. Respiratory and cardiovascular responses to walking down a traffic-polluted road compared with walking in a traffic-free area in participants aged 60 years and older with chronic lung or heart disease and age-matched healthy controls: a randomised, crossover study. Lancet 2018;391(10118):339-349.
4. McCreanor J, Cullinan P, Nieuwenhuijsen MJ, et al. Respiratory effects of exposure to diesel traffic in persons with asthma. N Engl J Med 2007;357(23):2348-2358.
5. Cheng H, Saffari A, Sioutas C, et al. Nanoscale particulate matter from urban traffic rapidly induces oxidative stress and inflammation in olfactory epithelium with concomitant effects on brain. Environ Health Perspect 2016;124(10):1537-1546.
6. Chuang GC, Yang Z, Westbrook DG, et al. Pulmonary ozone exposure induces vascular dysfunction, mitochondrial damage, and atherogenesis. Am J Physiol Lung Cell Mol Physiol 2009;297(2):L209-L216.
7. Chen S-Y, Chan C-C, Su T-C. Particulate and gaseous pollutants on inflammation, thrombosis, and autonomic imbalance in subjects at risk for cardiovascular disease. Environ Pollut 2017;223:403-408.
8. Kim JS, Chen Z, Alderete TL, et al. Associations of air pollution, obesity and cardiometabolic health in young adults: the Meta-AIR study. Environ Int 2019;133(Pt A):105180.
9. Buoli M, Grassi S, Caldiroli A, et al. Is there a link between air pollution and mental disorders? Environ Int 2018;118:154-168.
10. Panchal R, et al. Exposure to air pollution during active travel. J Transp Health 2022;26:101365.
11. Chan A-W, Tetzlaff JM, Altman DG, et al. SPIRIT 2013 statement: defining standard protocol items for clinical trials. Ann Intern Med 2013;158(3):200-207.
12. Committee on the Medical Effects of Air Pollutants (COMEAP). Statement: overview of advice provided to the Air Quality Information System (AQIS) review steering group. London: COMEAP; 2024. Tillgänglig från: https://www.gov.uk/government/publications/advice-given-to-the-air-quality-information-system-aqis-review-steering-group/comeap-statement-overview-of-advice-provided-to-the-air-quality-information-system-aqis-review-steering-group