Un estudio de Mayo Clinic concluye que los datos de dispositivos portátiles pueden ayudar a predecir la participación del paciente en la rehabilitación remota de la EPOC
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ROCHESTER, Minnesota — Los datos del sueño registrados mediante un dispositivo portátil podrían ayudar a los profesionales sanitarios a personalizar mejor la atención al identificar a pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) que pueden necesitar apoyo adicional para participar en la rehabilitación pulmonar, según una nueva investigación publicada en Mayo Clinic Proceedings: Digital Health.
La EPOC es una enfermedad pulmonar crónica que dificulta la respiración cuando las vías respiratorias se inflaman y estrechan, con acumulación de moco. La EPOC también puede dificultar el sueño, lo que afecta a los niveles de energía del paciente y a su estado general de salud. Estos factores pueden influir en la participación en la rehabilitación pulmonar, que incluye una combinación de ejercicio, educación y apoyo.
Los investigadores se propusieron determinar si la calidad del sueño de un paciente podría ayudar a predecir su nivel de participación en actividades de rehabilitación remota.
“Como científica y también ingeniera, quería explorar cómo los datos de dispositivos portátiles podrían mejorar las tasas de abandono de los programas de rehabilitación pulmonar remota. Al comprender mejor la vida cotidiana de un paciente, podemos formular recomendaciones de planes asistenciales más personalizados y potencialmente más eficaces”, afirma Stephanie Zawada, Ph.D., M.S., investigadora asociada de Mayo Clinic y primera autora del estudio. La Dra. Zawada está comprometida con la búsqueda de formas de utilizar los datos para personalizar la atención a través de su trabajo en el equipo del Centro Robert D. y Patricia E. Kern para la Ciencia de Brindar Atención Médica de Mayo Clinic
En el estudio, los investigadores observaron que el uso de datos basales del sueño procedentes de un monitor de actividad de muñeca, combinados con aprendizaje automático y con indicadores clínicos tradicionales, mejoró la predicción de la constancia con la que los pacientes participarían en un programa domiciliario de rehabilitación pulmonar de 12 semanas.
El equipo realizó esos cálculos tras recopilar medidas del sueño durante una semana para generar una puntuación compuesta de salud del sueño antes de que comenzara la rehabilitación pulmonar domiciliaria. Al final del programa de 12 semanas, el análisis mostró que la inclusión de esta puntuación mejoró la predicción de la participación de los pacientes a lo largo del periodo del estudio.
Esta información puede ayudar a los profesionales sanitarios a personalizar mejor los programas de rehabilitación, además de identificar a los pacientes que podrían beneficiarse de apoyo adicional. También puede orientar el diseño de futuros programas de atención remota.
“La incorporación de datos procedentes de dispositivos portátiles ofrece una visión más completa del patrón diario de un paciente”, señala Emma Fortune Ngufor, Ph.D., autora sénior del estudio y una investigadora de Mayo Clinic en el Centro Kern. Añade que los datos del sueño son uno de los varios elementos que pueden contribuir a fundamentar las decisiones asistenciales, junto con las evaluaciones clínicas y la información comunicada por los propios pacientes.
Los investigadores señalan que se necesitan estudios adicionales para validar y perfeccionar el modelo en poblaciones de pacientes más amplias antes de su aplicación clínica generalizada.
Para consultar la lista completa de autores, declaraciones y financiación, revise el estudio.
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