MHealth i koszty leczenia w chorobach przewlekłych: nowe prospektywne badanie


W styczniowym numerze pisma Peer J ukazał się artykuł, w którym przedstawiono ciekawe wyniki prospektywnego randomizowanego badania analizującego wpływ używania technologii mHealth przez osoby cierpiące na choroby przewlekłe na koszt ich terapii (związany z lekami, wizytami u lekarza, na ostrym dyżurze, pobytami w szpitalu), a także na podejście do choroby. Warto zaznaczyć, że jednym z jego współautorów jest profesor Eric Topol, który już w 2009 (!) roku przepowiadał bezprzewodową przyszłość medycyny.

Do trwającego 6 miesięcy badania (lipiec 2013-grudzień 2014) wybrano 160 osób (średni wiek 55 lat), które korzystały z ubezpieczenia związanego z leczeniem nadciśnienia tętniczego, cukrzycy lub zaburzeń rytmu (89 osób tylko z nadciśnieniem, 9 z cukrzycą typu 2, 6 z zaburzeniami rytmu, 5 z cukrzycą typu 1 i 51 z kilkoma wymienionymi wcześniej chorobami), i przydzielono je losowo do grupy otrzymującej interwencję i do grupy kontrolnej.

Profesor Topol i jego koledzy podkreślają, że bardzo mocną stroną badania było to, że pacjenci dostali kompleksowy i zintegrowany system, taki jaki powinien być wprowadzony w przypadku osób cierpiących na choroby przewlekłe. Osoby, które przydzielono do grupy kontrolnej, zostały objęte standardową opieką. Badani z grupy interwencji otrzymali smartfon iPhone 4 lub 4s oraz jedno z urządzeń przenośnych, w zależności od tego, na jaką chorobę cierpieli: chorzy na nadciśnienie – ciśnieniomierz Withings (opis na blogu), chorzy na cukrzycę – glukometr iGBStar (opis na blogu), a osoby mające zaburzenia rytmu – EKG AliveCor (opis na blogu). Założono im również konta na platformie HealthyCircles, na którą bezprzewodowo przesyłano wyniki (miały do nich dostęp pielęgniarki przydzielone do pacjentów, jak i oni sami). Przez platformę badani dostawiali także przypomnienia dotyczące monitorowania choroby oraz rady odnośnie postępowania z nią (oczywiście większość badanych wolała korzystać z aplikacji wgranych do smartfona). Pacjenci zostali przeszkoleni w używaniu urządzeń oraz platformy, mogli też kontaktować się telefonicznie lub mailowo z pomocą, gdyby mieli jakiekolwiek pytania dotyczące obsługi technicznej czy przebiegu badania. Badacze oczywiście napotkali na pewne trudności: pracochłonne było skoordynowanie wszystkich etapów badania (zwłaszcza jeśli chodziło o aspekty prawne), pojawiło się także sporo problemów technicznych związanych z działaniem urządzeń (telefonu, urządzeń monitorujących czy platformy online).

Na początku uczestnikom badania zmierzono ciśnienie skurczowe i rozkurczowe oraz stężenie glukozy i poziom hemoglobiny A1c. Pacjenci w grupie monitorowanej mieli (chyba że inne były zalecenia lekarza prowadzącego lub nastąpiło pogorszenie objawów) dokonywać pomiarów dwa razy dziennie, trzy dni w tygodniu (osoby z nadciśnieniem); trzy razy dziennie, raz przed każdym posiłkiem, raz przed pójściem do łóżka (osoby z cukrzycą typu 1); raz dziennie przed posiłkiem, trzy dni w tygodniu (osoby z cukrzycą typu 2) oraz kiedy występowały objawy (osoby z zaburzeniami rytmu). Łącznie przeprowadzono 6 356 odczytów ciśnienia, 3 440 glikemii i 509 rytmu serca. Jeśli stwierdzano, że badani nie stosują się w wystarczający sposób do zaleceń, dostawali przypominającego maila przez platformę HealthyCircles. Za pomocą specjalnych kwestionariuszy oceniano opinię pacjentów na temat tego, czy ich stan zdrowia zależy od nich samych, czy mają wiarę w to, że mogą odpowiednio zajmować się swoją chorobą, oraz to, jakie posiadają umiejętności, jeśli chodzi o dbanie o swoje zdrowie.

Między grupami (i podgrupami badanych z określonymi chorobami) nie stwierdzono istotnej statystycznie różnicy, jeśli chodziło o koszty ponoszone przez ubezpieczyciela. W grupie interwencji wyniosły one średnio 6026 dolarów, a w grupie kontrolnej 5596 dolarów (p=0,62). Nie stwierdzono też istotnych statystycznie różnic, jeśli chodziło o liczbę wizyt u lekarza (p=0,46), pobytów w szpitalu (p=0,82), wizyt na ostrym dyżurze (p=0,06) czy kosztów związanych z przepisywanymi lekami (p= 0,60). Sytuacja ta nie zmieniła się, nawet gdy wzięto pod uwagę tylko osoby, które dobrze stosowały się do zaleceń w grupie interwencji.

Wyniki okazały się więc z jednej strony obiecujące, ale z drugiej – rozczarowujące. Badanie nie potwierdziło bowiem przekonania, że używanie rozwiązań mHealth pomaga zmniejszyć koszty opieki medycznej (jeśli jednak zastosujemy spojrzenie “szklanka w połowie pełna” – pacjenci przestraszeni większą ilością danych na temat swojej choroby nie zgłaszali się częściej do lekarza czy na ostry dyżur, czego obawiają się firmy ubezpieczeniowe). Jest jednak i druga dobra wiadomość: chociaż nie wykazano różnicy w przypadku większości sposobów postrzegania przez pacjenta swojego wpływu na zdrowie, to w grupie interwencji pacjenci rzadziej uważali, że ich stan zdrowia zależy od czynników losowych (p=0,020).

Oczywiście wadą badania była mała grupa pacjentów (niestety, badacze mieli trudności ze zdobyciem dofinansowania) oraz krótki okres obserwacji (6 miesięcy). Co ciekawe, wyników nie chciało opublikować wiele pism (które jakoby bały się ich negatywnego wydźwięku). W końcu artykuł ukazał się w Peer J, gdzie profesor Topol pracuje jako redaktor naukowy.

Dobra wiadomość jest taka, że ponieważ artykuł cieszy się dużym zainteresowaniem, ostatnio znalazły się też środki na większe badanie – z dużo większą grupą i wieloletnim okresem obserwacji.

Źródło: Bloss CS, Wineinger NE, Peters M, Boeldt DL, Ariniello L, Kim JY, Sheard J, Komatireddy R, Barrett P, Topol EJ. (2016) A prospective randomized trial examining health care utilization in individuals using multiple smartphone-enabled biosensors. PeerJ 4:e1554 https://doi.org/10.7717/peerj.1554

 



Skomentuj

Wprowadź swoje dane lub kliknij jedną z tych ikon, aby się zalogować:

Logo WordPress.com

Komentujesz korzystając z konta WordPress.com. Log Out / Zmień )

Zdjęcie z Twittera

Komentujesz korzystając z konta Twitter. Log Out / Zmień )

Facebook photo

Komentujesz korzystając z konta Facebook. Log Out / Zmień )

Google+ photo

Komentujesz korzystając z konta Google+. Log Out / Zmień )

Connecting to %s