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Meta-análisis sobre la eficiencia de las intervenciones de mHealth en diabetes

socialdiabetesDesde que se establecieron las dos tiendas de aplicaciones para teléfonos móviles en 2008, el número de aplicaciones se ha multiplicado (en Google Play Store desde 16.000 en diciembre de 2009 hasta 2,8 millones de aplicaciones en el de marzo de 2017-ver). Y aunque el porcentaje de ellas dedicadas a salud y medicina es pequeño (sumadas un 4,86% en la plataforma de iOS- ver), son muchas y de desigual calidad. Una forma de evaluarlas, es mediante estudios con intervenciones que las utilizen y que evaluen los resultados.

Los estudios clínicos, a su vez, pueden propocianar mayor o menor "nivel de evidencia", que mide la calidad del estudio y la reproducilidad de los resultados y fija el nivel de la recomendación de tener en cuenta sus resultados. Los meta-análisis bien ejutados, son los mejores.

El meta-análisis sintetiza los datos de una colección de estudios con un conjunto de herramientas estadísticas. El meta-análisis se inicia recopilando estimaciones de un cierto efecto (...) de cada estudio.El meta-análisis permite valorar estos efectos en contexto: si el tamaño del efecto es consistente, el efecto del tratamiento puede ser considerado como fuerte y el tamaño del efecto se estima con mayor precisión que con un solo estudio. Si el tamaño del efecto varía, esa variación puede ser descrita y, potencialmente, explicada. (Meta-análisis, Wikipedia)

Para el estudio meta-análisis que reseñamos esta semana, sobre la eficiencia de intervenciones de mHealth con pacientes con diabetes, los investigadores se centraron en estudios de 2008 a 2016. Incluyeron Estudios Clínicos Aleatorizados y se utilizaron los PICOS (participantes, intervenciones, comparación, resultados, diseño del estudio) para definir los criterios de inclusión:

  • Participantes: adultos o niños diagnosticados con DM tipo 1 o 2 (con o sin comorbilidades).
  • Intervención: aplicaciones móviles de salud que los usuarios introducen datos, reciben retroalimentación, se conectan con profesionales de la salud o aprenden sobre la diabetes.
  • Control o comparador: cualquier comparador era aceptable (grupo de control tradicional, una intervención alternativa, o un diseño dentro del sujeto antes Y DESPUES).
  • Medidas de resultado: los resultados considerados para evaluar la efectividad de las aplicaciones fueron: parámetros bioquímicos y de calidad de vida.

La investigación se realizó en las bases de datos electrónicas MEDLINE (Pubmed), Cochrane Register of Controlled Trials (CENTRAL) y LILACS (Literatura Latinoamericana y del Caribe en Ciencias de la Salud) para estudios publicados entre 2008 y 2016. Se hicieron búsquedas con una combinación de los siguientes términos MeSH "Diabetes mellitus tipo 2", "diabetes mellitus tipo 1", "aplicaciones móviles", "telemedicina”. Además, se realizó una búsqueda manual de referencias de publicaciones identificadas y revisiones sistemáticas a partir de 2008 para las diversas revistas.

El MeSH (Medical Subject Headings) es el tesauro de Medline, un vocabulario controlado que contiene los descriptores utilizados en la base de datos. Cada registro de PubMed tiene asignados unos términos (descriptores) que definen de manera exacta el tema qué analiza.(MeSH, Biblioteca Universidad de Sevilla)

La búsqueda bibliográfica identificó 1236 publicaciones. De estas, se incluyeron 13 estudios que evaluaban resultados en 1263 pacientes.

El metanálisis encontró una diferencia significativa a lo largo de 12 meses entre el grupo de intervención en términos de un mejor control de la hemoglobina glicada (HbA1c). Sin embargo, en general no hubo diferencias significativas con respecto a los resultados secundarios entre los grupos (hipertensión, colesterol, etc). Si bien estos resultados han mostrado diferencias significativas en comparación con el grupo control para el control de la HbA1c, sólo en 2 estudios esta alcanzó valores considerados adecuados para el control glucémico, que es de 7%, de acuerdo con el Consenso mundial.

La asociación entre el uso de aplicaciones y el acceso remoto a profesionales de la salud demostró una gran efectividad en el control de la HbA1c. El número de características que ofrecen las aplicaciones también parece influir. Los resultados fueron favorables cuando la App disponía de mas de 2 características de control, es decir, más de "almacenamiento y retroalimentación de los datos de glucosa en sangre", "función para ayudar en las dietas", "función para ayudar en la práctica de ejercicios físicos" o"control sobre la dosificación y adherencia a la terapia farmacológica".

Los estudios que evalaban la calidad de vida informaron que el uso de aplicaciones había aumentado la percepción del conocimiento de los participantes sobre sus problemas de salud. Esto puede representar una contribución a la percepción de la necesidad de auto-cuidado por los usuarios. Estos resultados corroboran las medidas propuestas de promoción de la salud por la Federación Internacional de Diabetes. Las características sociodemográficas y de educación de los participantes también fueron interesantes, con sesgos en las muestras favorables a los mas educados y mas jóvenes.

La revisión sistemática sugiere que el empleo de Apps en pacientes con la diabetes pudiera ayudar a mejorar el control de HbA1c. Los pacientes también se muestraron más seguros de sí mismos para tratar con su diabetes, principalmente por reducir el miedo a no saber como tratar con los episodios de potenciales hipoglucémias que puedieran ocurrir y por mejorar su calidad de vida.

 

FuenteEfficacy of Mobile Apps to Support the Care of Patients With Diabetes Mellitus: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials

Fecha: 2/4/2017 Autor: Imma Grau

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