Ang papalabas na paglaganap ng kalusugan ng mobile (mHealth) ay patuloy na bumubuo ng malaki na buzz. Ang mga outlet ng media ay mabilis na sumasaklaw sa isang marangya bagong app na nangangako upang bigyang kapangyarihan ang mga pasyente upang makakuha ng malusog o tulungan ang mga clinician na maging mas epektibo at mahusay. Ang isang pinakahuling pagsusuri na isinagawa ng Unibersidad ng Chicago ay nagpakita na ang pinaka-pampublikong magagamit na mga mobile health app ay dinisenyo para sa mga pasyente.
Sila ay madalas na nag-target sa pamamahala ng kalusugan at sakit. Ang dalawang kategoryang ito ay sinusundan ng apps para sa self-diagnosing, mga app para sa pamamahala ng gamot (mga digital na paalala) at elektronikong pasyente portal app.
Gayunman, ang karamihan sa mga apps ng mHealth ay hindi pa nasubok sa isang mahigpit na paraan, upang hindi kami makatitiyak na nagsasagawa sila ng mabuti sa kanilang mga pangako. Ang layunin ng artikulong ito ay hindi upang bawasan ang lehitimong potensyal para sa mHealth technology upang baguhin ang pangangalaga ng kalusugan at mga kinalabasan ng kalusugan sa positibong paraan, ngunit upang ilarawan kung paano ang mga depektibo na apps ng mHealth at mga aparato ay maaaring humantong sa malubhang kahihinatnan.
Mayroong ilang mga uri ng mga depekto na maaaring salot ng isang mHealth app o aparato. Ang listahan ay hindi lubusang.
Di-wasto
Maraming mga app o device ng mHealth ang idinisenyo upang masukat ang mga parameter tulad ng glucose ng dugo, presyon ng dugo, pisikal na aktibidad , pag-andar ng baga, mga antas ng oxygen, at mga rhythm para sa puso. Ang isang di-wastong app o aparato ay sumusukat sa parameter nang hindi tumpak, alinman sa pamamagitan ng pag-aalala, pagpapaliban, o maling klasipikasyon.
Isaalang-alang ang isang app na nag-uugnay sa isang glucose strip reader upang ibahin ang anyo ang smartphone sa isang glucose meter. Kung ang app ay nagpapakita ng isang di-wastong pagbasa ng glucose at nagrerekomenda ng maling dosis ng insulin, kung gayon ang pasyente ay maaaring magdurusa ng mababa o mataas na antas ng glucose matapos ang pangangasiwa ng insulin.
Ang ilang mga parameter ay hindi simpleng mga numero, ngunit sa halip mga kategorya. Ang isang di-wastong app ay magkakaroon ng maling pag-classify ng parameter sa maling kategorya. Sinuri ni Joel A. Wolf at ng kanyang mga kasamahan mula sa University of Pittsburgh ang katumpakan ng mga smartphone apps na dinisenyo upang pag-aralan ang mga litrato ng mga sugat sa balat at tantiyahin ang posibilidad na ang mga lesyon ay melanoma.
Tatlo sa apat na apps ang hindi nakuha ng 30 porsiyento o higit pa ng mga tunay na melanoma bilang benign. Isa pang pag-aaral na may mga kagiliw-giliw na mga resulta ay nai-publish na rin ng Dr. Christophe Wyss, isang cardiologist mula sa Heart Clinic Zurich sa Switzerland. Sinusuri ng kanyang koponan ang mga komersyal na smartphone apps na sumusukat sa rate ng puso. Nakakita sila ng mga hindi pagkakapare-pareho sa kanilang diagnostic accuracy, na may mga aparatong hindi pang-contact na nagpapakita ng mas kaunting katumpakan kaysa sa mga contact-based na apps.
Ang antas kung saan ang isang di-wastong app o aparato ay makakompromiso sa kaligtasan ng pasyente ay depende sa direksyon at magnitude ng error, ang pinagbabatayan ng kondisyon ng kalusugan na tinutugunan, ang konteksto kung saan ginagamit ang app, pati na rin ang iba pang mga kadahilanan.
Hindi maaasahan
Ang isang hindi kapani-paniwala na app o device ay gumagawa ng labis na pagkakaiba-iba kapag sumusukat ng mga parameter na hindi nagbago. Halimbawa, ang isang hindi maaasahan na app sa pagsukat ng glucose ay nagpapahiwatig na ang glucose ng dugo ng gumagamit ay nagbago nang malaki kapag sa katunayan ito ay nanatiling matatag.
Tandaan na ang isang app o aparato ay maaaring maging maaasahan ngunit hindi wasto. Ang isang aparato na patuloy na underestimates asukal sa dugo sa pamamagitan ng 30 mg / dL ay maaasahan ngunit hindi wasto.
Hindi batay sa katibayan
Ang isang app o aparato na hindi nakabatay sa ebidensya sa siyensiya ay maaaring maghatid ng mga pagtasa o magmungkahi ng mga paggamot na walang silbi sa pinakamahusay, o nakakapinsala sa pinakamasama. Ang isang intermediate na sitwasyon ay ang mHealth technology ay hindi nagbibigay ng mga tampok o sangkap na kung saan ay kilala na maging kapaki-pakinabang. Ipagpalagay na gumagamit ang isang manggagamot ng isang app upang matukoy ang pinakamahusay na kurso ng paggamot para sa isang pasyente na may hindi nakokontrol na hika. Kung nabigo ang app na magrekomenda ng mga paggamot na nakabatay sa katibayan (tulad ng mga inhaled steroid), kung gayon ang pasyente ay maaaring magdusa na walang kabuluhan.
Kinakalkula ng ilang mHealth apps ang profile ng panganib ng pasyente batay sa data na partikular sa pasyente. Halimbawa, maaaring gamitin ng calculator ng peligro sa puso ang edad ng pasyente, kasarian, katayuan sa paninigarilyo, presyon ng dugo, antas ng kolesterol, at iba pang impormasyon upang matantya ang panganib para sa mga pangyayari para sa puso.
Ang mga kamalian sa mga inaccuracy sa naturang app ay maaaring ikiling ang mga clinician patungo sa mapaminsalang o hindi epektibong pathways sa paggamot.
Ang mga tagapagbigay ng pangangalagang pangkalusugan ay inaasahang mag-ehersisyo ang klinikal na paghatol sa pagpapasya kung kumilos sa impormasyong ipinakita ng mga app o device. Ngunit maaaring lumitaw ang isang depektibo app mapagkakatiwalaan. Ang mga pasyente o pangkalahatang mga mamimili (ang pinakamalaking madla para sa mga apps ng mHealth) ay mas mababa ang kakayahang hukom ang katumpakan ng isang app o aparato. Ang mga eksperto ay nagpapahayag na ang mga random na kinokontrol na mga pagsubok (karaniwan ay isinasaalang-alang ang gintong pamantayan sa pananaliksik) ay kinakailangan upang patunayan ang mga apps ng mHealth at ang kanilang mga batayang prinsipyo. Sa partikular, dapat tayong maghanap ng mga pagsubok na may mga malalaking sample at matagal na follow-up. Sa ngayon, walang gaanong katibayan upang suportahan ang mga claim na ginawa ng maraming apps sa kalusugan. Samakatuwid, mas maraming pananaliksik ang kinakailangan upang maitatag kung marami sa mga app na ito ay maaaring maging isang mahalagang tool sa pangangalagang pangkalusugan. Mahalaga rin para sa mga propesyonal sa kalusugan na malaman kung paano gumamit ng mga bagong app.
Iba pang mga pagsasaalang-alang
Ang isang may depekto app ay maaaring alisin mula sa marketplace, tulad ng kaso para sa Pfizer's Rheumatology Calculator app , na bumubuo ng mga hindi tumpak na marka para sa pagsusuri ng aktibidad ng sakit sa mga pasyente na may rheumatoid arthritis.
Ngunit ang pag-alis mula sa mga online na market ay pinipigilan lamang ang mga bagong pag-download Paano ang tungkol sa mga app na na-download na sa smartphone o tablet ng user? Kung ang user ay hindi alam ang panganib, ang panganib ay nagpapatuloy.
Ang isa pang mahalagang isyu ay ang seguridad ng sensitibong impormasyong pangkalusugan na naka-imbak o na-access ng mHealth technology. Nababahala ang mga pasyente at clinician tungkol sa mga potensyal na paglabag sa data.
Ang FDA ay kumokontrol sa ilang mga uri ng apps sa kalusugan ng mobile, ngunit ang iba ay itinuturing na mababa ang panganib kung hindi sila itinuturing na mga medikal na aparato at hindi sinusubaybayan.
Bagaman dapat nating malaman ang kanilang mga panganib at mga limitasyon, ang mga apps ng mHealth ay may posibilidad na hikayatin ang mga tao na gumawa ng mas malusog na mga pagpili at magkaroon ng higit na pananagutan.
> Pinagmulan:
> Coppetti T, Brauchlin A, Wyss C, et al. Katumpakan ng mga smartphone app para sa pagsukat ng rate ng puso. European Journal of Preventive Cardiology 2017; 24 (12): 1287-1293.
> Cortez N, Cohen I, Kesselheim A. FDA regulasyon ng Mobile Technologies Health. New England Journal of Medicine 2014; 371 (4): 372-379.
> Covolo L, Ceretti E, Moneda M, Castaldi S, Gelatti U. Sinusuportahan ba ng katibayan ang paggamit ng mga mobile phone apps bilang isang driver para sa pagtataguyod ng malusog na lifestyles mula sa isang perspektibo sa pampublikong kalusugan? Isang sistematikong pagrepaso sa Randomized Control Trials. Pasyente Edukasyon at Pagpapayo 2017; 100: 2231-2243.
> Kao C, Liebovitz D. Apps ng Kalusugan ng Consumer ng Mobile: Kasalukuyang Estado, Mga Hadlang, at Mga Direksyon sa Hinaharap. Pm & R 2017; 9 (5): S106-S115.
> Powell A, Landman A, Bates D. Sa paghahanap ng ilang magagandang apps. Jama 2014; 311 (18): 1851-1852.
> Wolf JA, Moreau JF, Akilov O, et al. Diagnostic Inaccuracy of Smartphone Applications for Melanoma Detection. JAMA Dermatology 2013; 149 (4): 422-426.