Развитие концепции медицины 4П через технологии «мобильного здоровья»

Вестник терапевта № 2 (38), 2019. Клиническая иммунология и аллергология

Кобзев Денис Юрьевич — MD, PhD, профессор, директор бизнес-образования, Школа здравоохранения и социальных наук, Лидс Тринити университет (Leeds Trinity University). Великобритания, Браунберри-лейн, Хорсфорт, Лидс LS18 5HD (Brownberrie Ln, Horsforth, Leeds LS18 5HD). E-mail: d.kobzev@leedstrinity.ac.uk

Цель обзора: обобщение информации о современных разработках по мобильным приложениям, предназначенным для использования в клинической практике у больных с респираторной аллергией.

Основные положения. За последние 10 лет поток научной информации на бумажных носителях и в онлайн-среде увеличился в несколько тысяч раз, и объем ее значительно превышает объем, созданный за весь предыдущий период истории. В связи с этим на смену практикам, основанным на традициях клинического мышления, приходят новые технологии. Многочисленные приложения для смартфонов, фитнес-программы и другие умные технологии позволяют отслеживать физическое состояние и фиксировать практически любые изменения в организме. Такой подход (даже при дистанционном использовании) улучшает программы контроля пациентами своего здоровья, поддерживает приверженность к терапии при постоянном взаимодействии с врачом. Он направлен на улучшение качества жизни больного и снижение потребления ресурсов здравоохранения.

Заключение. Цифровая медицина — перспективное направление, которое позволит не только более точно, эффективно диагностировать и лечить заболевания, но и сделать медицину более доступной и комфортной для пациента. Однако для оценки долгосрочного влияния, приемлемости, экономических затрат и выгод необходимы дальнейшие исследования в этой области.

Стратегические программы и политика оказания медицинской помощи в настоящее время радикально изменились. Объем знаний, необходимых для понимания причин и патофизиологических механизмов заболеваний, клинический опыта врача, его интуиция, которые в совокупности составляли основу клинического мышления, оказались недостаточными для принятия решений по выбору лучших лечебных вмешательств.

Британский исследователь Арчи Кокрейн (Archie Cochrane) сформулировал новую стратегию доказательной медицины [1, 2]. Суть его предложения заключалась в следующем: поскольку ресурсы здравоохранения всегда будут ограничены, они должны быть использованы для обеспечения справедливого предоставления тех форм медицинской помощи, эффективность которых доказана в правильно спланированных исследованиях. Это касается любых профилактических и терапевтических методов, в том числе связанных с выбором лекарственных препаратов.

Ценность теоретических представлений о свойствах лекарственных препаратов бесспорна, вместе с тем их истинные терапевтические возможности можно определить лишь в результате клинических испытаний, выполненных по правилам, принятым международным медицинским сообществом. А. Кокрейн подчеркивал важность использования доказательств из рандомизированных контролируемых испытаний, потому что они обеспечивали существенно более надежную информацию, чем другие источники доказательств.

Простые предложения Арчи Кокрейна были вскоре признаны широкой общественностью и специалистами здравоохранения как первостепенно важные [3–5].

Появление доказательной медицины (ДМ) стало новым подходом к медицинской практике, при котором решения о проведении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности, а такие доказательства находят, сравнивают, обобщают и распространяют для использования в интересах пациентов [6].

Для внедрения принципов ДМ (добросовестного и разумного применения наиболее убедительно доказанных положений систематических клинических исследований при принятии решений о лечении в каждом индивидуальном случае) появилась глобальная независимая сеть исследователей, профессионалов, а также пациентов, ухаживающих за ними лиц и людей, интересующихся вопросами здоровья, — Cochrane Collaboration. Она объединяет более 37 000 человек – мировых лидеров в области медицины, политики здравоохранения, методологии исследований, движения по защите прав потребителей — из более 130 стран. Работа Cochrane Collaboration признана международным «золотым стандартом» надежной информации высокого качества.

Основной функцией сети специалистов ДМ является содействие информированным решениям в здравоохранении путем создания высококачественных, соответствующих профессиональным потребностям и доступных систематических обзоров и других доказательств на основе синтеза научных данных, представленных в авторитетных журнальных публикациях и интернет-ресурсах (http://www.cochrane.org/; http://www.cochrane.org/ru/evidence; http://www.cochranelibrary.com/; www.cochraneclinicalanswers.com).

ДМ, предлагая более совершенную методологию исследования медицинских вмешательств с неочевидной эффективностью, соответствующую современному планированию научного эксперимента, позволяет снизить число врачебных ошибок, облегчить процесс принятия решения для практических врачей, администрации лечебных учреждений и юристов, уменьшить расходы на здравоохранение.

Но среди пула пациентов, для которых предлагаемые ДМ подходы оптимальны, можно выделить субпопуляции, отличающиеся по своей предрасположенности к определенному заболеванию или ответу на конкретное лечение. Появилась необходимость приспособления терапевтического вмешательства к индивидуальным особенностям каждого пациента. Эти проблемы стала решать стратифицированная медицина. Она подразумевает использование препарата, предназначенного для субпопуляции (группы больных, например с определенной нозологической формой, определенного возраста или с определенной стадией заболевания) вместо назначения одного препарата всем пациентам с этим заболеванием.

Параллельно со стратификационной развивается персонализированная медицина. После завершения проектов «Геном человека», «Протеом человека» и др. появилась возможность применять геномные и молекулярные технологии для улучшения системы медицинской помощи, стало легче создавать и использовать «медицинские продукты» (прежде всего лекарственные средства), выявлять предрасположенность к заболеваниям. Персонализированная медицина — инновационный метод медикаментозного лечения, назначенного на основе результатов молекулярной диагностики, в первую очередь знания индивидуальных генетических и функциональных особенностей больного. Персонализированную медицину определяют как «быстро развивающуюся область здравоохранения, основанную на интегрированном, координированном и индивидуальном для каждого пациента подходе к анализу возникновения и течения заболевания» [7–9].

Существует несколько новых областей исследований, таких как молекулярная генетика, эпигенетика, фармакогенетика и разработка биомаркеров и биологических препаратов, благодаря которым персонализированная медицина выглядит очень перспективно.

Она не подменяет собой ДМ из-за отказа от объединения пациентов в однородные группы. Персонализированная медицина предполагает дальнейшее дробление (стратификацию) этих групп, а соответственно, и нозологических координат в соответствии с основными особенностями генома, биохимических анализов или образа жизни, биомаркерами. В клинической иммунологии и аллергологии использование существующих биотехнологических инструментов в проектах U-BIOPRED, MeDALL, AirProm и др. позволило из большого числа возможных особенностей выбирать только те, что имеют прямое, функционально связанное отношение к течению патологии или к основному лекарственному препарату.

Консорциум MeDALL (Mechanisms of the Development of Allergy — Механизмы развития аллергии) направлен на понимание пусковых механизмов развития аллергии в раннем детстве и у молодых людей для ранней ее диагностики, предотвращения, определения терапевтических целей [10].

Проект U-BIOPRED (Unbiased BIOmarkers in PREDiction — Объединенная база биомаркеров для прогноза исходов при респираторной патологии) позволил идентифицировать различные фенотипы тяжелой астмы, обнаружить новые диагностические и терапевтические цели [11].

Компьютерное моделирование в 5-летнем проекте, поддержанном Европейским легочным фондом, AirPROM (Airway Disease Predicting Outcomes through Patient Specific Computational Modelling — Прогнозирование исходов патологии дыхательных путей с помощью специализированного компьютерного моделирования пациентов) привело к созданию компьютерных и физических моделей всей системы дыхательных путей людей с астмой и хронической обструктивной болезнью легких [12].

Таким образом, появляется новый вектор развития медицины на основе объединения информационных технологий, науки и клинической терапии для того, чтобы оптимизировать профилактику и лечение заболеваний с учетом индивидуальных генетических, физиологических, биохимических и других особенностей больного. Этим вектором стала концепция 4П медицины, предложенная Л.Э. Худом [13].

В основу 4П медицины положены следующие принципы:

• предиктивная (predictive, предсказательная) — на основе масштабных открытий в области генетики и в расшифровке генома человека, механизма анализа ДНК человека;
• персонализированная (personalized, индивидуальная) — на основе подбора индивидуальных процедур, программ, препаратов и доз медикаментов, которые будут эффективны для конкретного пациента;
• предупредительная (preventive, профилактическая) — на основе достижений эпигенетики в возможности корректировать работу генов человека образом жизни, питанием и профилактикой;
• партиципаторная (participatory, с участием пациента) — пациент — информированный, обученный участник процесса.

В последующем обсуждались концепции 5П, 6П медицины с предложениями дополнить основные принципы Л.Э. Худа конструктами позитивной, психокогнитивной, общественной (public), прецизионной медицины [14–18]. Новые концепции обеспечивают интегральный подход, включающий тестирование на предрасположенность к болезням, рекомендации по профилактике, подбор персонализированных препаратов и схемы лечения на основании индивидуальных особенностей пациента, мониторинг лечения и т. д. Однако не менее революционные изменения в медицине связаны с новыми цифровыми технологиями.

В сфере здравоохранения цифровая революция затрагивает две основные области: Big Date (BD) и электронное здравоохранение (еHealth, цифровые инструменты, применяемые для здравоохранения). Наличие огромных объемов данных (BD) является серьезным посылом для разработки высоких информационных технологий в здравоохранении. Способность объединить все имеющиеся данные во всем мире и оценить каждый конкретный случай облегчает принятие соответствующих решений. Для медицинских работников BD поддерживают все более сложные алгоритмы принятия клинических решений, и теперь практикующие врачи могут использовать научную литературу, содержание которой основано на принципах ДМ.

Эти мощные возможности имеют хорошие перспективы, и эволюция в сторону усиления профилактики и персонализации должна все более ускоряться по мере роста объема и повышения доступности данных. Автоматизированные и индивидуализированные информационные системы обеспечат здравоохранение, которое является глобальным (по поступлению информации по времени) и персонифицированным (адаптированным для каждого пациента).

Технологии BD позволяют преобразовывать большие объемы самых разных данных в простую закономерность, гипотезу о здоровье каждого пациента или заболеваниях в целом. При этом часть данных каждого пациента может исходить из социальных сетей или из использования поисковых систем, существенная часть данных — статистика заболеваний, самочувствия пациента, показатели его здоровья. Важный аспект — оценка долговременного влияния терапевтических вмешательств в больших группах пациентов в реальной клинической практике.

Хорошим примером служат такие исследования, как новая программа BREATH компании Stallergenes Greer по оценке эффективности аллерген-специфической иммунотерапии (АСИТ) в реальной клинической практике [19, 20] или инициированное компанией GSK Солфордское исследование астмы (Salford Lung Study) [21, 22].

Поскольку обработка объемных и сложных наборов данных BD невозможна с традиционным программным обеспечением, то необходимо разрабатывать программное и аппаратное обеспечение, способное нести, изучать и идентифицировать релевантные данные, на что требуется больше затрат, но когда информационные технологии в области здравоохранения полностью интегрированы в систему, это может давать определенную экономию (от 13% до 17%) [23, 24].

Помимо обработки BD, в цифровом здравоохранении (digital health) на основе объединения информационных и коммуникационных технологий, нацеленных на предупреждение и решение возможных проблем со здоровьем, можно выделить также следующие основные направления: коммуникационные и ориентированные на wellness-менеджмент. Первые — онлайн-площадки и сервисы, которые помогают найти нужного врача, получить совет или краткую консультацию у специалиста, записаться через электронную очередь в поликлинику и тому подобное.

К wellness-менеджменту обычно относятся приложения, предназначенные для контроля здорового образа жизни, управления диетой, физическими нагрузками (они могут быть полезными больным с астмой физического напряжения, фенотипом астмы с ожирением и т. п.). Разработки в сфере digital health не слишком дороги и наукоемки, и это открывает широкие перспективы для специалистов в области компьютерных технологий, врачей, пациентов.

В клинической аллергологии и иммунологии повышение эффективности медицинской помощи за счет рационального применения цифровых технологий связывают с «мобильной медициной» (mobile health, mHealth) [25].

mHealth — это новое направление, предполагающее использование устройств типа сотовых телефонов, планшетных компьютеров и т. п., которые человек постоянно имеет при себе.

В последние годы технологии mHealth разрабатывались как важный ресурс для управления здравоохранением, особенно для пациентов с хроническими заболеваниями. В широкой области электронного здравоохранения мобильная технология (mHealth) все чаще используется для расширения возможностей пациентов не только при лечении болезней, но и в достижении положительного опыта и эмпирического роста. Инструменты mHealth считаются мощными, потому что, в отличие от более традиционных интернет-инструментов, они позволяют постоянно контролировать больных и сопровождать их собственные мобильные устройства, постоянно обеспечивать доступ к ресурсам (например, мобильным приложениям или функциям), поддерживающим деятельность по управлению здравоохранением.

Наиболее востребованными, доступными инструментами mHealth с разным уровнем доказанной эффективности можно считать программы пыльцевого мониторинга; программы, повышающие приверженность пациента к терапии; приложения для напоминания о приеме лекарств и хранения медицинской документации (например, Medical Note); приложения для людей, страдающих определенной болезнью; приложения для взаимодействия с медицинским центром или клиникой.

Программы пыльцевого мониторинга

В мире насчитывается не менее 879 действующих станций мониторинга пыльцы, большинство из которых находятся в Европе (> 500). Распространен мониторинг, основанный на волюметрическом методе с использованием ловушек Херста (> 600 станций) или Буркарда [26–28].

Для Европы при поддержке Медицинского университета Вены в режиме онлайн разработана пыльцевая прогностическая карта [29], которая показывает содержание пыльцы из разных источников в воздухе за последние 10–15 лет. Данные получены от более 300 европейских станций мониторинга. На картах разными цветами отмечены зоны с различной степенью опасности. Для жителей европейских стран доступна информация на разных языках, что важно при планировании поездки: можно посмотреть пыльцевой мониторинг в конкретной стране и в конкретном городе Европы.

В Google Play [30] имеется также приложение для мониторинга пыльцы Air Matters [31]. Оно собирает данные по 50 странам, в которых расположены более 10 тысяч станций. Есть трехдневный прогноз, мониторинг основных аллергенов как в помещении, так и на улице. Этот сервис особенно актуален для тех, кто собирается лететь в отпуск в Европу — основное количество точек, собирающих информацию, находится именно там.

Американский портал Allergy Pollen Count востребован как жителями Северной Америки, страдающими аллергией, так и туристами, едущими в Соединенные Штаты [32].

Новым проектом Европейского института инноваций и технологий (European Institute of Innovation and Technology Health) стал POLLAR (Impact of air POLLution on Asthma and Rhinitis), который направлен на изучение влияния воздушных поллютантов на ночное апное, астму и ринит. Он будет использовать свободно функционирующее приложение по аллергическому риниту, протестированное в 23 странах на базе iOS и Android, у него имеется уже 17 000 пользователей [33].

К сожалению, на сегодняшний момент невозможна организация тотального мониторинга содержания пыльцы и ее качества на территории Российской Федерации.

Первый мониторинг в РФ был проведен специалистами Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова. В 1992 г. на базе университета по инициативе профессора Сиверта Нильсона (S. Nilsson, Palynological laboratory, Swedish Museum of Natural History) начали создавать первую аэропалинологическую станцию в России, которая работала по методике Международной ассоциации аэробиологов и вошла в состав единой европейской аэропалинологической сети. Все наблюдения станции проводились при помощи волюметрического пыльцеуловителя Буркарда, он позволяет с наибольшей точностью определять концентрацию циркулирующих в воздухе частиц. Поэтому на основе данных наблюдений с 1992 по 2002 гг. был составлен усредненный календарь пыления [34], а сами принципы и методы аэропалинологических исследований изложены в методическом пособии [35].

В России существует несколько сайтов, где можно получить информацию о концентрации пыльцы в воздухе разных регионов. В настоящее время работают лишь две станции, которые на научном уровне ведут изучение природных аллергенов и способов борьбы с ними (Москва, Рязань).

Так, сайт Pollen Club [36] предлагает мобильное приложение «Пыльца Club» не только как информационную площадку, но и как механизм взаимодействия внутри сообщества аллергиков, виртуальный клуб здоровья. Сервис тесно интегрирован с сайтом и социальными сетями. Следует отметить, что сайт использует для прогноза не только фактические данные мониторинга, но и фенологические отметки пользователей.

По инициативе МГУ им. М.В. Ломоносова, Российской ассоциации аллергологов и клинических иммунологов совместно с компанией «Такеда» в 2014 г. начал свою работу сайт «Кестин» (http://www.kestine.ru/monitoring.aspx), где публиковались данные по пыльцевому мониторингу в Москве и Санкт-Петербурге, а также в других городах — Екатеринбурге, Челябинске, Уфе, Перми, Тюмени, Пятигорске, Ставрополе, Краснодаре, Ростове-на-Дону, Волгограде, Саратове, Нижнем Новгороде, Барнауле, Иркутске, Самаре, затем в Ярославле. Ежедневная информация о содержании пыльцы в воздухе в форме диаграммы на основании пыльцевого мониторинга, проводимого волюметрическим методом в разных городах России, была очень востребована. На сервисе публиковались также архивные данные. К большому сожалению всех пользователей, сайт прекратил свою работу.

Сервис по пыльцевому мониторингу был предложен Яндексом. Кроме обычных метеорологических сведений Яндекс предлагает карту пыльцы для аллергиков. Однако составляется она на основании математических прогнозов и никак не связана с реальным пыльцевым мониторингом, включает неаллергенные растения. Критерии шкалы оценки концентрации пыльцы неясны, большинство национальных сетей станций мониторинга используют другую шкалу, базирующуюся на результатах медицинских исследований. Требуется серьезное изменение сервиса в связи с критическими замечаниями, сформулированными директором по науке проекта «Аллерготоп», кандидатом биологических наук, ведущим научным сотрудником биологического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова Е.Э. Северовой [37] .

Профессиональный сайт Allergotop [38] предоставляет данные для Москвы, Санкт-Петербурга, еще нескольких городов, а также Минска. Даются прогнозы пыления, полученные в результате реального мониторинга. В отличие от других сервисов здесь есть также информация о грибах, которые также могут быть причиной аллергии.

Сведения о сайте Prognozallergy, поддерживаемом компанией GSK, можно найти по ссылке [39]. Проект представлен в виде карты, на которой любой пользователь может найти свой регион и узнать прогноз аллергии именно в нем, а также выяснить, какие растения цветут в настоящий момент. Название города или региона можно просто ввести в поисковую строку. Чтобы оценить обстановку по России в целом, нужно переключиться на режим «Вся страна». Данные прогноза носят информационный и вероятностный характер, действительная информация может отличаться. Информация, предоставляемая прогнозом аллергии, не служит руководством к действию и не заменяет консультацию с врачом.

Ведение больных с аллергией и астмой в эпоху мобильной связи фокусируется на повышении их приверженности к назначенной терапии, его вовлеченности в лечебный процесс, развитии навыков эффективного направляемого самолечения, поскольку это поможет решить серьезные проблемы улучшения качества жизни, эффективности терапии и снизить экономическое бремя при данных болезнях [40].

Количество приложений мобильных телефонов для лучшего контроля аллергических заболеваний растут, но их полезность для врачей и пациентов все еще обсуждается. Программы участия и поддержки пациентов (Patient Support Programs) в клинической иммунологии и аллергологии не следует рассматривать просто как призыв к действиям по улучшению комплаенса. Например, при АСИТ такие программы на основе коммуникационных, образовательных и мотивационных компонентов должны реально улучшать приверженность к долговременной терапии; усиливать вовлеченность пациента в процесс лечения. В них можно найти объяснение, чем АСИТ отличается от фармакотерапии. Они призваны повышать знания больных о хронических, прогрессирующих IgE-зависимых и других иммуноопосредованных заболеваниях. Такие программы помогают пациенту распознавать и лечить локальные или системные побочные эффекты АСИТ; предоставляют и/или прогнозируют местные данные пыльцевого мониторинга. Интерактивность основана на взаимодействии между пациентами, членами их семей и медицинскими работниками [41].

В реальных условиях для электронных систем вполне доступна возможность ведения больного на всех этапах лечебного процесса: от планирования визита к врачу, консультации у специалиста, выписки препаратов, взаимодействия с опекунами, получения результатов обследования до ежедневного уточнения хода терапии в режиме онлайн с учетом принципов персонализированной медицины [42]. Но не всегда все подходы повышают эффективность, улучшают приверженность к терапии.

В исследовании эффективности однократного ежедневного приема таблетированного препарата злаковых трав больными с пыльцевым аллергическим риноконъюнктивитом предоставление напоминающего о приеме таблеток устройства Memozax не дало отличия в комплаентности от больных, получавших ту же АСИТ, но без напоминающего устройства [43].

Имеются значительные информационные пробелы в отношении долгосрочных последствий, приемлемости, издержек и рисков таких вмешательств. Логично предположить, что приложения для обмена сообщениями с мобильными телефонами, такие как служба коротких сообщений (SMS) и служба мультимедийных сообщений (MMS), могут представлять удобные, экономичные способы поддержки самоконтроля пациентов посредством, например, напоминаний о лекарствах, корректировки терапии или поддерживающих сообщений. В Кохрейновской базе данных отмечены ограниченные выгоды при таких подходах к поддержке контроля больным хронических заболеваний. Возможно, качество доказательств оказалось умеренным из-за недостаточной статистической мощности исследования [44]. Для некоторых из этих функций, таких как поддержка принятия решений и предоставление напоминаний и подсказок, доказательства более достоверны, но для многих других срочно необходимы более строгие исследования.

Препятствия для внедрения мобильных приложений — пожилой возраст пациента, низкий уровень медицинской грамотности. Для успешного лечения и направляемого самоконтроля (selfmanagement) болезни требуется адаптация образовательных программ с помощью мобильных устройств. Мы провели специальное исследование для выявления проблем пожилого пациента, пробелов в знаниях, понимании контроля болезни, путей повышения знаний с помощью традиционных и новых технологий образования у больных астмой [45].

В исследование включены 50 пациентов с астмой в возрасте старше 64 лет, обратившихся впервые в Аллергологический центр Саратовского медицинского университета в 2014–2015 гг. Диагноз астмы подтвержден стандартными процедурами, каждый из пациентов дополнительно заполнил опросник по знанию астмы с последующей проверкой понимания полученной информации.

При анкетировании выявлены следующие значимые факторы негативного влияния на контроль астмы:

• недостаток знаний о своем заболевании (36%);
• неадекватная оценка контроля заболевания (56%);
• неадекватные ожидания от лечения (на выздоровление надеются 56%);
• неправильная техника ингаляции (56%);
• низкая приверженность к терапии (60%);
• нежелание постоянно получать фармакотерапию (68%);
• страх перед возможными осложнениями противоастматической терапии (56%).

План действий при астме отсутствовал у 24% больных.

Необходимые знания пациенты получали на первых консультативных приемах от профессиональных медицинских работников (72%). Полностью доверяли рекомендациям врача 92% опрошенных, не нашли общий язык с врачом 8%. Посещали занятия в астма-школе 12% участников, использовали для получения информации о болезни литературу 36%, Интернет — 16%.

Возможности использования Интернета лицами данной возрастной группы ограничены. В регионе 29,3% населения никогда не пользовались Интернетом, среди них 77% составляли люди старше 60 лет. В селе 39% жителей никогда не пользовались Интернетом, среди горожан — 26%. Респонденты соответствуют портрету типичного НЕпользователя: преимущественно лица старше 64 лет, пенсионеры или респонденты с ограниченной занятостью, малообеспеченные, семьи которых состоят, как правило, из двух взрослых людей.

Среди самых популярных тем поисковых запросов у жителей региона здоровье стоит на 6–9-м месте. Качество медицинской информации на интернет-сайтах низкое, в основном респонденты используют социальные сети; число профессиональных сайтов для пациентов недостаточно. Несмотря на активное применение смартфонов в быту (86%), услугами SMS сервиса респонденты не пользуются.

Для имплементации новых технологий по реализации программ контроля астмы самими больными потребовались определенные усилия, благодаря которым в этой группе пациентов 14% начали пользоваться мобильными приложениями.

Для глобальной реализации преимуществ электронного здравоохранения требуется согласованный, трансдисциплинарный подход, адаптированный к различным условиям, в том числе к условиям стран с низким и средним уровнем доходов.

В последние годы активно разрабатывается и внедряется в повседневную практику принципиально новый тип клинического руководства с использованием современных мобильных технологий — MASK-rhinitis (MACVIA-ARIA Sentinel NetworK for allergic rhinitis — «Система надзора за аллергическим ринитом и астмой MACVIA-ARIA», проект по внедрению комплексных методов медицинской помощи на основе индивидуальных мобильных приложений для врачей и пациентов). MACVIA — аббревиатура Contre les Maladies Chroniques Pour un VIeillissement Actif (фр.) — «Борьба с хроническими заболеваниями для обеспечения активности и здоровья в пожилом возрасте», программа рабочей группы Европейского инновационного партнерства по поддержанию активности и здоровья в пожилом возрасте (European Innovative Partnership on Active Healthy Ageing — EIP on AHA) [46]. Многодисциплинарная команда из 275 научных и медицинских центров мира участвовала в создании этого документа для разработки комплексных подходов к профилактике и терапии аллергии. MASK доступен на 16 языках и используется в 23 странах.

MASK-rhinitis представляет собой простую систему, сосредоточенную на пациенте, которая была разработана для определения ключевых точек, важных для больного, врача, системы здравоохранения в целом. Это время начала пыльцевого сезона, оптимальный контроль ринита и сопутствующих заболеваний, стратификация пациентов, инновации в клинических испытаниях и, прежде всего, расширение возможностей пациентов.

Для электронного мониторинга аллергических заболеваний применяются три инструмента: ежедневная оценка по ВАШ с помощью сотового телефона (VAS), контроль CARAT (контроль аллергического ринита и тест на астму) и скрининг e-аллергии (предварительная система ранней диагностики аллергии и астмы на основе онлайн-инструментов) [47, 48].

Эти инструменты объединены с клинической системой поддержки принятия решений (Clinical Decision Support System) и доступны на многих языках. Электронная форма отчета о случаях (Case Report Form) и инструмент электронного обучения завершают MASK. MASK достаточно гибок, к нему могут быть добавлены и другие инструменты [49].

Главная цель EIP on AHA — помочь европейским гражданам вести здоровую, активную и независимую жизнь и в пожилом возрасте. EIP on AHA включает 74 справочных сайта. Ближайшей целью группы MASK-rhinitis является перевод инноваций из приложения, разработанного MACVIA-France EIP, на справочный сайт EIP on AHA (дневник аллергии) и другие подобные сайты. В настоящее время разрабатывается приложение Adapter Diary Companion для медицинских работников, которое запущено в 2018 г. В него входит система поддержки принятия решений при ринитах для предоставления основанных на фактических данных рекомендаций по лечению [50].

Ключевые результаты, полученные на сегодняшний день, включают новую фенотипическую характеристику пациентов, подтверждают негативные воздействия аллергического ринита на производительность труда, описывают схемы лечения в реальной практике.

Контролируемые исследования продемонстрировали осуществимость, экономическую эффективность, безопасность и перспективы использования телемедицины в управлении мультиморбидной патологией (ринитом и астмой) с помощью МАSК [51].

Заключение

В настоящее время активно внедряют методы mHealth, однако для оценки долгосрочного влияния, приемлемости, экономических затрат и выгод необходимы дальнейшие исследования в этой области. Следует поддерживать тонкий баланс между доказательной интеграцией технологий и конструктивными экспериментами, которые могут привести к прорыву, с учетом потенциальных преимуществ и препятствий для электронного контроля заболевания.

  1. Cochrane A.L. Effectiveness and efficiency. Random reflections on health services. London: Nuffield Provincial Hospitals Trust, 1972. Reprinted in 1989 in association with the BMJ, Reprinted in 1999 for Nuffield Trust by the Royal Society of Medicine Press, London.
  2. Cochrane A.L. World health problems. Can. J. Public Health. 1975; 66(4): 280–7.
  3. Oxman A.D., Cook D.J., Guyatt G.H. Users' guides to the medical literature. VI. How to use an overview. Evidence-Based Medicine Working Group. JAMA. 1994; 272(17): 1367–71.
  4. Sackett D.L., Haynes R.B., Tugwell P., Guyatt G.H. Clinical epidemiology: a basic science for clinical medicine. Lippincott Williams & Wilkins Publishers; 1991. 441 p.
  5. Sackett D.L., Rosenberg W.M., Gray J.A., Haynes R.B., Richardson W.S. Evidence based medicine: what it is and what it isn't. BMJ. 1996; 312(7023): 71–2.
  6. Guyatt G.H., Sackett D.L., Cook D.J. Users' guides to the medical literature. II. How to use an article about therapy or prevention. A. Are the results of the study valid? Evidence-Based Medicine Working Group. JAMA. 1993; 270(21): 2598–601.
  7. Chan I.S., Ginsburg G.S. Personalized medicine: progress and promise. Annu. Rev. Genomics Hum. Genet. 2011; 12: 217–44. DOI: 10.1146/annurev-genom-082410-101446
  8. Jain K.K. From molecular diagnostics to personalized medicine. The IBC Workshop, London, UK, 1st May, 2002. Exp. Rev. Mol. Diagn. 2002; 2(4): 299–301. DOI: 10.1586/14737159.2.4.299
  9. Jain K.K. Nanobiotechnology and personalized medicine. Prog. Mol. Biol. Transl. Sci. 2011; 104: 325–54. DOI: 10.1016/B978-0-12-416020-0.00008-5
  10. Bousquet J., Anto J., Auffray C., Akdis M., Cambon-Thomsen A., Keil T. et al. MeDALL (Mechanisms of the Development of ALLergy): an integrated approach from phenotypes to systems medicine. Allergy. 2011; 66(5): 596–604. DOI: 10.1111/j.1398-9995.2010.02534.x
  11. Lefaudeux D., De Meulder B., Loza M.J., Peffer N., Rowe A., Baribaud F. et al. U-BIOPRED clinical adult asthma clusters linked to a subset of sputum omics. J. Allergy Clin. Immunol. 2017; 139(6): 1797–807. DOI: 10.1016/j.jaci.2016.08.048
  12. Burrowes K.S., Backer J. De, Smallwood R., Sterk P.J., Gut I., Wirix-Speetjens R. et al. Multi-scale computational models of the airways to unravel the pathophysiological mechanisms in asthma and chronic obstructive pulmonary disease (AirPROM). Interface Focus. 2013; 3(2): 20120057. DOI: 10.1098/rsfs.2012.0057
  13. Hood L., Friend S.H. Predictive, personalized, preventive, participatory (P4) cancer medicine. Nat. Rev. Clin. Oncol. 2011; 8(3): 184–7. DOI: 10.1038/nrclinonc.2010.227
  14. Bragazzi N.L. From P0 to P6 medicine, a model of highly participatory, narrative, interactive, and "augmented" medicine: some considerations on Salvatore Iaconesi's clinical story. Patient Prefer Adherence. 2013; 7: 353–9. DOI: 10.2147/PPA.S38578
  15. Gorini A., Pravettoni G. P5 medicine: a plus for a personalized approach to oncology. Nat. Rev. Clin. Oncol. 2011; 8(7): 444. DOI: 10.1038/nrclinonc.2010.227-c1
  16. Pravettoni G., Gorini A. A P5 cancer medicine approach: why personalized medicine cannot ignore psychology. J. Eval..Clin. Pract. 2011; 17(4): 594–6. DOI: 10.1111/j.1365-2753.2011.01709.x
  17. Щербо С.Н., Щербо Д.С. Персонализированная медицина: в 7 т. Т. 1 Биологические основы. М.: РУДН; 2016. 224 с.
  18. Canonica G.W., Bachert C., Hellings P., Ryan D., Valovirta E., Wickman M. et al. Allergen Immunotherapy (AIT): a prototype of Precision Medicine. World Allergy Organ. J. 2015; 8(1): 31. DOI: 10.1186/s40413-015-0079-7
  19. Zielen S., Devillier P., Heinrich J., Richter H., Wahn U. Sublingual immunotherapy provides long-term relief in allergic rhinitis and reduces the risk of asthma: a retrospective, real-world database analysis. Allergy. 2018; 73(1): 165–77. DOI: 10.1111/all.13213
  20. Wahn U., Bachert C., Heinrich J., Richter H., Zielen S. Real-world benefits of allergen immunotherapy for birch pollen-associated allergic rhinitis and asthma. Allergy. 2019; 74(3): 594–604. DOI: 10.1111/all.13598
  21. Woodcock A., Vestbo J., Bakerly N.D., New J., Gibson J.M., McCorkindale S. et al. Effectiveness of fluticasone furoate plus vilanterol on asthma control in clinical practice: an open-label, parallel group, randomised controlled trial. Lancet. 2017; 390(10109): 2247–55. DOI: 10.1016/S0140-6736(17)32397-8
  22. Варгина В.Н., Барабанова Е.Н. Солфордское исследование — путь к улучшению контроля над бронхиальной астмой в реальной клинической практике (обзор клинического исследования). Пульмонология. 2017; 27(5): 672–8. DOI: 10.18093/0869-0189-2017-27-5-672-678
  23. Tan S.S., Gao G., Koch S. Big Data and analytics in healthcare. Methods Inf. Med. 2015; 54(6): 546–7. DOI: 10.3414/ME15-06-1001
  24. Ristevski B., Chen M. Big Data analytics in medicine and healthcare. J. Integr. Bioinform. 2018; 15(3): PII: /j/jib.2018.15.issue-3/jib-2017-0030/jib-2017-0030.xml. DOI: 10.1515/jib-2017-0030
  25. Gorini A., Mazzocco K., Triberti S., Sebri V., Savioni L., Pravettoni G. A P5 approach to m-Health: design suggestions for advanced mobile health technology. Front. Psychol. 2018; 9: 2066. DOI: DOI: 10.3389/fpsyg.2018.02066
  26. Buters J.T.M., Antunes C., Galveias A., Bergmann K.C., Thibaudon M., Galán C. et al. Pollen and spore monitoring in the world. Clin. Transl. Allergy, 2018; 8: 9. DOI: 10.1186/s13601-018-0197-8
  27. Oteros J., Pusch G., Weichenmeier I., Heimann U., Möller R., Röseler S. et al. Automatic and online pollen monitoring. Int. Arch. Allergy Immunol. 2015; 167(3): 158–66. DOI: 10.1159/000436968
  28. Kishikawa R., Kotoh E., Oshikawa C., Soh N., Shimoda T., Saito A. et al. Longitudinal monitoring of tree airborne pollen in Japan. Arerugi. 2017; 66(2): 97–111. DOI: 10.15036/arerugi.66.97
  29. Polleninfo. Medizinische Universität Wien. URL: https://www.polleninfo.org/AT/de.html (дата обращения — 15.01.2019).
  30. Air Matters. URL: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.freshideas.airindex&hl=ru (дата обращения — 15.01.2019).
  31. The Air Matters App. https://air-matters.com/ (дата обращения — 15.01.2019).
  32. Pollen.com. URL: https://www.pollen.com/forecast/current/pollen/73344?dnsz=1 (дата обращения — 15.01.2019).
  33. Bousquet J., Anto J.M., Annesi-Maesano I., Dedeu T., Dupas E., Pépin J.L. et al. POLLAR: Impact of air POLLution on Asthma and Rhinitis; a European Institute of Innovation and Technology Health (EIT Health) project. Clin. Transl. Allergy. 2018; 8: 36. DOI: 10.1186/s13601-018-0221-z
  34. Есипова Т.В. Аэропалинологические исследования: проблемы и перспективы. Молодежный научный форум: электронный сборник статей по материалам II Международной студенческой науч.-практ. конференции. 2018; 1(2). URL: https://nauchforum.ru/archive/MNF_interdisciplinarity/1(2).pdf (дата обращения — 15.01.2019).
  35. Мейер-Меликян Н.Р., Северова Е.Э., ред. Принципы и методы аэропалинологических исследований. Методическое пособие. М.; 1999. 148 с.
  36. Пыльца Club. URL: http://pollen.club/ (дата обращения — 15.01.2019).
  37. Allergotop. URL: https://allergotop.com/allergoefir/yandeks-pro-pyltsu-voprosy-i-otvety-o-novom-servise (дата обращения — 15.01.2019).
  38. Яндекс про пыльцу: вопросы и ответы о новом сервисе. https://allergotop.com/ (дата обращения — 15.01.2019).
  39. Прогноз аллергии. URL: https://prognozallergy.ru/map/about/ (дата обращения — 15.01.2019).
  40. Huang X., Matricardi P.M. Allergy and asthma care in the mobile phone era. Clin. Rev. Allergy Immunol. 2016. DOI: 10.1007/s12016-016-8542-y
  41. Demoly P., Passalacqua G., Pfaar O., Sastre J., Wahn U. Patient engagement and patient support programs in allergy immunotherapy: a call to action for improving long-term adherence. Allergy Asthma Clin. Immunol., 2016; 12: 34. DOI: 10.1186/s13223-016-0140-2
  42. Car J., Tan W.S., Huang Z., Sloot P., Franklin B.D. eHealth in the future of medications management: personalisation, monitoring and adherence. BMC Med. 2017; 15(1): 73. DOI: 10.1186/s12916-017-0838-0
  43. Alesina R., Milani M., Pecora S. A multicenter, randomized, parallel-group trial assessing compliance, tolerability, safety, and efficacy to treatment with grass allergy tablets in 261 patients with grass pollen rhinoconjunctivitis. J. Allergy (Cairo). 2012; 2012: 673502. DOI: 10.1155/2012/673502
  44. De Jongh T., Gurol-Urganc I., Vodopivec-Jamsek V., Car J., Atun R. Mobile phone messaging for facilitating self-management of long-term illnesses. Cochrane Database Syst. Rev. 2012; 12: CD007459. DOI: 10.1002/14651858.CD007459.pub2
  45. Astafieva N., Kobzev D. Adaptation of education programmes for elderly patients with asthma. Allergy. 2017; 72(suppl.103): S383–757. DOI: 10.1111/all.13252
  46. Bousquet J., Schunemann H.J., Fonseca J., Samolinski B., Bachert C., Canonica G.W. et al. MACVIA-ARIA Sentinel NetworK for allergic rhinitis (MASK-rhinitis): the new generation guideline implementation. Allergy. 2015; 70(11): 1372–92. DOI: 10.1111/all.12686
  47. Klimek L., Bergmann K.C., Biedermann T., Bousquet J., Hellings P., Jung K. Merk H. et al. Visual analogue scales (VAS): measuring instruments for the documentation of symptoms and therapy monitoring in cases of allergic rhinitis in everyday health care: Position Paper of the German Society of Allergology (AeDA) and the German Society of Allergy and Clinical Immunology (DGAKI), ENT Section, in collaboration with the working group on Clinical Immunology, Allergology and Environmental Medicine of the German Society of Otorhinolaryngology, Head and Neck Surgery (DGHNOKHC). Allergo J. Int. 2017; 26(1): 16–24. DOI: 10.1007/s40629-016-0006-7
  48. Azevedo P., Correia de Sousa J., Bousquet J., Bugalho-Almeida A., Del Giacco S.R., Demoly P. et al. Control of Allergic Rhinitis and Asthma Test (CARAT): dissemination and applications in primary care. Prim. Care Respir. J. 2013; 22(1): 112–6. DOI: 10.4104/pcrj.2013.00012
  49. Courbis A.L., Murray R.B., Arnavielhe S., Caimmi D., Bedbrook A., Van Eerd M. et al. Electronic Clinical Decision Support System for allergic rhinitis management: MASK e-CDSS. Clin. Exp. Allergy. 2018; 48(12): 1640–53. DOI: 10.1111/cea.13230
  50. Bousquet J., Agache I., Aliberti M.R., Angles R., Annesi-Maesano I., Anto J.M. et al. Transfer of innovation on allergic rhinitis and asthma multimorbidity in the elderly (MACVIA-ARIA) — EIP on AHA Twinning Reference Site (GARD research demonstration project). Allergy. 2018; 73(1): 77–92. DOI: 10.1111/all.13218
  51. Bousquet J., Arnavielhe S., Bedbrook A., Alexis-Alexandre G., van Eerd M., Murray R. et al. Treatment of allergic rhinitis using mobile technology with real world data: the MASK observational pilot study. Allergy. 2018; 73(9): 1763–74. DOI: 10.1111/all.13406

Кобзев Д.Ю. Развитие концепции медицины 4П через технологии «мобильного здоровья» // Вестник терапевта: сетевое издание. 2019. № 2 (38). URL: https://journal.therapy.school/statyi/razvitie-koncepcii-mediciny-4p-cherez-tehnologii-mobilnogo-zdorovja/ (дата обращения: дд.мм.гггг).

Предыдущая статья


Особенности дифференциального диагноза фенотипов ринита и индивидуализированной терапии у больной бронхиальной астмой (клиническое наблюдение)

Цель работы: продемонстрировать алгоритм диагностического поиска и подбора индивидуализированной терапии у пациентки с ринито...

Читать

Следующая статья


Профессор А.В. Жестков: «Появились и внедряются методы диагностики на генном уровне с определением различных дефектов иммунитета»

На вопросы сетевого издания — журнала «Вестник терапевта» отвечает Жестков Александр Викторо...

Читать

Наверх