Ang pagdagsang sa mobile health (mHealth) padayon nga nagpatunghag igo nga buzz. Ang mga outlet sa media dali nga magatabon sa usa ka flashy nga bag-ong app nga nagsaad sa paghatag gahum sa mga pasyente nga mahimong mas himsog o makatabang sa mga clinician nga mahimong mas epektibo ug episyente. Usa ka bag-o nga pagrepaso nga gihimo sa University of Chicago nagpakita nga ang labing publiko nga mga mobile apps sa panglawas gidesinyo alang sa mga pasyente.
Kanunay nilang target ang pag-ayo sa maayong panglawas ug sakit. Kining duha ka mga kategoriya gisundan sa mga apps alang sa pag-ila sa kaugalingon, mga aplikante sa pagdumala sa tambal (mga digital nga pahinumdom) ug elektronik nga pasyente nga portal apps.
Bisan pa, kadaghanan sa mga apps sa mHealth wala masulayan sa usa ka estrikto nga pamaagi, aron dili kita makasiguro nga ilang gipahimutangan ang ilang mga saad. Ang katuyoan niining artikuloha dili ang pagbalibad sa lehitimong potensyal alang sa teknolohiya sa mHealth aron mausab ang pag-atiman sa panglawas ug resulta sa panglawas sa positibo nga pamaagi, apan aron ihulagway kung unsa ang depektibo nga mga mHealth apps ug mga himan nga magdala sa seryoso nga mga sangputanan.
Adunay daghang mga matang sa mga depekto nga makahampak sa usa ka app o device sa mHealth. Ang listahan dili hingpit.
Dili tinuod
Daghang mga app o device sa mHealth ang gidesinyo sa pagsukod sa mga lagda sama sa glucose sa dugo, presyon sa dugo, kalihokan sa pisikal , function sa baga, lebel sa oxygen, ug rhythms sa kasingkasing. Ang usa ka dili tinuod nga app o himan nagsukod sa parameter nga dili tukma, pinaagi sa pagpaubos, pagpalabi, o sayop nga klasipikasyon.
Hunahunaa ang usa ka app nga nagsumpay sa usa ka glucose strip reader aron sa pagbag-o sa smartphone ngadto sa usa ka glucose meter. Kon ang app nagpakita sa usa ka dili matuod nga pagbasa sa glucose ug nagsugyot sa sayup nga dosis sa insulin, nan ang pasyente mahimong mag-antos sa delikado nga ubos o taas nga lebel sa glucose human ipahigayon ang insulin.
Ang pipila ka mga pag-us aka dili mga yano nga mga numero, apan hinoon mga kategoriya Ang usa ka dili matuud nga app dili magkahiusa sa parameter ngadto sa sayup nga kategoriya. Si Joel A. Wolf ug ang iyang mga kaubanan gikan sa University of Pittsburgh nagsusi sa katukma sa mga smartphone apps nga gituyo aron pag-analisar sa mga litrato sa mga panit sa panit ug gibana-bana ang kalagmitan nga ang mga samad mga melanoma.
Tulo gikan sa upat ka apps ang misclassified 30 porsyento o labaw pa sa tinuod nga melanomas ingon nga benign. Ang laing pagtuon nga may makapaikag nga resulta gipatik usab ni Dr. Christophe Wyss, usa ka cardiologist gikan sa Heart Clinic Zurich sa Switzerland. Gisusi sa iyang team ang komersyal nga smartphone apps nga nagsukod sa heart rate. Nakaplagan nila ang mga panagsumpaki sa ilang pagkumpirma sa pagkumpirma, uban sa dili mga contact nga mga aparato nga nagpakita dili kaayo katukma kaysa mga contact-based apps.
Ang degree nga diin ang usa ka dili balido nga app o device nga makompromiso sa kaluwasan sa pasyente nag-agad sa direksyon ug kadako sa sayup, ang nagpahiping kondisyon sa panglawas nga gisulbad, ang konteksto diin gigamit ang app, ug uban pang mga hinungdan.
Dili kasaligan
Ang dili masaligan nga app o device nagpatunghag sobra nga kausaban sa pagsukod sa mga parameter nga wala mausab. Pananglitan, ang dili masaligan nga glucose measurement app nagpakita nga ang glucose sa dugo sa user nausab sa kamahinungdanon sa pagkatinuod kini nagpabilin nga lig-on.
Timan-i nga ang usa ka app o device mahimong kasaligan apan dili balido. Ang usa ka himan nga kanunay nagapakaubos sa glucose sa dugo nga 30 mg / dL ang kasaligan apan dili balido.
Dili base sa ebidensya
Ang usa ka app o device nga wala ibase sa siyentipikanhong ebidensya makahatag sa pagtasa o magsugyot sa mga pagtambal nga walay pulos sa labing maayo, o makadaot sa pinakagrabe. Ang usa ka intermediate nga sitwasyon mao nga ang mHealth technology wala maghatag og mga bahin o mga sangkap nga nahibal-an nga mapuslanon. Ibutang nga ang usa ka doktor mogamit sa usa ka app aron matino ang pinakamaayo nga paagi sa pagtambal alang sa usa ka pasyente nga adunay dili mapugngan nga hika. Kon ang app wala magrekomendar sa mga pagpatambal nga nakabase sa ebidensya (sama sa inhaled steroids), nan ang pasyente mahimong mag-antus nga walay kinahanglan.
Ang ubang mga mHealth apps nagkalkula sa usa ka profile sa risgo sa pasyente nga gibase sa datos nga adunay pasyente. Pananglitan, ang calculator sa risgo sa kasingkasing mahimong mogamit sa edad sa pasyente, gender, status sa pagpanigarilyo, presyon sa dugo, kolesterol nga lebel, ug uban pang impormasyon sa pagtantiya sa risgo sa mga panghitabo sa kasingkasing.
Ang grabe nga mga dili tukma sa ingon nga usa ka app mahimong mopili sa mga clinician ngadto sa makadaot o dili epektibo nga pamaagi sa pagtambal.
Ang mga health care providers gilauman nga mag-ehersisyo ang klinikal nga paghukom sa pagdesisyon kon molihok ba sa impormasyon nga gipresentar sa apps o mga gamit. Apan ang usa ka depektoso nga app mahimong makita nga kasaligan. Ang mga pasyente o kinatibuk-ang mga konsumidor (ang pinakadaghang tigpaminaw alang sa mHealth apps) dili kaayo makahimo sa paghukom sa katukma sa usa ka app o device. Ang mga eksperto nangatarongan nga ang kontrolado nga mga pagsulay (kasagaran nga gikonsiderar nga bulawan nga sumbanan sa panukiduki) ang gikinahanglan sa pag-validate sa mHealth apps ug sa ilang mga prinsipyo. Sa partikular, kita kinahanglan nga mangita alang sa mga pagsulay nga adunay dagkong mga sample ug taas nga follow-up. Sa pagkakaron, wala'y daghang ebidensya nga nagsuporta sa mga gipangangkon sa daghang mga app sa panglawas. Busa, dugang panukiduki gikinahanglan aron sa pagtukod kon daghan sa mga apps nga mahimo nga usa ka bililhon nga himan sa pag-atiman sa panglawas. Importante usab alang sa mga propesyonal sa panglawas nga mahibal-an unsaon sa paggamit sa mga bag-ong apps.
Ubang mga konsiderasyon
Ang usa ka depektibo nga app mahimong makuha gikan sa tiyanggihan, sama sa kaso sa Pfizer's Rheumatology Calculator app , nga naghatag og dili tukma nga iskor alang sa pagtimbang-timbang sa kalihokan sa sakit sa mga pasyente nga may rheumatoid arthritis.
Apan ang pagtangtang gikan sa mga online nga merkado nagpugong lang sa bag-ong mga pag-download. Komosta ang bahin sa mga app nga na-download na sa smartphone o tablet sa user? Kung ang user wala mahibalo sa kapeligrohan, nan ang risgo magpadayon.
Ang laing hinungdan nga isyu mao ang seguridad sa sensitibo nga impormasyon sa panglawas nga gitipigan o gi-access sa mHealth technology. Ang mga pasyente ug mga clinician nabalaka mahitungod sa potensyal nga paglapas sa datos.
Ang FDA nag-regulate sa pipila ka mga matang sa mga mobile health apps, apan ang uban giisip nga ubos nga risgo kon wala kini giisip nga medikal nga mga himan ug dili ma-monitor.
Bisag nahibalo kita sa ilang mga kapeligrohan ug limitasyon, ang mHealth apps usab adunay potensyal sa pagdasig sa mga tawo sa paghimo sa mas himsog nga mga pagpili ug pagdawat sa dugang nga responsibilidad.
> Mga Tinubdan:
> Coppetti T, Brauchlin A, Wyss C, ug uban pa. Pagkatukma sa smartphone apps alang sa pagsukod sa rate sa kasingkasing. European Journal of Preventive Cardiology 2017; 24 (12): 1287-1293.
> Cortez N, Cohen I, Kesselheim A. FDA Regulasyon sa Mobile Health Technologies. New England Journal Medicine 2014; 371 (4): 372-379.
Ang Covolo L, Ceretti E, Moneda M, Castaldi S, Gelatti U. Ang ebidensya ba nagsuporta sa paggamit sa mga mobile phone apps ingon nga usa ka drayber alang sa pagpalambo sa himsog nga lifestyles gikan sa panglantaw sa panglawas sa publiko? Usa ka sistematikong pagrepaso sa Randomized Control Trials. Patient Education and Counseling 2017; 100: 2231-2243.
> Kao C, Liebovitz D. Mga Aplikante sa Mga Gamit sa Kinabuhi sa Mobile: Mga Kasamtangang Estado, Mga Kalisdanan, ug Mga Kaagi sa Umaabot. Pm & R 2017; 9 (5): S106-S115.
> Powell A, Landman A, Bates D. Sa pagpangita sa pipila ka mga maayong apps. Jama 2014; 311 (18): 1851-1852.
> Wolf JA, Moreau JF, Akilov O, ug uban pa. Diagnostic Inaccuracy sa Smartphone Applications alang sa Melanoma Detection. JAMA Dermatology 2013; 149 (4): 422-426.