jueves, 3 de octubre de 2019

Herramientas de eHealth para la autoevaluación de la agudeza visual - Tecnología - IntraMed

Herramientas de eHealth para la autoevaluación de la agudeza visual - Tecnología - IntraMed



Una revisión de su alcance | 01 SEP 19

Herramientas de eHealth para la autoevaluación de la agudeza visual

La discapacidad visual aumenta año tras año, con estimaciones globales de 237,1 millones afectadas por discapacidad visual moderada o grave para 2020. Las herramientas de detección de eHealth podrían ayudar a abordar éste y otros trastornos al aumentar la identificación de los mismos y promover su corrección
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Autor: W. Kent Yeung , P. Dawes , A. Pye y colaboradores NPJ Digital Medicinevolume 2, Article number: 82 (2019)
Introducción

La discapacidad visual aumenta año tras año, con estimaciones globales de 237,1 millones afectadas por discapacidad visual moderada o grave para 2020. La discapacidad visual tiene impactos negativos en la calidad de vida, la salud mental y física, impide el rendimiento en la escuela, reduce la empleabilidad y la productividad y se asocia con un mayor riesgo de mortalidad por todas las causas en las personas mayores.

Los errores de refracción no corregidos y las cataratas no operadas son las principales causas globales de discapacidad visual y más del 80% de todas las discapacidades visuales se pueden prevenir. Los errores de refracción no corregidos son responsables del 53% de la discapacidad visual. Se estima que la contribución de los errores de refracción no corregidos a todos los problemas de visión moderados a graves es mayor en los países de ingresos bajos y medios  que en los países de ingresos altos.

Una razón potencial para la prevalencia de los errores de refracción no corregidos puede ser la falta de acceso a los servicios de salud visual.
En algunos países de ingresos bajos y medios, los servicios de salud visual solo se ofrecen en los niveles de atención secundaria y terciaria, no a nivel comunitario.

La disponibilidad de exámenes oculares en los hogares de las personas, vivir solos, el costo de la atención y las percepciones de que la disminución de la agudeza visual es normal con el envejecimiento también se asocian con los errores de refracción no corregidos. Las herramientas de detección de eHealth pueden ayudar a abordar éstos y otros trastornos tales como la degeneración macular al aumentar la identificación de los mismos y promover su corrección.

Con el crecimiento de la tecnología, la creciente cantidad de herramientas en línea y el potencial de ahorro en costos de atención médica, la inversión en salud digital crece año tras año. Dos tercios de la población mundial ahora están conectados a través de dispositivos móviles.

Sin embargo, la calidad de las herramientas de eHealth  es incierta. Los desarrolladores de herramientas de eHealth  generalmente no tienen capacitación en salud y los profesionales de la salud no están involucrados en el desarrollo de la mayoría de las herramientas.

Los objetivos de la revisión fueron (i) proporcionar una visión general de las herramientas en línea o basadas en aplicaciones para la autoevaluación de la agudeza visual; y (ii) identificar y criticar la calidad de estas herramientas con respecto a la validez y confiabilidad. La revisión excluyó las aplicaciones de software destinadas al uso clínico profesional.

La revisión se centró en las herramientas para la autoevaluación de la agudeza visual porque la agudeza visual es un fuerte predictor de la calidad de vida relacionada con la visión autoinformada y las definiciones de discapacidad visual de la Clasificación Internacional de Enfermedades 11 (2018) se basan en la agudeza visual; La agudeza visual es el índice primario de discapacidad visual.


Métodos

Se realizó una búsqueda sistemática entre mayo de 2017 y mayo de 2018 para identificar las herramientas de detección de candidatos para su inclusión. El motor de búsqueda Google se usó para identificar herramientas en línea y Google Play y Apple App Store se usaron para identificar aplicaciones de teléfonos inteligentes y tabletas.

Los términos de búsqueda utilizados fueron "En línea" O "basado en Internet" Y "Visión" O "Ojo" Y "Prueba" O "Pantalla" O "Verificar", examinándose los primeros cien resultados. Estos fueron ordenados automáticamente según su relevancia por el motor de búsqueda.

Los criterios de inclusión fueron:

(i) Las pruebas se concibieron como pruebas autoadministradas de agudeza visual que se pueden completar sin el apoyo de un profesional.

(ii) Las pruebas proporcionan algunos comentarios sobre el rendimiento

(iii) Las pruebas se alojaron en línea o como una aplicación para teléfonos inteligentes.

(iv) Las pruebas estaban disponibles gratuitamente o de bajo costo.

Se excluyeron 48 pruebas diseñadas para su uso por profesionales.


Resultados

Después de analizar los resultados, se evaluaron 92 herramientas para determinar su elegibilidad, y se seleccionaron 42 pruebas móviles y / o en línea para su revisión. Todas las pruebas tardaron entre 5 y 20 minutos en completarse, incluidos el tiempo de configuración y calibración. Varias pruebas no especificaron la prueba de un ojo a la vez, por lo que se clasificaron como pruebas de visión binocular.

Optotipos

Habían veintiuna herramientas que usaban una mezcla de optotipos estándar; dentro de estas, cinco también ofrecían optotipos no estándar y tres opciones incluidas para imágenes o números. Veinte herramientas solo proporcionaron optotipos alternativos. Una herramienta incluía solo optotipos numéricos.

Interfaz de presentación y respuesta

La mayoría de las herramientas (n =25) presentaron los optotipos uno por uno y ninguno ofreció los optipos con el amontonamiento como opción. Este formato se empleó para los optotipos que requerían que el participante decidiera sobre la orientación de la figura, por ejemplo Landolt C o volteo E. Para dispositivos móviles, se podría usar un gesto de deslizamiento para registrar la respuesta a la dirección del optotipo.

El segundo formato de presentación más común fue presentar el cuadro completo ( n = 11). Diez se encontraron a través de búsquedas en Google en línea y estaban destinadas para su uso con una interfaz de computadora de escritorio / portátil. También hubo un pequeño número que presentó los optotipos utilizando métodos no validados.

Calibración

La mayoría de las herramientas (n = 38) proporcionó instrucciones para completar la prueba de manera estándar, por ejemplo, posicionamiento a la distancia correcta de la pantalla. Seis herramientas proporcionaron información sobre la distancia de prueba dependiendo de la resolución de la pantalla.

Tres herramientas adicionales incluyeron un cuadro estándar de Snellen con la adición de una barra de calibración: el usuario debe medir la barra de calibración en centímetros y el resultado es la distancia que el usuario debe pararse desde la pantalla en pies.

Cuatro herramientas proporcionaron un procedimiento de calibración, que implicó la estandarización del tamaño del optotipo mediante el uso de un objeto de referencia (como una tarjeta de crédito) para ajustar el tamaño de la imagen de manera apropiada utilizando los conmutadores en pantalla.

Las herramientas que ofrecían procedimientos de calibración eran solo aquellas en plataformas alojadas en la web. Ninguna herramienta en plataformas móviles proporcionó opciones de calibración.

La mayoría de las herramientas (n = 32) incluían una declaración de que eran herramientas de detección y que no estaban destinadas a reemplazar las pruebas profesionales. Las herramientas recomendaban consultar a un profesional si el usuario tenía alguna inquietud sobre su visión, y recomendaban pruebas de visión periódicas.

Presentación de resultados

La presentación de resultados varió ampliamente. La más común (n=13) fue la fracción de Snellen con la mayoría medida en pies (n =9). Cinco de esas trece herramientas simplemente proporcionaron información sobre la puntuación de la tabla y el usuario debía interpretar los resultados siguiendo las instrucciones. Por ejemplo, se requeriría que el usuario determinara el puntaje de Snellen en función de qué línea se leyó (por ejemplo, la tercera línea sería equivalente a 20/40).

Las 11 herramientas restantes proporcionaron automáticamente una fracción de Snellen junto con una explicación (por ejemplo, “20/100 significa que cuando te paras a 20 pies de la tabla puedes ver lo que puede ver una persona normal de pie a 100 pies de distancia, 20/100 se considera moderada discapacidad visual").

Dieciocho herramientas proporcionaron una puntuación de rendimiento visual pero sin ninguna otra interpretación. Por ejemplo, algunas herramientas proporcionan un puntaje porcentual o rendimiento visual categorizado como de riesgo bajo, medio o alto.

Cuatro herramientas produjeron un valor decimal simple sin más aclaraciones. Dos herramientas proporcionaron una receta basada en dioptrías para la visión de cerca. Por último, cinco herramientas dieron un puntaje no estándar basado en porcentaje para cada ojo (ej., Izq 80%, Der 75%) sin detalles de cómo se calculan o interpretan estos porcentajes.

Validez y fiabilidad

Se devolvieron cinco encuestas electrónicas y se realizaron 37 búsquedas adicionales para descubrir datos de validez o confiabilidad. Las cinco herramientas que respondieron a la encuesta informaron la recopilación de datos de confiabilidad y validez, pero no presentaron ningún dato que respalde este caso.


Discusión

Las herramientas de autoevaluación de la visión en línea pueden ayudar a abordar la creciente carga de la discapacidad visual tanto en países de altos ingresos como en países de ingresos bajos y medios. Sin embargo, de las 42 herramientas para la autoevaluación de la agudeza visual que se incluyeron para su revisión, solo una herramienta informó datos de validez. Y para esa herramienta, no se informó el número y los tipos de pacientes en la validación.

Ninguna herramienta reportó datos de confiabilidad. La incierta validez y confiabilidad de la mayoría de las herramientas es preocupante porque las herramientas poco confiables pueden pasar por alto casos de discapacidad visual o pueden causar ansiedad indebida al identificar falsamente los casos.

Las aplicaciones de eHealth  de mala calidad pueden comprometer la seguridad del paciente (por ejemplo, en relación con el cálculo de la dosis, o la detección de melanoma).

Puede haber problemas similares para las herramientas de evaluación de la visión. Las herramientas de evaluación de la visión que se identificaron en las tiendas de aplicaciones móviles solían clasificarse en las secciones "Médica" o "Salud y estado físico".

El uso de dicha terminología puede aumentar la probabilidad de que los usuarios confíen en estas herramientas para obtener información médica. Es necesario establecer estándares regulatorios para las herramientas de autoevaluación de la visión para garantizar que la seguridad del usuario no se vea comprometida.

Una posible solución puede ser el respaldo de agencias nacionales de salud creíbles y / u ONGs basadas en un conjunto de estándares acordados internacionalmente que tengan en cuenta la eficacia y seguridad de las herramientas de eHealth .

Por lo tanto, puede ser que la falta de confiabilidad en las aplicaciones de autocomprobación no sea un problema tecnológico, sino que se deba a la falta de conciencia por parte de los desarrolladores de aplicaciones con respecto a las características de la prueba ópticamente importantes (por ejemplo, el estilo de los optotipos, su espacio).

Las pautas que involucran estándares mínimos de calidad pueden ser útiles para garantizar que las aplicaciones de autoevaluación sean de confiabilidad comparable a los sistemas profesionales.

Además de los sistemas de certificación de calidad para las herramientas de eHealth, las herramientas de eHealth para la discapacidad visual deben incluir un vínculo claro a la atención que respalde a los usuarios que actúan sobre el resultado de la prueba de visión. Las herramientas de autoevaluación de agudeza visual en esta revisión dirigieron al usuario a visitar a un profesional para obtener más consejos o pruebas.

No incluir un enlace específico a servicios clínicos o de apoyo puede significar que solo una pequeña proporción de las personas que no aprueban un examen de visión actúen luego en base a los resultados obtenidos. Las posibilidades adicionales pueden incluir la vinculación directa de las aplicaciones de autoevaluación con los servicios clínicos y / o la atención prestada de forma remota a través de videoconferencia u otras tecnologías.

Este tipo de atención de teleHealth  está en aumento, por ejemplo, en la entrega remota de un programa de ejercicios de rehabilitación cardíaca o en la autogestión del cuidado de la piel, donde una aplicación de eHealth permite la comunicación bidireccional entre el paciente y el médico.

El paradigma de atención remota es interesante, pero una limitación importante de este paradigma es el uso de una herramienta de Internet de confiabilidad incierta que no puede proporcionar un examen completo de la salud ocular y que puede dar como resultado que los usuarios se sientan falsamente tranquilizados por el hallazgo de agudeza visual normal.

Una limitación de esta revisión fue que solo ofrece una instantánea de las herramientas de visión de autoevaluación en un momento dado en un panorama que cambia constantemente. Sin embargo, es probable que los problemas relacionados con la calidad y los vínculos con la atención identificados en esta revisión puedan aplicarse a las herramientas de autoevaluación que pueden publicarse en los meses y años posteriores a esta revisión.

Una limitación adicional es que solo se evaluaron las herramientas para la autoevaluación de la agudeza visual; Las herramientas pueden evaluar parámetros adicionales que pueden estar relacionados con condiciones específicas de salud ocular. Sin embargo, el enfoque en la agudeza visual es válido, ya que éste es uno de los principales indicadores de discapacidad visual.


 Conclusiones

  • Las herramientas de visión de eHealth tienen potencial para enfrentar una carga creciente asociada con la discapacidad visual, particularmente en países de ingresos bajos y medios, pero la validez y fiabilidad de la mayoría no se ha establecido.
     
  • Es necesario garantizar que las herramientas de visión de eHealth sean de buena calidad. Las soluciones incluyen los marcos establecidos para la regulación que tienen en cuenta la accesibilidad, la privacidad y el contenido, y la creación de bancos de herramientas de alta calidad por parte de las agencias nacionales de salud u otras organizaciones en las que los usuarios pueden confiar.
     
  • También existe la necesidad de vincular efectivamente las autoevaluaciones de la agudeza visual con una vía de atención, lo que también podría implicar la atención prestada de forma remota.

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