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使用智能手机登记、获得同意并收集患者自我报告的数据,有可能增强我们对疾病负担的理解,并量化现实世界中的生理影响。也有可能利用集成的智能手机传感器来促进临床相关数据的远程收集。
我们使用定制的ResearchKit应用程序进行了来自现实世界的类风湿性关节炎患者数据(PARADE)观察性研究,并采用自带设备的方法。我们的目的是评估使用完全数字化方法(社交媒体和智能手机应用程序)对类风湿性关节炎患者进行现实世界观察性研究的可行性。
我们使用定制的ResearchKit应用程序进行了这项观察性研究,并采用了自带设备的方法。为了招募患者,旨在指导患者完成一系列任务的PARADE应用程序通过社交媒体平台进行宣传,并提供给美国的患者从苹果应用商店下载。我们收集了患者报告的数据,如病史,类风湿关节炎相关药物(过去和现在),以及一系列患者报告的结果测量。我们在评估中纳入了关节疼痛图和一种新的客观评估手腕活动范围,由智能手机内置陀螺仪和加速度计测量。
在1个月的社交媒体招募活动中,399名参与者自我注册,自我同意,并提供完整的人口统计数据。关节疼痛是困扰研究参与者的最常见类风湿关节炎症状(344/393,87.5%)。患者报告的严重手腕疼痛似乎与应用程序客观测量的手腕运动范围呈负相关。在研究开始时,399名参与者中有292名(73.2%)表示倾向于参加基于移动应用程序的研究。在第12周,参与研究的人数下降到399人中的45人(11.3%)。
尽管参与者数量随着时间的推移而减少,但将社交媒体和智能手机应用程序与传感器集成相结合,是收集类风湿性关节炎患者报告数据的一种可行且具有成本效益的方法。智能手机内的集成传感器可以提供新的终点,新的手腕运动范围测试需要进一步的临床验证。
传统上,临床研究和数据收集主要通过基于现场的方法进行。临床研究中心对患者进行筛选和招募,然后进行一系列的临床访问,安排程序和临床评估。其他方法包括通过电话、邮件或电子调查收集数据。这些基于站点的方法可能非常复杂、昂贵且耗时;这些方法的局限性包括研究者的偏见[
手机拥有量在全球范围内变得越来越普遍,2017年全球使用手机的人数估计为48亿[
患有长期慢性和身体致残疾病的患者,如类风湿关节炎(RA),需要在家中管理日常护理活动和类风湿关节炎症状的波动,可能是电子数据收集可能特别有用的人群。RA是一种慢性进行性自身免疫性疾病,影响身体的活动关节,可能导致严重和不可逆转的残疾;症状包括关节疼痛或压痛、关节肿胀、晨僵、关节活动范围缩小、肌肉疼痛和疲劳[
ResearchKit (Apple Inc ., Cupertino, CA, USA)是2015年发布的一个基于ios的移动医疗研究开源框架。它是一个由预先构建的模块组成的应用程序,可以根据研究需求进行调整。迄今为止,ResearchKit已用于心血管健康、哮喘、帕金森病、2型糖尿病和癌症的观察性、现实世界的研究[
几项观察性研究通过采用有效的基于问卷的患者报告结果(PRO)测量方法,评估了智能手机在测量主观类风湿性关节炎疾病活动方面的使用[
来自真实世界的类风湿性关节炎患者数据(PARADE)研究是一项无站点、前瞻性、真实世界的观察性研究,在这项研究中,RA患者可以完全通过下载到自己智能手机上的定制ResearchKit应用程序自行招募、提供同意、注册和报告他们的医疗数据。主要目标是评估使用ResearchKit将患者纳入研究的可行性,以及使用该应用程序收集患者数据的可行性,包括主观评估(即自我报告的症状、经过验证的健康相关生活质量调查和关节疼痛图),以及一种新的、客观的手腕ROM测试。为了确定应用程序和无站点招募方法的可行性,该研究的目的是在1个月内招募至少300名参与者,证明参与者的人口统计数据与现有RA登记处的相似,并评估开发的算法,以支持通过应用程序客观测量RA症状。
PARADE应用程序是由葛兰素史克(GlaxoSmithKlein)创建和开发的。Brentford, UK)和Possible Mobile (Denver, CO, USA)使用ResearchKit平台,该平台是开源的,可以在GitHub上获得[
本研究(研究编号205718)由Quorum机构审查委员会(Quorum review Inc, Seattle, WA, USA)批准。该研究是一个观测平台试点;它没有在临床试验登记处注册。该应用程序在美国通过苹果应用程序商店提供。我们确定加利福尼亚州、德克萨斯州、纽约州、宾夕法尼亚州和佛罗里达州是RA患病率最高的5个州;因此,我们通过社交媒体平台,如Facebook (Facebook, Inc, Menlo Park, CA, USA)和Twitter (Twitter, Inc, San Francisco, CA, USA),在这些州发起了有针对性的数字患者招募活动。我们还瞄准了HealthUnlocked (HealthUnlocked,伦敦,英国)、Inspire (Inspire,阿灵顿,弗吉尼亚州,美国)和Facebook上关节炎基金会(Arthritis Foundation)的粉丝。
我们设定招募时间为1个月,目标入组300例患者。根据美国食品和药物管理局的规定,同意过程符合联邦法规第11部分(21CP11)第21条,以确保其值得信赖、可靠,并等同于纸质记录。
一旦潜在的参与者下载并打开应用程序,他们就会看到有关该研究的信息以及一份纳入和排除标准问卷。纳入标准为21岁或以上,会说英语,居住在美国,并有医生诊断为类风湿性关节炎。符合资格标准的参与者进行电子知情同意。一旦他们完成了这些,他们就可以通过电子邮件收到一份同意书的副本,作为他们的记录。个人身份信息(包括电子邮件地址)的收集仅限于同意过程,并与研究数据分开存放在安全服务器上(Medidata Solutions Inc ., New York, NY, USA)。在整个过程中,参与者使用智能手机触摸屏浏览应用程序。
我们完全通过应用程序进行了这项研究,没有人类互动,没有医疗干预,也没有经济激励。
可能移动公司对这款应用程序进行了编程,自动将参与者随机分为两组,没有分层,两组对他们个人数据的访问程度不同。A组每天都可以访问他们的个人症状数据仪表板,而B组只有在数据收集12周后的研究结束时才能访问。知情同意书通知参与者,他们将被随机分配到两个研究组中的一个;然而,参与者没有被告知随机化的目的。
入组时(第1周)收集的数据包括基线人口统计数据、健康史信息、保留率和药物。参与者被鼓励在不同的时间点完成几个主观和客观的研究任务,如下所述。
每周,参与者通过应用程序收到一个提醒,要求他们完成通过个性化仪表板访问的各种任务,这些任务旨在评估他们的疾病状态。每周报告的结果测量是类风湿关节炎严重程度量表(患者整体评估)[
专门为该应用程序设计了一个交互式关节疼痛图,以记录疼痛关节的数量和严重程度(从55个预先指定的关节中)。在第1周和第8周,参与者被要求将每个关节的疼痛(关节在身体图中显示)评分为0(无痛),1(轻度疼痛),2(中度疼痛)或3(严重疼痛)。在最终评估(第12周),进行参与者满意度调查。
鉴于缺乏有效的技术来评估手腕ROM和缺乏参考标准比较,我们为本研究开发了一种新的客观手腕ROM练习。实验将在第1周和第12周完成(
手腕活动范围(ROM)锻炼。(A)通过应用程序向参与者提供手腕ROM练习说明。(B, C)基于实验测试数据的手腕ROM初步验证。(B)手腕完全伸展时手机方向(蓝色箭头)相对于初始方向(黑色箭头)的相对变化。(C)手腕完全屈曲时手机方向的相对变化。在这两个示例中,在测量时刻显示任务执行的视频帧作为目视检查的参考。绿点对应于之前测量的手机方向。
从PARADE应用程序收集的数据存储在Medidata临床研究平台内符合21cp11标准的安全服务器中。数据被转换成JavaScript Object Notation文件。完成的问卷数据随后转换为统计分析系统数据集。所有的研究数据都是匿名的,没有个人身份信息作为研究数据的一部分。该研究主要是对Apple ResearchKit应用程序的可行性研究,数据分析侧重于描述性信息。我们纳入了可分析时停止研究的参与者的数据。没有缺失数据的输入。由于这是一项试点研究,旨在调查使用智能手机应用程序进行观察性研究的可行性,因此我们没有预期具体的结果。
2016年7月至11月,我们在美国进行了PARADE现实世界观察研究。在发行1个月内,该应用完成了1170次下载,其中大多数是针对Facebook广告(1018/1170,87.01%)。其中,428人表示同意;然而,有29人在1个月之外同意,因此我们没有将他们的数据纳入评估。
来自真实世界的类风湿性关节炎患者数据(PARADE)应用程序研究招募。*定义为完成所有人口统计问题的人。
人口统计学和基线临床特征。
特征 | A组(n=197) | B组(202例) | 总(N = 399) | |
女性,n (%) | 158 (80.2) | 164 (81.2) | 322 (80.7) | |
年龄(岁),平均(SD) | 49.2 (12.48) | 46.8 (12.00) | 47.9 (12.28) | |
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白色 | 154 (78.2) | 168 (83.2) | 322 (80.7) |
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非裔美国人 | 5 (2.5) | 11 (5.4) | 16 (4.0) |
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拉美裔 | 27日(13.7) | 13 (6.4) | 40 (10.0) |
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亚洲 | 7 (3.6) | 4 (2.0) | 11 (2.8) |
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其他 | 4 (2.0) | 6 (3.0) | 10 (2.5) |
体重指数(kg/m2),均值(SD) | 29.3 (7.03) | 29.7 (7.55) | 29.5 (7.29) | |
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中学或以下 | 4 (2.0) | 1 (0.5) | 5 (1.3) |
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高中 | 44 (22.3) | 42 (20.8) | 86 (21.6) |
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大学 | 91 (46.2) | 111 (55.0) | 202 (50.6) |
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研究生院 | 58 (29.4) | 48 (23.8) | 106 (26.6) |
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当前的 | 18 (9.1) | 19日(9.4) | 37 (9.3) |
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以前的 | 61 (31.0) | 60 (29.7) | 121 (30.3) |
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从来没有 | 118 (59.9) | 123 (60.9) | 241 (60.4) |
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<2 | 60 (30.5) | 62 (30.7) | 122 (30.6) |
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2 - 5 | 44 (22.3) | 47 (23.3) | 91 (22.8) |
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5-10 | 45 (22.8) | 46 (22.8) | 91 (22.8) |
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> 10 | 48 (24.4) | 47 (23.3) | 95 (23.8) |
在1170名参与者中,其余399人(34.10%)登记、同意并提供了完整的人口统计数据,因此我们认为他们提供了可分析的数据(
关节疼痛是困扰研究参与者的最常见RA症状(344/393,87.5%)。与类风湿性关节炎症状一致,止痛药、非甾体抗炎药、皮质类固醇和甲氨蝶呤是最常用的药物(
通过应用程序收集的PRO测量数据显示,在整个研究过程中,任何量表都没有实质性变化;然而,在整个研究过程中,参与者的数量有所减少(
目前类风湿关节炎药物。
药物治疗 | 研究人群,n (%) | ||
A组(n=194) | B组(n=194) | 总(n = 388) | |
止痛药 | 89 (45.9) | 81 (41.8) | 170 (43.8) |
非甾体抗炎药一个 | 111 (57.2) | 83 (42.8) | 194 (50.0) |
糖皮质激素 | 57 (29.4) | 60 (30.9) | 117 (30.2) |
甲氨蝶呤 | 76 (39.2) | 79 (40.7) | 155 (39.9) |
硫唑嘌呤 | 3 (1.5) | 2 (1.0) | 5 (1.3) |
金诺芬 | 1 (0.5) | 0 | 1 (0.3) |
氯喹 | 1 (0.5) | 0 | 1 (0.3) |
羟氯喹 | 46 (23.7) | 61 (31.4) | 107 (27.6) |
Leflunomide | 13 (6.7) | 17 (8.8) | 30 (7.7) |
霉酚酸 | 3 (1.5) | 0 | 3 (0.8) |
柳氮磺胺吡啶 | 11 (5.7) | 18 (9.3) | 29 (7.5) |
Abatacept | 14 (7.2) | 15 (7.7) | 29 (7.5) |
Adalimumab | 23日(11.9) | 19日(19.8) | 42 (10.8) |
Certolizumab | 7 (3.6) | 3 (1.5) | 10 (2.6) |
道, | 14 (7.2) | 20 (10.3) | 34 (8.8) |
Golimumab | 4 (2.1) | 7 (3.6) | 11 (2.8) |
英夫利昔单抗 | 6 (3.1) | 10 (5.2) | 16 (4.1) |
利妥昔单抗 | 4 (2.1) | 7 (3.6) | 11 (2.8) |
托珠单抗 | 7 (3.6) | 6 (3.1) | 13 (3.4) |
Tofacitinib | 9 (4.6) | 9 (4.6) | 18 (4.6) |
其他人 | 19日(9.8) | 21日(10.8) | 40 (10.3) |
一个非甾体抗炎药。
参与者在美国境内的地理分布。
我们开发了一种新的工具来客观评估参与者的手腕关节ROM,并在本研究中首次对其进行了测试。在第1周,71.4%(285/399)的参与者进行了新的手腕ROM任务。为了评估这一客观测试与患者报告的关节疼痛之间的潜在关联,我们将腕关节ROM数据与每个参与者的关节疼痛图评估中的腕关节疼痛评分进行了比较。患者报告的严重手腕疼痛似乎与应用程序测量的手腕ROM呈负相关(
在研究开始时,我们询问参与者,他们是更愿意参加在诊所进行的研究,还是使用移动应用程序;73.2%(292/399)的人表示更喜欢手机应用程序,3.0%(12/399)的人更喜欢基于临床的研究,13.8%(55/399)的人两者都回答,其余的人没有偏好。
在第2周,399名参与者中有162名(40.6%)完成了至少一项研究评估;在第12周,399名参与者中这一比例降至45人(11.3%)。我们没有收集人员流失的原因。每天访问数据的参与者的百分比略高于不访问数据的参与者(26/197,13.2% vs 19/202, 9.4%);
关节疼痛图。第1周报告55个关节疼痛的患者百分比(n=336)。
患者手腕活动范围与第1周关节疼痛图评估报告的手腕疼痛水平之间的关系。方框代表上、下四分位数;每个方框内的线代表中位数;从方框垂直延伸的须状物代表范围。
在研究中保留超过12周的患者比例。
据我们所知,PARADE研究是第一个由行业赞助的研究,在该研究中,RA患者可以完全通过iPhone使用ResearchKit应用程序进行自我招募、同意、注册和报告数据。该研究证明了使用智能手机进行现实世界研究的可行性。特别是,招募方法成功地获得了来自美国各地广泛地理分布的参与者,以及广泛的种族多样性和RA患者的人口统计学代表。在30天内,我们超过了300人的注册目标,这表明使用数字平台来覆盖大量RA人群可以导致快速的研究注册。智能手机的使用受到了参与者的欢迎,73.2%(292/399)的人报告说,他们更喜欢参与基于移动应用程序的研究,而不是基于网站的研究;然而,这一发现可能并不代表一般RA人群。
为了减少任何固有的入组偏差,并确保使用智能手机收集数据的未来研究的有效性,确保具有代表性的患者样本可以访问并参加研究尤为重要。PARADE研究人群与使用更传统的数据收集方法的一项研究的RA人群相比较,该研究是北美风湿病研究协会(CORRONA) RA登记,被认为是美国RA人群的代表[
该应用程序可以收集一系列ra相关数据,包括药物、症状、生活质量、关节疼痛图数据和手腕ROM测量。与标准临床研究相比,该应用程序有可能以更高的频率(例如,每天多个点)收集数据;因此,它可以提供疾病恶化和缓解的更全面的观点。此外,先前的一项研究表明,使用专用智能手机应用程序捕获28个关节的疾病活动评分数据与RA疾病活动的月度临床评估具有良好的相关性[
来自真实世界(PARADE)参与者的类风湿关节炎患者人口统计数据与来自北美风湿病研究协会(CORRONA)美国类风湿关节炎患者登记的代表性数据的比较[
人口 | 游行 | CORRONA |
年龄(岁),平均(SD) | 47.9 (12.3) | 58.9 (13.4) |
女性,n (%) | 322 (81) | 19242 (77) |
白色(%) | 322 (81) | 22240 (89) |
其他种族,n (%) | 77 (19) | 2749 (11) |
大专/研究生学历,n (%) | 308 (77) | 13744 (55) |
然而,其他研究报告了由于文件大小的原因,手机数据文件的存储和传输存在问题[
病人通过电子界面自我报告的研究设计有可能彻底改变临床研究的进行方式[
在临床研究中使用智能手机的一个共同趋势是,虽然最初的参与度可能很高,但流失率也很高。
我们的研究有几个局限性。完成研究的参与者比例很低,很少有人完成了对应用程序的评估。鉴于没有引入可能导致PRO测量随时间变化的医疗干预或其他变量,我们预计在研究过程中PRO的数据变化不大。然而,高水平的流失率排除了纵向评估的可能性。不同群组间留存率的差异应谨慎考虑。这项研究的结果只是描述性的,我们没有收集那些能够访问他们个人数据的患者是否真的这样做了的数据。需要进行一项单独的研究来进一步调查留职率。该应用程序依赖于参与者的自我激励和准确的自我报告,没有办法验证数据。重要的是要确保在未来研究的设计中,与患者共享的数据必须增加真正的价值,包括临床价值,这样患者与医生共享的任何智能手机数据都将有助于临床决策,而不仅仅是加剧临床医生的信息过载[
这项研究成功地证明了使用智能手机与ResearchKit结合,从现实世界的角度获取RA患者报告数据的可行性。该报告首次使用智能手机陀螺仪来测量手腕关节ROM,这与患者报告的关节疼痛有关。我们创建了一种定制算法,从原始传感器数据中获得腕部ROM的临床有意义的信息。有关方法和准确性评估的进一步细节可在另一份出版物中提供。这可能会导致使用智能手机集成传感器开发和验证其他新的客观终点,并可能导致可以从电子患者报告的临床研究中捕获的客观数据的扩展。
来自PARADE应用程序的截图。
平均患者报告的结果反应。
联邦法规第11部分第21篇
北美风湿病研究人员协会
葛兰素史克公司
来自真实世界的类风湿性关节炎患者数据
patient-reported结果
类风湿性关节炎
活动范围
本研究(研究号205718)由GSK赞助。GSK设计了这项研究;参与数据的收集、分析和解释;并在手稿的开发过程中支持作者。GSK承诺公开披露由GSK赞助的临床研究的结果,这些研究评估了GSK的药物,因此,GSK参与了提交论文发表的决定。
作者要感谢由GSK资助的英国fishhawack Indicia Ltd的Katie White, PhD和Jennie McLean, PhD,他们为撰写本文提供了帮助。作者还希望感谢Possible Mobile的贡献,他们开发了PARADE应用程序,以及Medidata,他们开发了处理活动数据的算法,并为数据收集提供了一个经过验证的安全数据库。团队还要感谢Julian Jenkins和Rob Dicicco对这个项目的赞助。
在进行这项研究时,所有作者都是葛兰素史克(GlaxoSmithKline)的员工,持有股票期权;在本文发表时,PB已不再与葛兰素史克公司合作。