Monitoreo continuo del movimiento en el hogar a través de dispositivos portátiles: una revisión sistemática

Área de la Ciencia:

• Ingeniería biomédica
• Salud digital
• Tecnología de rehabilitación

Sus antecedentes:

• Los sensores portátiles ofrecen un monitoreo remoto continuo de los síntomas motores y la actividad física en condiciones crónicas.
• La adopción clínica limitada de la tecnología de sensores portátiles se atribuye a las brechas de conciencia y confianza de los profesionales de la salud.
• Los trastornos neurológicos y musculoesqueléticos son áreas clave para la aplicación de sensores portátiles.

Objetivo del estudio:

• Revisar sistemáticamente el uso de sensores portátiles para el monitoreo continuo del motor en el hogar.
• Para analizar el propósito, el tipo, la viabilidad y la eficacia del sensor en diversas condiciones.
• Identificar las barreras y los facilitadores para la integración clínica de las tecnologías de sensores portátiles.

Principales métodos:

• Revisión sistemática siguiendo las pautas de PRISMA, buscando en PubMed, Scopus y Web of Science.
• Se incluyeron 72 estudios en los que participaron 7949 pacientes con afecciones neurológicas, musculoesqueléticas o reumatológicas.
• El análisis se centró en los tipos de sensores (IMU, acelerómetros, giroscopios), la duración del monitoreo, la viabilidad y la eficacia.

Principales resultados:

• Los trastornos neurológicos, especialmente la enfermedad de Parkinson, fueron los más estudiados.
• Se informó un alto grado de cumplimiento (≥70%) y aceptación por parte de los pacientes, con un buen acuerdo con las evaluaciones clínicas.
• Sólo el 50% de los estudios fueron ensayos controlados, y sólo el 5,6% fueron aleatorios.

Conclusiones:

• Los sensores portátiles demuestran un potencial significativo para el monitoreo de la función motora en el mundo real.
• Los desafíos persistentes incluyen consideraciones éticas, privacidad de datos, estandarización y acceso a la atención médica.
• La integración de la inteligencia artificial podría mejorar la precisión predictiva y personalizar la atención al paciente.