En este capítulo se presentan las hipótesis de investigación que enmarcan esta tesis doctoral y se definen los objetivos propuestos para verificar dichas hipótesis.
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3.1.
Hipótesis de investigación
El análisis de los antecedentes presentados en el capítulo anterior permite formular la hipótesis de investigación principal sobre la que se fundamenta esta tesis doctoral:
Hipótesis principal
La validación de esta hipótesis principal se llevará a cabo mediante la evaluación de una serie de hipótesis de trabajo que se describen a continuación:
Primera hipótesis
Actualmente, las pacientes deben desplazarse al centro de salud periódicamente para que un especialista evalúe sus datos de monitorización y determine si es necesario realizar un ajuste en su terapia. Aunque ya hay ciertas evidencias en la literatura, esta primera hipótesis pretende demostrar que estas visitas presenciales pueden ser sustituidas por el envío periódico de los datos de monitorización desde el domicilio de la paciente a una plataforma de telemedicina que permita a los especialistas la evaluación remota de los mismos. Las pacientes no tendrían que desplazarse al centro de salud mientras la evaluación remota determinase que su control glucémico es adecuado, teniendo que asistir a una consulta presencial cuando se determinase que requieren un cambio de terapia. Evitar a las pacientes desplazamientos innecesarios al hospital aumentaría su satisfacción y calidad de vida ya que les supondría un ahorro de tiempo y de los costes asociados al desplazamiento (transporte, ausencia laboral, etc.), además de promover la autonomía tutelada.
H. El uso de un sistema de telemedicina y de ayuda a la decisión para el seguimiento y control de la diabetes gestacional es seguro y efectivo, evita a las pacientes desplazamientos innecesarios al centro de salud sin detrimento de la calidad asistencial recibida y permite anticipar ajustes de terapia mediante la frecuente evaluación automática de sus datos de monitorización, sin aumentar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios.
H1.La evaluación remota de los datos de monitorización reduce las visitas presenciales aumentando la satisfacción y la calidad de vida de las pacientes.
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Segunda hipótesis
Como vimos en el capítulo de antecedentes, los algoritmos de clasificación de glucemias basados en el horario habitual de ingesta de la paciente pueden presentar errores en la distinción entre medidas preprandiales y postprandiales de una misma ingesta. Con esta hipótesis se pretende comprobar si mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático es posible diseñar un algoritmo de clasificación que mejore la identificación de dichas medidas. Con una clasificación precisa, se podría mostrar una imagen completa y estructurada de la cartilla electrónica de la paciente y además posibilitar el análisis automático de los datos de glucemia para facilitar el proceso de toma de decisiones a los especialistas.
Tercera hipótesis
Mediante esta hipótesis se pretende verificar la posibilidad de codificar la información contenida en las guías clínicas para desarrollar una herramienta de análisis automático capaz de determinar el estado metabólico de las pacientes a partir de la búsqueda de patrones en sus datos de monitorización. De esta manera se automatizaría el análisis a bajo nivel que actualmente realizan los clínicos para que en su lugar pudieran evaluar directamente el estado metabólico resultante de la herramienta de análisis. Esta evaluación a alto nivel facilitaría la identificación de pacientes complejas que puedan necesitar un cambio de terapia y reduciría la carga de trabajo de los profesionales sanitarios.
Cuarta hipótesis
Por medio de esta hipótesis se quiere evidenciar que no es necesaria la intervención médica para la realización de ajustes de terapia no farmacológica en pacientes con diabetes gestacional. Considerando que es posible el establecimiento del estado metabólico de las pacientes de manera automática, parece factible la inclusión en la especificación de una herramienta de análisis de aquellas situaciones en las que la paciente requiera de manera inequívoca un cambio H2.Los algoritmos de aprendizaje automático permiten determinar el momento de medida
en relación a la ingesta de aquellos valores de glucemia que carezcan de dicha información en el registro del medidor de glucosa, proporcionando mayor precisión que los algoritmos basados en el horario de ingesta de la paciente.
H3.El estado metabólico de pacientes con diabetes gestacional puede ser establecido con seguridad, rapidez y eficacia mediante el análisis automático de sus datos de monitorización.
H4.La detección de la necesidad de cambiar la terapia de dieta, así como el cálculo y comunicación de la cantidad y distribución de hidratos de carbono del ajuste requerido, se puede realizar de manera automática y segura en pacientes con diabetes gestacional.
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de dieta. De esta manera, se podría anticipar la normalización del estado metabólico de las pacientes en cuanto se detectara que éste es inadecuado y que la acción terapéutica para corregirlo es un cambio de dieta. Además, mediante la automatización de los cambios de terapia de dieta, el personal médico podría dedicar el tiempo que emplearían en evaluar a este tipo de pacientes para examinar a pacientes más complejas.
Quinta hipótesis
Las herramientas de ayuda a la decisión han sido ampliamente utilizadas en el campo de la medicina. Aunque han sido aplicadas con éxito tanto para la interpretación de datos de monitorización como para la planificación de terapia de pacientes con diabetes tipo 1 y 2, apenas existen estudios sobre su aplicación en sistemas para pacientes con diabetes gestacional. A través de esta hipótesis se quiere constatar que este tipo de herramientas pueden ayudar a los especialistas en la planificación de terapia de pacientes con diabetes gestacional señalando qué pacientes son susceptibles de requerir el inicio o modificación de la terapia de insulina. De esta manera se priorizaría a aquéllas pacientes con peor control metabólico, optimizando el tiempo que dedican los especialistas a la evaluación de pacientes.
Sexta hipótesis
La verificación de esta última hipótesis es esencial para mejorar la aceptabilidad del personal clínico hacia los sistemas de telemedicina, ya que su percepción actual es que la telemedicina no ahorra tiempo, ni les descarga del trabajo cotidiano, ni optimiza su quehacer diario. Sin embargo, si contamos con herramientas de ayuda a la decisión que a partir de la automatización del análisis de datos de monitorización y del ajuste de terapia no farmacológica, puedan ofrecer una visión de alto nivel del estado de las pacientes para facilitar el proceso de toma de decisiones respecto a la planificación de terapia farmacológica, podremos descargar a los profesionales de parte del trabajo cotidiano que realizan.
H5.Las herramientas de ayuda a la decisión permiten realizar con seguridad recomendaciones a los profesionales sanitarios sobre el inicio y modificación de la terapia de insulina en pacientes con diabetes gestacional.
H6.La integración de herramientas de ayuda a la decisión en los sistemas de telemedicina para el cuidado de la diabetes gestacional reduce la carga de trabajo de los profesionales sanitarios.
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3.2.
Objetivos de la tesis
Atendiendo a las anteriores hipótesis se define el objetivo principal de la presente tesis doctoral y los objetivos específicos para su consecución.
Objetivo principal
Objetivo 1
Proponer un nuevo modelo de seguimiento y control de pacientes con diabetes gestacional que incorpore el uso de un sistema telemédico de ayuda a la decisión.
Objetivo 2
Desarrollar una plataforma de telemonitorización con supervisión clínica que permita el control automatizado de la diabetes gestacional cuando sea posible, garantizando la consecución segura de los objetivos glucémicos y reduciendo el número de desplazamientos de las gestantes.
Objetivo 3
Diseñar un algoritmo que a partir de los datos de monitorización de las pacientes detecte el cumplimiento de las pautas de monitorización prescritas y determine el estado metabólico de las pacientes.
Objetivo 4
Desarrollar una herramienta que contribuya a agilizar la toma de decisiones, capaz de realizar de manera segura ajustes automáticos en la terapia de dieta de las pacientes y propuestas supervisadas de inicio y modificación de la terapia de insulina.
Objetivo 5
Implementar procedimientos de realimentación basados en el análisis automático de los datos de monitorización que contribuyan a reforzar el nivel de conocimiento de las pacientes así como contribuir a la autonomía tutelada.
Objetivo 6
Mejorar los tiempos de actuación disminuyendo el tiempo desde que se dan criterios de descontrol metabólico hasta que se realiza un cambio de terapia.
Diseño, desarrollo y evaluación de una plataforma de telemedicina y de ayuda a la decisión que mejore el acceso a la atención especializada, evite visitas presenciales innecesarias y optimice el tiempo de evaluación requerido por las pacientes.
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Objetivo 7
Conseguir un alto grado de satisfacción y de aceptación de las usuarias, tanto personal médico como pacientes.
Objetivo 8
Desarrollar un módulo de educación integrado en el sistema de telemedicina para el aprendizaje de las pacientes sobre su enfermedad.
Objetivo 9
Realizar un estudio clínico para evaluar la seguridad y eficacia del seguimiento remoto de pacientes con diabetes gestacional y de las herramientas de ayuda a la decisión.
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