Introducción Desde finales del siglo XX, el interés de los pacientes por participar en la toma de decisiones sobre su propia salud ha aumentado, lo que requiere facilitar el acceso a la información para la atención médica. Entre la información más importante se encuentran los resultados de las pruebas de laboratorio, ya que gran cantidad de decisiones clínicas se basan en dichos resultados.
El rápido aumento del uso global de los teléfonos inteligentes facilita el acceso a la información de salud en cualquier momento. Muchas de las aplicaciones se utilizan para realizar intervenciones de salud e involucran, de diferentes maneras, datos de laboratorio. El creciente número de fuentes disponibles de información médica, ya sea a través de sitios web o aplicaciones móviles, genera la necesidad de evaluar su calidad.
Teniendo en cuenta la importancia de los resultados de pruebas de laboratorio en la toma de decisiones en atención médica general, este estudio se realizó para buscar en las tiendas de Android (Google Play) y iPhone (iTunes), dos de las plataformas de teléfonos inteligentes más utilizadas, aplicaciones de salud que gestionan los datos de laboratorio del usuario. El objetivo es revisarlos y realizar una evaluación de calidad.
Métodos Los criterios de búsqueda de las aplicaciones fueron "resultados de análisis de sangre", "resultados de laboratorio" y "aplicaciones de salud". Después del proceso de exclusión gradual, se seleccionaron, descargaron y analizaron 52 aplicaciones. Estos criterios arrojaron 1247 aplicaciones potencialmente relevantes, 747 para Android y 500 para iPhone, de las cuales 16 estaban disponibles para ambas plataformas.
Las aplicaciones se incluyeron si, de alguna manera, trataban con resultados de pruebas de laboratorio, tenían una interfaz en inglés y estaban disponibles para teléfonos inteligentes. De 1247 aplicaciones potencialmente relevantes, 95 se incluyeron en un análisis más profundo (29 para Android, 50 para iPhone y 16 para ambas).
Para revisar cada aplicación seleccionada, las mismas se descargaron y analizaron en función de su contenido y funcionamiento. Durante este proceso, se excluyeron las aplicaciones que solicitaron el pago de una tarifa determinada antes de la descarga, las aplicaciones que no pudieron iniciarse después de la descarga y las que solicitaron datos de inicio de sesión específicos.
Finalmente, pudimos analizar el contenido y la función de 52 aplicaciones seleccionadas: 27 para la plataforma Android, nueve para iPhone y 16 disponibles en ambas.
Para la revisión y el análisis del contenido de las aplicaciones, se utilizó una herramienta multidimensional para clasificar y calificar la calidad de las aplicaciones de salud móviles: la escala de calificación de aplicaciones móviles (MARS, del inglés Mobile App Rating Scale), desarrollada por Stoyanov et al. Los criterios de calidad de las aplicaciones se sistematizan en cuatro categorías divididas en 19 subcategorías: 1. Compromiso; 2. Funcionalidad; 3. Estética y 4. Calidad de la información. Cada ítem usa una escala de 5 puntos (1-Inadecuada, 2-Pobre, 3-Aceptable, 4-Buena, 5-Excelente). La quinta categoría describe la calidad subjetiva de la aplicación, y se califica como un puntaje subjetivo medio de la calidad de basada en la opinión de los evaluadores sobre si recomendarían la aplicación, cuántas veces la usarían, si pagarían por ella, y de la calificación global de estrellas de la aplicación.
Además, hemos agregado en el análisis los elementos que hemos considerado particularmente importantes para el campo de la medicina de laboratorio: comparabilidad con los rangos de referencia aceptados localmente (sí / no), unidades de concentración utilizadas (SI / unidades convencionales / ambos), el uso de la terminología apropiada (sí / no) y la seguridad de transferencia para cargar / descargar datos, definida con una declaración clara y visible de la política de privacidad (sí / no).
Además, hemos incluido la afiliación del productor de la aplicación (clasificado como desconocido, comercial, gubernamental, organización no gubernamental - ONG, universidad), como un indicador de la credibilidad de la información utilizada dentro de la aplicación.
Resultados Categorización de aplicaciones Las 95 aplicaciones elegibles podrían clasificarse en una de las siete categorías de acuerdo con su propósito descrito en la tienda de aplicaciones. Estas categorías fueron:
1. Aplicaciones que ofrecen consejos médicos sobre síntomas y consultas de salud con la posibilidad de cargar resultados de pruebas de laboratorio, que se pueden ver, almacenar y compartir (9/95, 9.5%).
2.. Rangos de referencia de análisis seleccionados con información básica sobre las causas de aumento o disminución, diseñadas para pacientes (15/95, 15.8%).
3. Referencia rápida para pruebas de laboratorio para médicos y estudiantes (30/95, 31.6%).
4. Aplicaciones para monitorear el estado de salud del usuario a través de una amplia gama de parámetros de salud, incluyendo glucosa y / o colesterol como datos de laboratorio (19/95, 20.0%).
5. Aplicaciones que proporcionan acceso a los resultados de laboratorio de los pacientes a los médicos (11/95, 11.6%).
6. Aplicaciones que permiten a los pacientes acceder a los resultados de sus pruebas de laboratorio directamente desde el centro de diagnóstico (4/95, 4.2%).
7. Aplicaciones de registros de salud electrónicos que incluyen resultados de pruebas de laboratorio (7/95, 7.4%). Sin embargo, todos los elementos clasificados en las categorías de aplicaciones que proporcionaron acceso a los resultados del paciente a los médicos, y aplicaciones de registro de salud electrónico móvil, después de la descarga, permitieron el acceso solo con datos de inicio de sesión específicos y, por lo tanto, no pudieron evaluarse completamente. Por lo tanto, en lugar de siete, podríamos clasificar las aplicaciones analizadas (n = 52) en solo cinco categorías. La mayoría de las aplicaciones no tenían ninguno de los aspectos técnicos examinados (29/52), solo uno seguido en la frecuencia (10/52), luego dos (6/52), tres (3/52), mientras que cuatro y cinco estaban presentes solo en dos aplicaciones cada una (2/52). Ninguna de las aplicaciones examinadas tenía las seis características técnicas empleadas.
La puntuación total promedio de MARS fue 3.8 de 5 (IQR 0.8), con un rango de 2.2 (Resultado de los análisis de sangre de la aplicación King of Story) a 4.8 (Biolab).
Los valores más bajos para todos estos elementos estaban en la categoría 2, es decir, la categoría de aplicaciones que proporcionaron rangos de referencia de análisis seleccionados con información básica sobre las causas de aumento o disminución diseñadas para los pacientes.
Además, la prueba post hoc mostró que la diferencia fue estadísticamente significativa entre los valores de la categoría 2 y los valores de todas las demás categorías de aplicaciones.
Discusión Según nuestro conocimiento, el análisis de la cantidad y la calidad de las aplicaciones de teléfonos inteligentes disponibles que utilizan datos de laboratorio de alguna manera, aún no se ha realizado. Estas aplicaciones móviles no están sujetas a supervisión regulatoria, ya que no se consideran dispositivos médicos. Considerando el uso generalizado de teléfonos inteligentes y la disponibilidad de aplicaciones móviles, se espera un mayor impacto de su uso y la información que proporcionan sobre las intervenciones en salud. Por lo tanto, queríamos evaluar la calidad y confiabilidad de la información con respecto a los datos de laboratorio clínico en aplicaciones móviles presentes en el mercado.
Al buscar en PubMed, no encontramos artículos que evaluaran ninguna de las aplicaciones relacionadas con los datos de laboratorio, por lo que no tenemos datos sobre su uso real y el efecto sobre los hábitos de los pacientes y la salud general.
Aunque se pueden encontrar varios criterios posibles para la evaluación de contenido de aplicaciones móviles en toda la literatura, utilizamos una herramienta multidimensional para clasificar y calificar la calidad de las aplicaciones de salud móviles, los criterios de calidad de la aplicación MARS. La calificación MARS se validó en aplicaciones de control de peso y salud mental, y fue recomendada por Grundy y cols. como el método innovador en el estudio de aplicaciones relacionadas con la salud disponibles comercialmente.
El análisis de los valores de la puntuación MARS entre las siete categorías diferentes de aplicaciones que utilizan resultados de análisis clínicos, reveló el peor desempeño y la calidad de las aplicaciones destinadas a los pacientes. Esto, junto con los importantes problemas de seguridad de la información personal utilizada por las aplicaciones, y la afiliación cuestionable de los desarrolladores, ya sea comercial o desconocida, sin hacer referencia a la fuente de información citada en la aplicación, revela la mala calidad de las aplicaciones para los pacientes que desean saber más sobre los resultados de sus pruebas de laboratorio.
Las calificaciones de los usuarios de la tienda de aplicaciones pueden ser engañosas, ya que es poco probable que éstos tengan suficiente conocimiento en el cuidado de la salud, y también entre las evaluaciones que aportan calificaciones, existen a menudo las realizadas por los servicios contratados por los editores para proporcionar calificaciones y revisiones positivas para sus aplicaciones. Las limitaciones de este análisis son que no hemos evaluado el impacto que estas aplicaciones tienen en sus usuarios, es decir, es importante identificar si el uso de estas aplicaciones conduce a un cambio en el comportamiento de éstos (mayor conciencia sobre la salud, comprensión de los resultados de las pruebas de laboratorio y su impacto en la salud personal).
En conclusión, las aplicaciones móviles que tratan exclusivamente con la interpretación de los resultados de pruebas de laboratorio representan la mitad de las aplicaciones seleccionadas con los criterios de búsqueda definidos.
Las aplicaciones diseñadas para los pacientes, el grupo vulnerable, son las de peor calidad, considerando la calidad total del contenido y la información que proporcionan, estimada utilizando la herramienta MARS.
Jovicic S, Siodmiak J, Watson I Clin Chem Lab Med 2019; 57(3): 388–397
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