Первый опыт создания мобильного приложения для диагностики и коррекции нутритивной недостаточности у онкологических больных

Нутритивная недостаточность возникает у 30–80 % онкологических больных, но очень часто остается недиагностируемой. В эру цифровизации актуальным является создание программ, направленных на увеличение доступности и качества оказания медицинской помощи. Цель исследования – создание мобильного приложения и оценка его эффективности для диагностики нутритивной недостаточности у онкологических больных. Материал и методы. Выполнено проспективное исследование среди онкологических больных: 1-я группа – 105 больных с нутритивной недостаточностью, 2-я группа – 96 больных без нутритивной недостаточности. Группы сопоставимы по возрасту, полу, онкологическому диагнозу и сопутствующей патологии (p>0,05). Основные этапы исследования: выявление значимых маркеров, ассоциированных с развитием нутритивной недостаточности у онкологических больных, среди показателей общего и биохимического анализа крови, антропометрических величин и результатов функциональных тестов; аналитический этап, заключающийся в анализе возможностей мобильного приложения; разработка приложения; валидация созданного продукта. Результаты. У пациентов с нутритивной недостаточностью зарегистрировано снижение веса (р=0,001), индекса массы тела (р=0,001), толщины кожно-жировой складки над трицепсом (р=0,001) и под лопаткой (р=0,001), нарастание дефицита массы тела (р=0,001), ухудшение результатов динамометрии у мужчин (р=0,036), силового индекса у женщин (р=0,007), результата выполнения теста 5-кратного подъема со стула (р=0,016) и теста 4-метровой ходьбы (р=0,001). Используя метод бинарной логистической регрессии, было выведено уравнение, позволяющее диагностировать нутритивную недостаточность. Диагностическая ценность уравнения не вызывает сомнений (Sp=0,796, Se=0,798, Ac=0,785; ROC-AUC=0,84 [95 % CI 0,79–0,89], p<0,001). Модель легла в основу создания мобильного приложения для выявления и коррекции нутритивной недостаточности у онкологических больных. Мобильное приложение разработано на основе объектно-ориентированного языка программирования Object Pascal (Borland Delphi). Программа позволяет онкологическим пациентам исключить ургентные состояния, самостоятельно определить наличие нутритивной недостаточности путем ввода показателей. Учет функциональных особенностей принятия пищи дает возможность персонализировать рекомендации для пациента. Заключение. Разработанное приложение, в основу которого положена созданная диагностическая модель, позволяет улучшить точность диагностики нутритивной недостаточности, благодаря учету количественных величин, ассоциированных с ее развитием у онкологических больных. Учет возможности принятия пищи позволяет персонализировать рекомендации по коррекции нутритивного статуса.

1. Bossi P., Delrio P., Mascheroni A., Zanetti M. The Spectrum of Malnutrition/Cachexia/Sarcopenia in Oncology According to Different Cancer Types and Settings: A Narrative Review. Nutrients. 2021; 13(6): 1980. doi: 10.3390/nu13061980.

2. AttarA., Malka D., Sabaté J.M., Bonnetain F., Lecomte T.,Aparicio T., Locher C., Laharie D., Ezenfis J., Taieb J. Malnutrition is high and underestimated during chemotherapy in gastrointestinal cancer: an AGEO prospective cross-sectional multicenter study. Nutr Cancer. 2012; 64(4): 535–42. doi: 10.1080/01635581.2012.670743.

3. Гамеева Е.В., Зеленова О.В., Абрамов С.И., Костин А.А., Ющук В.Н. Потребность в нутритивной поддержке пациентов со злокачественными новообразованиями по данным опроса врачей-специалистов, оказывающих помощь по профилю «Онкология». Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2020; 3: 36–53. doi: 10.24411/2312-2935-2020-00058. EDN: MSUCXT.

4. Чахкиева Д.М. Трудности в процессе цифровизации системы здравоохранения в России и предложения по преодолению. Вестник науки. 2024; 3(1): 887–91. EDN: FNEBDJ.

5. Каюкова Е.В., Игнатенко Т.А. Актуальность создания мобильного приложения для диагностики и коррекции нутритивной недостаточности у онкологических больных: требование времени и потребностей пациентов. Поволжский онкологический вестник. 2024; 15(2): 132–41. doi: 10.32000/2078-1466-2024-2-132-141. EDN: NWYKAJ.

6. Сытов А.В., Зузов С.А., Кукош М.Ю., Лейдерман И.Н., Обухова О.А., Потапов А.Л., Хотеев А.Ж. Практические рекомендации по нутритивной поддержке онкологических больных. Практические рекомендации RUSSCO, часть 2. Злокачественные опухоли. 2023; 13: 131–41.

7. International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE). International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE): Uniform Requirements for Manuscripts Submitted to Biomedical Journals: writing and editing for biomedical publication. Haematologica. 2004; 89(3): 264.

8. Митькина Е.А., Козлова Ю.Г., Горбатова М.А., Гржибовский А.М. Анализ надежности оценки дихотомических исходов: размер выборки и расчет каппа-статистики. Морская медицина. 2023; 9(3): 102–12. doi: 10.22328/2413-5747-2023-9-3-102-112. EDN: MJOPRO.

9. Мудров В.А. Алгоритмы статистического анализа качественных признаков в биомедицинских исследованиях с помощью пакета программ SPSS. Забайкальский медицинский вестник. 2020; 1: 151–63. doi: 10.52485/19986173_2020_1_151. EDN: OCWGOH.

10. Каюкова Е.В., Игнатенко Т.А., Мудров В.А. Программа для диагностики и коррекции нутритивной недостаточности у онкологических больных. Патент РФ № 2024665859. Заявл. 25.06.2024; Опубл. 08.07.2024.

11. Keum J., Chung M.J., Kim Y., Ko H., Sung M.J., Jo J.H., Park J.Y., Bang S., Park S.W., Song S.Y., Lee H.S. Usefulness of Smartphone Apps for Improving Nutritional Status of Pancreatic Cancer Patients: Randomized Controlled Trial. JMIR Mhealth Uhealth. 2021; 9(8). doi: 10.2196/21088.

12. Kiss N., Baguley B.J., Ball K., Daly R.M., Fraser S.F., Granger C.L., Ugalde A. Technology-Supported Self-Guided Nutrition and Physical Activity Interventions for Adults With Cancer: Systematic Review. JMIR Mhealth Uhealth. 2019; 7(2). doi: 10.2196/12281.