Recibido: 5 de diciembre de 2023; Revision Received: 28 de mayo de 2024; Aceptado: 25 de octubre de 2024; : 9 de diciembre de 2024
Utilidad de las herramientas tecnológicas en la sospecha clínica y seguimiento de esclerosis múltiple
The utility of technological tools in the clinical suspicion and monitoring of multiple sclerosis
Resumen
Introducción:
La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad crónica que afecta principalmente a la población joven, además que su diagnóstico y tratamiento tardío generan una alta discapacidad y deterioro en la calidad de vida. La evidencia sobre el uso y la utilidad de las herramientas de salud móvil (mHealth) para el diagnóstico y seguimiento de la EM no ha sido ampliamente explorada, generando un vacío de conocimiento. Por ello, el objetivo de este estudio fue analizar la utilidad de estas herramientas como apoyo en la sospecha diagnóstica y el seguimiento de pacientes con EM.
Materiales y métodos:
Esta fue una revisión de la literatura con una estrategia de búsqueda en: Pub-med, Scopus, ScienceDirect y Web of Science, utilizando términos MeSH. Además, se realizó la selección de artículos siguiendo el flujograma Prisma, y como criterio de inclusión, se revisaron artículos sobre el uso y la aplicación de herramientas tecnológicas en el diagnóstico y seguimiento de pacientes con EM.
Resultados:
Se incluyeron 10 artículos a nivel global que evaluaron a 10 581 participantes, de los cuales 9110 tuvieron un diagnóstico de EM, provenientes de Estados Unidos y Europa, donde el desenlace fue la oportunidad diagnóstica y el seguimiento en calidad de vida. Las mHealth incorporadas evaluaron subjetiva y objetivamente datos clínicos, permitiendo caracterizar factores de riesgo, signos y síntomas, características clínicas y sociodemográficas, entre otras, estableciendo parámetros de diagnóstico temprano.
Discusión:
Las mHealth han demostrado en países desarrollados su utilidad para el diagnóstico temprano, tratamiento y pronóstico de la EM, además de ser innovadoras y efectivas para mejorar la gestión, dada su capacidad de monitorización y seguimiento de datos clínicos. Esta utilidad podría representar enormes beneficios para poblaciones de países en vías de desarrollo.
Conclusiones:
Las mHealth en EM son útiles como apoyo diagnóstico, ya que reducen el tiempo diagnóstico, son aplicables en monitorización e identificación de la sintomatología, orientando a mejores tratamientos y seguimiento.
Palabras clave:
eSalud, mHealth, esclerosis múltiple, seguimiento, diagnóstico, diagnóstico médico.Abstract
Introduction:
Multiple Sclerosis (MS) is a chronic disease that mainly affects young population. Its late diagnosis and treatment generates high disability and deterioration of quality of life. The evidence on the use and usefulness of mobile health tools (mHealth) for the diagnosis and follow-up of MS has not been widely explored, generating a knowledge gap. The aim of this study is to analyze the usefulness of these tools as support in diagnostic suspicion and follow-up of patients with MS.
Materials and methods:
Literature review. Search strategy in: Pubmed, Scopus, ScienceDirect and Web of Science, using MeSH terms. Article selection was performed following the PRISMA flowchart. Articles about the use and application of technological tools in the diagnosis and follow-up of patients with MS were included.
Results:
10 articles were included globally evaluating 10,581 participants, of which 9,110 had a diagnosis of MS, from the USA and Europe. The outcome was diagnostic timeliness and quality of life follow-up. The incorporated mHealth subjectively and objectively evaluated clinical data, allowing the characterization of risk factors, signs and symptoms, clinical and sociodemographic characteristics, among others, establishing parameters for early diagnosis.
Discussion:
mHealth has demonstrated its usefulness in developed countries for the early diagnosis, treatment and prognosis of MS, which have proven to be innovative and effective in improving management given their capacity to monitor and follow up clinical data. This utility could represent enormous benefits for populations in developing countries.
Conclusions:
The mHealth in MS is useful as diagnostic support, reduces diagnostic time, is applicable in monitoring and identifying symptoms, guiding better treatments and follow-up.
Keywords:
Salud, mHealth, Multiple Sclerosis, Following-up, Diagnosis, Medical diagnosis.Introducción
La esclerosis múltiple (EM) es la enfermedad crónica desmielinizante inmunomediada más común del sistema nervioso central (SNC), afectando a millones de personas en todo el mundo, con una prevalencia aproximada de 35,9 casos por cada 100 000 habitantes 1. Aunque su fisiopatología no está completamente entendida, implica inflamación y daño neuronal, llevando a síntomas generales como cambios en la sensación de movilidad, el equilibrio, la visión y la cognición, entre otros 2. En el desarrollo de la enfermedad, se presentan recaídas prolongadas, las cuales dejan secuelas que, con el tiempo y la pérdida de la reserva neuronal, resultan en un déficit neurológico acumulativo y discapacidad irreversible 3. El diagnóstico de EM requiere de una combinación de pruebas clínicas o radiológicas que orientan y diferencian de otras patologías neurológicas. Los criterios de McDonald han servido como base para el diagnóstico de EM, pero a pesar de sus bondades, todavía no permiten hacer un diagnóstico diferencial frente a otras enfermedades neurológicas 3.
En países latinoamericanos como Colombia, la EM es considerada una enfermedad huérfana. A pesar de ser una de las más frecuentes en este grupo, su baja prevalencia (7,52/100 000) y variabilidad clínica dificultan el reconocimiento por parte del personal médico 4-5. Esto suele resultar en diagnósticos tardíos que pueden tomar entre 5 y 10 años, llevando a complicaciones y un deterioro progresivo, a menudo irreparable, con impacto en la funcionalidad del paciente 6-8.
Por otro lado, en países altamente desarrollados, las mHealth han crecido en uso, siendo herramientas accesibles y útiles para diversas etapas de la atención médica. Estas aplicaciones respaldan el aprendizaje, ofreciendo recursos e información para mejorar el conocimiento médico y las habilidades prácticas, permitiendo diagnósticos tempranos en este tipo de patologías 9.
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el uso de tecnologías móviles es una parte integral de la salud digital (eSalud). De acuerdo con la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), en 2015 se reportaron siete mil millones de usuarios móviles, donde más del 70 % eran de países de ingresos bajos o medios. Estas tecnologías transforman la interacción con los servicios de salud, mejorando la atención, el acceso a información y promoviendo cambios para prevenir enfermedades 10-11.
Las mHealth, ampliamente usadas en patologías crónicas, se enfocan en educar a los pacientes sobre la autogestión y prevención. Estas herramientas permiten el monitoreo y la intervención remota, impulsando medidas preventivas que reducen costos en atención de emergencia y hospitalización, a través de recordatorios, mensajes educativos y comunicación personalizada, como videoconferencias médico-paciente, donde se promueve el cumplimiento de los objetivos del tratamiento 12.
Un ejemplo claro del uso de mHealth fue lanzado por la Organización Panamericana de la Salud (OPS), quienes implementaron una aplicación para tomar decisiones basadas en evidencia sobre la salud de jóvenes en edad escolar. La aplicación móvil que se conoce como eGSHS, brinda acceso a los datos recopilados por la Encuesta Mundial de Salud a Escolares, ofreciendo información sobre comportamientos de los estudiantes, alimentación, ejercicio, higiene, consumo de sustancias, violencia y salud mental 13. Adicionalmente, las aplicaciones mHealth de seguimiento y control han reducido la mortalidad en pacientes con insuficiencia cardiaca, e incluso, se ha probado su eficacia para diagnosticar fibrilación auricular de forma remota con un electrocardiograma conectado a un teléfono inteligente 14-15. De la misma manera, estas herramientas han sido exitosas en el seguimiento de pacientes con cáncer de pulmón, mejorando la supervivencia general 16.
En cuanto al uso de mHealth en patologías neurológicas, el estudio mPower usó una aplicación para iPhone que permitió evaluar la calidad de vida y la gravedad de los síntomas en pacientes con Parkinson, facilitando diagnósticos y tratamientos más precisos para esta enfermedad 17. En Seúl, se llevó a cabo un estudio utilizando la aplicación Brain4U para el seguimiento de la epilepsia y los resultados revelaron que el 54 % de los pacientes que utilizaron esta herramienta lograron registrar de manera efectiva el número total de convulsiones, junto con la fecha, la semiología, la adherencia al tratamiento y los efectos adversos de los medicamentos. Esto permitió a los médicos un control más preciso de la enfermedad y, al mismo tiempo, proporcionó a los pacientes un mayor entendimiento de su condición 18.
De la misma forma, la aplicación CLEO, diseñada para la EM, proporciona información sobre la enfermedad, permitiendo responder preguntas relacionadas y acceder a contenido adaptado, además incluye un diario de salud para registrar datos personales y compartir informes con el equipo médico a través de un chat personalizado 19; sin embargo, su implementación sigue siendo limitada en la mayoría de los países de América Latina, donde aún están en proceso de ejecución las políticas para regular y promover su uso 20.
Por todo lo anterior, presentamos una revisión de la literatura que sintetiza la evidencia mundial sobre el uso y la eficacia de las mHealth en la sospecha clínica, las oportunidades diagnósticas y el seguimiento de pacientes con EM. Esta revisión podría beneficiar significativamente a América Latina, al cubrir la brecha de conocimiento existente, mejorando potencialmente el diagnóstico temprano y la calidad de vida de los pacientes y sus familias 21-22.
Métodos de revisión
Se presenta una revisión narrativa de la literatura utilizando una estrategia de búsqueda, donde se consultaron cuatro bases de datos electrónicas y motores de búsqueda: Pubmed, Scopus, Science Direct y Web of Science, con una estrategia de búsqueda con los siguientes términos MeSH: «Multiple sclerosis», «Diagnosis», «Technological tool», «Mobile applications» y «mHealth», sobre estudios que evaluaran el uso de herramientas tecnológicas para el diagnóstico y la monitorización de pacientes con EM.
Los criterios de inclusión tuvieron en cuenta artículos de investigación publicados entre el año 2015 y el año 2021, que informaran sobre el uso o la aplicación de herramientas tecnológicas en el proceso diagnóstico y seguimiento de EM en pacientes previamente diagnosticados a nivel mundial, que estuvieran escritos en idioma inglés o español y sin restricción de diseño de investigación. En contraparte, se excluyeron aquellos estudios que fueran diferentes a artículos de investigación como cartas al editor, posters a congresos, editoriales y opinión de expertos.
Los títulos y los abstracts que cumplieron con los criterios de selección fueron revisados en texto completo para garantizar su calidad metodológica, utilizando las herramientas del Instituto Joanna Briggs (JBI), de acuerdo con cada diseño de investigación y teniendo en cuenta parámetros generales como fuentes adecuadas, una relación coherente entre el texto y el contexto del estudio, una secuencia lógica y que garantizaran la cohesión entre el texto y los resultados presentados (figura 1) 23.
Figura 1: Diagrama Prisma
El proceso de evaluación de los artículos se llevó a cabo mediante la calificación por parejas de revisores, quienes evaluaron inicialmente título y abstract, y posteriormente el texto completo de los artículos elegidos utilizando las listas de chequeo del JBI. Las inconsistencias y diferencias fueron resueltas mediante el arbitraje de un tercer revisor y el proceso de inclusión se puede observar en el flujograma Prisma (figura 1). Finalmente, los estudios seleccionados fueron incluidos en una tabla de evidencia (tabla 1), mediante la cual se procedió a una descripción narrativa de los resultados.
Con el desarrollo de la herramienta MSProDiscuss, se logró diferenciar la progresión de la enfermedad, además de entre los dos tipos de EM: EMRR y la evolución a EMSP, esto explicado por una puntuación más alta basada en síntomas cognitivos EMSP 66 %, transición de EMSP 45 % y EMRR 18 %, coordinación y equilibrio, EMSP 89 %, transición de EMSP 79 % y EMRR 31 %; síntomas intestinales y vesicales (EMSP 65 %, transición de EMSP 57 % y EMRR 20 %). Esta herramienta mostró ser útil para evaluar signos tempranos y sutiles de progresión de la enfermedad de EM que indicaran la evolución de EMRR a EMSP. Nota: EMRR: Esclerosis Múltiple Remitente- Recurrente; EMSP: Esclerosis múltiple secundaria progresiva. Fuente: elaboración propia.
Tabla 1: Síntesis de la evidencia sobre mHealth en EM
Estudio
Autores
Año
País de estudio
Tipo de estudio
Número de parti-pantes
Desenlaces evaluados
Principales hallazgos
1
Schwab y Karlen 24
2020
Suiza
Cohorte
774 EM
Oportunidad diagnóstica y seguimiento
Los datos provenientes del moni-toreo de teléfonos integrados a un modelo de aprendizaje autonómico permitió identificar biomarcadores digitales predictivos que potencialmente podrían ayudar al diagnóstico de EM, como lo es la prueba de estado de ánimo y de dibujo (p < 0,001)
2
Wang et al. 25
2021
China
Casos y controles
262 EM 1234 sanos
Oportunidad diagnóstica
Los datos obtenidos a través de registros de salud electrónicos y técnicas de aprendizaje autonómico, usando el modelo de código abierto XGBoost para evaluar las 34 variables de riesgo de EM, pueden usarse para un diagnóstico temprano hasta en un 60,5 %; 51,4 % y 49,1 % a uno, dos y tres años, respectivamente, del momento del diagnóstico en tiempo real.
3
Bove et al. 26
2015
Estados Unidos
Cohorte
22 EM 17 sanos
Seguimiento
Ante el monitoreo y la evaluación de pacientes por medio de 19 pruebas realizadas en teléfonos inteligentes durante un año, la deserción se correlacionó con aquellos con puntuaciones más bajas en los test de escala mental (P: 0,017) y discapacidad visual (P: 0,03). También se encontraron diferencias de rendimiento con puntuaciones más bajas y mayor variación en comparación de aquellos pacientes sin EM.
4
Ziemssen et al. 27
2020
Alemania
Test diagnóstico
198 EM
Oportunidad diagnóstica
5
Maillart et al. 28
2020
Francia
Ensayo clínico alea-torizado controlado y cruzado
141 EM 76 sanos
Seguimiento
El uso de MsCopilot frente al compuesto funcional de EM (MSFC) para el seguimiento de discapacidad no tuvo un rendimiento inferior, sino que presentó una sensibilidad del 81 % y una especificidad del 82 %, así como una alta correlación (r = 0,81; P < 0,001).
6
Marrie et al. 29
2018
Canadá y Estados Unidos
Estudio transversal
6423 EM
Seguimiento
El 84,2 % de la población evaluada informó compartir información médica con el personal de salud por diferentes formas digitales, principalmente usado un portal en línea seguro (28,6 %). Por otra parte, solo 2556 personas (46,2%) hicieron uso de una M-Health.
7
van Beek et al. 30
2020
Suiza
Cohorte
9 EM 10 sanos
Seguimiento
Resultó que la aplicación tuvo una buena usabilidad y viabilidad, basado en que la versión de entrenamiento de destrezas tuvo una tasa de cumplimiento del 97 % y una media de 19,4/20 sesiones completadas, mostrando una alta adherencia al protocolo de este estudio piloto.
8
Ranjan et al. 31
2019
Reino Unido
Descriptivo
No reporta
Seguimiento
RADAR-Base es una plataforma con la iniciativa de poder realizar una recopilación de datos a diario.
9
Bevens et al. 32
2021
Australia
Estudio transversal
786 EM
Seguimiento
De más de 750 pacientes, solo 24 (3,1 %) reportaron el uso de mHealth, los cuales provenían de Australia, Norte América y Europa, lo cual se puede deber al uso de otras alternativas en línea, como páginas web, foros online entre otros.
9
Pratap et al. 33
2020
Estados Unidos
Cohorte
495 EM
134 sanos Seguimiento, evaluación de la gravedad
Se encontró que hay una gran dificultad para desarrollar los test basados en actividades físicas, como dar pequeños golpes a la pantalla (p = 0,001), esto se asoció significativamente a la función de las extremidades superiores, mientras que la caminata se asoció (p = 0,2) significativamente a la función de las extremidades inferiores; sumado a ello, la investigación permitió la recolección de los síntomas en pacientes con EM más frecuentes, como lo son fatiga (62,6 °%), debilidad (44,8 %), disprosexia (42,4 %) y dificultad para la marcha (41,4 %%).
Resultados
Desde los motores de búsqueda se identificaron un total de 199 estudios, de los cuales 147 fueron excluidos inicialmente, dejando 52 estudios para revisión, de los cuales 10 cumplieron los criterios de calidad metodológica para comprender el impacto del uso de aplicaciones mHealth en el diagnóstico y seguimiento de la EM 24-31.
Los estudios seleccionados fueron realizados en Estados Unidos, Francia, Suiza, Canadá y China, y cinco correspondían a diseños de cohortes, dos eran de corte transversal, dos de casos y controles, y uno de test diagnóstico. La población total analizada fue de 10 581 participantes, de los cuales 9110 padecían EM, y en esta población se evaluaron dos desenlaces: oportunidad diagnóstica para EM y seguimiento o progresión de la calidad de vida a lo largo de la enfermedad (tabla 1).
Oportunidad diagnóstica para EM
Dos de los artículos 24-25 se referían a la sospecha diagnóstica en EM y utilizaron herramientas tecnológicas, tipo aplicación, con diferentes pruebas que evaluaron las áreas más afectadas, como caminata, equilibrio, movilidad a lo largo de la ciudad, pinchar en objetos específicos, dibujo, unión de símbolos y números, y caminata rápida. En uno de los estudios 25 se evidenció que el uso del modelo Extreme Gradient Boosting (XGBoost) para el diagnóstico temprano de EM en sus diferentes presentaciones clínicas permitía identificar entre el 49 % y el 61 % de los pacientes afectados, entre uno y tres años antes del diagnóstico esperado.
Un tercer estudio 29 evidenció la importancia del acompañamiento médico en conjunto con los exámenes clínicos, para confirmar la enfermedad de una manera más pronta y eficiente. Los autores identificaron pruebas clínicas que favorecieran un diagnóstico preciso de la EM, y demostraron que las herramientas basadas en teléfonos inteligentes permitían identificar oportunamente los síntomas y la progresión de estos en la EM, mejorando la toma de decisiones clínicas.
Seguimiento de la enfermedad
Siete de los artículos encontrados se centraron en el seguimiento de pacientes diagnosticados con EM 26-28,30-33 de dos maneras: a) subjetivamente, evaluando los síntomas referidos por el paciente como fatiga (62,6 %), debilidad (44,8 %), disprosexia (42,4 %) y dificultad en la marcha (52,3 %) y b) objetivamente, utilizando test específicos creados con herramientas tecnológicas que evaluaban las áreas corporales afectadas por la patología 33. Se observaron diferencias significativas en la prevalencia de síntomas cognitivos (66 %, 45 % y 18 %), síntomas intestinales/vesicales (65 %, 57 % y 20 %), así como en coordinación y equilibrio (89 %, 79 % y 31%) de acuerdo con si es EMSP, transición de EMSP y EMRR respectivamente 27.
El seguimiento mediante mHealth empleó diversas plataformas: un portal online seguro (n = 1839), correo electrónico (n = 1327), mensajes de texto (n = 404), aplicaciones móviles (n = 265), fax (n = 250), redes sociales (n = 126) y videoconferencias (n = 66). La preferencia mayoritaria de los pacientes fue hacia MSCopilot, un software para autoevaluación en EM, que integra pruebas de marcha, destreza, cognición y visión de bajo contraste. El 85,1 % mostró disposición para usar la aplicación al menos una vez al mes en casa. A pesar de esto, el uso generalizado de mHealth sigue siendo limitado, ya que de 786 pacientes encuestados, solo 24 (3,0 %) informaron utilizar algún tipo de herramienta de salud móvil (tabla 2) 29.
Fuente: 29.
Tabla 2: Seguimiento de EM a través de distintos medios
Medio
Personas
Portal online
1839
Correo electrónico
1327
Mensajes de texto
404
Aplicaciones móviles
265
Fax
250
Redes sociales
126
Videoconferencias
66
Discusión
El uso de la salud móvil ha emergido como una herramienta innovadora y efectiva para mejorar la gestión de enfermedades crónicas, donde las aplicaciones y los dispositivos móviles ofrecen a los pacientes la capacidad de realizar un seguimiento constante de sus parámetros de salud. Estas herramientas permiten la monitorización en tiempo real de datos clínicos, proporcionando a los pacientes y a los profesionales de la salud una visión más detallada y precisa de la evolución de la enfermedad. Además, las notificaciones y los recordatorios automáticos fomentan la adherencia a los tratamientos, la toma de medicamentos y la adopción de estilos de vida más saludables, contribuyendo así a un mejor control de las enfermedades crónicas.
Dentro de estas enfermedades, el seguimiento de la EM es crucial para garantizar una atención médica efectiva y mejorar la calidad de vida de estos pacientes. La evidencia indica que esta condición tiene un desarrollo longitudinal, heterogéneo y crónico, cuyo curso clínico, establecido mediante evaluaciones de la actividad (presencia de recaídas, exacerbaciones y lesiones aparentes en la resonancia magnética nuclear) y progresión de la enfermedad (definida por el grado de discapacidad neurológica) a lo largo del tiempo, modifican su presentación fenotípica 30. Estos aspectos son de gran importancia dentro del abordaje terapéutico, ya que permiten a los profesionales de la salud apoyarse en los hallazgos clínicos registrados durante la evaluación médica.
La mHealth no solo beneficia a los pacientes, sino que también fortalece la comunicación con el equipo médico, ya que la posibilidad de compartir datos en tiempo real con los profesionales de la salud facilita un monitoreo remoto más efectivo y permite intervenciones más rápidas. Esta tecnología ofrece un enfoque más personalizado y centrado en el paciente, empoderando a las personas con enfermedades crónicas al brindarles herramientas para gestionar activamente su salud y mejorar su calidad de vida a largo plazo.
De la misma forma, en países de ingresos medio-alto, como la mayoría de América Latina, incluyendo Colombia, los sistemas de salud se enfrentan con presupuestos limitados y un aumento de la esperanza de vida, que implica una mayor prevalencia de patologías de carácter crónico, que demanda un seguimiento durante el tiempo, estableciendo una necesidad a largo plazo 34.
Así, las mHealth ofrecen un enfoque de atención en el paciente, al permitir la monitorización de la sintomatología, su comportamiento en el tiempo e información más accesible y real de la cotidianidad del paciente, lo que permite ofrecer tratamientos más accesibles y nuevos que impactan directamente en la calidad de vida, incluso para aquellos que viven en regiones lejanas o apartadas. Todas estas mejoras podrían beneficiar a la población en el abordaje de las enfermedades, incrementado el inicio y adhesión al tratamiento, incluyendo patologías como la EM 35-36.
Existen múltiples herramientas de mHealth que son utilizadas diariamente por pacientes con diferentes patologías crónicas. En este estudio pudimos evidenciar que, para el caso de la EM, dentro de los estudios analizados las más utilizadas son aquellas que brindan un acceso sencillo y práctico a los usuarios.
En el Comité de Investigaciones de América del Norte sobre la EM se emplearon cuestionarios a través de la plataforma RADAR-base para que los pacientes registraran sus síntomas diariamente, incluyendo evaluaciones de habilidades motoras y cognitivas. Los resultados demostraron la facilidad de seguimiento y toma de decisiones por parte de los pacientes mediante esta herramienta. Además, se ha evidenciado que el uso del acelerómetro puede registrar la discapacidad de los pacientes con EM, lo que ha sido explorado en estudios anteriores, mostrando su potencial para mejorar la calidad de vida 6.
Los registros de salud electrónicos pueden ser útiles para reducir los retrasos en el diagnóstico de la EM 6. Además, se ha evidenciado que el uso de aplicaciones puede impactar positivamente en el comportamiento del paciente, mejorar su calidad de vida y tener efectos en la actividad de la enfermedad en personas recién diagnosticadas 37.
Las herramientas de telerrehabilitación también han encontrado aplicación en la EM. Por ejemplo, el proyecto STORMS busca desarrollar soluciones digitales de telerrehabilitación para apoyar a los pacientes con EM, mejorando sus condiciones de vida. Este enfoque permite el seguimiento de la actividad de los pacientes, les brinda la posibilidad de mantener un plan personal de atención en casa y ofrece una inter-faz de bajo costo y fácil de usar 38.
Es importante considerar las barreras que existen en el uso de las mHealth en general y, específicamente, en el contexto de la EM en los países de la región. Estudios previos han señalado que los pacientes con EM requieren de asistencia con los instructivos y el tamaño de la caligrafía en las aplicaciones, además de enfrentar dificultades para leer mensajes rápidos, interactuar táctilmente con botones y desplazar contenido con los dedos. Estos obstáculos pueden afectar la adherencia de los pacientes al uso de estas herramientas 39.
Otras barreras que también deben ser abordadas son la concientización y sensibilización en salud a los pacientes y su entorno familiar, la disponibilidad de conexión a internet, las habilidades en su uso, así como la protección y privacidad de información privada 40.
Dentro de las limitaciones de este estudio es importante reconocer que sus conclusiones se fundamentan en un reducido número de artículos y con diseños heterogéneos, además, la población provino principalmente de América del Norte y Europa, lo que dificultó generalizar estos resultados dentro de la población latinoamericana, dada la diversidad étnica y las diferencias en la conectividad a internet, especialmente en las zonas rurales de la región.
A pesar de sus limitaciones, este estudio tuvo como fortaleza el aporte de conocimiento con base en una metodología rigurosa y exhaustiva, abriendo una importante puerta para nuevos estudios locales que provean evidencia de utilidad para el personal médico y mejore la calidad de vida de los pacientes que padecen una enfermedad como la EM.
Conclusiones
Existe evidencia de que la detección y el tratamiento temprano de la EM son factores cruciales para mejorar la calidad de vida de quienes conviven con esta enfermedad, disminuyendo y retardando los procesos cognitivos y motores. El uso de mHealth en EM como herramienta de apoyo ha demostrado mejorar la oportunidad diagnóstica de la enfermedad y ofrece una nueva alternativa para monitorear e identificar la sintomatología asociada.
La evidencia disponible sobre el uso de aplicaciones móviles para el seguimiento de la enfermedad es amplia en países desarrollados, pero existe una brecha de conocimiento dentro de los países de América Latina, por lo que se necesita que más investigaciones locales lleven al uso y adaptación de las herramientas existentes, así como al desarrollo de nuevas, repercutiendo positivamente en el pronóstico de estos pacientes.