Aplicaciones móviles en el abordaje terapéutico del ictus: revisión en repositorios comerciales y búsqueda de evidencia

e201906035

Autores/as

  • María Esther Ortega-Martín Departamento de Enfermería y Fisioterapia. Universidad de Cádiz. Cádiz. España.
  • David Lucena-Antón Departamento de Enfermería y Fisioterapia. Universidad de Cádiz. Cádiz. España.
  • Carlos Luque-Moreno Departamento de Enfermería y Fisioterapia. Universidad de Cádiz. Cádiz. España.
  • Alberto Marcos Heredia-Rizo Departamento de Fisioterapia. Universidad de Sevilla. Sevilla. España.
  • Jose A. Moral-Munoz Departamento de Enfermería y Fisioterapia. Universidad de Cádiz. Cádiz. España. / Instituto de Investigación e Innovación Biomédica de Cádiz (INiBICA). Universidad de Cádiz. Cádiz. España.

Palabras clave:

Aplicaciones móviles, Ictus, Rehabilitación, Telemedicina, Telerehabilitación

Resumen

Fundamentos: El ictus es la principal causa de discapacidad física en la población adulta. La tecnología al servicio de la medicina aporta nuevas soluciones para la valoración, tratamiento y seguimiento de sujetos con afectaciones neurológicas. El objetivo del presente estudio fue realizar una revisión sobre el uso de aplicaciones móviles comerciales en el abordaje terapéutico de sujetos que han sufrido ictus, así como analizar si existe evidencia científica sobre el uso de dichas apps.

Métodos: Se llevó a cabo una búsqueda de apps útiles para el abordaje terapéutico del ictus y de sus posibles secuelas clínicas, en los principales repositorios de aplicaciones: Google Play y App Store. Se analizó la posible evidencia científica de cada app obtenida, en las siguientes bases de datos: Web Of Science, Pubmed, ScienceDirect, Scopus y Google Scholar.

Resultados: Se obtuvieron 45 apps que cumplían los criterios de selección. Éstas se subdividieron en diferentes categorías: herramientas de valoración (13), programa de ejercicio terapéutico (8) percepción de la lateralidad y esquema corporal (7), manejo de trastornos secundarios (7), movilidad, destreza y coordinación manual (5) y corrección postural y ergonomía (5). De las 45 apps obtenidas, solo 10 de ellas habían sido utilizadas en estudios incluidos en las bases de datos científicas consultadas.

Conclusiones: Existe amplia variedad de apps móviles comerciales de gran utilidad y bajo coste, aplicables en la valoración y tratamiento de sujetos que han sufrido ictus, existiendo evidencia científica, aunque escasa, sobre la validez de dichas apps.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Diez-Tejedor E. Guía para el diagnóstico y tratamiento del ictus. Barcelona: 2004.

Tunstall-Pedoe H. The World Health Organization MONICA Project (Monitoring trends and determinants in cardiovascular disease): A major collaboration. J Clin Epidemiol 1988;41(2):105–14.

Murie-Fernández M, Irimia P, Martínez-Vila E, John Meyer M, Teasell R. Neurorrehabilitación tras el ictus. Neurología 2010;25(3):189–96.

Castellanos-Pinedo F, Cid-Gala M, Duque P, Ramirez-Moreno JM, Zurdo-Hernández JM. Daño cerebral sobrevenido: propuesta de definición, criterios diagnósticos y clasificación. Neurología 2012;54(6):357–66.

Degeneffe CE. Future Planning Among Parents and Siblings of Adults with Acquired Brain Injury: A Comparative Analysis with Intellectual Disability. J Rehabil 2017;83(1):31–40.

Gil-Gómez J-A, Lloréns R, Alcañiz M, Colomer C, Morris JN, Rebok GW, et al. Effects of Cognitive Training Interventions With Older Adults. J Neuroeng Rehabil 2011;8(1):30.

Kasner SE. Clinical interpretation and use of stroke scales. Lancet Neurol 2006;5(7):603–12.

Huertas-Hoyas E, Pedrero-Perez EJ, Aguila-Maturana AM, Gonzalez-Alted C. Valoración de la integración en la comunidad de las personas con daño cerebral adquirido postagudo lateralizado. Rev Neurol 2013;57(4):150–6.

Donnan GA, Fisher M, Macleod M, Davis SM. Stroke. Lancet 2008;371(9624):1612–23.

Mathers CD, Stein C, Fat DM, Rao C, Inoue M, Tomijima N, et al. Global Burden of Disease 2000: Version 2 methods and results. World Heal. Organ. Geneva2002;

LeBrasseur NK, Sayers SP, Ouellette MM, Fielding RA. Muscle Impairments and Behavioral Factors Mediate Functional Limitations and Disability Following Stroke. Phys Ther 2006;86(10):1342–50.

Khan F, Amatya B, Galea MP, Gonzenbach R, Kesselring J. Neurorehabilitation: applied neuroplasticity. J Neurol 2017;264(3):603–15.

World Health Organization. Neurological disorders: Public Health Challenges. Geneva: WHO; 2006.

Khan F, Amatya B, Mannan H, Fa R. Neurorehabilitation in Developing Countries: Challenges and the Way Forward. Phys Med Rehabil Int 2015;9(2):1070–83.

Catan G, Espanha R, Mendes RV, Toren O, Chinitz D. The Impact of eHealth and mHealth on doctor behavior and patient involvement: An Israeli and Portuguese comparative approach. Studies in Health Technology and Informatics. 2015:813–7.

Tomlinson M, Rotheram-Borus MJ, Swartz L, Tsai AC. Scaling Up mHealth: Where Is the Evidence? PLoS Med 2013;10(2):e1001382.

Banos O, Moral-Munoz JA, Diaz-Reyes I, Arroyo-Morales M, Damas M, Herrera-Viedma E, et al. mDurance: A Novel Mobile Health System to Support Trunk Endurance Assessment. Sensors 2015;15(6):13159–83.

De la Vega R, Miró J. mHealth: a strategic field without a solid scientific soul. a systematic review of pain-related apps. PLoS One 2014;9(7):e101312.

Moral-Munoz JA, Esteban-Moreno B, Herrera-Viedma E, Cobo MJ, Pérez IJ. Smartphone Applications to Perform Body Balance Assessment: a Standardized Review. J Med Syst 2018;42(7):119.

Steinhubl SR, Muse ED, Topol EJ. The emerging field of mobile health. Sci Transl Med 2015;7(283):283rv3.

Salazar A, de Sola H, Failde I, Moral-Munoz JA. Measuring the Quality of Mobile Apps for the Management of Pain: Systematic Search and Evaluation Using the Mobile App Rating Scale. JMIR mHealth uHealth 2018;6(10):e10718.

Moral-Munoz JA, Esteban-Moreno B, Arroyo-Morales M, Cobo MJ, Herrera-Viedma E. Agreement Between Face-to-Face and Free Software Video Analysis for Assessing Hamstring Flexibility in Adolescents. J Strength Cond Res 2015;29(9):2661–5.

Xu W, Liu Y. mHealthApps: A Repository and Database of Mobile Health Apps. JMIR mHealth uHealth 2015;3(1):e28.

Sánchez Rodríguez MT, Collado Vázquez S, Martín Casas P, Cano de la Cuerda R. Neurorehabilitation and apps: A systematic review of mobile applications. Neurología 2018;33(5):313–26.

Thilarajah S, Clark RA, Williams G. Wearable sensors and Mobile Health (mHealth) technologies to assess and promote physical activity in stroke: a narrative review. Brain Impair 2016;17(1):34–42.

Singer J, Levine SR. Stroke and technology: prescribing mHealth apps for healthcare providers, patients and caregivers – a brief, selected review. Future Neurol 2016;11(2):109–12.

Yu DX, Parmanto B, Dicianno BE, Pramana G. Accessibility of mHealth Self-Care Apps for Individuals with Spina Bifida. Perspect Heal Inf Manag 2015;12(Spring):1h.

Linares-del Rey M, Vela-Desojo L, Cano-de la Cuerda R. Aplicaciones móviles en la enfermedad de Parkinson: una revisión sistemática. Neurología 2017;34:38–54.

Statista. Number of apps available in leading app stores as of June 2016. Statista.

Kumar S, Selim MH, Caplan LR. Medical complications after stroke. Lancet Neurol 2010;9(1):105–18.

Ishida K. Medical complications of stroke. UpToDate2018;Available from: https://www.uptodate.com/contents/medical-complications-of-stroke.

Grundy QH, Wang Z, Bero LA. Challenges in Assessing Mobile Health App Quality: A Systematic Review of Prevalent and Innovative Methods. Am J Prev Med 2016;51(6):1051–9.

West JH, Hall PC, Hanson CL, Barnes MD, Giraud-Carrier C, Barrett J. There’ s an App for That : Content Analysis of Paid Health and Fitness Apps. J Med Internet Res 2012;14(3):e72.

Stoyanov SR, Hides L, Kavanagh DJ, Zelenko O, Tjondronegoro D, Mani M. Mobile App Rating Scale: A New Tool for Assessing the Quality of Health Mobile Apps. JMIR Mhealth Uhealth 2015;3(1):e27.

Wang A, An N, Lu X, Chen H, Li C, Levkoff S. A Classification Scheme for Analyzing Mobile Apps Used to Prevent and Manage Disease in Late Life. JMIR Mhealth Uhealth 2014;2(1):e6.

Kizony R, Zeilig G, Dudkiewicz I, Schejter-Margalit T, Rand D. Tablet Apps and Dexterity: Comparison Between 3 Age Groups and Proof of Concept for Stroke Rehabilitation. J Neurol Phys Ther 2016;40(1):31–9.

Ferrer González BM, Periñan Zarco MJ, Echevarría Ruíz de Vargas C. Adaptación y validación al español de la escala Fugl-Meyer en el manejo de la rehabilitación de pacientes con ictus. 2016.

Domínguez R, Vila JF, Augustovski F, Irazola V, Castillo PR, Rotta Escalante R, et al. Spanish cross-cultural adaptation and validation of the National Institutes of Health Stroke Scale. Mayo Clin Proc 2006;81(4):476–80.

Cooray C, Matusevicius M, Wahlgren N, Ahmed N. Mobile Phone–Based Questionnaire for Assessing 3 Months Modified Rankin Score After Acute Stroke: A Pilot Study. Circ Cardiovasc Qual Outcomes 2015;8(6 suppl 3):S125-S130.

Quinn TJ, Dawson J, Walters MR, Lees KR. Reliability of the Modified Rankin Scale. Stroke 2009;40(10):3393–5.

Streiner DL, Norman GR. Health measurement scales: a practical guide to their development and use. Stroke 1999;30(7):1357–61.

Quinn TJ, Dawson J, Walters MR, Lees KR. Reliability of the modified rankin scale: A systematic review. Stroke 2009;40(10):3393–5.

Meyer BC, Hemmen TM, Jackson CM, Lyden PD. Modified National Institutes of Health Stroke Scale for use in stroke clinical trials: Prospective reliability and validity. Stroke 2002;33(5):1261–6.

Mahoney F, Barthel D. Functional evaluation: the Barthel index. Md State Med J 1965;14(2):61–5.

Ministerio de Sanidad y Consumo, Damián-Moreno J. Valoración de la discapacidad física: El índice de Barthel. Rev Esp Salud Publica 1997;71(2):127–37.

Cuesta-Vargas AI, Roldán-Jiménez C. Validity and reliability of arm abduction angle measured on smartphone: a cross-sectional study. BMC Musculoskelet Disord 2016;17:93.

Mathiowetz V, Weber K, Kashman N, Volland G. Adult norms for the nine hole peg test of finger dexterity. Occup Ther J Res 1985;5(1):24-38.

Rand D, Zeilig G, Kizony R. Rehab-let: touchscreen tablet for self-training impaired dexterity post stroke: study protocol for a pilot randomized controlled trial. Trials 2015;16:277.

Tobler-Ammann BC, de Bruin ED, Fluet M-C, Lambercy O, de Bie RA, Knols RH. Concurrent validity and test-retest reliability of the Virtual Peg Insertion Test to quantify upper limb function in patients with chronic stroke. J Neuroeng Rehabil 2016;13(1):8.

Cristine B, Hopkins B. Validity of PostureScreen Mobile® in the Measurement of Standing Posture. BYU ScholarsArchive 2014.

Dobkin BH, Dorsch A. The Promise of mHealth: Daily Activity Monitoring and Outcome Assessments by Wearable Sensors. Neurorehabil Neural Repair 2011;25(9):788–98.

Gandhi S, Chen S, Hong L, Sun K, Gong E, Li C, et al. Effect of Mobile Health Interventions on the Secondary Prevention of Cardiovascular Disease: systematic review and meta-analysis. Can J Cardiol 2017;33(2):219–31.

Ruiz-González L, Lucena-Antón D, Salazar A, Martín-Valero R, Moral-Munoz JA. Physical therapy in Down syndrome: systematic review and meta-analysis. J Intellect Disabil Res. En prensa 2019.

Van den Berg M, Crotty M, Liu E, Killington M, Kwakkel G, van Wegen E. Early Supported Discharge by Caregiver-Mediated Exercises and e-Health Support After Stroke. Stroke 2016;47(7):1885–92.

Laver K, Schoene D, Crotty M, George S, Lannin NA, Sherrington C. Telerehabilitation services for stroke. Cochrane Database Syst Rev 2013;(12):CD010255.

Johansson T, Wild C. Telerehabilitation in stroke care – a systematic review. J Telemed Telecare 2011;17(1):1–6.

Chen J, Jin W, Dong WS, Jin Y, Qiao FL, Zhou YF, et al. Effects of Home-based Telesupervising Rehabilitation on Physical Function for Stroke Survivors with Hemiplegia. Am J Phys Med Rehabil 2017;96(3):152–60.

Patel S, Park H, Bonato P, Chan L, Rodgers M. A review of wearable sensors and systems with application in rehabilitation. J Neuroeng Rehabil 2012;9(1):21.

Marzano G, Ochoa-Siguencia L, Pellegrino A. Towards a New Wave of Telerehabilitation Applications. Perspective 2017;1(1).

Goldstein LB, Samsa GP. Reliability of the National Institutes of Health Stroke Scale Extension to Non-Neurologists in the Context of a Clinical Trial. Stroke 1997;28(2):307–10.

Fugl-Meyer A, Jääskö L, Leyman I, Olsson S, Steglind S. The post-stroke hemiplegic patient. 1. a method for evaluation of physical performance. Scand J Rehabil Med 1975;7(1):13–31.

Croarkin E, Danoff J, Barnes C. Evidence-based rating of upper-extremity motor function tests used for people following a stroke. Phys Ther 2004;84(1):62–74.

Kizony R, Zeilig G, Dudkiewicz I, Schejter-Margalit T, Rand D. Tablet Apps and Dexterity. J Neurol Phys Ther 2016;40(1):31–9.

Boland DM, Neufeld E V, Ruddell J, Dolezal BA, Cooper CB. Inter- and intra-rater agreement of static posture analysis using a mobile application. J Phys Ther Sci 2016;28(12):3398–402.

Descargas

Publicado

12-06-2019

Cómo citar

1.
Ortega-Martín ME, Lucena-Antón D, Luque-Moreno C, Heredia-Rizo AM, Moral-Munoz JA. Aplicaciones móviles en el abordaje terapéutico del ictus: revisión en repositorios comerciales y búsqueda de evidencia: e201906035. Rev Esp Salud Pública [Internet]. 12 de junio de 2019 [citado 25 de mayo de 2025];93:16 páginas. Disponible en: https://ojs.sanidad.gob.es/index.php/resp/article/view/1252

Número

Sección

Originales breves

Categorías