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La prognostic prétraitement, le suivi pendant le traitement et la détection précoce des symptômes physiologiques représentent des défis considérables en oncologie. Nous décrivons la faisabilité des données portables à haute résolution (nombre de pas par jour, vitesse de marche) pour profiler longitudinalement les trajectoires physiologiques extraites des données Apple Health chez trois patients atteints de cancer du poumon, depuis le diagnostic jusqu'au traitement du cancer après obtention du consentement éclairé. Nous avons utilisé des statistiques descriptives pour décrire notre approche de construction de profils physiologiques longitudinaux. La période de suivi des données portables a varié de 58 à 135 semaines, avec entre 34 319 et 103 535 mesures physiologiques numériques distinctes collectées pendant cette période, ce qui équivaut à 41 mesures par jour/patient. Le profilage longitudinal a révélé que les données portables capturaient avec précision les changements physiologiques liés à des événements cliniques tels que la chirurgie et les hospitalisations, ainsi qu'le début (et l'arrêt) du traitement systémique du cancer chez les trois patients. Ces résultats suggèrent que les dispositifs portables pourraient jouer un rôle essentiel dans la gestion du cancer du poumon, bien que des études plus importantes soient nécessaires pour confirmer ces observations préliminaires et valider leur généralisation. Les dispositifs portables détiennent un potentiel significatif pour le développement de « biomarqueurs numériques » personnalisés, qui pourraient améliorer la stratification des risques et la gestion en oncologie.
Bliss et al. (Fri,) ont étudié cette question.