Milhares se inscrevem para estudo cardiovascular com kit da Apple

Pesquisadores da Universidade de Stanford ficaram impressionados quando, na terça-feira (10), descobriram que 11 mil pessoas tinham se inscrito para um estudo cardiovascular usando o ResearchKit, da Apple Inc., menos de 24 horas depois do lançamento da ferramenta do iPhone.

"Para conseguir que 10 mil pessoas se inscrevam em uma pesquisa médica, geralmente é necessário um ano e 50 centros médicos espalhados pelo país", disse Alan Yeung, diretor médico da Stanford Cardiovascular Health. "Esse é o poder do telefone".

Com o ResearchKit, a Apple criou um conjunto de centenas de milhares de proprietários de iPhone em todo o mundo, o que possibilita que médicos encontrem participantes para testes a velocidades sem precedentes. Cinco centros acadêmicos já desenvolveram aplicativos que se valem dos sensores do acelerômetro, do giroscópio e do GPS presentes no iPhone para acompanhar a progressão de problemas crônicos, como o mal de Parkinson e a asma.

Ao mesmo tempo, outros pesquisadores advertem que potenciais falhas nos dados coletados através do ResearchKit poderiam reduzir a utilidade dessas informações. É possível que os formulários de consentimento do software não sejam suficientemente claros e que os aplicativos não registrem os dados de modo total e exato ou que não protejam a privacidade dos participantes, dizem eles.

"Só coletar uma grande quantidade de informações sobre pessoas - que podem ou não ter determinada doença, que podem ou não representar um paciente médio - poderia simplesmente gerar distúrbio e distração", disse Lisa Schwartz, professora do Instituto Dartmouth de Política de Saúde e Prática Clínica, em mensagem enviada por e-mail. "Uma distorção multiplicada por um milhão continua sendo distorção".

Dados enganosos?

Em primeiro lugar, o usuário médio do iPhone tem maior probabilidade de ter um diploma universitário ou de doutorado do que o usuário médio do Android, além de também ter uma renda maior, de acordo com a empresa de pesquisa CivicScience Inc. Diferenças demográficas desse tipo podem distorcer os resultados de um estudo.

Dados enganosos também podem se originar caso um usuário pressione um botão sem querer ou dê seu aparelho para outra pessoa, disse C. Michael Gibson, professor da Faculdade de Medicina de Harvard e cardiologista.

Além disso, os aplicativos de um telefone podem apresentar mais restrições quanto ao tipo de perguntas que podem ser feitas em comparação com os testes comuns, em que os pesquisadores fazem perguntas abertas em encontros cara a cara. Consultar sobre efeitos colaterais específicos ("Senhor, seus dentes estão coçando") pode originar lembranças falsas e tornar as pessoas mais propensas a registrar esses efeitos, um problema que não existiria com uma pergunta aberta, disse Gibson.

Registros falsos

Por outro lado, o iPhone ajuda a lidar com um problema que costuma ocorrer nas pesquisas padrão: participantes que com frequência mentem ao informar suas atividades aos pesquisadores. Ao usar seus componentes internos ou aparelhos secundários conectados por Bluetooth, o iPhone pode medir discretamente o comportamento dos usuários, sem depender deles para registrarem ou serem sinceros sobre o que estão fazendo.

Os pesquisadores de Stanford estão utilizando o aplicativo ResearchKit para investigar modos de estimular as pessoas a modificarem seus comportamentos a fim de melhorar a saúde cardíaca. O aplicativo visa automatizar o máximo possível a coleta dos dados, disse Yeung. Os participantes deverão manter os telefones com eles o maior tempo possível durante uma semana, para que o GPS e o acelerômetro acompanhem suas atividades.

Depois dessa semana, os usuários deverão se submeter a um teste de resistência simples, que consiste em caminhar o mais rápido que puderem durante seis minutos. Então, os participantes serão divididos aleatoriamente em distintos tipos de treinamento, através de jogos ou de lembretes mais básicos. Três meses mais tarde, os participantes deverão repetir a semana de acompanhamento intensivo e o teste de resistência. Os resultados poderiam mostrar quais tipos de treinamento são mais eficientes para melhorar a aptidão física.

Quanto mais automatizada for a coleta de dados, mais o aplicativo poderá reduzir o risco de desistências e de pacientes perdidos na etapa de acompanhamento. Esse é um grupo temido pelos investigadores porque é muito difícil saber como eles se saíram depois de participar de um teste, disse Gibson. O ResearchKit, pelo menos, possibilitará que os pesquisadores saibam que os pacientes continuam vivos, disse ele.