La RA (rinitis alérgica) es una enfermedad de alta prevalencia, que afecta a más de 400 millones de personas en todo el mundo. Su prevalencia en niños y adolescentes muestra una gran variabilidad en todo el mundo, pero puede afectar hasta un tercio de la población en el grupo de 13 a 14 años. Sus síntomas no sólo afectan la calidad de vida, sino también el rendimiento laboral y académico. Varios estudios observacionales demostraron que los niños con RA mal controlada pueden tener un rendimiento disminuido en los exámenes, la función cognitiva, el aprendizaje y que su rendimiento académico puede afectarse. Sin embargo, faltan estudios sobre los factores que modifican el impacto de la RA en la productividad académica.
En este estudio, el objetivo es evaluar el impacto de la RA en el rendimiento académico, evaluado por medio de la EVA de educación y el WPAI+CIQ:AS.22 Además, de evaluar el efecto del tratamiento e identificar los factores asociados con el impacto de síntomas alérgicos en el rendimiento académico.
MÉTODOS
Diseño del estudio
Se realizó un estudio transversal con datos de MASK-air. Se evaluó la correlación entre las variables que miden el impacto de las alergias en el rendimiento académico (EVA de educación, impacto de los síntomas de alergia en el rendimiento académico y porcentaje de horas de formación perdidas por alergias; estas 2 últimas variables obtenidas con el WPAI+CIQ:AS,) y otras variables MASK-air. Además, se realizó un análisis de regresión multivariable para identificar los factores asociados al mayor impacto de los síntomas alérgicos en la productividad académica, en el que las observaciones se agruparon por usuario, país y mes del año.
Escenario y participantes
MASK-air, una aplicación móvil lanzada en 2015, está disponible para su descarga gratuita desde Google Play y Apple App Stores en 28 países (www.mask-air.com). Se incluyeron los datos de seguimiento diario de los días de educación de los usuarios de MASK-air con un autoinforme diagnóstico de RA del 21 de mayo de 2015 al 9 de enero de 2022. Los usuarios tenían edades comprendidas entre la edad de consentimiento digital (13-16 años según el país) hasta los 29 años (definición límite superior de edad de la juventud según Eurostat).
Ética
MASK-air es un dispositivo registrado en la Conformidad Europea (que cumple con los requisitos de seguridad, salud y medio ambiente de la Unión Europea) y cumple con el Reglamento General de Protección de Datos. Los usuarios introducen todos los datos de forma anónima y, después, los datos relacionados con la geolocalización son anónimos. Los usuarios dieron su consentimiento para que sus datos se analizaran con fines científicos en los términos y condiciones. El uso de datos secundarios de MASK-air con fines de investigación (incluida la productividad académica) se aprobó por una junta de revisión independiente (Köln-Bonn, Alemania). Como resultado, no se requirió la aprobación de una junta de revisión independiente para este estudio específico.
Fuentes de datos y variables
MASK-air comprende un cuestionario de seguimiento diario que evalúa el impacto de los síntomas de alergia por medio de cuatro EVA obligatorias en una escala de 0 a 100 (donde los valores más altos indican peores síntomas; Tabla E1, disponible en el Repositorio en línea de este artículo en www.jaciinpractice.org). Además, si los usuarios informan que asisten a la escuela o a clases ese día, se les pregunta cuánto afectaron sus síntomas alérgicos a su rendimiento académico ese día mediante una EVA de 0 a 100 (“EVA educación”), donde los valores más altos indican un impacto mayor de los síntomas alérgicos.
Al informar la EVA diaria, también se solicita a los usuarios de MASK-air que proporcionen su uso diario de medicamentos mediante una lista personalizada para cada país. De acuerdo con la medicación informada, se cuantificaron los días sin medicación, los días en monoterapia y los días de comedicación para RA y asma. Para seguir más de cerca las perspectivas de los pacientes, la monoterapia se definió como días en los que sólo se notificó 1 medicamento único (uso de una sola formulación de fármaco incluso si tiene más de 1 compuesto activo; por ejemplo, debido a que la azelastina fluticasona nasal es una combinación fija, se considera como monoterapia). La comedicación se definió como días con 2 o más medicamentos/formulaciones farmacológicas.
Además del seguimiento diario de síntomas y medicación, los usuarios de MASK-air proporcionan información clínica y demográfica al configurar su perfil. Dada dicha información de referencia, se calculó la cantidad de síntomas de alergia informados (“síntomas de referencia”) y la cantidad de formas diferentes en que los síntomas de alergia afectan a los usuarios (“impacto de referencia”).
Los usuarios también pueden optar por responder a otros cuestionarios (es decir, cuestionarios no obligatorios no incluidos en el cuestionario de seguimiento diario), incluido el WPAI+CIQ:AS. Éste es un cuestionario de 9 ítems informado por pacientes que evalúa el impacto semanal de las alergias en el trabajo y la productividad académica (Tabla E2, disponible en el Repositorio en línea de este artículo en www.jaci-inpractice.org). Una pregunta se relaciona con el impacto percibido de los síntomas de alergia en la productividad académica (puntuado de 0 a 100, donde los valores más altos indican un impacto mayor percibido de los síntomas alérgicos). El cuestionario también incluye una pregunta sobre el número de horas semanales de asistencia a la escuela o a clases, así como una pregunta sobre el número de horas de escuela o clases perdidas en los últimos 7 días debido a alergias. Se utilizaron los datos proporcionados por los usuarios en estas 2 preguntas para calcular la variable de resultado “porcentaje de horas de educación perdidas”.
Tamaño de la muestra
Se analizaron todos los datos de los usuarios que cumplían con los criterios de elegibilidad y con datos válidos. No se realizó ningún cálculo del tamaño de la muestra.
Sesgos
Se abordó la posible variabilidad asociada con la edad, al excluir a los pacientes mayores de 29 años. Existen posibles sesgos de información relacionados con la naturaleza autoinformada de la recopilación de datos.
Puede existir un posible sesgo de selección porque los usuarios de la aplicación no son representativos de todos los pacientes con RA.
Análisis estadístico
Al responder al cuestionario de monitoreo diario MASK-air, no es posible omitir ninguna de las preguntas, y los datos se guardan en el conjunto de datos sólo después de la respuesta final. Esto evita que falten datos en cada cuestionario.
Las variables categóricas se describieron mediante frecuencias absolutas y relativas, mientras que las variables continuas se describieron mediante medianas y rangos intercuartílicos. Para tener en cuenta la pandemia de COVID-19, se calculó la mediana de educación EVA antes y después del 1 de marzo de 2020.
Correlaciones entre las variables continuas (en particular, entre las variables relacionadas con la educación: educación de la EVA, el porcentaje de horas de educación perdidas y el impacto percibido de los síntomas de alergia en la productividad académica) y las EVA restantes y la puntuación combinada de síntomas y medicación basada en grupos [ PCSM]) se evaluaron al calcular los coeficientes de correlación de Spearman entre estas variables, así como el coeficiente de correlación de medidas repetidas, para tener en cuenta las observaciones repetidas proporcionadas por los mismos usuarios y el mes del año en que ocurrió la observación). Se seleccionaron las siguientes variables independientes para el modelo de regresión sobre la EVA de educación: impacto inicial de RA, síntomas iniciales de RA, sexo, edad, diagnóstico autoinformado de asma, EVA nariz, EVA ojos, EVA asma, uso de inmunoterapia y uso de medicamentos.
Al final, se identificaron variables asociadas de forma potencial con el porcentaje de horas de educación perdidas y el impacto de los síntomas de alergia en la productividad académica mediante modelos de efectos mixtos multinivel, que representan la agrupación de observaciones por usuarios y por países. Dado el menor número de usuarios que informaron datos en el cuestionario WPAI:AS+CIQ, las variables independientes en el modelo se seleccionaron mediante un enfoque de pasos hacia atrás, y los modelos finales incluyeron las variables con un valor de P de < .10.
Los valores de P < .05 se consideraron significativos de manera estadística. Se aplicó una corrección de Holm-Bonferroni para tener en cuenta los múltiples análisis. Todos los análisis estadísticos se realizaron con R (versión 4.0.3).
RESULTADOS
Características demográficas de los pacientes
Se analizaron 13,454 días de 1970 pacientes de 13 a 29 años (media + desviación estándar = 20.1 ± 4.1 años) (Figura E1, disponible en el repositorio en línea de este artículo en www.jaci-inpractice.org). El 60.3% de las observaciones son de usuarios femeninos (Tabla I; Tabla E3 para distribución por cada uno de los 27 países). La mediana de EVA de educación fue 17 (rango intercuartil [RIQ] = 28), donde la EVA de educación >50/100 se observó en 1757 días (13.1%). La mediana de EVA de educación para los pacientes con un diagnóstico autoinformado de asma fue 16 (RIQ = 27), mientras que para aquellos sin asma fue 17 (RIQ = 27). Al comparar los pacientes por grupo de edad, la mediana del nivel de EVA de educación fue mayor para los de 25 a 29 años que para los de 20 a 24 años o de 13 a 19 años (Tabla E4). La mediana de la EVA de educación fue 18 (RIQ = 28) antes del 1 de marzo de 2020 y 14 (RIQ = 24) después. La Figura 1 muestra las tendencias estacionales de la EVA de educación.
El WPAI+CIQ:AS se completó durante 125 semanas (por 107 usuarios diferentes; Tabla E5), donde 44 (35.2 %; intervalo de confianza [IC] de 95 % = 26.2 %-44.2%) indica la pérdida de al menos algunas horas de educación debido a las alergias, y la puntuación mediana del impacto de la alergia en la productividad académica fue 37 (RIQ = 48.0). En el período prepandemia, 32.4% (24 de 74) de los usuarios indicaron la pérdida de al menos algunas horas de educación debido a la alergia, en comparación con 46.9% (15 de 32) en el período postpandemia.
Correlaciones
La EVA de educación se correlacionó con todas las variables (Tabla II). Mostró las correlaciones más fuertes con el impacto WPAI+CIQ:AS de los síntomas de alergia en la productividad educativa (correlación de rango de Spearman [IC de 95 %]: r = 0.71 [0.58; 0.80]), el PCSM (r = 0.70 [0.69; 0.71]), EVA global (r = 0.70 [0.68; 0.71]) y EVA nasal (r = 0.66 [0.65; 0.68]) (Tabla III y Figura 2). Se obtuvieron resultados similares cuando se evaluaron las correlaciones con coeficientes de correlación de medidas repetidas para todas las variables excepto la EVA de asma. Los coeficientes de correlación de Spearman entre la EVA del asma y las variables relacionadas con la educación (EVA de educación y WPAI+CIQ:AS impacto de los síntomas de alergia en la productividad académica y el porcentaje de horas perdidas) fueron más altos de manera consistente para los pacientes con un diagnóstico autoinformado de asma en comparación con aquellos sin un diagnóstico de asma. (Tabla E6, disponible en el repositorio en línea de este artículo en www.jaci-inpractice.org). Se obtuvieron resultados similares en la correlación de medidas repetidas entre la EVA de asma y la EVA de educación (Tabla E6).
El impacto de WPAI+CIQ:AS en la educación se correlacionó con todas las demás variables, desde 0.71 (EVA educación) hasta 0.37 (EVA de asma) (Tabla II). Sin embargo, no se encontró correlación para la EVA de asma al usar coeficientes de correlación de medidas repetidas (Tabla II).
Análisis de regresión multivariable
En el modelo de regresión principal, un impacto inicial de RA y la EVA para los síntomas oculares, nasales y de asma se asociaron con la EVA de educación. La EVA nasal mostró la asociación positiva más fuerte (coeficiente de regresión = 0.38 [IC de 95 % = 0.37; 0.39]), es decir, en promedio, la EVA de educación aumentó en 0.38 unidades (IC de 95 % = 0.37; 0.39) por cada unidad de aumento en la EVA nasal en una escala de 0 a 100.
Los medicamentos aumentaron la EVA de educación en 0.23 unidades (IC de 95% = 0.92; 0.47) para medicación única y en 1.70 unidades (IC de 95% = 0,72; 2,68) para la comedicación. Esto significa que los días de medicación aumentan la EVA de educación de 0.23 a 1.70 unidades en una escala de 0 a 100, cuando se ajusta por otras variables independientes. Por el contrario, se observaron asociaciones negativas con el uso de inmunoterapia (2.32 [IC de 95 % = 4.04; 0.59]), lo que significa que, en promedio, los días de inmunoterapia reducen la EVA de educación (en una escala de 0 a 100) en 2.32 unidades, al ajustarse para otras variables independientes. También se encontró una asociación negativa para tener un diagnóstico de asma por medio de un autoinforme (coeficiente de regresión = 2.81 [IC de 95% = 4.22; 1.39]) (Tabla III).
El porcentaje de horas de educación perdidas se asoció de manera positiva con la PCSM (coeficiente de regresión = 0.44 [IC de 95 % = 0.25; 0.63]; P < .001), sin que otras variables tuvieran un valor de P < .001. Se encontró que el impacto de WPAI+CIQ:AS en la productividad académica se asoció con el impacto inicial de RA (coeficiente de regresión = 5.79 [IC de 95 % = 2.17; 9.41]) y con la PCSM (coeficiente de regresión = 0.69 [IC de 95 % = 0.49; 0.90]). También se asoció de manera negativa con el uso de inmunoterapia (coeficiente de regresión = 10.83 [IC 95% = 22.28; 0.62]) (Tabla IV).
Al final, se realizaron análisis de sensibilidad adicionales con diferentes conjuntos de variables independientes y encontraron resultados similares (Tabla V). Es importante destacar que, al reemplazar todas las EVA y los medicamentos informados todos los días por la PCSM como variable independiente, la PCSM también se asoció de forma importante con la EVA de educación (coeficiente de regresión = 0.88 [IC de 95% = 0.88; 0.92]).
DISCUSIÓN
En este estudio, se observó que la EVA diaria de educación se correlaciona de manera fuerte con el impacto de WPAI+CIQ:AS en la productividad académica; la RA tiene un impacto relevante en el rendimiento; los síntomas nasales (evaluados por la EVA nasal) son el principal conjunto de síntomas asociados con un rendimiento académico deficiente; la inmunoterapia (pero ningún otro medicamento) se puede asociar con una disminución de la EVA de educación; y la PCSM se correlaciona con la EVA de educación, el porcentaje de horas de educación perdidas y el impacto de WPAI+CIQ:AS en la productividad académica.
Fortalezas y limitaciones
Este estudio tiene limitaciones relacionadas con el uso de aplicaciones de mHealth. En primer lugar, existe la posibilidad de sesgos de selección en los estudios de mHealth debido a una representación excesiva de pacientes que están más preocupados por su salud y de aquellos que padecen una enfermedad más grave. Además, los pacientes en inmunoterapia suelen estar acompañados por especialistas y, por lo tanto, es probable que tengan una enfermedad más grave que la población general. Por otro lado, los participantes del presente estudio son similares a los de toda la base de datos en cuanto a síntomas basales y niveles de EVA. Sin embargo, menos usuarios reportaron asma y una sobrerrepresentación de usuarios de México (aunque los resultados del modelo principal son similares cuando se excluyen los datos de México—Tabla E7, disponible en el repositorio en línea de este artículo en www.jaci-inpractice.org). Sin embargo, los modelos multinivel de efectos mixtos tomaron en cuenta el país del usuario.
Debido a que la mayoría de los pacientes usan la aplicación por períodos cortos de tiempo y de forma intermitente, se diseñó un estudio transversal con días como unidad de análisis (aunque los pacientes se usaron para agrupar los días de notificación). Este enfoque se aplicó en muchos estudios de MASK-air. Sin embargo, dado el carácter transversal de este estudio, se estableció una relación temporal o de causalidad entre diferentes variables, lo que es relevante para evaluar el efecto de los medicamentos.
En este análisis, no se excluyeron los datos informados los fines de semana o durante las vacaciones, ya que sólo es posible completar la EVA de educación cuando el usuario informa asistir a la escuela o clases ese día. Además, el WPAI:AS+CIQ se refiere a los 7 días completos antes de completar el cuestionario (por lo tanto, el día de envío no es relevante).
Además, aunque las EVA se obtienen en forma diaria y se refieren de forma única al día en que se completan, el cuestionario WPAI+CIQ:AS se refiere a los 7 días anteriores. Además, el número de observaciones de usuarios que completaron el WPAI+CIQ:AS es pequeño, dado que este no es un cuestionario obligatorio en MASK-air.
Por último, los autores no tuvieron acceso a medidas de rendimiento académico independientes del paciente (por ejemplo, notas en los exámenes) y, por lo tanto, estas últimas no se pudieron utilizar como una variable de resultado. Sin embargo, esta limitación se comparte por todos los estudios de mHealth. De hecho, es difícil recopilar medidas objetivas del desempeño académico, ya que hay una gran cantidad de pacientes en muchos países diferentes y MASKair se instala y usa de forma voluntaria (es decir, los pacientes no se enrolan por médicos).
Este estudio también tiene fortalezas importantes. Se evaluaron datos del mundo real de un gran conjunto de usuarios jóvenes de 27 países diferentes, con la estructura de MASK-air que descarta la existencia de datos faltantes dentro de cada respuesta diaria al cuestionario. Las EVA de MASK-air, el cuestionario WPAI:AS+CIQ y la PCSM son específicos para alergias y se evaluaron y validaron de forma previa. Se construyeron modelos multivariables de efectos mixtos en los que se agruparon las observaciones de los pacientes y se ajustaron los análisis al considerar las variables clínicas y demográficas relevantes para reducir la confusión. Se encontraron resultados similares en diferentes modelos en los análisis de sensibilidad, lo que apunta a la solidez de los resultados.
Interpretación de los datos
Éste es el primer estudio MASK-air que evalúa la asociación entre RA y el impacto académico. Los resultados son comparables con estudios previos sobre el impacto de la RA en la productividad laboral, en cuanto a la asociación entre el control de la enfermedad y los niveles educativos o laborales de la EVA.
Se encontró que 45 % de los días tuvo una EVA de educación >20/100, y 13 % de los días mostró una EVA de educación >50/100. Esto indica que la RA tiene un impacto importante en la productividad académica. Es importante destacar que no sólo se encontraron diferencias en los niveles de la EVA de educación, sino también patrones diferentes en la estacionalidad de la EVA de educación antes y después de la pandemia de COVID-19. Esta último se asoció con una disminución en la mediana de la EVA de educación en marzo y abril, y un aumento en junio y julio. Las razones de esta diferencia no están claras, pero pueden atribuirse a la adopción más generalizada del aprendizaje en línea (por ejemplo, con el cierre de las escuelas), lo que fue relevante de manera particular durante los primeros meses de la pandemia. Esto pudo dejar a algunos estudiantes menos expuestos a los alérgenos estacionales. De hecho, existen diferencias relevantes en las variables asociadas a la EVA de educación al considerar los periodos antes y durante la pandemia (Tabla E8). Se justifican más estudios sobre el impacto de la pandemia de COVID-19 en las alergias.
También se encontró una asociación entre el control de la RA (evaluado mediante la EVA nasal, la EVA ocular y la PCSM) y la productividad académica. Estudios observacionales clásicos anteriores demostraron el impacto de la RA en la productividad académica. El presente estudio se basa en modelos mixtos multivariables, lo que no permite la comparación del estudio con los anteriores. No obstante, el estudio añade que los síntomas nasales (evaluados mediante EVA nasal) muestran una asociación más fuerte con un peor rendimiento académico que los síntomas oculares y asmáticos en pacientes de 27 países. Además, el estudio considera el asma como una comorbilidad en pacientes con RA, a diferencia de estudios previos, que se centran la mayor parte en el asma o en la rinitis de forma aislada.
Los resultados para el asma, de hecho, son menos evidentes. Por un lado, tener un diagnóstico autoinformado de asma se correlacionó de forma negativa con la educación en EVA. Por otro lado, la EVA de asma no se asoció con la EVA de educación en la regresión multivariable. Un estudio previo en una población coreana de adolescentes encontró que la RA se asoció con un mejor rendimiento académico y el asma con un rendimiento académico más bajo. Como era de esperar, se encontraron correlaciones positivas más fuertes entre la EVA de asma y la EVA de educación en pacientes asmáticos que en aquellos sin un diagnóstico autoinformado de asma. Esto apunta a la complejidad de la interacción entre el asma y la rinitis que debe explorarse en estudios adicionales dirigidos de manera específica a la evaluación de pacientes con asma.
El efecto del tratamiento farmacológico puede ser sorprendente ya que los modelos mostraron una asociación con niveles más altos de la EVA de educación. Sin embargo, este hallazgo debe considerarse de forma cuidadosa, e integrar tanto el control de la enfermedad como el uso de medicamentos. En estudios previos de MASK-air, los pacientes aumentan sus medicamentos cuando no están bien controlados, y el control general es menor de manera significativa cuando se usa comedicación. En línea con estas consideraciones, en el presente estudio se encontró que la comedicación se asoció con una reducción significativa de la productividad académica. Por lo tanto, para comprender el papel de los medicamentos en el rendimiento académico y la calidad de vida, es necesario realizar un estudio longitudinal.
Por el contrario, ya se demostró que la inmunoterapia se asocia con un mayor rendimiento académico en pacientes con RA. En este estudio, también se encontró una gran reducción de la EVA de educación en pacientes bajo inmunoterapia. Estos datos están de acuerdo con un estudio MASK-air anterior, pero agregan nuevos resultados, ya que la inmunoterapia aporta un nuevo componente a las opciones terapéuticas en la RA. En MASK-air, lo más probable es que los medicamentos se utilicen como tratamiento sintomático, mientras que la inmunoterapia actúa sobre la inflamación alérgica global. Estas consideraciones pueden ayudar a comprender las diferencias entre los 2 tratamientos.
Es importante destacar que estos resultados validan aún más la PCSM propuesta de acuerdo con las observaciones de MASK-air. Es la única variable que se puede asociar con la EVA de educación, el porcentaje de horas de educación perdidas y el impacto percibido de los síntomas de alergia en la productividad académica.
Generalizabilidad
Este estudio incluye usuarios de 13 a 29 años de 27 países diferentes. Los resultados pueden extenderse a adolescentes y adultos jóvenes de países de ingresos altos y medianos. Sin embargo, no se aplica en forma necesaria a los pacientes que asisten a la escuela con RA de edad más temprana que no pueden estudiarse con MASK-air debido al requisito de edad para que los niños usen herramientas digitales.
CONCLUSIÓN
En pacientes con RA, los síntomas de alergia, en especial los síntomas nasales, se asociaron con una peor productividad académica (mayor EVA de educación), mientras que la inmunoterapia se asoció con una mayor productividad. La PCSM se asocia de manera consistente con la productividad académica, según lo evaluado tanto por la EVA de educación como por WPAI+CIQ:AS. Estos hallazgos subrayan investigaciones previas sobre el impacto del tratamiento insuficiente de las alergias en el deterioro de las funciones cognitivas y la importancia de la conciencia pública, para informar mejor a los pacientes sobre los tratamientos efectivos disponibles y para considerar la necesidad de adaptarse a los planes de estudios académicos a las condiciones individuales de salud.
Centro Regional de Alergia e Inmunología Clínica CRAIC, Hospital Universitario “Dr. José Eleuterio González” UANL, Monterrey, México
Dra. Med. Sandra Nora González Díaz Jefe y Profesor
Dra. Maricela Hernández Robles Profesor
Dra. Martha Patricia Estrella Sauceda Residente 1er Año
Dra. Alejandra Macías Weinmann Profesor
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