Apps de soporte a los tratamientos de adicciones

 ¿Qué es una adicción?

Antes de adentrarnos en el tema, cabe definir el problema. La adicción es una enfermedad que afecta entre un 3% y un 7,5% (1) de la población mundial. Si añadimos el tabaco, este porcentaje aumentaría hasta el 30%. Una adicción no es sinónimo de usar una sustancia adictiva. El ejemplo más claro es el alcohol: hay muchas personas que beben alcohol sin necesariamente tener una adicción. Uno de cada diez usuarios de una sustancia acaba desarrollando una adicción.

El uso de estas sustancias debe tratarse como un problema de salud pública, es decir, como un factor de riesgo como lo puede ser la alimentación o el sedentarismo.

La adicción implica una pérdida de control. Los psiquiatras intentan utilizar herramientas farmacológicas y no farmacológicas para intentar recuperar este control. Y de ahí la importancia de la diferenciación entre diferentes fases a la hora de aplicar eHealth. Las apps van a ser necesariamente diferentes en base a si estamos tratando una fase más preventiva o si ya estamos tratando a pacientes que padecen una adicción.

eHealth como herramienta para tratar una adicción

El observatorio de toxicomanías y adicciones (EMCDDA en su acrónimo en inglés), hace un año aproximadamente, hizo una revisión de qué había en cuanto a salud digital en Europa y lo presentó dimensionalmente. Hay soluciones digitales que están más encaradas a informar y a diseminar la información entre usuarios de drogas y otras que están más dirigidas a capacitar tanto a profesionales como a usuarios en habilidades concretas. Finalmente, existen herramientas que se refieren propiamente a una intervención.

Las intervenciones van desde las que ayudan al cribado o diagnóstico hasta las que forman parte del tratamiento, es decir, aquéllas que se aplican cuando hay dificultades para acceder al tratamiento presencial.

Muchas veces se plantea si la solución digital tiene que ser un sustituto o tiene que ser un complemento. La respuesta es que en ocasiones será un sustituto, cuando por ejemplo hay limitaciones para acceder al tratamiento. Aproximadamente, solo 1 de cada 5 usuarios que padece una adicción recibe tratamiento, mientras que a los otros cuatro se les pueden ofrecer alternativas eHealth. En cambio, hay otros pacientes que sí que están en tratamiento, pero el sistema no les puede ofrecer uno lo suficientemente intensivo, continuado o personalizado. En este sentido las herramientas de salud digital son clave como complemento.

Eficacia de las apps disponibles en el mercado

Si buscamos en las tiendas digitales de app vamos a encontrar 834 aplicaciones diferentes (2). De éstas, un 14% no son para ayudar a tratar una adicción sino para todo lo contrario, es decir, son para animar al consumo de sustancias. Debemos separar el grano de la paja. En esta revisión sistemática solo se salvaron como útiles un 9% de las aplicaciones, y la mayoría de ellas servían para tratar problemas relacionados con el consumo de alcohol.

Respecto a su eficacia, según otra revisión (3), de 158 artículos de salud digital solo se identificaron 17 para adicciones, de las que solo 8 estudiaban la eficacia. Por lo tanto, la evidencia sobre la eficacia de estas apps es escasa. Seguramente, las apps para dejar de fumar sean las que más evidencia tienen. Estas aplicaciones tienen en común que incorporan elementos de ecologycal momentary assesment, elementos para reducir el deseo imperioso de consumir la sustancia, elementos para gestionar situaciones del día a día que pueden ser dificultosas e incluyen feedback personalizado, es decir, el paciente sabe cómo está evolucionando.

En apps para dejar el alcohol, que son las que tienen mayor evidencia, se han visto (4) los siguientes resultados sobre su eficacia:
- se reduce el consumo de alcohol
- se reducen los síntomas de depresión
- incrementa la satisfacción del paciente
- incrementa la accesibilidad
- incrementa la calidad de vida
- decrecen los costes

Se han detectado los siguientes elementos como claves para que las soluciones digitales sean eficaces:
- accesibilidad
- evaluación e intervención en tiempo real
- potenciación del autocuidado
- monitorización simple
- diseño y creación en colaboración con los propios pacientes

Paradigma actual

Entre los pacientes que más preocupan están aquéllos que padecen, además de adicciones, comorbilidades psiquiátricas como depresión o problemas cognitivos. Cada vez van apareciendo más apps que buscan una evidencia que les permita tratar ambos trastornos a la vez. Esto es clave ya que son los pacientes más complicados y, por lo tanto, los que necesitan un tratamiento más personalizado y mucho más intensivo.

En Estados Unidos la FDA aprobó una aplicación para dejar las sustancias que se llama Reset ®. Para llegar a ser aprobado por la FDA debe haber evidencia científica. De manera que tenemos apps que son muy potentes como ésta, aunque hay muchas otras que no lo son y diferenciarlas a veces resulta complicado.

En las unidades de conductas adictivas se trabaja con la entrevista motivacional y la toma de decisiones compartidas. La entrevista motivacional es un tipo de abordaje que lo que busca es colaborar con el paciente, evitando la confrontación. Se entiende la relación del paciente desde una perspectiva compasiva, es decir, interesa el bienestar del paciente de forma genuina. Se acepta que el paciente tome sus decisiones, intentando evitar las imposiciones. Se entiende que el propio paciente es una fuente de soluciones. Así pues, se evocan los motivos para encontrar estas soluciones. Esto junto con la privacidad (elemento clave en adicciones), la confidencialidad, y la reducción del estigma (dentro de las enfermedades mentales, la adicción es la que más estigma tiene), se intentan incorporar en conjunto dentro de la práctica clínica diaria incluyendo las apps.

Origen de los datos

El fenotipo digital es la cuantificación instantánea, a nivel individual, de los datos que puede suministrar el paciente. De manera activa se traduce en cuestionarios y de manera pasiva, a través de sensores, se proporciona información de cómo está el paciente.

En cuanto a los sensores de datos que se incorporan en wearables, en adicciones es una línea prioritaria. Por ejemplo, la detección en sudor de tóxicos. A través de chips incorporados en tatuajes, pulseras o camisetas, podemos relacionar el alcohol en sudor con el alcohol en sangre, de manera que el paciente tiene un feedback inmediato de cuál es la evolución.

Por otro lado la marcha se puede evaluar con el propio teléfono móvil o con otros elementos como pulseras o sensores en los zapatos. Las alteraciones en la marcha también se correlacionan con el consumo de alcohol.

Implementación en la práctica

Al final, todo eso nos lleva a otra cuestión: las intervenciones no están únicamente adaptadas al paciente, sino que también lo están al momento. Con los datos pasivos y con los datos activos, la propia aplicación hace una valoración de en qué situación está el paciente y decide cuál es el mensaje más adecuado para transmitirle. Por ejemplo, un paciente que incrementa la ansiedad a niveles muy altos y está pasando cerca de un bar. La aplicación enviaría un mensaje tipo “protégete ante una situación complicada” (5). Esto es el futuro de las intervenciones, ya que permite estar con el paciente siempre, cosa que no se puede conseguir en la intervención presencial.

El paciente debe tener conocimientos suficientes sobre su enfermedad. La psicoeducación es una opción, pero en los pacientes con adicciones no siempre funciona. Una manera que es fácil de aprender, porque desde niños todos hemos aprendido así, es jugando. Las nuevas tecnologías a través de los videjuegos pueden ser una opción, es decir, gamificando la educación.

A nivel español, hay pocas aplicaciones que cumplen estas características. La Sociedad Española de Especialistas en Tabaquismo tiene una app con muchos de estos elementos de autocontrol: desde prácticas de meditación, pasando por motor de pánico, hasta mensajes instantáneos. En el Hospital de Bellvitge están trabajando en un videojuego con elementos de regulación emocional para los adictos al juego. Se trata de una aplicación que a través de sensores le da feedback y le permite al paciente controlar las ansias de jugar.

Una guía de trabajo para el futuro en este campo podría ser la siguiente:
- Todo lo que se haga tiene que tener un sistema de evaluación de eficacia y de implementación. Debe establecerse la sostenibilidad del proyecto a medio-largo plazo. Uno de los inconvenientes más comunes es la sostenibilidad de las aplicaciones más allá de su uso durante un proyecto de investigación.
- Intentar diversificar y ser sensibles culturalmente. El objetivo es no dejar a nadie fuera.
- Procurar que las intervenciones sean de calidad y los datos se manejen de una manera segura.
- Debemos incorporar las nuevas tecnologías manteniendo la perspectiva motivacional, es decir, que no sean una imposición, sino que sea el paciente quien quiere colaborar. Los elementos de seguimiento tecnológico (pulseras, relojes, parches, etc.) deben ser para ofrecer más autocontrol al paciente pero que sea él quien decida cuando comparte sus datos o no.

La salud digital es una herramienta, un aparato GPS, que puede marcarnos el mejor camino para llegar al objetivo.

Referencias

(1) Rehm J, Room R, van den Brink W, Kraus L. Problematic drug use and drug use disorders in EU countries and Norway: an overview of the epidemiology. Eur Neuropsychopharmacol. 2005 Aug;15(4):389-97. doi: 10.1016/j.euroneuro.2005.04.004. PMID: 15955677.

(2)Tofighi B, Chemi C, Ruiz-Valcarcel J, Hein P, Hu L. Smartphone Apps Targeting Alcohol and Illicit Substance Use: Systematic Search in in Commercial App Stores and Critical Content Analysis. JMIR Mhealth Uhealth. 2019 Apr 22;7(4):e11831. doi: 10.2196/11831. PMID: 31008713; PMCID: PMC6658280.
(3) Miralles I, Granell C, Díaz-Sanahuja L, Van Woensel W, Bretón-López J, Mira A, Castilla D, Casteleyn S. Smartphone Apps for the Treatment of Mental Disorders: Systematic Review
JMIR Mhealth Uhealth 2020;8(4):e14897
doi: 10.2196/14897
(4) Kruse CS, Lee K, Watson JB, Lobo LG, Stoppelmoor AG, Oyibo SE Measures of Effectiveness, Efficiency, and Quality of Telemedicine in the Management of Alcohol Abuse, Addiction, and Rehabilitation: Systematic Review J Med Internet Res 2020;22(1):e13252
(5) Nahum-Shani, I., Smith, S. N., Spring, B. J., Collins, L. M., Witkiewitz, K., Tewari, A., & Murphy, S. A. (2018). Just-in-Time Adaptive Interventions (JITAIs) in Mobile Health: Key Components and Design Principles for Ongoing Health Behavior Support. Annals of behavioural medicine : a publication of the Society of Behavioral Medicine, 52(6), 446–462. https://doi.org/10.1007/s12160-016-9830-8
(6) Jakob Manthey, Antoni Gual, Andrzej Jakubczyk, Lars Pieper, Charlotte Probst, Pierluigi Struzzo, Marcis Trapencieris, Marcin Wojnar & Jürgen Rehm (2016) Alcohol use disorders in Europe: A comparison of general population and primary health care prevalence rates, Journal of Substance Use, 21:5, 478-484, DOI: 10.3109/14659891.2015.1063719