Summary
Giyilebilir sensörlerle donatılmış ticari akıllı saatler, nüfus çalışmalarında giderek daha fazla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, yardımcı programları genellikle sınırlı pil süresi, bellek kapasitesi ve veri kalitesi ile sınırlıdır. Bu rapor, astımlı çocukları ve yaşlı kalp hastalarını içeren çalışmalar sırasında karşılaşılan gerçek hayattaki teknik zorluklara uygun maliyetli çözümlerin örneklerini sunmaktadır.
Abstract
Genellikle ticari akıllı saatlere gömülü olan giyilebilir sensörler, klinik çalışmalarda sürekli ve invaziv olmayan sağlık ölçümlerine ve maruz kalma değerlendirmelerine izin verir. Bununla birlikte, bu teknolojilerin önemli bir gözlem süresi boyunca çok sayıda katılımcıyı içeren çalışmalarda gerçek hayatta uygulanması, çeşitli pratik zorluklarla engellenebilir.
Bu çalışmada, çöl toz fırtınalarından kaynaklanan sağlık etkilerinin azaltılması için önceki bir müdahale çalışmasından modifiye edilmiş bir protokol sunuyoruz. Çalışma iki ayrı popülasyon grubunu içeriyordu: 6-11 yaş arası astımlı çocuklar ve atriyal fibrilasyonu (AF) olan yaşlı hastalar. Her iki grup da fiziksel aktivitenin (kalp atış hızı monitörü, pedometre ve ivmeölçer kullanarak) ve konumun (iç mekandaki "evde" veya dış mekan mikro ortamlarındaki bireyleri bulmak için GPS sinyallerini kullanarak) değerlendirilmesi için bir akıllı saatle donatıldı. Katılımcıların günlük olarak bir veri toplama uygulamasıyla donatılmış akıllı saati takmaları gerekiyordu ve veriler, uyumluluğun neredeyse gerçek zamanlı değerlendirmesi için kablosuz bir ağ üzerinden merkezi olarak yönetilen bir veri toplama platformuna iletildi.
26 aylık bir süre boyunca, yukarıda belirtilen çalışmaya 250'den fazla çocuk ve AF'li 50 hasta katıldı. Belirlenen başlıca teknik zorluklar arasında oyun, internet tarayıcısı, kamera ve ses kayıt uygulamaları gibi standart akıllı saat özelliklerine erişimin kısıtlanması, özellikle kapalı ortamlarda GPS sinyali kaybı gibi teknik sorunlar ve veri toplama uygulamasına müdahale eden dahili akıllı saat ayarları yer aldı.
Bu protokolün amacı, halka açık uygulama dolaplarının ve cihaz otomasyon uygulamalarının kullanımının, bu zorlukların çoğunun basit ve uygun maliyetli bir şekilde ele alınmasını nasıl mümkün kıldığını göstermektir. Ek olarak, bir Wi-Fi alınan sinyal gücü göstergesinin dahil edilmesi, iç mekan lokalizasyonunu önemli ölçüde geliştirdi ve GPS sinyalinin yanlış sınıflandırılmasını büyük ölçüde en aza indirdi. Bu protokollerin 2020 baharında bu müdahale çalışmasının başlatılması sırasında uygulanması, veri bütünlüğü ve veri kalitesi açısından önemli ölçüde iyileştirilmiş sonuçlara yol açmıştır.
Introduction
Dijital sağlık teknolojisi uygulamaları ve giyilebilir sensörler, hem sağlık hizmetlerinde hem de ev ortamlarında non-invaziv ve uygun maliyetli hasta izlemeyi mümkün kılar1. Aynı zamanda, toplanan büyük miktarda veri ve giyilebilir tabanlı analitik platformların mevcudiyeti, çok çeşitli akut ve kronik hastalıklar için otomatik sağlık olayı tahmini, önleme ve müdahale için algoritmaların geliştirilmesini mümkün kılmaktadır2. Öncelikle fitness takibi için kullanılan ticari olarak temin edilebilen giyilebilir sensörler, halk sağlığı araştırmalarında tıp uzmanları tarafından giderek daha fazla kullanılmaktadır ve gerçek yaşam koşulları altında çok modlu ve sürekli veri toplama için umut verici bir aracı temsil etmektedir3. Daha da önemlisi, giyilebilir sensörlerden tarafsız veri toplama, araştırmacıların röportajlar ve günlükler gibi geleneksel veri toplama yöntemlerini karakterize eden hatırlama yanlılığının zorluklarının üstesinden gelmelerini sağlar4.
Bununla birlikte, klinik çalışmaların veya diğer popülasyon çalışmalarının amaçları doğrultusunda, veri doğruluğu, güvenilirliği ve bütünlüğü esastır. Ek olarak, toplanan verilerin güvenilirliği, yaş grubu uygulanabilirliğinin yanı sıra cihazın bellek kapasitesi ve enerji verimliliği gibi diğer bazı parametrelerden de etkilenebilir5. Sınırlı sayıda katılımcıyla yapılan laboratuvar ve saha tabanlı çalışmaların son sistematik incelemeleri genellikle ticari akıllı saatlerin aktivite, kalp atış hızı, nöbet ve davranış izleme için uygulanabilirliğini doğrulamıştır, ancak incelemeler yaşlı kullanıcılar için zayıf uygunluğun yanı sıra pil, bellek ve veri kalitesi sınırlamalarıda göstermiştir 6,7 . Bu sınırlamalar, tutarsız internet bağlantısı, cihaz konforu ve yanlış akıllı saat kullanımı gibi ek parametrelerin devreye girdiği gerçek yaşam koşulları altında daha büyük nüfus çalışmalarında daha da güçlendirilebilir8. Özellikle, görünüm ve rahatsızlık, günlük9 sensör giymenin önündeki önemli engellerdir, gizlilik ve gizlilik konularıyla ilgili endişeler ise giyilebilir sensörleri içeren çalışmalarda işe alımı etkileyebilir10. Araştırma çalışmalarında fiziksel aktiviteyi ölçmek için ticari akıllı saatlerin ve fitness izleyicilerinin uygulanabilirliği ile ilgili olarak, Henriksen ve ark. tarafından yapılan yeni bir çalışma, belirli bir çalışma için uygun bir cihazın seçiminin sadece mevcut gömülü sensörlere dayanmaması, aynı zamanda araştırmada doğrulama ve önceki kullanımın da dikkate alınması gerektiğini öne sürdü. görünüm, pil ömrü, sağlamlık, su geçirmezlik, bağlantı ve kullanılabilirlik11.
Bu çalışmanın amaçları doğrultusunda, çöl toz fırtınalarının sağlık üzerindeki etkilerinin azaltılması için bir müdahale çalışması olan LIFE MEDEA projesi sırasında karşılaşılan zorlukları iyileştirmek için bir protokol sunuyoruz12. Çalışma iki ayrı popülasyon grubunu içeriyordu: 6-11 yaş arası astımlı çocuklar ve atriyal fibrilasyonu (AF) olan yaşlı hastalar. Her iki grup da fiziksel aktivitenin (kalp atış hızı monitörü, pedometre ve ivmeölçer kullanarak) ve konumun (iç mekandaki "evdeki" veya dış mekan mikro ortamlarındaki bireyleri bulmak için GPS sinyallerini kullanarak) değerlendirilmesi için ticari bir akıllı saatle donatıldı. Katılımcıların akıllı saati günlük olarak takmaları gerekiyordu ve veriler, uyumluluğun neredeyse gerçek zamanlı değerlendirmesi için veri toplama uygulaması aracılığıyla kablosuz bir ağ üzerinden merkezi olarak yönetilen bir veri toplama platformuna iletildi. Akıllı saat ve sistem kurulumu ile ilgili ek ayrıntılar önceki bir çalışmada verilmiştir13. Projenin uygulanmasının ilk yılında, cihazla ilgili işe alımı, katılımcıların cihazı günlük olarak giymeye uyumunu ve toplanan verilerin eksiksizliğini etkileyen çeşitli teknik ve gerçek yaşam zorlukları ortaya çıktı. Okul yöneticilerinin ve birçok ebeveynin akıllı saat takan çocukların oyun, internet tarayıcısı, kamera ve ses kayıt uygulamaları gibi standart akıllı saat özelliklerine erişememesi gerekliliği gibi bazı zorluklar nüfusa özgüydü. Diğer zorluklar, özellikle kapalı ortamlarda GPS sinyalinin kaybı ve veri toplama uygulamasına müdahale eden dahili akıllı saat ayarları gibi doğası gereği teknikti. Tanımlanan ana zorluklara ayrıntılı bir genel bakışın yanı sıra bunların etkilerinin ve çözümlerinin kısa bir açıklaması Tablo 1'de sunulmuştur.
Bu çalışmada, giyilebilir sensörler kullanan nüfus çalışmalarında kullanıcı uyumluluğunu, veri kalitesini ve veri bütünlüğünü artırmak ve ilgili protokolleri sağlamak için basit, uygun maliyetli ve kullanıma hazır çözümler öneriyoruz. Ek olarak, bu tür protokollerin uygulanmasından elde edilen veri bütünlüğü iyileştirmelerini, çalışmanın13.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Kıbrıs Sağlık Bakanlığı (YY5.34.01.7.6E) ve Kıbrıs Ulusal Biyoetik Komitesi'nden (ΕΕΒΚ/ΕΠ/2016.01.23) idari ve etik onaylar alınmıştır. Atriyal fibrilasyonu olan hastalar ve astımlı çocukların velileri, çalışmaya katılmadan önce yazılı bilgilendirilmiş onam verdiler.
1. Uygulama dolapları ve cihaz otomasyon uygulamaları
NOT: Hem Android cihazlar hem de IOS cihazlar için ücretsiz olarak kullanılabilen uygulama dolapları ve cihaz otomasyon uygulamaları (görevliler) bulunabilir. Bu çalışmada kullanılan spesifik uygulamalar Malzeme Tablosunda listelenmiştir.
- Tercihen akıllı saatle aynı Android sürümüyle donatılmış bir akıllı telefon cihazı kullanın.
- Play Store'dan veri toplama uygulamasını, uygulama dolabını ve tasker'i indirin ve yükleyin.
- Akıllı telefonda zaten yüklü olan indirilen uygulamaların Android uygulama paketini (APK) çıkarabilen ücretsiz olarak kullanılabilen bir uygulama indirin.
NOT: Uygulama, akıllı telefonun dahili depolama alanında Extracted-Apks adlı bir klasör oluşturur ve dışa aktarılan APK dosyalarını depolar. Uygulamaların aynı sürümlerinin tüm cihazlarda kullanıldığından emin olmak için her akıllı saat cihazının kurulumu sırasında uygulama dolabını ve görevliyi indirmek yerine APK dosyalarını kaydedin.
2. Görevli kullanarak otomatik prosedürlerin geliştirilmesi
NOT: Bir görevli, otomatik süreçlerin adım adım geliştirilmesine izin verir. Bunlar projenin gereksinimlerine göre değişebilir. Önceki kodlama veya programlama deneyimi gerekli değildir. Aşağıdaki adımlarda, aşağıdaki terimler ve tanımlar kullanılır: tetikleyici (karşılandığında, görevlinin işlemi başlatmasına izin veren bir başlangıç durumu), koşul (karşılandığında işlemin bir sonraki adıma devam etmesine izin veren bir koşul) ve eylem (işlem sonucu). Sağlanan şekillerde, paralelkenar bir tetikleyiciyi, elmas bir koşulu ve dikdörtgen bir eylemi gösterir. Her işlem birden fazla eylemle sonuçlanabilir ve bunlar her işlemin altında a, b, c, (...) eylemleri olarak etiketlenir. Projenin sahada uygulanması sırasında tespit edilen her bir problem için ayrı bir süreç oluşturulmuştur. Bu yaklaşım, belirlenen koşullar arasında örtüşme olmamasını sağladı ve otomatik sürecin bir bütün olarak sorunsuz çalışmasına izin verdi.
- Cihaz otomasyon uygulamasını başlatın ve görevleri oluşturmak için arayüze gidin.
NOT: Arayüz, farklı cihaz otomasyon uygulamaları arasında farklılık gösterir. Aşağıda açıklanan adımlar, burada sunulan çalışmada kullanılan görevliye dayanmaktadır12, ancak benzer adımlar bu tür tüm uygulamalar için geçerlidir. Cihaz otomasyon uygulamaları, farklı süreçlerin (makrolar olarak da adlandırılır) geliştirilmesine izin verir. Bu protokolde açıklanan tüm makrolar Ek Dosya 1'de sağlanır.- Bir işlem oluşturmak için Makrolar'ı seçin.
- Veri toplama uygulamasını sistematik olarak etkinleştiren bir işlem oluşturun (Şekil 1). Aşağıdaki adımları izleyerek bunu yapın.
- Artı işaretini tıklatarak makro veya görev ekleyin. İşlem için bir başlangıç noktası oluşturmak üzere bir tetikleyici ekleyin. Tetikleyici sekmesindeki artı işaretine tıklayın.
- Tarih ve Saat'i seçin ve Normal Aralık sekmesini seçin. Referans zamanı kullanmayın, ancak düzenli bir aralık ayarlayın.
- Bir yordamı başlatmak için tetikleyici görevi görecek sabit bir zaman aralığı ayarlayın. Aralığı 7,5 dakika olarak ayarlayın ve Tamam'a tıklayın.
NOT: Bu koşul, her 7,5 dakikada bir yürütülen düzenli bir tetikleyici oluşturur. Tetik aralığının seçimi, cihazın pil kapasitesine ve veri toplama uygulamasının sorunsuz çalışmasını etkileyen diğer koşullara bağlıdır. - Bir eylem eklemek için, eylem sekmesindeki artı işaretine tıklayın. Koşullar/döngüler sekmesini seçin. IF yan tümcesini seçin.
- Artı işaretine tıklayarak bir koşul ekleyin. Tarih ve Saat sekmesini seçin. Kronometre'yi seçin. Tamam'a tıklayın.
- Koşul olarak eklenecek sabit bir süre ayarlayın. Prosedürün bir parçası olarak, test edilen koşul, kronometre değerinin >29 dakika mı yoksa <1 s mi olduğudur.
NOT: İlki, veri toplama uygulamasını her 30 dakikada bir sistematik olarak etkinleştirme tercihini, ikincisi ise kronometrenin çalışmadığı veya durduğu durumlarda bile veri toplama uygulamasını etkinleştirme tercihini temsil eder. - Üçgene tıklayarak AND değerini değiştirin. VEYA'yı seçin.
NOT: Koşullardan biri yerine getirildiğinde, işlem devam edebilir. - IF deyimi arasına bir eylem eklemek için, End if'e tıklayın. Yukarıdaki İşlem ekle'yi seçin.
- Ekran sekmesini bulmak için gidin. Ekran Açık eylemini seçin ve Tamam'a tıklayın.
NOT: Koşullar yerine getirildiğinde, görevli ekranı etkinleştirir. - Benzer adımları izleyerek, ekranın parlaklığını en düşük yüzdeye düşüren ikinci bir eylem ekleyin.
- Bu otomatik işlemde kullanılan kronometreyi sıfırlayan ve yeniden başlatan ek bir eylem ekleyin. Bu bir döngü oluşturur.
- Benzer adımları izleyin ve veri toplama uygulamasını etkinleştiren bir eylem ekleyin. Uygulamalar'ı seçin.
- Uygulamayı Başlat'ı seçin. Veri toplama uygulamasını bulun ve seçin. YENİYI ZORLA'yı seçin ve Tamam'a tıklayın.
NOT: İşlem tamamlandı. Tetikleyici, koşullar ve eylemler ayarlanır. Bu işlem, veri toplama uygulamasının sık aralıklarla rastgele uygulama kilitlenmesine karşı koymasını sistematik olarak sağlar. Ekran Açık eylemi, ticari cihazların hazırda bekleme ayarlarını önlemek için tasarlanmıştır ve pil tüketimini azaltmak için %0'a kadar Parlaklık eylemi kullanılır. Eylem Kronometresi (sıfırlama ve yeniden başlatma) genel sürecimiz için bir döngü oluşturur. Koşul yerine getirilirse, tasker tarafından aşağıdaki eylemler gerçekleştirilir: (a) veri toplama uygulamasını başlatmak, (b) akıllı saat ekranını etkinleştirmek, (c) ekran parlaklığını% 0'a düşürmek ve (d) bir döngü oluşturmak için kronometreyi sıfırlamak ve yeniden başlatmak. Eylem b ve eylem c, ticari cihazların varsayılan hazırda bekleme ayarlarına karşı koymak için tasarlanmıştır. Hazırda bekletme ayarları, akıllı saat uygulamalarının (veri toplama uygulaması dahil) normal çalışmasını engelleyebilir. Hazırda bekletme, ekranı sistematik olarak etkinleştirerek (eylem b) çözülür ve pil tüketimini azaltmak için ekran aktivasyonu, ekran parlaklığını azaltmakla (eylem c) birleştirilir. - Bu işleme bir ad verin ve Kaydet'i seçin.
- Akıllı saatin Wi-Fi'sini sistematik olarak etkinleştiren bir işlem oluşturun (Şekil 2).
- İşlem için bir başlangıç noktası oluşturmak üzere bir tetikleyici ekleyin. Tetikleyici sekmesindeki artı işaretine tıklayın. Cihaz Olayları'nı ve ardından Ekran Açık/Kapalı'yı seçin. Ekran Açık'ı seçin ve Tamam'a tıklayın.
- Eylem sekmesindeki artı işaretine tıklayarak bir eylem ekleyin. Koşullar/döngüler sekmesini seçin. IF yan tümcesini seçin. Artı işaretine tıklayarak bir koşul ekleyin. Bağlantı sekmesini seçin. Wi-Fi Durumu'nu seçin. Wi-Fi devre dışı seçeneğini belirleyin ve Tamam'a tıklayın.
- Eğer, Son'a tıklayın. Yukarıdaki İşlem ekle'yi seçin. Bağlantı sekmesini seçin. Wi-Fi Configure (Wi-Fi Yapılandır) sekmesine tıklayın. Wi-Fi'yi Etkinleştir'i seçin ve Tamam'a tıklayın. Bu, adım 2.3'teki işlemin a eylemidir.
NOT: Ekran etkinleştirildikten sonra ve Wi-Fi devre dışı bırakılırsa, görevli Wi-Fi'yi etkinleştirir. - IF deyimi arasına sıfırlanan ve yeniden başlatılan ek bir eylem ekleyin Stopwatch_2. Bu, adım 2.3'teki işlemin b eylemidir.
NOT: Kronometre, protokoldeki farklı bir işlemle gerçekleştirilen bir eylem olan Wi-Fi'yi birkaç dakika sonra devre dışı bırakmak için önemlidir (adım 2.5). Akıllı saatin Wi-Fi'ye sürekli bağlanması gerekmez, çünkü bu pil tüketimini arttırır. - Bu işleme bir ad verin ve Kaydet'i seçin.
- Pil tüketimini sistematik olarak optimize eden bir işlem oluşturun (Şekil 3).
NOT: Smartwatch cihazları genellikle birkaç saniye sonra ekranı devre dışı bırakmak için varsayılan ayarlara sahiptir. Çalışmamızda kullanılan cihaz için bu süre 15 s idi. Test adım 2.7'de sunulmuştur.- Varsayılan ekran devre dışı bırakma özelliğini tetikleyici olarak kullanın.
- Akıllı saatin şarj olup olmadığının ve bir ağa bağlı olup olmadığının birleşimini test eden bir koşul ayarlayın. Her ikisi de geçerliyse, işlem pil tüketimini azaltmak için Wi-Fi bağlantısını devre dışı bırakır. Bu, adım 2.4'teki işlemin a eylemidir.
NOT: Akıllı saat şarj oluyorsa, gün boyunca toplanan verilerin Wi-Fi bağlantısı üzerinden çevrimiçi sunucumuza gönderilmesine izin vermek için Wi-Fi etkin tutulmalıdır. Genellikle, şarj işlemi gece boyunca gerçekleşir. - Bluetooth'un etkin olup olmadığını sınayan bir koşul ayarlayın. Öyleyse, pil tüketimini azaltmak için Bluetooth devre dışı bırakılır. Bu, adım 2.4'teki işlemin b eylemidir.
- Tetikleyiciyi takiben otomatik olarak etkinleştirilecek ek bir eylem ayarlayın. Bu eylem, ekran parlaklığını %50'ye ayarlar (adım 2.4'teki işlemin c eylemi).
NOT: Kullanıcı etkileşimleri parlaklık düzeylerini değiştirebilir. Daha yüksek ekran parlaklığı seviyeleri pili daha hızlı tüketir ve bir bileşen olarak, ekran parlaklığı, kullanıcının akıllı saatle kolayca etkileşime girmesini ve aynı zamanda pili korumasını sağlayan en uygun seviye olarak% 50'ye ayarlanır.
- Olay bilgilerini sistematik olarak günlüğe kaydeden bir işlem oluşturun (Şekil 4).
- İşlem için bir başlangıç noktası oluşturmak üzere bir tetikleyici ekleyin. Tetikleyici sekmesindeki artı işaretine tıklayın. Tarih ve Saat'i seçin. Normal Aralık sekmesini seçin. Referans zamanı kullanmayın.
- Normal aralığı ayarlayın. Yordamı başlatmak için tetikleyici görevi görecek sabit bir zaman aralığı ayarlayın. Aralığı 5 dakika olarak ayarlayın ve Tamam'a tıklayın.
NOT: Bu, her 5 dakikada bir yürütülen sonsuz bir tetikleyici oluşturur; aralığın seçimi, cihazın pil kapasitesine ve araştırmacının gereksinimlerine bağlı olarak diğer koşullara dayanır. - Bir eylem eklemek için, Eylem sekmesindeki artı işaretine tıklayın. Log Event'e (Olayı Günlüğe Kaydet) tıklayın.
- Üç Nokta Noktaları sekmesini tıklatın. Wi-Fi SSID (Wi-Fi ağ adı) öğesini bulup seçin ve Tamam'ı seçin.
- Üç Nokta Noktaları sekmesine tekrar tıklayarak ve aynı adımları izleyerek, Wi-Fi sinyal gücünü, cihaz seri numarasını, GPS enlemini, GPS boylamını, GPS sinyalinin doğruluğunu ve akıllı saatin şarj olup olmadığını (adım 2.5'teki işlemin a eylemi) ekleyin.
Not: Bu eylem, projeyle ilgili önceden belirtilmiş değişkenleri içeren bir günlük olayı oluşturur. - Bu işleme bir ad verin ve Kaydet'i seçin.
- Günlük sekmesine tıklayın ve akıllı saatin şarj olup olmadığını, ekranın kapatılıp kapatılmadığını ve kronometrenin noktadaki gibi tanımlanıp tanımlanmadığını test eden bir koşul ayarlayın.
2.3.3 >4 dakikadır ve tüm bu koşullar yerine getirildiğinde Wi-Fi'yi devre dışı bırakır (adım 2.5'teki işlemin b eylemi).
- GPS sinyali devre dışı bırakıldığında kullanıcı bildirimleri sağlayan bir işlem oluşturun (Şekil 5)
- Tetikleyici olarak bir Wi-Fi ağına bağlantıyı ayarlayın.
- Tetikleyiciyi takiben otomatik olarak etkinleştirilecek bir eylem ayarlayın. Bu eylem, adım 2.5.2'dekine benzer bir günlük olay noktası oluşturur (adım 2.6'daki işlemin a eylemi).
NOT: Bu ek günlük olayı, akıllı saatin ev Wi-Fi ağına tam olarak ne zaman bağlandığıyla ilgili bilgileri sağlar. - GPS sensörünün devre dışı bırakılıp bırakılmadığını, doğruluk durumunun değiştirilip değiştirilmediğini veya uçak modunun etkinleştirilip etkinleştirilmediğini test eden bir koşul ayarlayın. "ERROR" bildirim hatasını görüntüleyen IF deyimi arasına bir eylem !!! Lütfen ayarları kontrol edin" (adım 2.6'daki işlemin b eylemi).
- Oluşturulan her işlemi test edin.
- İşlem sekmesine tıklayın.
- Tetikleyici sekmesine tıklayın.
- Test tetikleyicisi'ni seçin.
NOT: Test tetikleyicisi, seçilen işlemin eylemlerini başlatır. Sonuç amaçlanan sonuçsa, işlem kaydedilir.
3. Oluşturulan işlemlerin dışa aktarılması (adım 2.1-2.6)
- Oluşturulan işlemlerin dosyalarını (adım 2.1-2.6) mdr formatında (mdr dosyası) adım 1.1.3'te olduğu gibi aynı akıllı telefon dizinine aktarın ve kaydedin.
4. Oluşturulan dosyaların akıllı saate aktarılması ve yüklenmesi
- Dosyaları akıllı telefondan bir dizüstü bilgisayara / PC'ye aktarın.
- Akıllı telefonu dizüstü bilgisayara/PC'ye bağlayın.
- Cihaz otomasyon uygulamasıyla oluşturulan ayıklanan APK ve mdr dosyalarının (tasker extension files) bulunduğu dizini bulun.
- Tüm dosyaları kopyalayıp dizüstü bilgisayardaki/PC'deki bir dizine yapıştırın.
- Dosyaları dizüstü bilgisayardan / PC'den akıllı saat cihazına aktarın.
NOT: Çalışmada, akıllı saat ayrıca veri / dosya aktarımına izin veren manyetik bir şarj kablosu ile donatılmıştır.- Akıllı saati manyetik şarj cihazıyla dizüstü bilgisayara / PC'ye bağlayın.
- Akıllı saat bildirim panelindeki dosyaları aktarma seçeneğini belirleyin.
- Dizüstü bilgisayarda/PC'de, adım 4.1.2'den kaydedilen dosyaların bulunduğu dizine gidin.
- Tüm dosyaları kopyalayın ve akıllı saatteki bir dizine yapıştırın.
5. Akıllı saati saha kullanımı için ayarlama
- Akıllı telefondaki uygulamaları ve işlemleri akıllı saate yükleyin.
- Yapıştırılan dosyaların bulunduğu hedefe gidin ve tüm APK dosyalarını yükleyin. Bunlar uygulama dolabını, tasker ve veri toplama uygulamasını içerir (bkz.
- 2. adımda oluşturulan işlemleri içeren mdr dosyasını yükleyin.
- İşlemleri çalıştırmak için gereken tüm izinleri kabul edin.
NOT: İzinler, oluşturulan işlemlerin yapısına bağlı olarak değişebilir.
- Cihazın önemli varsayılan ayarlarını yapın veya değiştirin.
NOT: Akıllı saat bir katılımcıya verilmeden önce, birkaç önemli ayarın değiştirilmesi gerekir.- Akıllı saat ekranını sola kaydırın ve akıllı saat ayarları işlevine gidin. Ayarlar'a tıklayın.
- Ses'i seçin ve tüm ses ayarlarının ses düzeylerini en aza indirerek tüm sesleri devre dışı bırakın. Ana ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın.
NOT: Akıllı saatin dikkat dağıtıcı unsurları ve gereksiz bildirimleri tavsiye edilmez, çünkü bu, özellikle okul ve çalışma saatlerinde katılımcılar için gereksiz güçlükler yaratacaktır. - Aşağı kaydırın ve Bağlan işlevini seçin. Aşağı kaydırın ve GPS'i seçin. Mod'a tıklayın ve GPS ayarlarını Yüksek doğruluk olarak ayarlayın.
- Ana ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın.
- Aşağı kaydırın, Güç tasarrufu işlevini seçin, Bekleme akıllı güç ayarını devre dışı bırakın ve pil tasarrufunun her zaman kapalı olup olmadığını kontrol edin. Ana ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın.
NOT: Pil tüketiminin dikkate alınması gerekse de, standart güç tasarrufu modunun etkin tutulması, uygulamaların düzgün çalışmasını engelleyebilir ve veri kalitesini ve eksiksizliğini olumsuz yönde etkileyebilir. - Aşağı kaydırın ve Tarih ve saat işlevini seçin. Otomatik saat dilimi sekmesini devre dışı bırakın. Aşağı kaydırın, Saat dilimi seç'e tıklayın, doğru saat dilimini seçin ve 24 saat biçimini etkinleştirin.
- Yukarı kaydırın, Otomatik saat dilimi'ni etkinleştirin ve Otomatik tarih ve saat modunun Ağ tarafından sağlanan saati kullan olarak ayarlandığından emin olun.
NOT: Bu, her sensör ölçümüne doğru zaman damgasının eşlik ettiğinden emin olmak için önemlidir. - Ana ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın. Aşağı kaydırın, Diğer'i seçin, Arka Plan Temizleyici seçeneğini açın ve Pil tasarrufunu devre dışı bırakın.
NOT: Arka planda uygulamaların düzgün çalışmasını engelleyen tüm ayarlar devre dışı bırakılmalıdır. Bu durumda, böyle bir ayar arka plan temizleyicisidir ve etkin kalırsa, bu uygulamalar arka planda çalışamaz, böylece akıllı saatin genel kurulumunu etkiler ve veri toplama yaklaşımına müdahale eder. - Diğer ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın, aşağı kaydırın, Uygulama dondurma işlevini seçin, İleri'yi tıklayın, aşağı kaydırın, Google Play Store'u tıklayın ve Dondur'u seçin; uygulama otomatik olarak devre dışı bırakılır.
NOT: Etkin bırakılırsa, Play Store'un güncellemeleri gerçekleştirmesi muhtemeldir. Bu tür güncellemeler oluşturulan süreçleri etkileyebilir. Ek olarak, farklı çalışma katılımcıları için farklı günlerde bazı güncellemeler yapılabilir ve bu nedenle, bir süre boyunca, veriler tüm katılımcılardan aynı şekilde toplanmayacaktır. - Diğer ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın, Bildirimler işlevini seçin, Google'ı seçin ve bu uygulamadan gelen tüm bildirimleri engelleyin.
NOT: Cihaza ve işletim sistemine bağlı olarak, diğer uygulamalar da bildirimler gösterebilir. Akıllı saatin dikkat dağıtıcı unsurları ve gereksiz bildirimleri tavsiye edilmez, çünkü bu, özellikle okul ve çalışma saatlerinde katılımcılar için gereksiz güçlük yaratacaktır. - Diğer ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın, aşağı kaydırın, Veri Tasarrufu işlevini seçin ve veri koruyucuyu devre dışı bırakın. Diğer ayarlar ekranına dönmek için ekranı sağa kaydırın.
NOT: Veri yükleme veya alma işlemini etkileyebilecek tüm ayarları veya işlevleri devre dışı bırakın. - Uygulama Ayarları işlevini seçin, aşağı kaydırın, Özel erişim işlevini seçin ve Pil optimizasyonu ayarları'na tıklayın. Üçgen'e tıklayın ve Tüm uygulamalar'ı seçin.
- Uygulama dolabını bulmak için aşağı kaydırın, uygulama dolabını seçin, En iyi duruma getirme'yi seçin ve Bitti'ye tıklayın. Akıllı saat kurulumunda kullanılan tüm ilgili uygulamaları bulun (uygulama kilidi, tasker, veri toplama uygulaması) ve En iyi duruma getirme'yi seçin.
NOT: Veri toplamayı gerçekleştiren veya destekleyen ana uygulamalar herhangi bir pil kısıtlaması olmadan çalışmalıdır. - Kurulumu tamamladıktan sonra, bu adımda uygulanan ayarları kontrol edin.
NOT: Dokunmatik ekranın yanıt verme hızı eksik olabilir ve ayarlarda yapılan önemli değişiklikler doğru yapılmamış olabilir, bu nedenle her adımın doğru yapıldığından emin olmak için bir kontrol çalıştırın. Tüm seslerin ve titreşimlerin en aza indirildiğini, GPS'in yüksek doğruluk modunda olduğunu ve tarih ve saat ayarlarının doğru olduğunu tekrar kontrol edin. Ayrıca, uygulamaların arka planda düzgün çalışmasını engelleyen ayarları devre dışı bıraktığınızdan emin olun. Ayrıca, güncelleştirmeleri gerçekleştirebilen diğer tüm uygulamaların dondurulmuş olduğundan emin olun. Veri yüklemesini veya alınmasını etkileyebilecek tüm ayarları veya işlevleri devre dışı bırakın. Veri toplamayı gerçekleştiren veya destekleyen ana uygulamaların herhangi bir pil kısıtlaması olmadan çalışabildiğinden emin olun.
- Uygulama dolabını ayarlayın.
- Ana ekrandan, yüklü uygulamaları bulmak için gidin.
- App Locker'ı seçin.
- App Locker'ın uygulamaları nasıl kilitlemesini istediğinizi seçin (olasılıklar arasında bir PIN kodu veya desen kodu kullanımı bulunur).
- Kilitlemek istediğiniz uygulamaları seçin. Diğerlerinin yanı sıra, kamera, ses kaydı, tarayıcı ve oyun uygulamaları kilitlenebilir. Uygulama Dolabı'nı etkinleştirin.
- Akıllı saati katılımcının ev Wi-Fi ağına bağlayın.
NOT: Kurulum tamamlanmıştır. Akıllı saat bir katılımcıya verilmeye hazır.
- Katılımcının akıllı saati kullanmasına izin verin.
- Katılımcılara akıllı saati günlük olarak takmalarını ve cihazı her gece uykuları sırasında şarj etmelerini söyleyin.
NOT: Gün boyunca, katılımcılar akıllı saati normal bir dijital saat olarak kullanabildiler ve akıllı saat pedometre göstergesi aracılığıyla aktivite seviyelerini değerlendirebildiler. Katılımcıların, akıllı saatin verileri toplayabilmesi ve iletebilmesi için herhangi bir özel görevi yerine getirmeleri gerekmedi. Cihazların protokolde açıklandığı gibi yapılandırılması, görevli ile geliştirilen otomatik süreçlerle birlikte, katılımcılar için zorluğu en aza indirdi.
- Katılımcılara akıllı saati günlük olarak takmalarını ve cihazı her gece uykuları sırasında şarj etmelerini söyleyin.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Protokol, giyilebilir sensörler kullanan nüfus çalışmalarında işe alım, uyumluluk ve veri kalitesini etkileyen gerçek hayattaki zorluklara basit ve uygun maliyetli çözümler sunmaktadır. Burada açıklanan adımlar, astımlı çocukları ve atriyal fibrilasyonu olan yetişkinleri içeren büyük bir popülasyon çalışmasında maruz kalma ve sağlık izleme için tüketici giyilebilir bir cihazın başarılı bir şekilde kurulmasına izin verdi. Şekil 6 , sağlanan protokollere grafiksel bir genel bakış sağlar ve tanımlanan temel sorunları ele almak için atılan temel adımları gösterir.
Burada, 2020 baharında LIFE MEDEA çalışmasına katılan 17 katılımcının (6-11 yaş arası astımlı çocuklar) bir alt kümesinden temsili sonuçları sunuyoruz13. 17 katılımcı, protokolün uygulanmasından önce ve sonra fiziksel aktivite (pedometre, ivmeölçer, kalp atış hızı) ve GPS konumları hakkında zaman damgalı veriler sağlayan bir akıllı saat ile donatıldı. Bu veriler, veri toplama uygulaması aracılığıyla toplandı ve akıllı saat, daha önce açıklandığı gibi, her katılımcının evindeki Wi-Fi ağıyla temas halindeyken bulut tabanlı bir veritabanıyla otomatik olarak senkronize edildi13. Bununla birlikte, açıklanan protokolün uygulanmasıyla, Wi-Fi bağlantısı, Wi-Fi sinyal gücü, pil kapasitesi ve cihazın şarj olup olmadığı hakkında bilgiler de sağlanmıştır. Bu ek değişkenlerle ilgili veriler bulut tabanlı veritabanı ile otomatik olarak senkronize edilmedi, ancak çalışma süresinin bitiminden sonra Bluetooth aracılığıyla her akıllı saatten manuel olarak indirilmesi gerekiyordu. Protokol uygulamasından 2 hafta önce ve 2 hafta sonra toplanan verileri karşılaştırarak, bu çözümlerin günlük toplanan verilerle geçen sürenin yüzdesi olarak tanımlanan veri bütünlüğünü iyileştirmedeki etkisini değerlendirdik. Şekil 7A , her katılımcı için protokol uygulamasından önce ve sonra verilerle birlikte zaman yüzdesini ayrı ayrı sunarken, Şekil 7B , protokol uygulamasından önce ve sonra tüm grup için verilerle zaman yüzdesinin karşılık gelen dağılımlarını sunar. İlginçtir ki, protokol uygulaması, veri bütünlüğünde statik olarak anlamlı bir artışa yol açmıştır; veri ile geçen zaman yüzdesi% 36.5'lik bir medyandan (min: % 9.3, maksimum: % 68.1) medyan% 48.9'a (IQR: % 18.4,% 77.8, p = 0.013) yükselmiştir.
Ayrıca, Şekil 8'de, çalışmaya katılan AF'li tek bir hastadan 24 saat boyunca toplanan aşırı derecede zayıf GPS verisi vakası sunuyoruz. Hasta saati talimat verildiği gibi takmasına rağmen, toplanan gerçek ham GPS sinyali 24 saat boyunca dağılmıştı (Şekil 8A) ve iç mekandaki sürenin ve açık havada geçirilen sürenin tahmini zordu. GPS veri doldurma algoritmasının uygulanması (Ek Şekil 1), eksik verilerin tahmini değerlerle değiştirilmesine izin verir (Şekil 8B). İç mekandaki tahmini sürenin ve dışarıdaki tahmini sürenin doğru olduğunun doğrulanması, Wi-Fi ağ sinyaliyle kaydedilen akıllı saat bağlantısı tarafından sağlanmıştır (Şekil 8C). Aynı hasta için, zayıf GPS verilerinin toplandığı bir günün başka bir aşırı vakasını da sergiliyoruz (Şekil 9A). Bununla birlikte, bu durumda, GPS veri doldurma algoritmasının tek başına uygulanması, tüm eksik verileri doğru bir şekilde tahmin etmemiştir. Karakteristik olarak, algoritma, katılımcının çoğunlukla o gün yaklaşık 09: 00-21: 00 saatleri arasında ikametgahlarından çıktığını ve 18: 00 civarında kısa bir süre için eve döndüklerini doğru bir şekilde tahmin etti, ancak katılımcının yaklaşık 13: 30'da yaklaşık 90 dakikalık bir süre için eve döndüğünü yakalayamadı (Şekil 9B). Bununla birlikte, Wi-Fi ağ sinyali ile akıllı saat bağlantısı ile ilgili veriler de dikkate alındığında bu olay kaçırılmamıştır (Şekil 9C).
Son olarak, başarılı pilot uygulamanın ardından, protokol 2020 baharında hem Kıbrıs hem de Yunanistan'da MEDEA katılımcılarının tam kohortunda uygulandı (n = 108 astımlı çocuk). Bununla birlikte, akıllı saatlerin çocuklara dağıtılmasından ve veri toplamanın başlamasından birkaç hafta sonra, Kıbrıs ve Yunanistan'daki sağlık yetkilileri, kendi ülkelerindeki COVID-19 salgınını kontrol altına almak için artan yoğunlukta bir dizi halk sağlığı müdahalesi uyguladı. Halk sağlığı müdahaleleri başlangıçta sosyal mesafe önlemleri ve büyük halka açık etkinliklerin yasaklanması ile karakterize edildi, ancak Mart ve Nisan aylarında hızla katı ulusal kilitlenmelere tırmandı. Nüfusun günlük rutinindeki ve davranışlarındaki benzeri görülmemiş rahatsızlıklar göz önüne alındığında, halk sağlığı müdahale önlemlerine ve fiziksel aktivitedeki genel değişikliklere uyumlarını objektif olarak ölçmek için karantinalar sırasında akıllı saatleri kullanan astımlı çocukların yerlerini ve aktivitelerini izlemeye devam etme kararı alınmıştır. Toplanan veriler, günlük "evde geçirilen kesir süresi" ve "toplam adım / gün" profillerini hesaplamak için kullanılmış ve COVID-19 kilitleme önlemlerinin artan seviyeleri üzerinde bu parametrelerdeki değişiklikleri değerlendirmek için istatistiksel olarak analiz edilmiştir. İki ülkedeki COVID-19 kilitleme önlemlerinin artan seviyelerinin zaman çizelgesi ve açıklaması Şekil 10'da sunulmuştur ve Kouis ve ark. tarafından daha önceki bir yayında ayrıntılı olarak açıklanmıştır13. Özetle, sonuçlar, artan müdahale düzeyleri boyunca her iki ülkede de "evde geçirilen fraksiyon süresinde" istatistiksel olarak anlamlı bir ortalama artışa işaret etmiştir. "Evde geçirilen fraksiyon süresi"ndeki ortalama artış, Kıbrıs ve Yunanistan için sırasıyla %41,4 ve %14,3 (seviye 1'de), %48,7 ve %23,1 (seviye 2'de) ve %45,2 ve %32,0'a (seviye 3'te) eşit olmuştur. Kıbrıs ve Yunanistan'daki fiziksel aktivite, Kıbrıs ve Yunanistan'da sırasıyla -2.531 ve -1.191 adım / gün (seviye 1'de), -3.638 ve -2.337 adım / gün (seviye 2'de) ve -3.644 ve -1.961 adım / gün (seviye 3'te) önemli ortalama düşüşlergöstermiştir. COVID-19 öncesi ve COVID-19 karantina önlemlerinin üç seviyesi sırasında astımlı çocuklarda "evde geçirilen kesir süresi" ve "toplam adım / gün" haftalık ortalamaları Şekil 1113'te gösterilmiştir.
VERI KULLANILABILIRLIĞI BILDIRIMI:
Anonimleştirilmiş veri kümesi, Figshare çevrimiçi açık erişim deposuna (https://doi.org/10.6084/m9.figshare.21601371.v3) gönderildi.
Tablo 1: Akıllı saat cihazlarının kullanımı ve kullanılan çözümlerle ilgili olarak tanımlanan gerçek hayattaki zorluklar. Bu tabloyu indirmek için lütfen tıklayınız.
Şekil 1: Veri toplama uygulamasını etkinleştirme. Veri toplama uygulamasını sistematik olarak etkinleştirmek için sürecin şematik diyagramı. Paralelkenar bir tetikleyiciyi, elmas bir koşulu ve dikdörtgen bir eylemi gösterir . Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: Wi-Fi bağlantısını etkinleştirme. Wi-Fi bağlantısını sistematik olarak etkinleştirmek için sürecin şematik diyagramı. Paralelkenar bir tetikleyiciyi, elmas bir koşulu ve dikdörtgen bir eylemi gösterir . Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Pil tüketimini optimize etme. Pil tüketimini sistematik olarak optimize eden eylemlere yol açan süreçlerin şematik diyagramı. Paralelkenar bir tetikleyiciyi, elmas bir koşulu ve dikdörtgen bir eylemi gösterir . Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 4: Olay bilgilerini günlüğe kaydetme. Projeyle ilgili olay bilgilerini sistematik olarak günlüğe kaydeden işlemlerin şematik diyagramı. Paralelkenar bir tetikleyiciyi, elmas bir koşulu ve dikdörtgen bir eylemi gösterir . Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 5: GPS sinyali devre dışı bırakıldığında kullanıcı bildirimi. GPS sinyal durumunu sistematik olarak kontrol eden ve kullanıcıları sorunlara karşı uyarmak için bildirimler sağlayan süreçlerin şematik diyagramı. Paralelkenar bir tetikleyiciyi, elmas bir koşulu ve dikdörtgen bir eylemi gösterir . Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 6: Protokollere şematik genel bakış. Tanımlanan temel zorluklara şematik genel bakış ve süreçlerdeki temel adımların bir gösterimi ile sağlanan protokoller. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 7: Protokolün uygulanmasından önce ve sonra veri bütünlüğü. Temsili bir katılımcı grubu için (n = 17) protokolün uygulanmasından önce ve sonra 2 haftalık bir süre için veri bütünlüğü. (A) Her katılımcı için ayrı ayrı protokol uygulamasından önce ve sonra veri içeren sürenin yüzdesi. (B) Tüm grup için karşılık gelen dağılımlar. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 8: GPS veri doldurma algoritmasının uygulanması (aşırı durum 1). (A) Zayıf ham GPS sinyal verileri olan bir günün örnek durumu ve (B) eksik verileri tahmini değerlerle değiştirmek için GPS veri doldurma algoritmasının uygulanması. (C) Wi-Fi alınan sinyal göstergesine dayalı iç ve dış mekan sınıflandırmalarının onaylanması. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 9: GPS veri doldurma algoritmasının uygulanması (aşırı durum 2). (A) Zayıf ham GPS sinyal verileri olan bir günün örnek durumu ve (B) eksik verileri tahmini değerlerle değiştirmek için GPS veri doldurma algoritmasının uygulanması. (C) GPS veri doldurma algoritması, Wi-Fi alınan sinyal göstergesi kullanılarak çözülen bazı iç ve dış mekan yanlış sınıflandırmalarına yol açtı. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 10: Kıbrıs ve Yunanistan'daki halk sağlığı müdahalelerinin zaman çizelgesi. Mart ve Nisan 2020'de (A) Kıbrıs ve (B) Yunanistan'da halk sağlığı müdahalelerinin tanıtımı ile ilgili çalışma kayıtlarının zaman çizelgesi.Görüntü, ilk olarak Scientific Reports Journal13'te yayınlanan Kouis ve arkadaşlarının orijinal çalışmasından herhangi bir değişiklik yapılmadan, CC BY 4.0 lisansı altında çoğaltılmıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 11: Astımlı çocuklar arasında halk sağlığı müdahalelerine yanıt olarak hareketlilikteki değişiklikler. (A) Kıbrıs ve (B) Yunanistan'daki üç halk sağlığı müdahalesi seviyesinden önce ve sırasında astımlı çocukların evde geçirilen zaman ve basamak / gün kesirlerinin haftalık ortalamaları. Görüntü, ilk olarak Scientific Reports Journal13'te yayınlanan Kouis ve arkadaşlarının orijinal çalışmasından herhangi bir değişiklik yapılmadan CC BY 4.0 lisansı altında çoğaltılmıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Ek Şekil 1: GPS veri doldurma algoritmasının uygulanması. Bu Dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.
Ek Dosya 1: Bu protokolde açıklanan makrolar. Bu Dosyayı indirmek için lütfen tıklayınız.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Giyilebilir sensörler, sağlık parametrelerinin ve hasta davranışlarının sürekli ve invaziv olmayan bir şekilde izlenmesini sağlayan kullanışlı araçlardır. Çeşitli sensörlerle donatılmış ticari akıllı saatler, geleneksel veri toplama yöntemlerine umut verici bir alternatif sunar ve klinik ve halk sağlığı araştırmalarında kullanımlarının yalnızca yerleşik sensörlerin artan çeşitliliği ve kalitesi, daha güçlü akademik-endüstri ortaklıkları ve perakende fiyatlarındaki düşüşlerin bir sonucu olarak artması beklenmektedir14 . Bu çalışmada, nüfus çalışmalarında işe alımı, kullanıcı uyumluluğunu ve veri kalitesini etkileyebilecek gerçek hayattaki zorlukları vurgulamakta ve sahada bunların üstesinden gelmek için basit ve uygun maliyetli çözümlere örnekler sunmaktayız. Çalışma13'ün yayınlanması sırasında bu protokolün uygulanması, veri bütünlüğü ve veri kalitesi açısından önemli ölçüde iyileştirilmiş sonuçlara yol açmıştır. Protokoldeki en kritik adımlar adım 2.2 (veri toplama uygulamasının düzenli zaman aralıklarında sistematik olarak etkinleştirilmesini sağlayan), adım 2.5 (akıllı saat durumuyla ilgili önemli olayların ayrı bir günlüğünü sağlayan) ve adım 5.2.8'dir (akıllı saat arka plan işlemlerinin kesintisiz çalışmasına izin verir).
Geçmişte, çeşitli çalışmalar tüketici giyilebilir cihazlarının çeşitli sağlık ve aktivite uç noktaları için geçerliliğini ele almıştır ve sonuçlar yakın zamanda büyük bir sistematik inceleme ve meta-analizde sentezlenmiştir15. Bununla birlikte, sistematik derlemede tanımlanan toplam 169 çalışmadan sadece 48'i serbest yaşam ortamındaki popülasyonları içerirken, sadece 36 çalışma herhangi bir hareketlilik sınırlaması veya kronik hastalığı olan popülasyonları içermektedir. Yazarlar, genel olarak, ticari cihazların, özellikle laboratuvar tabanlı ortamlarda, adımları ve kalp atış hızını ölçmek için doğru olduğu sonucuna varmış olsalar da, serbest yaşam ortamlarında abartma veya küçümseme riskini vurgulamışken, sağlıklı kontroller ve kronik hastalar arasındaki ölçümlerin kullanılabilirliği ve geçerliliğindeki farklılıklar araştırılmamıştır15 . Her iki nokta da özellikle önemlidir, çünkü dijital sağlığa geçişin ana argümanlarından biri, kronik hastalıkları olan hastaların sağlık hizmetleri ortamları dışında izlenmesini sağlamaktır16.
Bununla birlikte, önceki bazı çalışmalar, tüketici giyilebilir cihazlarını içeren serbest yaşam ortamlarında klinik çalışmaların başlatılması sırasında katılımcıların ve araştırmacıların karşılaştığı sorunlara odaklanmış ve ölçmüştür17,18,19. Az sayıda katılımcıyı (n = 26) içeren, ancak bunları önemli bir süre (3 ay) gözlemleyen iyi yürütülen bir fizibilite çalışmasında, Beukenhorst ve ark., ortalama olarak, hastaların saatini günlerin% 73'ünde taktıklarını ve geçici ve kalıcı kullanılmamanın çalışma haftaları boyunca arttığını bildirmiştir. çalışma haftaları17.
Çok daha büyük bir grupta, Galarnyk ve ark., çalışmaya dahil edilen ve bir akıllı saat sağlanan toplam 230 kişiden sadece 130'unun (% 57) en az bir kez kullandığını ve bazı verileri başarıyla ilettiğini bildirdi18. Ayrıca bazı çalışmalar uygulama aşamasında yoğun teknik desteğe ihtiyaç duyulduğunu da vurgulamıştır18,19. Karakteristik olarak, Parkinson@Home Çalışmasında, yazarlar% 88'lik bir veri tamamlama oranı bildirmiş, ancak hemen hemen tüm katılımcıların 3 aylık çalışma süresi boyunca cihaz sorunlarını gidermek için en az bir destek çağrısına ihtiyaç duyduklarını vurgulamışlardır19. Çalışmamızda benzer bir deneyim yaşadık13, ancak sorun giderme aramalarının ve ev ziyaretlerinin resmi kayıtları tutulmadı.
Çalışmamızda, GPS sinyalleri ile ilgili veri kalitesi konularına da odaklandık. Dış ve iç mekan (evde) mikro ortamlarında, özellikle kapalı ortamlarda sık ve kalıcı sinyal kaybı ile karmaşık bir görev olan bireysel katılımcı maruziyetlerini oluşturmak zorunda kaldık ve bu nedenle, önceki çalışmalarda önerildiği gibi bir veri doldurma algoritması geliştirdik20,21. Algoritma oldukça iyi performans göstermesine rağmen, görevli uygulaması tarafından toplandığı gibi bir Wi-Fi alınan sinyal gücü göstergesinin dahil edilmesi, algoritmanın performansını önemli ölçüde artırdı ve yanlış sınıflandırmayı büyük ölçüde en aza indirdi. Bu Wi-Fi alınan sinyal gücü göstergesinin faydası, iç mekan lokalizasyonu22,23'e odaklanan önceki çalışmalarda da gösterilmiştir ve GPS ölçümleriyle birleştirildiğinde, bu gösterge açık ve kapalı mikro ortamlara 24 saat bireysel maruz kalmanın geçerli bir ölçümünü sağlayabilir.
Son olarak, burada önerilen protokol, 2020 baharında hem çocuklarda hem de yaşlı bireylerde gerçek yaşam koşullarında uygulanmış ve test edilmiştir. Önerilen her çözüm basit olmasına ve önceden programlama bilgisi gerektirmemesine rağmen, tüm çözümler birlikte, özellikle veri toplamayı iyileştirerek ve sistematikleştirerek, pil tüketimini azaltarak, istenmeyen uygulamaları ve akıllı saat ayarlarını engelleyerek ve GPS sinyalini iyileştirerek tanımlanan tüm ana sorunları ele aldı. Bununla birlikte, protokolde açıklandığı gibi, işlemler yalnızca Android sürüm 7.1.1 kullanan bir akıllı saat cihazıyla test edildi. Bu işlemlerin doğrudan çoğaltılmasının diğer Android sürümleriyle mümkün olması mümkün olsa da, bazı ayarlamaların gerekli olabileceği olasılığını dışlayamayız ve sonuç olarak, protokolün doğrudan genellenebilirliği sınırlı olabilir. Ek olarak, protokolün diğer akıllı telefon cihazlarının teknik özelliklerindeki değişiklikleri yansıtacak şekilde değiştirilmesi gerekebilir. Örneğin, veri toplama için zaman tetikleyicisi, akıllı saat cihazının pil kapasitesine göre veya toplanan değişkenler için gereken zaman çözünürlüğüne bağlı olarak ayarlanabilir. Bununla birlikte, bu protokolün farklı bir akıllı telefon cihazına veya farklı bir Android sürümüne uygulanması, sorun giderme ve bazı bireysel adımların değiştirilmesini gerektirse bile, genel olarak, bir çalışma katılımcısına verilmeden önce herhangi bir akıllı saatin kurulumu sırasında benzer adımların atılması gerekecektir (veya belirli adımların gerekli olmadığının doğrulanması gerekecektir). Protokolde sağlanan ayrıntı seviyesi, bu çözümlerin herhangi bir akıllı saat cihazına kolayca uyarlanmasını sağlar. Ayrıca, bu çalışma, nüfus çalışmalarının performansı sırasında kullanıcının giyilebilir cihazlara uyumunu etkileyebilecek nedenleri değerlendirmeyi amaçlamamıştır ve başlangıçta tasarlanmamıştır. Bu konuyu daha fazla incelemek için uygun araçları ve metodolojileri kullanan gelecekteki çalışmalara ihtiyaç vardır. Bu tür çalışmalar, giyilebilir cihazları, özellikle gerçek yaşam koşullarında, araştırma çalışmalarına dahil etmek için mevcut yöntemleri verimli bir şekilde geliştirmek için gereken ek kanıtları sağlayabilir.
Şu anda, mevcut yöntemler oldukça sınırlıdır ve öncelikle genişletilmiş bir destek sisteminin geliştirilmesini (ilk eğitim, kullanım kılavuzu, yardım hattı ve yerinde ziyaretler)19. Buna ek olarak, önceki bir çalışma, dijitalleştirilmiş klinik çalışmalarda, önemli bir bırakma oranının beklenmesi gerektiğini ve daha geniş bir katılımcı işe alım havuzuna erişim gibi a priori acil durum planlarının gerekli olduğunu vurgulamıştır18. Bu çalışmada sunulan çözümlerin dahil edilmesi, veri bütünlüğünü ve veri kalitesini arttırırken, genişletilmiş destek sistemi üzerindeki yükü tamamlayabilir ve daha kritik olarak azaltabilir. Ek olarak, Galarnyk ve arkadaşlarının gözlemlerine dayanarak, cihaz kullanımının başlatılmasını mümkün olduğunca kolaylaştırmak, uyumluluğu daha da sağlayabilir ve bırakma oranlarını azaltabilir18. Son olarak, bu çözümlerden bazılarının gelecekteki uygulamaları, özellikle cihaz otomasyon uygulamalarının kullanımı, yaşlılarda veya engelli kişilerde hareketliliği desteklemek için ticari cihazların daha fazla özelleştirilmesini içerir 24,25, erken uyarı sistemlerini destekleme26 ve Bedenlerin İnterneti (IoB) uygulamalarında Bluetooth ve Wi-Fi bağlantısısağlamak 27.
Özetle, bu çalışma, tüketici giyilebilir cihazlarını kullanan nüfus çalışmalarında işe alım, uyumluluk ve veri kalitesini etkileyen gerçek hayattaki zorluklara basit ve uygun maliyetli çözümler içeren bir protokol sunmaktadır. Protokol, serbestçe kullanılabilen yazılım araçlarına dayanır ve daha önce herhangi bir programlama bilgisi gerektirmez. Bu yaklaşım, klinik araştırma ve halk sağlığı alanlarında giyilebilir cihazlarla çalışan sağlık araştırmacıları tarafından kolayca çoğaltılabilir veya uyarlanabilir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Yazarların beyan edecekleri herhangi bir çıkar çatışması yoktur.
Acknowledgments
Yazarlar, tüm katılımcılara ve ailelerine ve ayrıca Kıbrıs ve Yunanistan'daki katılımcı ilkokulların öğretim ve idari personeline minnettardır. Çalışma Avrupa Birliği LIFE Projesi MEDEA (LIFE16 CCA / CY / 000041) tarafından finanse edilmiştir.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| APK Extractor | Meher | Version 4.21.08 | Application |
| Charger/Adaptor with data cable | Jiangsu Chenyang Electron Co. Ltd | C-P17 | Charger |
| Embrace application | EmbraceTech LTD | Version 1.5.4 | Application |
| LEMFO LF25 Smartwatch | Shenzhen domino Times Technology Co. Ltd | DM368 Plus | Smartwatch |
| Lock App - Smart App Locker | ANUJ TENANI | Version 4.0 | Application |
| Macrodroid-Device Automation | ArloSoft | Version 5.5.2 | Application |
| Xiaomi Redmi 6A | Xiaomi | M1804C3CG | Smartphone |
References
- Alami, H., Gagnon, M. P., Fortin, J. P. Digital health and the challenge of health systems transformation. mHealth. 3, 31 (2017).
- Dunn, J., Runge, R., Snyder, M.
- Bietz, M. J., et al. Opportunities and challenges in the use of personal health data for health research. Journal of the American Medical Informatics Association. 23, 42-48 (2016).
- Coughlin, S. S.
- Munos, B., et al. Mobile health: The power of wearables, sensors, and apps to transform clinical trials. Annals of the New York Academy of Sciences. 1375 (1), 3-18 (2016).
- Reeder, B., David, A. Health at hand: A systematic review of smart watch uses for health and wellness. Journal of Biomedical Informatics. 63, 269-276 (2016).
- Trifan, A., Oliveira, M., Oliveira, J. L. Passive sensing of health outcomes through smartphones: Systematic review of current solutions and possible limitations. JMIR mHealth and uHealth. 7 (8), 12649 (2019).
- Rodgers, M. M., Alon, G., Pai, V. M., Conroy, R. S. Wearable technologies for active living and rehabilitation: current research challenges and future opportunities. Journal of Rehabilitation and Assistive Technologies Engineering. 6, 2055668319839607 (2019).
- Huberty, J., Ehlers, D. K., Kurka, J., Ainsworth, B., Buman, M. Feasibility of three wearable sensors for 24 hour monitoring in middle-aged women. BMC Women's Health. 15, 55 (2015).
- Schall, M. C., Sesek, R. F., Cavuoto, L. A. Barriers to the adoption of wearable sensors in the workplace: A survey of occupational safety and health professionals. Human Factors. 60 (3), 351-362 (2018).
- Henriksen, A., et al. Using fitness trackers and smartwatches to measure physical activity in research: Analysis of consumer wrist-worn wearables. Journal of Medical Internet Research. 20 (3), 9157 (2018).
- Kouis, P., et al. The MEDEA childhood asthma study design for mitigation of desert dust health effects: Implementation of novel methods for assessment of air pollution exposure and lessons learned. BMC Pediatrics. 21, 13 (2021).
- Kouis, P., et al. Use of wearable sensors to assess compliance of asthmatic children in response to lockdown measures for the COVID-19 epidemic. Scientific Reports. 11, 5895 (2021).
- Arigo, D., et al. The history and future of digital health in the field of behavioral medicine. Journal of Behavioral Medicine. 42 (1), 67-83 (2019).
- Fuller, D., et al. Reliability and validity of commercially available wearable devices for measuring steps, energy expenditure, and heart rate: Systematic review. JMIR mHealth and uHealth. 8 (9), 18694 (2020).
- Majumder, S., Mondal, T., Deen, M. J. Wearable sensors for remote health monitoring. Sensors. 17 (1), 130 (2017).
- Beukenhorst, A. L., et al. Engagement and participant experiences with consumer smartwatches for health research: Longitudinal, observational feasibility study. JMIR mHealth and uHealth. 8 (1), 14368 (2020).
- Galarnyk, M., Quer, G., McLaughlin, K., Ariniello, L., Steinhubl, S. R. Usability of a wrist-worn smartwatch in a direct-to-participant randomized pragmatic clinical trial. Digital Biomarkers. 3 (3), 176-184 (2019).
- de Lima, A. L. S., et al. Large-scale wearable sensor deployment in Parkinson's patients: The Parkinson@ home study protocol. JMIR Research Protocols. 5 (3), 5990 (2016).
- Steinle, S., Reis, S., Sabel, C. E. Quantifying human exposure to air pollution-Moving from static monitoring to spatio-temporally resolved personal exposure assessment. Science of the Total Environment. 443, 184-193 (2013).
- Dias, D., Tchepel, O. Modelling of human exposure to air pollution in the urban environment: a GPS-based approach. Environmental Science and Pollution Research. 21 (5), 3558-3571 (2014).
- Chen, W., Kao, K., Chang, Y., Chang, C. An RSSI-based distributed real-time indoor positioning framework. 2018 IEEE International Conference on Applied System Invention (ICASI). , 1288-1291 (2018).
- Nagah Amr, M., El Attar, H. M., Abd El Azeem, M. H., El Badawy, H. An enhanced indoor positioning technique based on a novel received signal strength indicator distance prediction and correction model. Sensors. 21 (3), 719 (2021).
- Lancioni, G. E., et al. An upgraded smartphone-based program for leisure and communication of people with intellectual and other disabilities. Frontiers in Public Health. 6, 234 (2018).
- Lancioni, G. E., et al. People with intellectual and visual disabilities manage functional occupation via basic technology providing spatial cues and timely repetition of response-related instructions. Advances in Neurodevelopmental Disorders. 6 (1), 11-19 (2022).
- Rao, S. IoT enabled wearable device for COVID safety and emergencies. International Journal of Interactive Mobile Technologies. 3 (3), 146-154 (2021).
- Brunschwiler, T., et al. Internet of the body-Wearable monitoring and coaching. 2019 Global IoT Summit (GIoTS). , 1-6 (2019).
