En applikasjon for sammenkobling med bærbare enheter for å overvåke personlig helsestatus

Summary

Denne protokollen introduserer en ikke-kommersiell egenutviklet applikasjon for innsamling av sanntidsdata på stedet, inkludert psykologiske skalaer, GPS-plassering, hjertefrekvens og oksygenmetningsnivå i blodet, samt applikasjonens driftsprosedyrer. En empirisk studie utført i Taiwan i 2020 ble brukt som applikasjonseksempel.

Abstract

Den nåværende protokollen tar sikte på å vise frem teknologiintegrasjonen, og gir en detaljert beskrivelse av å ta i bruk HealthCloud-appen, utviklet av Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU), på smarttelefoner og smartklokker for å samle inn data om brukernes sanntids psykologiske og fysiologiske responser og miljøinformasjon. En fleksibel og integrert forskningsmetode ble foreslått fordi det kan være vanskelig å måle flerdimensjonale aspekter ved personopplysninger i stedlige studier i landskaps- og friluftslivsforskning. En studie på stedet utført i 2020 på National Taiwan University campus ble brukt som et applikasjonseksempel. Et datasett på 385 deltakere ble brukt etter å ha ekskludert ugyldige prøver. Under forsøket ble deltakerne bedt om å gå rundt campus i 30 minutter når hjertefrekvensen og psykologiske skalaelementer ble målt, sammen med flere miljømålinger. Dette arbeidet hadde som mål å gi en mulig løsning for å hjelpe studier på stedet med å spore menneskelige responser i sanntid som samsvarer med omgivelsesfaktorer. På grunn av appens fleksibilitet viser bruken på bærbare enheter utmerket potensial for tverrfaglige forskningsstudier.

Introduction

Datainnsamling i sanntid
I dagliglivet drar folk nytte av det fysiske miljøet på mange måter. For eksempel har positive resultater, som psykologisk¹ og hjertefrekvensgjenoppretting², blitt mye funnet. I tillegg har forholdet mellom omgivelsesfaktorer, som temperatur og fuktighet, og mental helse blitt diskutert ^3,4. Studier har også utforsket sammenhengen mellom fysiologiske og psykologiske responser, som hjertefrekvens og stress 5,6,7,8. Et bredt spekter av bevis for psykologiske og fysiologiske fordeler ved eksponering for naturen er funnet i velkontrollerte laboratorieundersøkelser ^9,10, som kanskje ikke har representert de ulike innflytelsesrike faktorene i feltet. Derfor, for å måle forholdet mellom sanntids menneskelige responser, anses studier på stedet som bedre for å gjenspeile den virkelige scenarioopplevelsen og reaksjonene på miljøene enn laboratoriesimuleringer¹¹. Videre kan menneskelige reaksjoner på miljøer avhenge av kontekst¹². Gitt viktigheten av å forstå forholdet mellom folks psykologiske og fysiologiske helse- og miljøkvalitet, er det presserende behov for en sanntids selvsporingsmåling som kan samle inn ulike informasjonstiltak.

Ecological momentary assessments (EMAs) eller experience sampling methods (ESMs) kan representere løsninger for studier på stedet^13,14. EMAer og ESM-er tar sikte på å vurdere menneskers øyeblikkelige respons på stedet i virkelige scenarier¹⁵. Ved å ta i bruk selvsporingsteknikker kan svarene, reaksjonene og opplevelsene på stedet måles ferskt¹⁴. Deltakerne varsles via signaler, for eksempel tekster eller meldinger, for å gjennomføre vurderinger i såkalte signalbetingede prøvetakingsordninger¹⁵. Begrepet «EMA» brukes først og fremst i helserelaterte studier¹³, mens «ESM» gjerne brukes i fritids- og friluftslivsstudier¹⁶. Likevel har begrepene tidvis blitt brukt om hverandre¹².

Muligheten for å anvende EMAs til miljøforskningsstudier ble diskutert av Beute et ^al.12, som påpekte at de ville tillate et større utvalg av miljøer å bli adressert enn bare “naturlig” eller “urban”. For eksempel, ved å ta i bruk ambulerende måling (for eksempel gjennom GPS-posisjonssporing), kan fysiologiske responser under en tur matches med sanntids posisjonsdatasett, noe som gir en rikere romlig oppløsning av miljøtyper og miljøegenskaper⁷. I tillegg sikrer sanntidsdatainnsamlingen tillatt av EMAs en høy økologisk gyldighet, noe som gir et komplementært synspunkt fra laboratorieundersøkelser.

Flere og flere empiriske studier på stedet har tatt i bruk bærbare enheter og smarttelefoner for å overvåke personlig helsestatus i dagliglivet og forskningsformål^17,18,19,20. Å ta i bruk begge disse enhetene kan gi flere fordeler enn å bruke bare en smarttelefon¹². For det første var tilgangstiden ved hjelp av smartklokker kortere enn ved bruk av telefoner²¹, noe som kan føre til redusert avbruddsbyrde. For det andre gir klokker en større kroppsnærhet enn smarttelefoner²², og telefoner kan brukes som øyeblikkelige databaser for å lagre og laste opp data. For det tredje tilbyr smartklokker i dag flere sensorer til forskjellige parametere, for eksempel hjertefrekvensvariabilitet, elektrokardiogrammer (EKG) og blodtrykk 23,24,25,26,27. De individuelle og overordnede aspektene ved menneskelige responser kan utlede visse aktiviteter¹². Til slutt bæres smarttelefoner vanligvis i lommen for smarttelefonbaserte studier, og når det gjelder spørreskjemaene, må det gjøres ekstra arbeid sammenlignet med saken ved hjelp av smartklokker.

Imidlertid har få studier utforsket forholdet mellom psykologiske og fysiologiske utfall og miljøinformasjon. Derfor viser denne studien å ta i bruk en ikke-kommersiell egenutviklet app, HealthCloud, på bærbare enheter, for eksempel smartklokker og smarttelefoner, for å samle inn psykologisk, fysiologisk og miljøinformasjon i sanntid.

Den selvutviklede appen og bærbare enheter
Appen for bruk på bærbare enheter ble utviklet av Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU), for å gi mer tilgjengelige og mer fleksible måter å spore menneskelige responser og miljødata på, slik at forskere kan analysere videre forholdet mellom menneskers helse og miljøinformasjon (figur 1).

Appen, basert på iOS, gir flere oppgaver og passive datainnsamlingsfunksjoner. Appen samler selvrapporterte data på smartklokken, for eksempel psykologiske skalaelementer målt gjennom Pop Quiz-spørsmål der brukere kan rangere svarene sine fra en til fem stjerner for rask og enkel vurdering. Denne typen spørsmålsintervensjon kan betraktes som en type Micro interaction-EMA (μEMA)-en in situ datainnsamlingsmetode som krever mindre oppmerksomhet og har en større responsrate enn smartwatch-EMA²⁸. Sensorovervåkede fysiologiske responsdata, inkludert hjertefrekvens, hjertefrekvensvariabilitet og oksygenmetningsnivå i blodet, kan måles ved hjelp av funksjonene til iOS. Hjertefrekvensen måles gjennom smartklokkens optiske hjertesensor ved hjelp av en teknikk som kalles fotopletysmografi²⁹. Appen registrerer mengden blodstrøm ved hjelp av grønne LED-lys med lysfølsomme fotodioder, og hjerteslagene per minutt beregnes også. Hjertefrekvensvariabiliteten (HRV) og oksygenkonsentrasjonen i blodet (SpO2) kan registreres ved hjelp av apper. For smarttelefonen samles oppgavene, for eksempel Stroop Test (figur 2B) og Image Capture-oppgaven (figur 2C) og Environment Sound-oppgaven (figur 2D), omgivelsesforholdsdataene, inkludert relativ fuktighet, vær og høyde, passivt fra flere applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt.

Figur 1: Oversikt over appen. Funksjonene til appen på smartklokken, smarttelefonen og databasen. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 2: Appoppgavene. Eksempler på oppgavene som kan brukes på appen: fra venstre til høyre er det (A) popup-spørsmålet. (B) Stroop-testen. (C) Image Capture-oppgaven. (D) Miljølyd-oppgaven. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Alle data vil bli lastet opp til backend-nettstedet (tilgang til samarbeidende forskere, se Materialtabell). Nettstedet har flere hovedfunksjoner: en kartvisning som viser brukernes nåværende plassering og hjertefrekvens (figur 3), et dataark for å bla gjennom og trekke ut data (figur 4) og oppgavekonfigurasjoner for å endre frekvens, prioritet og innhold i oppgavene (figur 5). Med så stor fleksibilitet og et bredt spekter av målinger, kan forskere enkelt velge de tidligere oppgitte oppgavefunksjonene i henhold til forskningsmålene. I tillegg kan appen komme både brukere og forskere til gode. Appen gir sine helserapporter og GPS-posisjonsbaner (figur 6) i henhold til spørsmålene de har svart på og deres valgte ruter. Dermed kan de få en rask ide om helsetilstanden deres på dagen og fortsette å spore helsedataene sine.

Figur 3: Kartet som vises i appdatabasen. Kartvisningen av appdatabasen gir aktuell informasjon, inkludert steder og hjertefrekvens, til forskerne. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 4: Dataark på appdatabasen. Datarapporten for visningskartet i appdatabasen, der data kan eksporteres ved å filtrere ID-en for tid, felt eller tester.

Figur 5: Oppgavekonfigurasjonen i appdatabasen. Oppgavens prioriteter, tidsintervaller, språk og innhold i spørreskjemaene kan endres. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 6: Helserapporten for appbrukerne. Etter bruk av appen kan brukeren motta et sett med individuelle resultater generert automatisk. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Representativ studie
For å vise frem integreringen av ulike dimensjoner av datainnsamling ved hjelp av appen på smarttelefoner og smartklokker, ble det gjennomført en in situ-studie i 2020 på National Taiwan University campus i Taipei City, Taiwan. Deltakere for studien ble rekruttert på fansiden til National Taiwan University på sosiale medier gjennom et online skjema 1 uke før eksperimentet. Skjemaet inkluderte forskningsformål, prosess, plassering, deltakelsesbetingelser, et skjematisk diagram over forskningsenheten som skal bæres, og et rom for leserne å indikere deres vilje til å delta og tidspunktet de kunne gjøre det på. Etter ferdigstillelse ble deltakerne varslet om eksperimentets nøyaktige tid og sted via e-post 2 dager før tidsplanen. Siden forskningen undersøker psykologiske endringer, fysiologi, fysisk aktivitet (turgåing) og lyd- og fargeoppfattelse, oppfylte deltakerne følgende betingelser: (1) mellom 20-36 år, (2) god fysisk og psykisk helse, (3) ikke være i regelmessig bruk av legemidler som påvirker sentralnervesystemet, (4) ikke være gravid eller amme, (5) har ingen historie med kardiovaskulær sykdom, (6) kan gå i mer enn 30 minutter til fots, (7) kunne identifisere en farge.

På dagen for eksperimentet ble deltakerne utstyrt med ett sett med smarttelefoner og smartklokker, og et rutekart. Forskere presenterte en enhetlig forklaring til deltakerne om formålet med forskningen, forskningsprosessen, de bærbare enhetene og sakene som trenger oppmerksomhet i forskningsprosessen. Under turen ble psykologiske responser vurdert ved hjelp av en Pop Quiz-oppgave hvert 5. minutt, og fysiologiske responser, som hjertefrekvens, ble målt hvert minutt av sensorer i smartklokken. Etter forsøket ble deltakerne kompensert med et gavekort på 200 NTD (~ 7 USD).

For den psykologiske målingen vurderte denne studien landskapspreferanser og to aspekter av den oppfattede restorative skalaen kortversjon³⁰, nemlig “å være borte” og “fascinasjon”. Disse aspektene ble målt ved å be deltakerne om å rangere utsagnene “Dette er et sted som er borte fra hverdagens krav og hvor jeg ville kunne slappe av og tenke på hva som interesserer meg.” og “Det stedet er fascinerende; den er stor nok til at jeg kan oppdage og være nysgjerrig på ting.” på en fempunkts Likert-skala fra (1) “sterkt uenig” til (5) “helt enig” i å måle individuelle oppfatninger av miljøets gjenopprettende faktorer basert på oppmerksomhetsrestaureringsteori³¹. Landskapspreferanse ble vurdert ved hjelp av en fempunkts Likert-skala med det eneste spørsmålet: “Hvor mye liker du innstillingen, uansett grunn?” fra (1) “veldig lite” til (5) “veldig mye.” Spørreskjemaet ble sendt ved hjelp av “Pop Quiz” -oppgaven med et tidsintervall på 5 minutter, noe som betyr at deltakerne mottok spørreskjemaet hvert 5. minutt.

For fysiologisk måling ble hjertefrekvens (HR) mens du gikk brukt til å representere deltakernes fysiologiske utfall med et tidsintervall på 1 min. Miljøinformasjon, inkludert GPS-data (breddegrad og lengdegrad), temperatur, relativ fuktighet, vindhastighet og vindgrad, ble samlet inn via smarttelefonen.

Protocol

Hele protokollen følger National Taiwan University Research Ethics Committee Office’s instruksjoner for gjennomføring av menneskerelaterte eksperimenter. Under deltakerrekruttering ble kandidatene informert om sine instruksjoner og rettigheter og eksperimentets risiko i både tale og skriving, og de signerte samtykkeskjemaene ble samlet inn. Appen kan installeres på smarttelefoner og smartklokker (se materialfortegnelse). 1. Forberedelse av det psykologiske og fysiolo…

Representative Results

Den opprinnelige prøven besto av 423 personer, hvorav 18 måtte utelukkes på grunn av dårlig datakvalitet på grunn av ustabilitet i betaversjonen av appen, og ytterligere 20 klarte ikke å fullføre alle Pop Quiz-spørsmålene. Dette førte til en effektiv samplingsfrekvens på 0,91. Et datasett på 385 studenter (213 kvinner, 172 menn) fra National Taiwan University ble rekruttert. Deltakerne var mellom 20-36 år (M = 23,38, SD = 2,268). Når det gjelder deres psykologiske tilstander, ble det s…

Discussion

Formål med studien og viktige funn
Bærbare enheter, som smarttelefoner og smartklokker, har blitt mye brukt til å undersøke fysiologiske indikatorer eller syndromer 32,33,34, psykologiske tilstander ^22,35; miljøinformasjon, eller atferd^18,36. De fleste applikasjoner av smarte enheter har …

Materials

Apple Watch 6	Apple		For the use of the HealthCloud app, such as Pop-up questions, heart rates measurement.
iPhone	Apple		For the use of the HealthCloud app, such as GPS location collection, weather data colledction, data storage, data transfer.
HealthCloud	Self-developed		The HealthCloud app, adopting Apple Watch and iPhone, was developed by Healthy Landscape and Healthy People Lab, National Taiwan University (HLHP-NTU) to track human responses. It adopted several APIs such as HealthKit, ResearchKit, Weather API and AppleWatch applications including Breathe app, and Blood Oxygen app to collect physiological status and psychological states, and environmental data in aims of further analyzing the relationships between human health and the environmental information. The link to the app in APP Store is as following: https://apps.apple.com/tw/app/healthcloud/id1446179518?l=en
backend website			The backend website of HealthCloud app for the use of the configuration of the tasks, data exportation, and the display of users. http://healthcloud.hort.ntu.edu.tw/
HealthKit	Apple		For the use of retrieving the data of physiological responses such as heart rate, heart rate variability, and blood oxygen saturation level. The link to the HealthKit: https://developer.apple.com/documentation/healthkit
ResearchKit	Apple		This kit includes a variety of tasks for the use of research purposes. The functions adopted in HealthCloud app include Image Capture task, environment sound task, Stroop Test, to the Pop Questions of psychological state measurements such as perceived restorativeness scale, landscape preferences. The link to the ResearchKit: https://www.researchandcare.org/
Weather API	OpenWeather		For the use of collecting the real-time environmental data, including humidity, weather, global positioning system location, altitudes, etc., from the nearest weather station. The link to the Weather API: https://openweathermap.org/api
Breathe app	Apple		For the use of assessing the real-time heart rate variability (HRV). This app was not included in the procedures of this pilot study. However, the HealthlCloud is now capable of retrieving the HRV data collected from Breathe app. The link to the Breathe app: https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352
Blood Oxygen app	Apple		For the use of assessing the real-time Blood Oxygen Concentration level (SpO2). The latest version of HealthlCloud is capable of retrieving the SpO2 data collected from  app. This app was not included in the procedures of this pilot study. However, The measurement of Blood Oxygen app: https://support.apple.com/en-us/HT211027 The link to the Blood Oxygen app: https://apps.apple.com/us/app/breathe/id1459455352"
IBM SPSS Statistics 25	IBM		For the use of statistical analysis. The link to the Blood Oxygen app: https://www.ibm.com/support/pages/downloading-ibm-spss-statistics-25