Einrichtung von Consumer Wearable Devices zur Expositions- und Gesundheitsüberwachung in Bevölkerungsstudien

Summary

Kommerzielle Smartwatches, die mit tragbaren Sensoren ausgestattet sind, werden zunehmend in Bevölkerungsstudien eingesetzt. Ihr Nutzen wird jedoch oft durch ihre begrenzte Akkulaufzeit, Speicherkapazität und Datenqualität eingeschränkt. Dieser Bericht enthält Beispiele für kostengünstige Lösungen für reale technische Herausforderungen, die bei Studien mit asthmatischen Kindern und älteren Herzpatienten aufgetreten sind.

Abstract

Tragbare Sensoren, die häufig in kommerzielle Smartwatches eingebettet sind, ermöglichen kontinuierliche und nicht-invasive Gesundheitsmessungen und Expositionsbewertungen in klinischen Studien. Dennoch kann die reale Anwendung dieser Technologien in Studien mit einer großen Anzahl von Teilnehmern über einen signifikanten Beobachtungszeitraum durch mehrere praktische Herausforderungen behindert werden.

In dieser Studie präsentieren wir ein modifiziertes Protokoll aus einer früheren Interventionsstudie zur Minderung der gesundheitlichen Auswirkungen von Wüstenstaubstürmen. Die Studie umfasste zwei verschiedene Bevölkerungsgruppen: asthmatische Kinder im Alter von 6-11 Jahren und ältere Patienten mit Vorhofflimmern (AF). Beide Gruppen wurden mit einer Smartwatch zur Beurteilung der körperlichen Aktivität (mit einem Herzfrequenzmesser, Schrittzähler und Beschleunigungsmesser) und dem Standort (unter Verwendung von GPS-Signalen zur Ortung von Personen in Innenräumen “zu Hause” oder in Outdoor-Mikroumgebungen) ausgestattet. Die Teilnehmer mussten täglich die Smartwatch tragen, die mit einer Datenerfassungsanwendung ausgestattet war, und die Daten wurden über ein drahtloses Netzwerk an eine zentral verwaltete Datenerfassungsplattform übertragen, um die Einhaltung der Vorschriften nahezu in Echtzeit zu bewerten.

Über einen Zeitraum von 26 Monaten nahmen mehr als 250 Kinder und 50 Patienten mit Vorhofflimmern an der oben genannten Studie teil. Zu den wichtigsten technischen Herausforderungen gehörten die Beschränkung des Zugriffs auf Standard-Smartwatch-Funktionen wie Spiele, Internetbrowser, Kameras und Audioaufzeichnungsanwendungen, technische Probleme wie der Verlust des GPS-Signals, insbesondere in Innenräumen, und die internen Smartwatch-Einstellungen, die die Datenerfassungsanwendung beeinträchtigen.

Ziel dieses Protokolls ist es, zu demonstrieren, wie die Verwendung von öffentlich verfügbaren Anwendungsschließfächern und Geräteautomatisierungsanwendungen es ermöglichte, die meisten dieser Herausforderungen auf einfache und kostengünstige Weise zu bewältigen. Darüber hinaus verbesserte die Aufnahme eines Wi-Fi-Empfangssignalstärkeindikators die Lokalisierung in Innenräumen erheblich und minimierte die Fehlklassifizierung des GPS-Signals weitgehend. Die Implementierung dieser Protokolle während des Roll-outs dieser Interventionsstudie im Frühjahr 2020 führte zu deutlich verbesserten Ergebnissen in Bezug auf Datenvollständigkeit und Datenqualität.

Introduction

Anwendungen der digitalen Gesundheitstechnologie und tragbare Sensoren ermöglichen eine nicht-invasive und kostengünstige Patientenüberwachung sowohl im Gesundheitswesen als auch zu Hause¹. Gleichzeitig ermöglichen die große Menge an gesammelten Daten und die Verfügbarkeit von Wearable-basierten Analyseplattformen die Entwicklung von Algorithmen zur automatisierten Vorhersage, Prävention und Intervention von Gesundheitsereignissen für ein breites Spektrum akuter und chronischer Erkrankungen². Kommerziell erhältliche tragbare Sensoren, die vor allem für Fitness-Tracking eingesetzt werden, werden zunehmend auch von Medizinern in der Public-Health-Forschung eingesetzt und stellen ein vielversprechendes Werkzeug für die multimodale und kontinuierliche Datenerfassung unter realen Bedingungen dar³. Noch wichtiger ist jedoch, dass die unvoreingenommene Datenerfassung von Wearables-Sensoren es Forschern ermöglicht, die Herausforderungen der Erinnerungsverzerrung zu überwinden, die traditionelle Datenerfassungsmethoden wie Interviews und Tagebücher charakterisieren⁴.

Für die Zwecke klinischer Studien oder anderer Bevölkerungsstudien sind Datengenauigkeit, Zuverlässigkeit und Integrität jedoch unerlässlich. Darüber hinaus kann die Glaubwürdigkeit der gesammelten Daten auch durch mehrere andere Parameter beeinflusst werden, wie z. B. die Anwendbarkeit der Altersgruppe sowie die Speicherkapazität und Energieeffizienz des Geräts⁵. Jüngste systematische Übersichtsarbeiten von Labor- und Feldstudien mit begrenzter Teilnehmerzahl haben im Allgemeinen die Anwendbarkeit kommerzieller Smartwatches für die Überwachung von Aktivität, Herzfrequenz, Krampfanfällen und Verhalten bestätigt, obwohl die Reviews auch eine schlechte Eignung für ältere Benutzer sowie Einschränkungen der Batterie-, Speicher- und Datenqualität gezeigt haben ^6,7 . Diese Einschränkungen können in größeren Bevölkerungsstudien unter realen Bedingungen weiter verstärkt werden, wo zusätzliche Parameter wie inkonsistente Internetverbindung, Gerätekomfort und falsche Smartwatch-Nutzung ins Spiel kommen⁸. Insbesondere Aussehen und Unannehmlichkeiten sind erhebliche Hindernisse für das tägliche Tragen von Sensoren⁹, während Bedenken in Bezug auf Datenschutz- und Vertraulichkeitsfragen die Rekrutierung in Studien mit tragbaren Sensoren beeinflussen können¹⁰. In Bezug auf die Anwendbarkeit kommerzieller Smartwatches und Fitness-Tracker zur Messung körperlicher Aktivität in Forschungsstudien schlug eine aktuelle Studie von Henriksen et al. vor, dass die Auswahl eines geeigneten Geräts für eine bestimmte Studie nicht nur auf den verfügbaren eingebetteten Sensoren basieren sollte, sondern auch die Validierung und frühere Verwendung in der Forschung berücksichtigen sollte. Aussehen, Akkulaufzeit, Robustheit, Wasserbeständigkeit, Konnektivität und Benutzerfreundlichkeit¹¹.

Für die Zwecke dieser Studie stellen wir ein Protokoll zur Verbesserung der Herausforderungen vor, die während des LIFE MEDEA-Projekts aufgetreten sind, einer Interventionsstudie zur Milderung der gesundheitlichen Auswirkungen von Wüstenstaubstürmen¹². Die Studie umfasste zwei verschiedene Bevölkerungsgruppen: asthmatische Kinder im Alter von 6-11 Jahren und ältere Patienten mit Vorhofflimmern (AF). Beide Gruppen wurden mit einer kommerziellen Smartwatch zur Beurteilung der körperlichen Aktivität (mit einem Herzfrequenzmesser, Schrittzähler und Beschleunigungsmesser) und des Standorts (Verwendung von GPS-Signalen zur Ortung von Personen in Innenräumen “zu Hause” oder in Outdoor-Mikroumgebungen) ausgestattet. Die Teilnehmer mussten die Smartwatch täglich tragen, und die Daten wurden über ein drahtloses Netzwerk über die Datenerfassungsanwendung an eine zentral verwaltete Datenerfassungsplattform übertragen, um die Einhaltung der Vorschriften nahezu in Echtzeit zu bewerten. Weitere Details zur Smartwatch und zum Systemaufbau finden Sie in einer früheren Studie¹³. Während des ersten Jahres der Projektdurchführung traten mehrere technische und reale Herausforderungen in Bezug auf das Gerät auf, die sich auf die Rekrutierung, die Einhaltung des täglichen Tragens des Geräts durch die Teilnehmer und die Vollständigkeit der gesammelten Daten auswirkten. Einige Herausforderungen waren bevölkerungsspezifisch, wie die Anforderung der Schulverwaltung und vieler Eltern, dass die Kinder, die die Smartwatches tragen, keinen Zugriff auf Standard-Smartwatch-Funktionen wie Spiele, Internetbrowser, Kamera und Audioaufnahmeanwendungen haben sollten. Andere Herausforderungen waren technischer Natur, wie der Verlust des GPS-Signals, insbesondere in Innenräumen, und interne Smartwatch-Einstellungen, die die Datenerfassungsanwendung stören. Tabelle 1 gibt einen detaillierten Überblick über die wichtigsten ermittelten Herausforderungen sowie eine kurze Beschreibung ihrer Auswirkungen und Lösungen.

In dieser Studie schlagen wir einfache, kostengünstige und Standardlösungen vor, um die Benutzer-Compliance, Datenqualität und Datenvollständigkeit in Bevölkerungsstudien mit tragbaren Sensoren zu verbessern und die relevanten Protokolle bereitzustellen. Darüber hinaus demonstrieren wir die Verbesserungen der Datenvollständigkeit durch die Implementierung solcher Protokolle anhand repräsentativer Ergebnisse aus der Studie¹³.

Protocol

Administrative und ethische Genehmigungen wurden vom zyprischen Gesundheitsministerium (YY5.34.01.7.6E) und dem zyprischen nationalen Bioethikkomitee (ΕΕΒΚ/ΕΠ/2016.01.23) eingeholt. Patienten mit Vorhofflimmern und die Erziehungsberechtigten der asthmatischen Kinder gaben vor der Teilnahme an der Studie eine schriftliche Einverständniserklärung. 1. Anwendungsschließfächer und Geräteautomatisierungsanwendungen HINWEIS: Frei verfügbare Anwen…

Representative Results

Das Protokoll beschreibt einfache und kostengünstige Lösungen für reale Herausforderungen, die sich auf Rekrutierung, Compliance und Datenqualität in Bevölkerungsstudien mit tragbaren Sensoren auswirken. Die hier beschriebenen Schritte ermöglichten die erfolgreiche Einrichtung eines tragbaren Verbrauchergeräts zur Expositions- und Gesundheitsüberwachung in einer großen Bevölkerungsstudie mit Kindern mit Asthma und Erwachsenen mit Vorhofflimmern. Abbildung 6 bietet einen grafischen …

Discussion

Tragbare Sensoren sind nützliche Werkzeuge, die eine kontinuierliche und nicht-invasive Überwachung von Gesundheitsparametern und Patientenverhalten ermöglichen. Kommerzielle Smartwatches, die mit einer Vielzahl von Sensoren ausgestattet sind, bieten eine vielversprechende Alternative zu herkömmlichen Datenerfassungsmethoden, und es wird erwartet, dass ihre Verwendung in der klinischen und öffentlichen Gesundheitsforschung aufgrund der zunehmenden Vielfalt und Qualität der eingebauten Sensoren, stärkerer Partnersc…

Materials

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