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スマートフォンベースの活動研究:方法論と重要な洞察
- Ryan W Turlip 1, Daksh Chauhan 1, Hasan S Ahmad 1, Mert Marcel Dagli 1, Bonnie Y Hu 1, Richard J Chung 2, Yohannes Ghenbot 1, Ben J Gu 1, Nisarg Patel 3, Richelle J Kim 4, Julia Kincaid 1, Akash Verma 1, Jang W Yoon 1
- Ryan W Turlip 1, Daksh Chauhan 1, Hasan S Ahmad 1
- 1Department of Neurosurgery, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, United States.
- 2Department of Neurosurgery, School of Medicine, University of Virginia, Charlottesville, VA, United States.
- 3Department of Neurosurgery, Lewis Katz School of Medicine, Temple University, Philadelphia, PA, United States.
- 4Department of Neurosurgery, Columbia College, Columbia University, New York, NY, United States.
- 0Department of Neurosurgery, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, United States.
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まとめ
この要約は機械生成です。スマートフォンのデータは 外科患者の回復に関する客観的な洞察を提供し 主観的な測定を補完します このガイドは,患者のアウトカム評価を強化するために,加速計のデータを収集し,分析する方法を詳細に説明します.
科学分野
- デジタル・ヘルス
- 医療情報学
- 手術の結果に関する研究
背景
- 患者によって報告されたアウトカム (PROMs) は価値がありますが,主観的です.
- スマートフォンの加速度計は 客観的な身体活動データを 受動的に収集できます
- 客観的なデータは 手術後の患者の回復と 機能状態の洞察を提供します
研究 の 目的
- スマートフォンの加速計データを収集し分析するための方法論ガイドを提供すること.
- 患者の客観的な健康データを用いて手術後の臨床結果を評価する.
- 脊髄疾患と治療の理解における スマートフォンの可能性を探る
主な方法
- スマートフォンから 患者の健康指標 (歩数,距離,飛行距離) を抽出します
- HIPAAに準拠したアプリケーションを使用して 安全なデータアップロードとデ-識別を行います.
- 統計的標準化と14日移動平均をデータ分析に使用する.
- 予測可能な計算モデルのための臨床変数の統合
主要な成果
- スマートフォンのデータは 患者の健康状態に関する 継続的で微妙な洞察力を提供します
- 定量化可能な回復期と衰退期を特定することができます.
- 患者の経路を予測し,臨床決定を導く可能性.
結論
- スマートフォンは 患者の健康状態や 外科手術の結果を 調べるための新しい指標です
- この分野の研究は新興ですが 脊髄疾患の理解には 変革の可能性があるのです

