智能手表衍生的睡眠和心率测量措施补充了步数,解释了MS严重程度的既定指标
Tim Woelfle1, Silvan Pless2, Óscar Reyes3
1Research Center for Clinical Neuroimmunology and Neuroscience Basel (RC2NB), Switzerland; Department of Neurology and MS Center, University Hospital Basel, Switzerland; Translational Imaging in Neurology (ThINk) Basel, Department of Biomedical Engineering, University Hospital, University of Basel, Switzerland.
Multiple sclerosis and related disorders
|November 1, 2023
概括
可穿戴的智能手表可靠地跟踪多发性硬化症 (MS) 患者的睡眠和心率,为疾病严重程度提供了宝贵的见解. 这些指标与活动数据一起,为监测MS进展提供了全面的视图.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 使用可穿戴传感器的被动远程监控为患有多发性硬化症 (PwMS) 的患者提供了具有高生态有效性的持续评估.
- 来自可穿戴设备的步数与MS严重程度的传统措施有很强的相关性.
- 这项研究调查了睡眠和心率的远程监测是否为MS评估提供了活动数据的补充信息.
研究的目的:
- 评估智能手表衍生的多发性硬化症 (PwMS) 患者的活动,睡眠和心率数据的可靠性和临床相关性.
- 确定这些被动收集的指标是否可以作为MS严重程度的补充指标.
- 评估可穿戴技术在MS临床试验和护理中持续监测的潜力.
主要方法:
- 31名PwMS和31名健康志愿者 (HV) 佩戴了Fitbit Versa 2智能手表6周.
- 与活动,心率和睡眠相关的特征是根据可靠性和区分HV和PwMS与中度残疾 (EDSS ≥3.5) 的能力来选择的.
- 选择的特征与临床参考测试相关联:扩展残疾状态量表 (EDSS),定时25英尺步行 (T25FW) 和MS-Walking量表 (MSWS-12).
主要成果:
- 客观选择的智能手表功能,包括总步数,深度睡眠比例,中位心率和非常活跃比例,有效地歧视了中度残疾的HV和PwMS.
- 这些特征与临床测量有很强的相关性:与EDSS非常活跃的比例 (ρ = -0.75),T25FW的总地板 (ρ = -0.75),和MSWS-12的总地板 (ρ = -0.72).
- 深度睡眠比例和中位心率提供了补充总步骤的信息,以解释参考测试的差异.
结论:
- 智能手表可靠地获得活动,深度睡眠和心率测量.
- 这些衍生指标包含独立的,临床上有意义的关于MS严重程度的信息.
- 这凸显了在临床试验和医疗保健环境中对PwMS的持续被动监测的潜力.
