使用监测技术和智能算法,对有压力的社区居民进行移动性和压力暴露的表征
Silvia Caggiari1, Nicci Aylward-Wotton2, Bridie Kent3
1Skin Sensing Research Group, School of Health Sciences, University of Southampton, Southampton, SO17 1BJ, UK.
Journal of tissue viability
|July 31, 2024
概括
社区的压力患者在静态姿势中花费了过长时间,导致长时间的高压暴露. 持续监测和智能算法确定了这些风险,强调了进一步临床验证的必要性.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 临床研究 临床研究
- 老年学是一门学科.
背景情况:
- 由于长时间静止姿势,运动能力低下的人容易患压力.
- 持续的压力监测和智能算法为社区环境中评估这些风险提供了新的方法.
研究的目的:
- 通过使用持续监测技术和智能算法,评估社区住宿的压力患者的姿势,移动性和压力概况.
- 为了确定与静态姿势相关的压力信号和暴露值的持续时间和大小.
主要方法:
- 来自PROMISE (通过在社区中持续监测减少压力) 项目的数据的二次分析.
- 使用商用连续压力监测系统对22名患者进行了1-4天的压力.
- 采用机器学习算法来分析姿势和运动事件以及压力数据.
主要成果:
- 在姿势,运动和压力数据中观察到显著的个体间变化.
- 在22名患者中,17名患者在静态姿势中花费了超过60%的监测时间,超过2小时.
- 患者经历了长时间的潜在有害接口压力,包括梯度>60 mmHg/cm.
结论:
- 患有压力的社区居民在静止姿势期间长时间暴露于高压.
- 压力监测技术和智能算法的结合可以识别有风险的人.
- 建议通过前性临床试验进行进一步验证,以确认这些发现.
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