使用来自ViSi移动监测的质量控制数据集来分析住院患者的姿势模式:回顾性观察性研究

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗信息学 医疗信息学
• 临床数据分析 临床数据分析

背景情况:

• 在住院期间,ViSi Mobile可以持续监测患者的姿势.
• 对ViSi遥测数据的分析量化了患者的运动,并确定了集体模式.
• 常规收集的ViSi数据可能包含需要在统计分析之前进行审查的错误.

研究的目的:

• 为住院患者的ViSi姿势数据制定数据清理程序.
• 将姿势规范整合到类别中,以便进行简化分析.
• 导出总结统计数据来研究患者的姿势习惯和转变频率.

主要方法:

• 识别并自动删除 ViSi 数据中的记录重叠和时间不一致错误.
• 整合了 185 个 ViSi 代码,分为 5 个类别 (躺卧,躺卧,直立,未知,用户定义).
• 为姿势持续时间和转变频率生成总结统计数据;使用k-means集群来识别患者子组.

主要成果:

• 分析了来自690名患者的数据,监测时间中位数为3天.
• 导出的中位姿势持续时间:躺着 (10.2小时/天),躺着 (8.0小时/天),直立 (2.5小时/天).
• 在K-means分析中,发现了一个活跃的子组和两个静止的子组,它们有着不同的休息方式.

结论:

• 开发并验证了用于住院ViSi监测数据的数据清理和预处理方法.
• 通过对姿势持续时间和转变总结统计数据的分析,确定了各种患者的姿势习惯.
• 数据清理程序对其他医院监控系统具有广泛的适用性.