神经科诊所的可操作可穿戴数据:一个概念验证工具

科学领域:

• 神经学 神经学
• 数字健康数字健康
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 可穿戴设备提供了有价值的健康和健身监测,特别是多发性硬化症 (MS) 的步数和睡眠.
• 来自可穿戴设备的患者生成数据通常无法在护理点访问,从而限制了临床效用.
• 从可穿戴数据中可以获得对患者功能和疾病进展的整体观点.

研究的目的:

• 设计,开发和评估一种概念验证工具,用于将患者生成的可穿戴数据集成到门诊神经病学诊所.
• 为临床医生提供可访问,可解释和可操作的格式的可穿戴设备数据.
• 增强临床工作流程,支持数据驱动的个性化护理.

主要方法:

• 以人为中心的设计过程,涉及包括临床医生和工程师在内的利益相关者.
• 以患者为中心的观察性研究和临床医生采访为设计提供了信息.
• 使用健康ITUES框架进行定性和定量评估,并实时观察临床整合.

主要成果:

• 该概念验证工具使用了Fitbit数据集成到电子健康记录 (EHR) 仪表板 (BRIDGE) 中.
• 在性能和易用性方面报告了高临床医生满意度 (>4/5).
• 已证明的潜在用途包括跟踪进展,设定活动目标,指导康复转诊,以及测量干预对睡眠的影响.

结论:

• 将可穿戴数据集成到临床神经病学工作流程中是可行的.
• 这种整合为共享决策和个性化患者护理开辟了新的途径.
• 可穿戴数据可以为管理神经疾病提供可操作的见解.