非侵入式多参数监测用于检测失偿性心力衰竭:探索性研究
Cyrille Herkert1, Mayke van Leunen1, Ignace Luc Johan De Lathauwer1
1Department of Cardiology, Máxima Medical Centre, Dominee Theodor Fliednerstraat 1, Eindhoven, 5631 BM, The Netherlands, 31408888000.
使用手腕穿戴设备的自动化多参数预测模型 (MPM) 显示高特异性,但对于检测心力衰竭 (HF) 脱补偿的敏感性较低. 未来的研究需要更大的队列和更好的数据质量,以便更好地预测HF事件.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 心脏病学 心脏病学
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 目前对心力衰竭 (HF) 的远程患者监测依赖于手动数据解释.
- 自动化的多参数预测模型 (MPM) 可以提高早期检测失补偿性HF,并减少医疗保健专业人员的工作量.
- 非侵入性,用户友好的设备对于成本效益高,大规模实施MPM至关重要.
研究的目的:
- 评估MPM使用手腕穿戴设备来检测不稳定的HF患者的不补偿HF和死亡率.
- 评估光电度学和加速度计数据对HF事件预测的贡献.
主要方法:
- 17名不稳定的HF患者在出院后的3个月内佩戴了一种手腕佩戴的设备,用于测量心率 (HR),心跳间隔 (IBIs),呼吸率 (RR),活动计数 (AC) 和能量消耗 (EE).
- 评估了七个分类器,最好的模型使用离开一个主体的交叉验证进行了测试.
- 结合的终点包括再入院,门诊性尿剂剂量增加或与HF相关的死亡.
主要成果:
- 设备佩戴的合规率为78%. 与活动相关的参数 (EE,AC) 产生了最高的数据质量 (72-79%).
- 对于HR (46%),IBI (29%) 和RR (14%) 的高质量数据是有限的;睡眠数据质量为1%.
- 最佳的MPM实现了97.2%的特异性和5.3%的灵敏度,用于预测HF在事件发生后2周内恶化 (AUC=0.59).
结论:
- 非侵入性手腕佩戴的MPM在预测失补偿性HF和死亡率方面表现出高特异性但低灵敏性.
- 低敏感性归因于这种老年HF队列的极端阶级失衡和数据质量差 (HR,RR,睡眠).
- 未来的研究需要提高数据保真度和更大的队列,以提高HF事件的预测性能.
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