Дистанционный мониторинг обострений сердечной недостаточности с помощью умных часов.
Абстрактный
Сердечная недостаточность (СН) включает циклы ремиссии и обострения, которые плохо характеризуются статическими показателями заболевания. Потребительские носимые устройства обладают недостаточно изученным потенциалом для ежедневного мониторинга симптомов СН. В данном исследовании мы представляем результаты наблюдения за когортой пациентов, ведущих обычный образ жизни, в течение в среднем 94,5 дней с СН в рамках исследования Теда Роджерса «Понимание обострений СН» (TRUE-HF). В исследовании оценивалась способность данных Apple Watch прогнозировать пиковое потребление кислорода (pVO2), измеренное с помощью кардиопульмонального нагрузочного теста (КПНТ) в клинике. Модель глубокого обучения была обучена на данных 154 пациентов (46 женщин, 108 мужчин) и проверена на контрольной группе из 63 пациентов (24 женщины, 39 мужчин) для определения ежедневного pVO2, полученного с помощью носимых устройств, которое сильно коррелировало с pVO2, измеренным с помощью КПНТ (коэффициент корреляции Пирсона = 0,85). Каждое снижение ежедневного pVO2, определяемого с помощью носимых устройств, на 10% было связано с 3,62-кратным увеличением отношения рисков (ОР) незапланированных обращений за медицинской помощью (95% доверительный интервал (ДИ), 1,37–9,55; P < 0,01), которые происходили в среднем через 7,4 дня после первого снижения pVO2 на 10%. Эти результаты были подтверждены в независимой внешней когорте из исследовательской программы All of Us с использованием кроссплатформенной модели, учитывающей ограниченные возможности датчиков, доступные в этой внешней когорте. Используя этот вариант модели с уменьшенным количеством датчиков, снижение ежедневного pVO2, определяемого с помощью носимых устройств, было связано с незапланированным обращением за медицинской помощью (ОР 1,32, 95% ДИ 1,03–1,69; P = 0,03), которое происходило в среднем через 21 день после первого снижения pVO2 на 10%. Эти результаты показывают, что ежедневное измерение pVO2 с помощью носимых устройств обеспечивает более раннюю и улучшенную дифференциацию риска по сравнению с существующими оценками физической подготовленности с помощью носимых устройств и общепринятыми клиническими маркерами, а также предлагает масштабируемый и обобщаемый подход для долгосрочных исследований и мониторинга сердечной недостаточности.
Похожий контент просматривают другие пользователи.
Моделирование персонализированной реакции частоты сердечных сокращений на физические упражнения и факторы окружающей среды с использованием данных носимых устройств.
Источник: www.nature.com
Оцените материал:
