Apple Watch, Kardiyovasküler Hastalık Hastalarında Kırılganlığı İzleyebiliyor

Stanford Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, bir iPhone ile birlikte Apple Watch’un kardiyovasküler hastalık (KVH) hastalarında kırılganlığı izlemek için kullanılabileceğini buldu. Apple tarafından finanse edilen proje grubu, açık erişimli PLOS ONE sitesinde Apple Watc ile yaptıkları deneyleri açıklayan bir makale yayınladı .

KVH’si olan kişiler genellikle fiziksel yeteneklerini kaybeder çünkü kalp artan taleplere ayak uyduramaz. Bu nedenle, bu tür birçok hasta, bu durumda altı dakikada 300 metreden daha uzun mesafeleri yürüyememe olarak tanımlanan kırılganlık geliştirir. Test seçildi altı dakikalık yürüme testi (6DYT) ve CVD sağlığının değerlendirilmesinde standart bir araç olarak kullanıldığı hastalarda-genellikle bir klinik ortamda yürütülür. Bu yeni çalışmada, Stanford’daki ekip, CVD hastalarında 6MWT’yi yürütmek için tasarlanmış VascTrac adlı geliştirdikleri bir Apple Watch uygulamasının yeteneklerini değerlendirdi.

Ekip, 111 KVH hastasının yardımını alarak uygulamayı ve cihazı test etti. Her birine VascTrac çalıştıran bir iPhone ve Apple Watch verildi. Gönüllülerden daha sonra hem evde hem de klinik ortamda altı dakika yürümeye çalışarak uygulamayı test etmeleri istendi.

Araştırmacılar, sistemin klinik ortamdaki gönüllülerin kırılganlığını% 90 duyarlılık ve% 85 özgüllük ile değerlendirebileceğini keşfettiler. Evde sayılar% 83 ve% 60’tı. Araştırmacılar, 6MWT sistemlerinin, hastalara ev ortamında sağlıkları ile ilgili klinik olarak yararlı bilgiler sağlayabildiğini söylüyorlar. Ayrıca , birçok KVH hastasının bir doktorun muayenehanesine gitmekten korktuğu pandemi gibi acil durumlarda sistemlerinin özellikle faydalı olabileceğini belirtiyorlar . Ayrıca, deneylerinin 2018 ve 2019’da aylarca yapıldığını da not ediyorlar. Apple, o zamandan beri VascTrac yeteneklerini WatchOS’a ekledi; bu, yeni Apple Watch kullanıcılarının, bir uygulamayı indirmeye gerek kalmadan bu özelliklerden yararlanabileceği anlamına geliyor.

Bu rakam, A) evde 6DYT verilerinin klinik içi 6DYT’yi tahmin etme ve B) pasif aktivite verilerinin bir lojistik regresyon modeli kullanarak klinik içi 6DYT’yi tahmin etme yeteneğini temsil etmektedir. A) ‘nın AUC’si 0.704 iken, B)’ nin EAA’sı 0.643’tür, bu da pasif verilerin, klinik içi bir 6MWT ile ölçülen kırılganlığı tahmin etmede neredeyse evde 6MWT kadar doğru olduğunu göstermektedir. Kredi: PLOS ONE (2021). DOI: 10.1371 / journal.pone.0247834

Alıntıdır bknz: Medicalxpress

Exit mobile version