这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用了首次发表在JMIR精神健康杂志上的原创作品。必须包括完整的书目信息,https://mental.www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。gydF4y2Ba
鉴于人力资源有限,预计与COVID-19相关的精神卫生服务需求将激增,这促使人们采用新的护理方法来满足需求。自我跟踪技术形式的数字卫生技术已被确定为一种潜在途径,前提是存在足够的证据支持其在精神卫生领域的有效性。gydF4y2Ba
本文献综述旨在识别Apple Watch与心理健康监测相关的当前和潜在的生理或生理相关监测功能,并研究这些措施的准确性和验证状态及其对心理健康治疗的影响。gydF4y2Ba
2021年6月至2021年7月,对与Apple Watch、心理健康和生理学有关的已发表文献和灰色文献进行了文献综述。文献综述确定了验证Apple Watch传感器功能的研究。gydF4y2Ba
共鉴定论文5583篇,全文评审115篇(2.06%)。在这115篇论文中,有19篇(16.5%)与Apple Watch验证或比较研究有关。大多数研究表明,Apple Watch可以测量心率,但在运动时误差会增加。对大多数可穿戴设备来说,精确的能量消耗测量是很困难的,尽管被高估了,但与同行相比,Apple Watch通常能提供最好的结果。研究发现,心率变异性测量在数据上存在差距,但能够检测到轻微的精神压力。活动监测与步数显示出良好的一致性,尽管轮椅使用被发现容易高估和在地面任务中表现不佳。心房颤动检测结果好坏参半,部分原因是结果不确定率高,但可能对持续监测有用。没有研究记录睡眠应用程序功能的有效性;然而,基于加速度计的睡眠监测在检测睡眠方面表现出较高的准确性和敏感性。gydF4y2Ba
关于Apple Watch在心理健康方面的应用,结果令人鼓舞,尤其是心率可变性是身体和情绪状态变化的关键指标。通过避免回忆偏差和收集支持生态环境的数据,可以获得特别的好处。然而,缺乏方法上强有力的和重复的用户效益证据,支持性的卫生经济分析,以及对个人健康信息的担忧仍然是必须解决的关键因素,以实现更广泛的吸收。gydF4y2Ba
COVID-19大流行打乱了人们的日常生活方式。从工作和就业性质的变化、经济因素、居家令带来的隔离,以及不断变化的健康建议和医疗指示的不确定性来看,预计这些压力将导致心理健康服务需求的增加,超出目前的能力[gydF4y2Ba
可穿戴设备是一种电子传感器,被设计用于放置在皮肤上或皮肤附近,以测量来自身体的信号。这类设备包括类似手表或腕带的腕戴设备,可以与移动电话无线连接。这些设备已成为一种流行的行为干预手段,用于监测生理活动,以促进健康的生活方式[gydF4y2Ba
心理健康可被定义为"一种幸福状态,在这种状态下,个人实现了自己的能力,能够应付正常的生活压力,能够富有成效地工作,并能够对其所在的社区作出贡献" [gydF4y2Ba
苹果公司已成为健康技术和健康跟踪设备的行业领导者。gydF4y2Ba
由于数字卫生通过使用智能数据、计算和电信提供了一种新的护理模式,它有望满足日益增长的精神卫生需求的挑战。它也可以使gydF4y2Ba
更广泛地采用心理健康监测设备在一定程度上受到阻碍,原因是这些设备的功能、所收集数据的准确性和有效性以及它们对心理健康监测和诊断的适用性尚不明确[gydF4y2Ba
文献综述时间为2021年6月至2021年7月。gydF4y2Ba
其中包括各种已发表的研究和社论。研究类型扩展到一些未发表的(灰色)文献,对其进行评估和审查,以确定其是否适合缩小知识差距。其他灰色文献来源包括用于存储和管理设备上收集的数据的HealthKit应用程序编程接口的开发人员文档。为了进一步提供专业的观点或说明进一步的考虑点,我们对一些观点进行了背景审查。本文献综述的结构包括有关监测可能存在心理压力源的身体状况的文献,以及Apple Watch用于此类监测的实施。gydF4y2Ba
本文献综述选用的电子数据库为PubMed、Scopus和谷歌Scholar。次要关键字列表(gydF4y2Ba
“焦虑”gydF4y2Ba
“心房纤颤”gydF4y2Ba
“收集”gydF4y2Ba
“数据”gydF4y2Ba
“萧条”gydF4y2Ba
“数字健康”gydF4y2Ba
“心率*”gydF4y2Ba
“失眠”gydF4y2Ba
“移动医疗”gydF4y2Ba
“监控*”gydF4y2Ba
“oximet *”gydF4y2Ba
“生理学*”gydF4y2Ba
“心理学*”gydF4y2Ba
“远程”gydF4y2Ba
“呼吸率”gydF4y2Ba
“sens *”gydF4y2Ba
“睡眠”gydF4y2Ba
“睡眠的apn *”gydF4y2Ba
“压力”gydF4y2Ba
“远程医疗”gydF4y2Ba
“validat *”gydF4y2Ba
所谓的“可穿的”gydF4y2Ba
基于Apple Watch的生理数据验证或心理学或心理健康研究,纳入了已发表的文献。应用于监测生理压力和心理健康的兴趣领域包括人力资源监测、睡眠跟踪、呼吸监测和情感表达。其他入选标准包括对可穿戴设备监测生理压力及其对心理健康影响的适用性进行的研究。审查只包括英文出版物。筛选由一名主要研究人员进行,并由其他作者进行评审。重复研究被删除。gydF4y2Ba
数据提取使用电子表格进行,该电子表格综合了研究结果并对研究进行了分组。数据管理使用EndNote (Clarivate Analytics)作为书目管理软件。如果研究没有指定Apple Watch系列,则是通过比较Apple Watch系列的发布日期来推断的。gydF4y2Ba
文献检索策略共识别出5583篇论文标题。通过标题和摘要的筛选,有2.06%(115/5583)的论文被完整地选择和审查。在这115篇论文中,有19篇(16.5%)被确定与Apple Watch验证或比较研究有关,总结在gydF4y2Ba
Apple Watch验证研究总结(N=19)。gydF4y2Ba
研究gydF4y2Ba | 研究的焦点gydF4y2Ba | 结果gydF4y2Ba |
宾士等人[gydF4y2Ba |
弹性和工作负载监控gydF4y2Ba |
分gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba在静止状态下可靠;运动过程中的广泛结果gydF4y2Ba 与地面真实值测量相比,Apple Watch在步数和距离上的差异最大,其次是Fitbit Surge和Microsoft BandgydF4y2Ba 这种差异被推测是由于数据分辨率和访问的差异以及使用加速度计和GPS数据进行步数估计的底层算法的差异gydF4y2Ba |
薛碧娜等[gydF4y2Ba |
人力资源gydF4y2BabgydF4y2Ba和情感表达gydF4y2BacgydF4y2Ba |
循环时HR和EE误差最小;行走的最高误差gydF4y2Ba Apple Watch在测试设备(Basis Peak、Fitbit Surge、Microsoft Band、Mio Alpha 2、PulseOn和Samsung Gear S2)的HR和EE总体误差最低。gydF4y2Ba |
杜利等人[gydF4y2Ba |
人力资源和EEgydF4y2Ba |
Apple Watch HR的平均绝对百分比误差在1.14% ~ 6.70%之间,在基线和高强度跑步机运动期间差异不显著;在轻度或中等强度的跑步机运动和恢复中降低心率gydF4y2Ba EE平均绝对百分比误差在14.07%至210.84%之间,与标准测量值(Parvo Medics TrueOne 2400)相比,所有州的EE都更高,BMI和男性人群的误差更大gydF4y2Ba HR和EE结果大多优于其他测试设备(Fitbit Charge HR和Garmin pioneer 225)gydF4y2Ba |
王等[gydF4y2Ba |
人力资源gydF4y2Ba |
Apple Watch在−27 bpm之间有95%的差异gydF4y2BadgydF4y2Ba+29 bpm;一致性相关系数为0.91;准确性随着锻炼而降低。gydF4y2Ba |
赫尔南多等人[gydF4y2Ba |
HRVgydF4y2BaegydF4y2Ba |
Apple Watch RR间隔数据包含6.5秒的间隔,平均每次记录5个间隔,与压力或放松情况无关gydF4y2Ba 原因推测是由于未能从PPG数据中检测到可靠的脉冲gydF4y2Ba 时间HRV指数没有明显影响,但基于频率的LFgydF4y2BafgydF4y2Ba和高频gydF4y2BaggydF4y2Ba功率明显下降gydF4y2Ba Apple Watch能够成功检测到轻微的精神压力gydF4y2Ba |
关于等人[gydF4y2Ba |
中等强度的锻炼gydF4y2Ba |
中等强度运动的Apple Watch阈值低于VO2R 40%至59%的定义标准gydF4y2BahgydF4y2Ba,导致高估中等强度的运动时间gydF4y2Ba |
关于等人[gydF4y2Ba |
最大的人力资源gydF4y2Ba |
Apple Watch对于测量最大HR具有良好到非常好的标准效度,没有实质性的低估或高估gydF4y2Ba 在左表和右表的同时记录中发现了中度和小的错误gydF4y2Ba |
Roomkham等[gydF4y2Ba |
睡眠监测gydF4y2Ba |
使用Apple Watch原始加速度数据来计算ENMOgydF4y2Ba我gydF4y2Ba的分类gydF4y2Ba Apple Watch在检测睡眠时具有较高的准确性(97.3%)和灵敏度(99.1%),在检测清醒时具有足够的特异性(75.8%)gydF4y2Ba |
佩雷兹等[gydF4y2Ba |
房颤gydF4y2BajgydF4y2Ba |
在419,297名参与者中,0.52%的人触发了Apple Watch的不规则节奏通知gydF4y2Ba 有心电图的人gydF4y2BakgydF4y2Ba在补丁中,84%的后续通知被确认为房颤gydF4y2Ba 共有34%的ECG补丁被识别为房颤,部分原因是短暂性,这表明Apple Watch可能用于持续监测gydF4y2Ba |
努斯等人[gydF4y2Ba |
EEgydF4y2Ba |
Apple Watch高估了女性的情感表达,低估了男性的情感表达gydF4y2Ba 合并相对误差为24.3%,男性为18.6%,女性为19.9%gydF4y2Ba 与MetCart测量的EE相比,两种设备都没有显示准确的结果gydF4y2Ba |
汤姆逊等[gydF4y2Ba |
人力资源gydF4y2Ba |
极轻强度心电图相关性最强,一致性相关系数为> - 0.90gydF4y2Ba 大多数相对错误率<5%,最高为5.73%gydF4y2Ba Apple Watch在记录HR时比Fitbit Charge HR 2更准确gydF4y2Ba |
纳尔逊和艾伦[gydF4y2Ba |
人力资源和被动监控gydF4y2Ba |
与ECG相比,Apple Watch 3在24小时内基本准确;平均差值为−1.8 bpm,平均绝对误差为5.86%,平均一致性为95%gydF4y2Ba Apple Watch比Fitbit Charge 2更准确gydF4y2Ba |
法尔特等[gydF4y2Ba |
心血管疾病患者的HR和EEgydF4y2Ba |
Apple Watch PPG HR与ECG ground truth的相关性良好,无系统误差gydF4y2Ba 与间接量热法相比,Apple Watch显示了EE的系统性高估gydF4y2Ba Apple Watch HR的准确性在临床上是可以接受的gydF4y2Ba |
Düking等[gydF4y2Ba |
人力资源和EEgydF4y2Ba |
Apple Watch 4在测量心率方面的有效性最高,其次是Polar Vantage V、Garmin Fenix 5和Fitbit VersagydF4y2Ba HR的变异系数为0.9% ~ 4.3%,EE的变异系数为13.5% ~ 27.1%gydF4y2Ba |
埃斯皮诺萨等[gydF4y2Ba |
计步和人力资源gydF4y2Ba |
行走误差为2.6%;慢跑误差为5.1%gydF4y2Ba 心率一致的极限是步行为−2.2至1.8 bpm,慢跑为−3.5至4.3 bpmgydF4y2Ba Apple Watch显示出高度的一致性和高度的准确性gydF4y2Ba |
Seshadri等[gydF4y2Ba |
房颤患者的HRgydF4y2Ba |
房颤患者Apple Watch 4与遥测之间的相关系数为0.7gydF4y2Ba Apple Watch 4 HR对房颤患者比非房颤患者更准确gydF4y2Ba 心律失常患者Apple Watch HR监测应注意gydF4y2Ba |
Seshadri等[gydF4y2Ba |
房颤gydF4y2Ba |
Apple Watch 4的通知在90个实例中正确识别了34个房颤(灵敏度为41%),没有假阳性,31%不确定gydF4y2Ba Apple Watch 4与遥测的一致性为61%gydF4y2Ba Apple watch导出的ECG PDF文件显示90例中84例为AF(敏感性96%),无假阳性,2例生成PDF失败gydF4y2Ba Apple Watch 4心电图pdf与遥测的一致性为98.9%gydF4y2Ba 由于不结论率高,需要进一步验证gydF4y2Ba |
Glasheen等人[gydF4y2Ba |
轮椅使用gydF4y2Ba |
Apple Watch 1只在高频率固定频率任务上表现出良好的一致性,在低频率任务上有显著的高估gydF4y2Ba 手臂测功法在所有节奏上都表现出良好的一致性gydF4y2Ba 地面任务的一致性较差,存在显著差异gydF4y2Ba |
黄恩等[gydF4y2Ba |
阻塞性睡眠呼吸暂停和房颤患者的HRgydF4y2Ba |
Apple Watch 1的可变性随着HR测量值的增加而增加gydF4y2Ba Lin一致性相关系数为0.88,表明Apple Watch 1与遥测的一致性是可以接受的gydF4y2Ba |
一个gydF4y2Ba分:photoplethysmography。gydF4y2Ba
bgydF4y2BaHR:心率。gydF4y2Ba
cgydF4y2BaEE:能量消耗。gydF4y2Ba
dgydF4y2BaBpm:每分钟节拍。gydF4y2Ba
egydF4y2BaHRV:心率变异性。gydF4y2Ba
fgydF4y2Ba低频:低频。gydF4y2Ba
ggydF4y2Ba心力衰竭:高频。gydF4y2Ba
hgydF4y2BaVO2R:备用耗氧量。gydF4y2Ba
我gydF4y2BaENMO:欧几里得范数- 1。gydF4y2Ba
jgydF4y2Ba心房颤动。gydF4y2Ba
kgydF4y2Ba心电图:心电图。gydF4y2Ba
一些已发表的关于可穿戴设备、智能手表和相关生理测量的评论也被确定为此次搜索的一部分(gydF4y2Ba
吕等[gydF4y2Ba
里德和大卫[gydF4y2Ba
金等[gydF4y2Ba
乔等人[gydF4y2Ba
Shin等[gydF4y2Ba
阿提格和弗兰克[gydF4y2Ba
吉洛多等[gydF4y2Ba
欧德里斯科尔等人[gydF4y2Ba
希基等[gydF4y2Ba
在Apple Watch系列中,有几种检测和监控人力资源指标的机制。至少,所有Apple Watch系列都使用photoplethysmography (PPG)光学HR传感器来检测低或高HR和不规则节律。在新款Apple Watch中,可以选择额外的传感器来记录心电图。因此,Apple Watch用户可以通过独立的应用程序访问两种独立的HR测量方法,这些应用程序可以提供与医疗设备类似的功能[gydF4y2Ba
传统上,临床HR和心脏评估是通过12导联心电图记录进行的;但是,这不适用于连续监测应用。可穿戴设备通常使用基于PPG和ecg的传感器,它们更容易集成,但提供的信息更少。不规则的HR通知检查显示“可能提示房颤”的不规则节律事件[gydF4y2Ba
苹果心脏研究于2017年11月至2018年8月进行,通过PPG记录评估了419,093名登记参与者,以确定是否存在以前未诊断的房颤[gydF4y2Ba
一项通过PPG监测HR以检测阻塞性睡眠呼吸暂停患者房颤存在的试点验证研究发现,Apple Watch HR宣布的事件与GE医疗保健CARESCAPE Monitor B650遥测结果一致[gydF4y2Ba
Shcherbina等人的研究[gydF4y2Ba
由HR衍生而来的是HRV,心脏性能的另一种测量方法,表明心跳之间的时间变化(神经网络或RR间隔)在时间或频域。这是一种监测心脏健康、睡眠质量、精神压力、慢性疼痛、创伤后应激障碍、双相情感障碍和创伤性脑损伤的方法[gydF4y2Ba
达尔梅达等[gydF4y2Ba
可穿戴设备在监测心理健康和相关生理压力源方面的潜力在于用户解释和理解他们的情绪意识和情绪调节的预期能力,或者将这些信息收集起来并传递给护理人员或临床医生进行后续行动。gydF4y2Ba
恐慌症通常与其他精神健康问题一起出现,对此进行监测是有价值的。恐慌发作是指突然或突然的不自主觉醒,心率迅速升高并在几分钟内消退,通常在此之前出现心肺不稳定[gydF4y2Ba
与其他设备相比,有关HR和HRV的生理数据准确性通常被认为是有利的,特别是在静止状态下,并且可能为心理健康监测应用的需求提供有价值的数据。gydF4y2Ba
另一个关键的跟踪功能是计算步数和通过EE燃烧的平均或总卡路里。情感表达和运动跟踪的一个关键特征是通过设定个人活动目标来提供动机。Apple Watch上使用的健身应用程序有助于跟踪进度更新和设定活动目标。设定激励目标有助于体重管理和整体健康状况跟踪,并可在Apple Watch内进行编程[gydF4y2Ba
可穿戴设备通常能够确定低强度和高强度活动之间的差异,但如果要提取更准确的绝对情感表达,则需要提高对环境变化的适应能力,特别是随着运动强度的增加。大多数包括Apple Watch在内的验证研究表明,在不同活动强度水平下,总情感表达被高估了[gydF4y2Ba
目前,穿戴者可根据自己的需要,选择不同的运动类型和强度(gydF4y2Ba
Apple Watch在锻炼应用程序中的锻炼类型。gydF4y2Ba
活动类型gydF4y2Ba | 子类型gydF4y2Ba | 笔记gydF4y2Ba |
走gydF4y2Ba | 室内或室外gydF4y2Ba |
Apple Watch Series 1需要iPhone校准GPS计算的速度和距离(Apple Watch Series 2之后)gydF4y2Ba 高度计的高度(Apple Watch Series 3开始)gydF4y2Ba |
运行gydF4y2Ba | 室内或室外gydF4y2Ba |
选择使用蓝牙胸带代替集成PPGgydF4y2Ba一个gydF4y2Ba心脏传感器减少运动伪影gydF4y2Ba |
骑自行车gydF4y2Ba | 室内或室外;电动自行车或手动(watchOS 8)gydF4y2Ba |
速度和距离(Apple Watch Series 2开始)和地图高度(Apple Watch Series 3开始)gydF4y2Ba 自动检测启动和停止(来自watchOS 8)gydF4y2Ba |
椭圆gydF4y2Ba | 椭圆机gydF4y2Ba | N/AgydF4y2BabgydF4y2Ba |
桨手gydF4y2Ba | 桨手机gydF4y2Ba | N/AgydF4y2Ba |
楼梯步进gydF4y2Ba | 步进机gydF4y2Ba | N/AgydF4y2Ba |
这种训练gydF4y2BacgydF4y2Ba | 剧烈运动后短时间休息(30-45秒)gydF4y2Ba |
可能会影响人力资源gydF4y2BadgydF4y2Ba传感器gydF4y2Ba 卡路里与加速度计跟踪gydF4y2Ba |
徒步旅行gydF4y2Ba | 跟踪速度,距离,海拔增加和卡路里燃烧gydF4y2Ba |
需要高度计(苹果手表系列3开始)或配对电话与高度计gydF4y2Ba |
瑜伽gydF4y2Ba | 所有类型的瑜伽gydF4y2Ba | N/AgydF4y2Ba |
功能力量训练gydF4y2Ba | 用哑铃、阻力带和药球进行动态力量训练gydF4y2Ba | N/AgydF4y2Ba |
跳舞gydF4y2Ba | 各种类型的舞蹈gydF4y2Ba | N/AgydF4y2Ba |
冷却时间gydF4y2Ba | 简单的动作和伸展gydF4y2Ba | N/AgydF4y2Ba |
核心训练gydF4y2Ba | 腹部和背部的力量建设gydF4y2Ba | N/AgydF4y2Ba |
游泳gydF4y2Ba | 泳池或露天游泳gydF4y2Ba |
设置池长度;GPS不是用来节省电池的gydF4y2Ba 公开游泳需要GPS;可能影响人力资源传感器gydF4y2Ba |
轮椅gydF4y2Ba | 室外轮走配速和室外轮跑配速gydF4y2Ba |
Apple Watch Series 2开始使用GPS或Apple Watch Series 1的iPhone与GPS配对gydF4y2Ba 测量时间,速度,距离,卡路里,人力资源和推动gydF4y2Ba |
其他gydF4y2Ba | 添加锻炼类型gydF4y2Ba |
HR和运动传感器一起工作,提供准确的读数gydF4y2Ba 是否会显示用户喜欢的锻炼方式gydF4y2Ba |
一个gydF4y2Ba分:photoplethysmography。gydF4y2Ba
bgydF4y2BaN/A:不适用。gydF4y2Ba
cgydF4y2BaHIIT:高强度间歇训练。gydF4y2Ba
dgydF4y2BaHR:心率。gydF4y2Ba
个人活动跟踪和目标设定可以增加锻炼,对身心健康都有好处。心理健康益处的关键组成部分可以在自我反思和正念的个性化方法中看到[gydF4y2Ba
关于EE可接受的准确性水平有一些不明确的地方,因为它取决于应用程序的上下文。对于健康应用,情感表达的绝对准确性可能并不关键,也与干预的主要目标不一致。在这种情况下,小的不准确对用户来说可能不是特别重要。跟踪一般运动模式,结合心率变异性和呼吸频率变异性的测量,可能足以监测与工作有关的压力,发现躁狂、焦虑或抑郁发作,或与睡眠有关的障碍(失眠)[gydF4y2Ba
2020年6月推出的watchOS 7带来了集成的睡眠监控,以跟踪Apple Watch Series 3及以上的佩戴者的睡眠质量和持续时间。2021年9月发布的watchOS 8通过报告睡眠呼吸频率改善了这一点[gydF4y2Ba
Roomkham等[gydF4y2Ba
然而,基于加速度测量的腕戴式睡眠监测器也受到了批评,对于使用腕戴式设备监测睡眠以识别睡眠深度和清醒时间的可靠性也存在一些怀疑。大约5%(1/19)的研究使用了三种设备——小米手环活动追踪器、MotionWatch 8和Sleep Cycle手机应用程序——来监测睡眠[gydF4y2Ba
人们认识到,睡眠质量低可能会加剧身心健康问题,而睡眠跟踪可用于提高用户对可能出现的睡眠问题的意识[gydF4y2Ba
文献表明,大多数带有加速度计的可穿戴设备在睡眠检测方面灵敏度高,但特异性低[gydF4y2Ba
Apple Watch是一款传感器丰富、结构合理、可连接的设备。它使用了大量的应用程序,并在心理健康领域具有巨大的应用潜力(gydF4y2Ba
Apple Watch传感器通常包括3轴加速度计、陀螺仪和磁力计、基于ppg的光学HR传感器、高度计、环境光传感器、温度传感器、ECG和电容式(触摸)传感器[gydF4y2Ba
Apple Watch传感器、应用程序和潜在的心理健康应用程序概述心电图:心电图;GNSS:全球导航卫星系统;LTE:长期演进;分:photoplethysmography。gydF4y2Ba
Apple Watch系列功能的演变。特征升级(↑)和新特征增加(+)表示。心电图:心电图;GNSS:全球导航卫星系统;LTE:长期演进;NFC:近场通信;OLED:有机发光二极管;UWB:超宽带。gydF4y2Ba
Apple Watch所有代的主要传感器之一是光学HR传感器,用于收集HR数据。这些传感器所依赖的科学原理是PPG,它可以检测在任何给定时刻流经佩戴者手腕的血量。用光电二极管测量绿色和红外发光二极管(LED)光的反射,允许将HR确定为信号的周期性变化。通过每秒闪烁数百次,光学HR传感器可以在30至210 bpm的范围内测量HR [gydF4y2Ba
除了光学HR传感器,从系列4开始(不包括SE型号),ECG电极被集成到手表的后表面和数字表冠中。当用户的手指接触时,一个闭合的电路就会产生,用来测量穿过心脏的电势,类似于1导联心电图。心电图测量需要30秒。ECG传感器专门与ECG分类器一起使用,将心脏事件分类为房颤、正常窦性心律、高或低心率或不确定[gydF4y2Ba
一项临床研究将苹果公司开发的ECG应用程序与fda批准的临床ECG设备(GE Healthcare CardioSoft ECG设备)进行了比较,并由3名独立董事会认证的美国心脏病学家在每个ECG应用程序类别中验证了记录[gydF4y2Ba
从Apple Watch收集的健康数据可以补充智能手机数据收集和自我报告措施,以提供额外的背景,并协助确定和跟踪用户的情感和情绪健康。可穿戴设备中可用的传感技术的进步和增强的用户界面已经消除了以前使用可穿戴技术监测心理健康的一些限制因素。然而,目前使用可穿戴设备传感器的普遍共识是,它们应该与传统的筛查和诊断工具搭配使用,而不是被视为替代品[gydF4y2Ba
一篇文章比较了几种可穿戴设备,包括苹果手表(系列不详),以及它们在“提高高工作量员工的弹性和心理健康”方面的应用[gydF4y2Ba
使用Apple Watch作为数据来源可能会解决患者回忆偏倚的问题,因为大多数评估依赖于患者的自我报告。这可以减少对患者记忆的依赖,并继续询问以确保一致性。此外,这可能是一种相对低成本的方法,可以更好地长期跟踪数据中的症状和趋势[gydF4y2Ba
尽管可穿戴设备在改善心理健康方面有潜在的巨大好处,但也有一些潜在的缺点,包括对遗弃率的担忧。大约11%(2/19)的个人研究对电子可穿戴设备的长期使用进行了评论,其中一项研究指出,20%的消费者在3个月后停止使用可穿戴设备,不到50%的消费者在1.5年后继续使用[gydF4y2Ba
完成了一项有效性验证研究,使用Apple Watch收集被动传感器数据,并从基于手表的问卷应用程序中收集“生态瞬间评估”,记录患者反馈,以评估和监测年轻人的药物滥用[gydF4y2Ba
从Apple Watch收集的传感器和健康数据以及患者输入的可用性依赖于Apple为iOS和watchOS提供的应用程序编程接口框架。主要框架有HealthKit、ResearchKit、CareKit和SensorKit [gydF4y2Ba
在HealthKit框架中,可以使用一系列严格的数据类和方法来收集、存储和检索数据。通过这种方式,几乎所有类型的健康相关数据都可以存储为数值数据(如HR)和分类数据对象(如血型)。它系统地对数据进行分类,减少重复,并允许直接的统计数据分析。HealthKit支持这些类别中的每个测量单位,如长度、质量、体积和能量。框架内自动支持度量系统之间的转换,但也可以显式地定义。开发人员不能创建自定义数据类型或单位,但可以使用元数据字段存储其他数据。gydF4y2Ba
大多数调查可穿戴设备的研究收集了活动水平(步数和热量消耗)、HR和睡眠数据,但没有说明数据是如何从设备收集的、数据记录的频率或哪些指标是从HealthKit中提取的。我们认为这是研究提供的重要信息,特别是那些开发自定义应用程序的研究,以确保对数据的全面理解,允许与其他研究进行比较分析,并为未来的发展提供信息。gydF4y2Ba
由于智能手机的普及,数字表型方法一直是一个活跃的发展领域[gydF4y2Ba
早期研究表明,有关活动和地理位置的数据可能是躁狂或抑郁的早期迹象。gydF4y2Ba
围绕噪音、隐私保护、缺失数据和数据质量的问题已经得到承认,并在数据分析中提出了挑战,因为传感器可能无法提供完整的上下文[gydF4y2Ba
虽然理论上可以将智能手表的数据与从智能手机收集的数据结合起来,以提高数字表型方法的数据质量,但由于智能手表更有可能戴在身上而不是留在身上,这种方法可能与智能手表不兼容,因为智能手表在计算能力、存储、连接和(最重要的)电池电量方面受到更多的资源限制。智能手机上传感器数据的持续收集已被证明对电池寿命有重大影响,这是影响用户接受度的一个因素[gydF4y2Ba
因此,最谨慎的做法似乎是识别与心理健康相关的相关生理和生理相关信号,并构建专注于这些指标的数据的算法,而不是像传统上在数字显型中使用的那样采用拖网相关方法。这种方法也将有助于解决一些关于隐私的担忧和用户的看法,即这样的系统注定会仅仅基于过度收集数据和对因果关系的误解来诊断用户的病情[gydF4y2Ba
个人健康信息监管问题对于维护用户信任和隐私非常重要。由于对数据所有权的担忧,监管通常落后于快速的技术发展。因此,由于固有的个人健康信息问题,有人建议将可穿戴技术与消费技术区别对待。gydF4y2Ba
消费者健康设备不被视为医疗设备,因此用于远程健康监测可能不准确或不可靠。要确定它们的准确性,需要独立的核实或经过监管部门的批准程序。医疗器械监管方面的限制令人担忧,因为漫长的过程可能会扼杀创新和新技术的发展[gydF4y2Ba
此外,大多数设备制造商都提供自己的独立平台,用于用户的数据存储,这与Apple Watch的HealthKit非常相似。这些平台可能在数据访问和共享方面受到限制,形成厂商锁定,导致用户无法将个人健康信息迁移到其他平台,降低了设备的研究价值。人们担心大公司可能会控制用户的健康数据;这可能与知情同意相冲突,而知情同意是医疗实践不可或缺的一部分[gydF4y2Ba
可穿戴技术在医疗保健服务提供方面的使用仍处于起步阶段,支持其实施的证据仍在开发中。已知存在被动数据收集、数据所有权、数据使用、用户信任和用户对可穿戴技术的态度等方面的担忧,导致潜在的高废弃率[gydF4y2Ba
苹果手表应用于心理健康的最佳模式或许可以在保险行业找到,一些保险提供商已经采用了可穿戴技术,以促进更健康的生活方式。涉及可穿戴设备的激励计划已被许多美国医疗保险提供商使用,包括联合医疗保健公司、Anthem、Humana、医疗保健服务公司、Centene、CVS health(安泰)、WellCare、Kaiser Permanente、GuideWell和Molina [gydF4y2Ba
Apple Watch是一款功能强大的可穿戴设备,能够监测多种生理参数,跟踪整体健康状况。它在心理健康领域的应用是令人鼓舞的,特别是随着越来越多的研究表明身体的情绪和生理状态发生了相关变化。HRV的测量是身体和情绪状态变化的关键指标。结合其他传感器来监测一般活动、睡眠等,健康数据可以与用户提供的信息进行聚合,以协助监测甚至诊断精神健康障碍。通过以被动的方式提供更客观、数据驱动的事件记录,可以避免回忆偏差,从而获得特定的好处。缺乏方法上可靠的、可重复的关于用户利益的证据和支持性的卫生经济分析,以及对个人健康信息的存储、访问和安全的担忧,仍然是必须解决的关键因素,以便更广泛地采用精神卫生应用。gydF4y2Ba
心房纤颤gydF4y2Ba
每分钟节拍gydF4y2Ba
心电图gydF4y2Ba
能量消耗gydF4y2Ba
食品和药物管理局gydF4y2Ba
心率gydF4y2Ba
心率变异性gydF4y2Ba
不规则节奏通知功能gydF4y2Ba
发光二极管gydF4y2Ba
photoplethysmographygydF4y2Ba
神经网络区间的SDgydF4y2Ba
作者感谢虚拟心理学家和西悉尼大学主题冠军资助资助计划的联合资助。CP获得了虚拟心理学家(作者DL)的部分资助。gydF4y2Ba
没有宣布。gydF4y2Ba