原始论文gydF4y2Ba
摘要gydF4y2Ba
背景:gydF4y2Ba心率变异性(HRV)，或心脏搏动间隔的变化，是心血管系统自主调节的定量测量。据报道，来自心电图(ECG)记录的低HRV与老年人的身体虚弱有关。可穿戴技术的最新进展为更容易地将HRV监测纳入常规临床老年健康评估提供了机会。然而，从ECG和可穿戴式光电容积描记仪(PPG)设备获得的信号是不同的，在其广泛使用之前，关键的第一步是确定由PPG设备获得的HRV指标是否也与老年人的身体功能有关。gydF4y2Ba
摘要目的:gydF4y2Ba本研究旨在调查在持续护理老年住房社区中独立生活的老年人队列中，用腕戴式PPG设备和Empatica E4传感器测量的HRV与客观和自我报告的身体功能的临床测量之间的关系。我们的主要假设是较低的HRV与较低的身体功能有关。此外，我们预计HRV可以解释身体健康状况测量中显著比例的差异。gydF4y2Ba
方法:gydF4y2Ba我们评估了77名参与者，他们来自一项正在进行的65岁至95岁的老年人研究。评估包括对通常包括在老年健康评估中的领域的彻底检查。我们使用Empatica E4设备收集了HRV数据，并检查了用三角指数(HRV TI)量化的HRV与三种广泛使用和验证的身体功能测量方法之间的双变量相关性——短身体性能电池(SPPB)、定时Up and Go (TUG)和医疗结果研究简表36 (SF-36)物理综合评分。我们进一步研究了HRV TI对身体健康状况的额外预测能力，以SF-36身体综合评分和老年人累积疾病分级量表(CIRS-G)评分为特征，采用逆向淘汰的广义估计方程回归分析。gydF4y2Ba
结果:gydF4y2Ba我们观察到HRV TI与SPPB显著相关(n=52;斯皮尔曼ρ= 0.41;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.003)， TUG (n=51;ρ=−0.40;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.004)， SF-36物理综合得分(n=49;ρ= 0.37;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.009)和CIRS-G评分(n=52， ρ=−0.43;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=措施)。此外，HRV TI解释了SF-36物理综合评分中显著比例的方差(RgydF4y2Ba2gydF4y2Ba=0.28 vs 0.11(不含HRV)和CIRS-G评分(RgydF4y2Ba2gydF4y2Ba=0.33 vs 0.17不含HRV)。gydF4y2Ba
结论:gydF4y2Ba用一种相对新颖的腕式PPG设备测量的HRV TI与客观的(SPPB和TUG)和自我报告的(SF-36物理复合)身体功能测量相关。此外，HRV TI解释了自我报告的身体功能和累积疾病严重程度的额外差异，超出了传统的身体健康测量方面。未来的步骤包括纵向跟踪HRV和身体功能的变化，这将增加关于HRV作为老年人身体健康生物标志物的预测价值的重要见解。gydF4y2Ba
doi: 10.2196/13757gydF4y2Ba
关键字gydF4y2Ba
简介gydF4y2Ba
背景gydF4y2Ba
心率变异性(HRV)，或心脏搏动间隔的变化，是心血管系统自主调节的定量测量，反映了系统对压力源的反应能力[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．低HRV表明交感神经系统和副交感神经系统之间的协调不当，是未来心血管疾病的一个公认的预测因素[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．HRV还与其他直接受自主功能影响的健康方面有关，如自我调节能力和心理和生理压力[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．大多数HRV指标显示随着年龄的增长而正常下降，主要是在年轻的几十年，其中一些指标在第七个十年后再次增加[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．在对老年人的研究中，通过心电图(ECG)记录测量的低HRV已初步显示出与身体虚弱的关系[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．因此，HRV的测量可以为老年人的身体功能评估提供重要信息，并有助于识别身体衰退风险较高的个体。gydF4y2Ba
心率变异性测量gydF4y2Ba
HRV通常是在临床或实验室使用标准ECG设备或在现场使用24小时动态心电图监测器测量的[gydF4y2Ba］．虽然准确，但这些测量方法耗时，需要专家设置，而且很突兀，因此不太适合用于健康评估，也不太可能成为常规方法。最近的技术进步使得在生态更有效的环境中，可以使用不显眼的可穿戴设备测量HRV [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．例如，腕戴设备通过光电容积描记术(PPG)传感器捕捉HRV，该传感器检测每次心跳时微血管中的血量变化[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．这些血容量变化允许确定ppg衍生的峰至峰(P-P)间隔，这是由ECG记录衍生的R-R间隔的有效代理测量[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．P-P或R-R间隔也被称为节拍间隔，反映了连续心跳之间的持续时间。HRV可以从许多不同指标的拍间间隔计算(例如，时域:正态指数的标准差;几何:三角指数[TI];频域:低频与高频功率比)[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．选择合适的HRV指标需要仔细考虑记录的长度和数据的质量。腕戴式PPG设备用于HRV监测越来越受欢迎，因为它们易于使用;然而，关于这些装置的临床使用的文献很少[gydF4y2Ba］．了解这些设备效用的关键一步是确定手腕上佩戴的PPG设备得出的HRV指标是否以及如何与老年人的身体功能相关。据我们所知，这是首次在老年人群中使用手腕上的PPG设备来获得HRV。gydF4y2Ba
研究目的gydF4y2Ba
如果来自腕戴式可穿戴设备的HRV指标与身体功能的临床测量相关，并进一步解释身体健康状况的可变性，那么可穿戴工具可能是老年人常规临床老年健康评估的有用补充。本研究的主要目的是调查腕戴PPG设备、Empatica E4传感器(Empatica Inc)测量的HRV之间的相关性[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba]，以及广泛使用和验证的身体功能临床测量方法，包括短期身体性能电池(SPPB)评分，计时Up和Go (TUG)评分[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba]，以及自我报告的身体功能(SF-36身体综合评分)[gydF4y2Ba]，在一个独立生活在持续护理老年住房社区(CCSHC)的老年人队列中。我们选择SPPB、TUG和SF-36分别作为身体能力和功能的客观和主观测量，因为它们是临床老年研究和健康评估中使用最广泛的身体功能测量方法[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．我们的主要假设是较低的HRV与较低的身体功能有关。我们进一步调查了HRV是否可以解释身体健康状况的额外变异性，通过SF-36身体综合评分来衡量，并通过老年累积疾病严重程度量表(CIRS-G)来衡量身体共病的存在和严重程度[gydF4y2Ba]，超出了传统记录的健康方面，如年龄、性别、种族、血压、药物和酒精使用情况、吸烟状况和人体测量。gydF4y2Ba
方法gydF4y2Ba
参与者gydF4y2Ba
加州大学圣地亚哥分校(UCSD)人类研究保护计划(HRPP)批准了这项研究方案。研究人员通过使用hrpp批准的脚本和传单的简短演讲，从圣地亚哥县的CCSHC招募了参与者。我们招募了77名居住在CCSHC独立生活区的参与者，所有参与者在参与研究前都提供了书面知情同意书。纳入和排除标准为(1)65岁以上讲英语的个体，(2)能够完成研究评估，(3)没有已知的痴呆症或其他致残性疾病的诊断。gydF4y2Ba
程序gydF4y2Ba
我们在一项正在进行的65 - 95岁老年人研究的基线评估中评估了参与者[gydF4y2Ba］．该评估包括对通常包含在老年健康评估中的领域的彻底检查:社会人口统计学和医疗健康信息、身体功能测量、认知测量和日常功能的额外评估。评估的平均时间为2:34:31 (HH:MM:SS;范围1:09:30-4:38:10)。在此评估期间进行的活动范围反映了个人在日常生活中可能遇到的任务类型，因此，从这一时间段获得的HRV测量更类似于在较长持续时间(如24小时)获得的HRV指标，反映心血管系统对一系列环境刺激和工作量的反应，而不是反映对特定刺激的即时反应的短期测量(如<5分钟)[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
在这项调查中，我们用社会人口学和临床信息对参与者进行了特征描述，包括年龄、性别、种族、教育程度、体重指数(BMI)、腰臀比、血压、药物使用(抗高血压和抗抑郁药)、CIRS-G报告的身体共患病的存在和严重程度[gydF4y2Ba]，以及根据UCSD基于绩效的技能评估简报的日常运作能力[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
物理功能测量gydF4y2Ba
我们用客观的、基于能力的测量方法和主观的、自我报告的测量方法来评估身体功能。基于能力的测量包括SPPB和TUG测试，两者都已被证明是有效的，是下肢功能和活动能力的客观测量[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．SPPB有3个子类别:以3种不同的姿势站立10秒的能力(并排，半双人和双人)，2次3米或4米的计时试验(两者中更快)，以及从椅子上站起来5次所需的时间。评分范围从0到12，分数越高表明下肢功能越好。TUG测试是根据从椅子上站起来，以舒适的速度走3米，转身，回到椅子上，然后坐下所需的时间来打分的。完成测试的时间越短，流动性越好。对于自我报告的身体功能，我们使用了来自医疗结果研究简表36 (SF-36)的身体综合评分，这是一份全球使用的问卷，用于评估与健康相关的生活质量的8个维度[gydF4y2Ba］．身体综合得分是反映自我报告的身体健康状况的8个量表得分的总和[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
心率变异性测量gydF4y2Ba
我们使用一种名为Empatica E4的腕戴设备收集原始PPG信号和拍间间隔，用于计算HRV [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．研究人员在评估开始时将Empatica E4腕带放在参与者的非惯用手腕上。在最初的几分钟内，工作人员通过E4应用程序实时检查PPG信号的质量，以确保Empatica建议的正确手腕位置。由于运动伪影的污染，腕戴式PPG传感器在休息时往往比运动时更准确，通常需要加速度测量技术来测量一致或重复的运动，以尽量减少这些伪影的影响[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba-gydF4y2Ba］．Empatica E4中的PPG传感器设计对运动伪影具有鲁棒性，即使运动本质上不是重复的，它也可以衰减噪声，使用基于多个红外光波长组合的伪影去除技术[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
Empatica E4提供了连续的心率和搏动间隔，没有插值。它去掉了与PPG信号不清楚的区域相对应的拍间间隔。为了进行后处理，我们从E4连接应用程序下载了以逗号分隔的值文件格式提供的互拍间隔。我们在MATLAB R2016a (MathWorks, Inc)中查看每个拍间间隔时间序列，并计算每个参与者的数据间隔(即非连续的拍间间隔)的百分比。我们从数据分析中删除了19名参与者，因为他们的拍间间隔记录质量较差，拍间间隔之间的间隔大于20%，导致记录的高质量拍间间隔数据不到20分钟。然后，我们使用Kubios HRV标准软件3.1.0版本处理剩余数据，使用低阈值伪影校正来调整任何剩余的异位搏动和平滑先验去趋势方法(默认λ=500) [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
选择HRV指标需要仔细考虑手腕式PPG设备的优点和局限性。Empatica E4使用算法去除错误的互拍间隔，并提供剩余的gydF4y2Ba清洁gydF4y2Ba包含节拍间隔不一定连续的区域的数据[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．为了克服这一限制并提供一个稳健有效的HRV度量，我们选择了一个对拍间间隔之间的间隙不太敏感的度量，称为HRV TI [gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．HRV TI是一个几何指标，其计算方法为拍间音程密度分布的积分除以密度分布的最大值[gydF4y2Ba]，数值越大，表明HRV越有利。HRV TI需要较长的记录周期(约20分钟)，对缺失拍间间隔具有鲁棒性，并且具有良好的个体内重现性[gydF4y2Ba］．出于这些原因，我们选择了HRV TI，并分析了每个参与者可用的最长记录周期(即全长评估)，以获得更大的测量稳定性。gydF4y2Ba
统计分析gydF4y2Ba
鉴于本研究的探索性性质，我们没有进行正式的先验幂分析。采用SPSS 25版进行相关统计分析，R 3.4.1版采用广义估计方程(GEE)逆向消去回归。我们使用Spearman相关系数来评估在整个评估期间测量的HRV TI与SPPB、TUG和SF-36物理综合评分之间的双变量相关性。根据HRV TI大于20.42，我们从相关性分析中剔除了另外5名疑似存在心律失常的参与者[gydF4y2Ba］．我们还遗漏了1名参与者的SPPB分数、2名参与者的TUG分数和4名参与者的SF-36物理综合分数。我们将其余参与者纳入分析(n=52, SPPB;n = 51,拖船;n=49, SF-36物理复合材料)。我们进行了Mann-Whitney U检验，以确定从分析中移除的参与者与保留的参与者之间是否存在差异。在我们的初步分析中，我们首先检查了HRV TI与先前已被证明与HRV相关的变量之间的相关性，包括年龄、BMI、血压和平均心率[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．我们还研究了男性和女性之间以及服用和未服用抗高血压和抗抑郁药物的参与者之间HRV TI的组间差异[gydF4y2Ba］．我们使用这些结果来确定是否使用部分相关来调整这些变量中的任何一个(即，如果任何协变量可能修改我们感兴趣的主要双变量关系，则使用SPSS中的非参数部分相关语法来控制一个或多个这些变量)。对于回归分析，我们纳入了n=42名具有所有潜在协变量(年龄、性别、种族、血压、BMI、腰臀比、SPPB和TUG评分、抗高血压和抗抑郁药使用、酒精使用、吸烟状况、SF-36物理综合评分或CIRS-G评分(取决于模型)和HRV)完整数据的参与者。我们检查了每个协变量的方差膨胀因子(VIF)，并认为VIF大于3的协变量具有高多重共线性[gydF4y2Ba］．在排除VIF大于3的协变量后，我们重建线性模型并重新计算每个协变量的VIF，并重复这一排除过程，直到所有协变量的VIF小于3。为了建立回归模型，我们从GEE模型中VIF小于等于3的所有变量开始[gydF4y2Ba］．然后我们迭代地删除最大的变量gydF4y2BaPgydF4y2Ba值，基于剩余变量重新构建新的GEE模型，并重新计算gydF4y2BaPgydF4y2Ba每个变量的值。我们重复这个过程，直到所有剩下的变量都有一个gydF4y2BaPgydF4y2Ba阈值小于或等于.2。逆向消元程序确保最终模型的偏差最小[gydF4y2Ba］．我们推导出gydF4y2BaRgydF4y2Ba2gydF4y2Ba值使用线性模型。我们为每个统计检验家族建立了统计阈值:相关显著性到Bonferroni调整gydF4y2BaPgydF4y2Ba≤.017(0.05/3感兴趣的主要结果)和gydF4y2BaPgydF4y2Ba≤。回归为025(0.05/2回归分析)。gydF4y2Ba
结果gydF4y2Ba
我们没有发现任何变量的显著差异gydF4y2Ba从相关分析中移除的个体与我们保留的个体之间(gydF4y2BaPgydF4y2Ba=。17toPgydF4y2Ba= 0)。在基线评估期间，心率保持在正常范围内:平均每分钟76次(范围63-93)。评估过程中的平均心率与平均搏动间隔长度ρ=−0.78和呈负相关gydF4y2BaPgydF4y2Ba≤措施（gydF4y2Ba)，因为心率越高，心跳间隔的时间越短，反之亦然。gydF4y2Ba
不同性别的HRV TI无显著差异(gydF4y2BaUgydF4y2Ba= 242.5;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.40)、使用抗高血压药物(gydF4y2BaUgydF4y2Ba= 271.5;gydF4y2BaPgydF4y2Ba=.37)，或服用抗抑郁药物(gydF4y2BaUgydF4y2Ba= 147.0;gydF4y2BaPgydF4y2Ba= .59)。我们也没有观察到任何潜在的协变量与HRV TI和身体功能测量之间的显著相关性(即，可能修改这些双变量关系的变量;gydF4y2Ba)．因此，对于我们关于HRV TI和身体功能测量之间关系的主要假设，我们没有使用偏相关来调整任何变量。HRV TI与SPPB、TUG和SF-36物理综合评分显著相关(gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba)．我们还观察到HRV TI与CIRS-G评分呈反比关系(gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba
回归结果显示，HRV TI解释了SF-36物理复合和CIRS-G评分表征的身体健康状况的显著比例方差。gydF4y2BaRgydF4y2Ba2gydF4y2Ba在估算SF-36物理综合评分时，HRV TI值从0.11增加到0.28;在估算CIRS-G评分时，HRV TI值从0.17增加到0.33。在逆向排除程序后，与这些身体健康状况测量相关的其他重要因素包括性别、BMI、药物使用和吸烟状况(gydF4y2Ba)．VIF值均小于2.0，共线性最小。gydF4y2Ba
| 变量名gydF4y2Ba | 值gydF4y2Ba | |
| 年龄(年;n=77)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 82.9 (6.7);67 - 98gydF4y2Ba | |
| 性别(n = 77);女性人数，n (%)gydF4y2Ba | 52 (68)gydF4y2Ba | |
| 教育(年;n=77)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 15.8 (2.4);12-20gydF4y2Ba | |
| 种族(n = 77);白种人数量，n (%)gydF4y2Ba | 68 (88)gydF4y2Ba | |
| 体重指数(kg/mgydF4y2Ba2gydF4y2Ba；n=76)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 27.9 (4.9);19-43gydF4y2Ba | |
| 腰臀比(比;n=75)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 0.87 (0.08);0.71 - -1.06gydF4y2Ba | |
| 收缩压(毫米汞柱;n=74)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 134 (17);100 - 167gydF4y2Ba | |
| 舒张压(毫米汞柱;n=74)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 75 (9);56 - 94gydF4y2Ba | |
| 加州大学圣地亚哥分校基于绩效的技能评估简介(分数;n=77)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 76.1 (12.5);37.4 - -100.0gydF4y2Ba | |
| 老年病学累积疾病评定量表(分;n=76)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 8.8 (3.2);男童gydF4y2Ba | |
| 降压药(n = 75);使用的参与者人数，n (%)gydF4y2Ba | 48 (62)gydF4y2Ba | |
| 抗抑郁药(n = 75);使用的参与者人数，n (%)gydF4y2Ba | 13 (17)gydF4y2Ba | |
| 当前吸烟者(n=75);吸烟人数，n (%)gydF4y2Ba | 1 (1)gydF4y2Ba | |
| 饮酒(n=68)， n (%)gydF4y2Ba | ||
| 终身戒酒(有;[%弃权])gydF4y2Ba | 6 (9)gydF4y2Ba | |
| 目前不常饮酒者(有;[%]喝)gydF4y2Ba | 36 (53)gydF4y2Ba | |
| 目前经常饮酒(数量是;[%]喝)gydF4y2Ba | 17 (25)gydF4y2Ba | |
| 前饮酒者(有;[%过去常喝酒])gydF4y2Ba | 9 (13)gydF4y2Ba | |
| 短物理性能电池(得分为12分;n=76)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 8.2 (2.7);他一直gydF4y2Ba | |
| 计时和Go时间(秒;n=74)，均值(SD;范围)gydF4y2Ba | 11.0 (3.1);6.1 - -23.0gydF4y2Ba | |
| 简表36物理综合(满分100分;n=70)，均值(SD);范围gydF4y2Ba | 41.8 (10.7);18.3 - -60.1gydF4y2Ba | |
| 心率变异性三角指数(n=53)，平均值(SD);范围gydF4y2Ba | 11.4 (2.9);3.7 - -17.2gydF4y2Ba | |
| 变量gydF4y2Ba | ρ(gydF4y2BaPgydF4y2Ba值)gydF4y2Ba | |||||||||
| SPPBgydF4y2Ba一个gydF4y2Ba(n = 52)gydF4y2Ba | 拖轮gydF4y2BabgydF4y2Ba(n = 51)gydF4y2Ba | SF-36物理比较gydF4y2BacgydF4y2Ba(n = 49)gydF4y2Ba | CIRS-GgydF4y2BadgydF4y2Ba(n = 52)gydF4y2Ba | 年龄(n = 53)gydF4y2Ba | 身体质量指数gydF4y2BaegydF4y2Ba(n = 51)gydF4y2Ba | 腰臀比(n=52)gydF4y2Ba | Sys英国石油公司gydF4y2BafgydF4y2Ba(n = 50)gydF4y2Ba | Dia英国石油公司gydF4y2BaggydF4y2Ba(n = 50)gydF4y2Ba | 意味着人力资源gydF4y2BahgydF4y2Ba(n = 53)gydF4y2Ba | |
| HRV TIgydF4y2Ba我gydF4y2Ba(n = 53)gydF4y2Ba | 0.41gydF4y2BajgydF4y2Ba；gydF4y2Ba （gydF4y2Ba.003gydF4y2Ba）gydF4y2Ba |
−gydF4y2Ba0.40gydF4y2BajgydF4y2Ba；gydF4y2Ba （gydF4y2Ba04gydF4y2Ba）gydF4y2Ba |
0.37gydF4y2BajgydF4y2Ba；gydF4y2Ba （gydF4y2Ba.009gydF4y2Ba）gydF4y2Ba |
−0.43gydF4y2BajgydF4y2Ba；(措施)gydF4y2Ba | −0.10;gydF4y2Ba (点)gydF4y2Ba |
0.07;gydF4y2Ba (.64点)gydF4y2Ba |
−0.20;gydF4y2Ba (16)gydF4y2Ba |
0.07;gydF4y2Ba (点)gydF4y2Ba |
0.01;gydF4y2Ba (.97点)gydF4y2Ba |
−0.36gydF4y2BajgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (.009)gydF4y2Ba |
| SPPBgydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2BakgydF4y2Ba | −0.79gydF4y2BalgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (≤措施)gydF4y2Ba |
0.59gydF4y2BalgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (≤措施)gydF4y2Ba |
−0.23;gydF4y2Ba (厚)gydF4y2Ba |
−0.29;gydF4y2Ba (.04点)gydF4y2Ba |
0.10;gydF4y2Ba (相关性)gydF4y2Ba |
−0.08;gydF4y2Ba (58)gydF4y2Ba |
0.06;gydF4y2Ba (i)gydF4y2Ba |
0.10;gydF4y2Ba (49)gydF4y2Ba |
−0.04;gydF4y2Ba (.80)gydF4y2Ba |
| 拖轮gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | −0.39gydF4y2BajgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (.007)gydF4y2Ba |
0.19;gydF4y2Ba ()gydF4y2Ba |
0.40gydF4y2BajgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (04)gydF4y2Ba |
−0.15;gydF4y2Ba (.30)gydF4y2Ba |
0.10;gydF4y2Ba (50)gydF4y2Ba |
−0.02;gydF4y2Ba (.87点)gydF4y2Ba |
−0.13;gydF4y2Ba (点)gydF4y2Ba |
0.18;gydF4y2Ba (.20)gydF4y2Ba |
| SF-36物理比较gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | −0.65gydF4y2BalgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (≤措施)gydF4y2Ba |
−0.24;gydF4y2Ba (10)gydF4y2Ba |
0.07;gydF4y2Ba (主板)gydF4y2Ba |
−0.08;gydF4y2Ba (.59)gydF4y2Ba |
−0.08;gydF4y2Ba (收)gydF4y2Ba |
−0.10;gydF4y2Ba (至)gydF4y2Ba |
−0.07;gydF4y2Ba (主板)gydF4y2Ba |
| CIRS-GgydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | −0.20;gydF4y2Ba (16)gydF4y2Ba |
0.19;gydF4y2Ba (.19)gydF4y2Ba |
−0.05;gydF4y2Ba (综合)gydF4y2Ba |
−0.02;gydF4y2Ba (多多)gydF4y2Ba |
−0.03;gydF4y2Ba (点)gydF4y2Ba |
0.09;gydF4y2Ba (54)gydF4y2Ba |
| 年龄gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | −0.14;gydF4y2Ba (点)gydF4y2Ba |
0.40gydF4y2BalgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (.003)gydF4y2Ba |
0.35gydF4y2BajgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (幅)gydF4y2Ba |
0.18;gydF4y2Ba (增长)gydF4y2Ba |
0.00;gydF4y2Ba (> 0)gydF4y2Ba |
| 身体质量指数gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | 0.01;gydF4y2Ba (至)gydF4y2Ba |
−0.12;gydF4y2Ba (点)gydF4y2Ba |
0.13;gydF4y2Ba (.37点)gydF4y2Ba |
−0.21;gydF4y2Ba (.14点)gydF4y2Ba |
| 腰臀比gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | 0.13;gydF4y2Ba (36)gydF4y2Ba |
0.05;gydF4y2Ba (大于)gydF4y2Ba |
−0.09;gydF4y2Ba (.51)gydF4y2Ba |
| Sys英国石油公司gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | 0.64gydF4y2BalgydF4y2Ba；gydF4y2Ba (≤措施)gydF4y2Ba |
−0.11;gydF4y2Ba (.46)gydF4y2Ba |
| Dia英国石油公司gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | - - - - - -gydF4y2Ba | −0.03;gydF4y2Ba (新)gydF4y2Ba |
一个gydF4y2BaSPPB:短物理性能电池。gydF4y2Ba
bgydF4y2Ba托格:计时开始。gydF4y2Ba
cgydF4y2BaSF-36物理综合评分:简表36物理综合评分。gydF4y2Ba
dgydF4y2Ba老年病学累积疾病分级量表。gydF4y2Ba
egydF4y2BaBMI:身体质量指数。gydF4y2Ba
fgydF4y2BaSys BP:收缩压。gydF4y2Ba
ggydF4y2BaDia BP:舒张压。gydF4y2Ba
hgydF4y2BaHR:心率。gydF4y2Ba
我gydF4y2BaHRV TI:心率变异性三角指数。gydF4y2Ba
jgydF4y2BaPgydF4y2Ba≤.017．gydF4y2Ba
kgydF4y2Ba不适用。gydF4y2Ba
lgydF4y2BaPgydF4y2Ba≤措施。gydF4y2Ba
| 参数gydF4y2Ba | 估计gydF4y2Ba | 天真的SEgydF4y2Ba | 天真的zgydF4y2Ba | 健壮的SEgydF4y2Ba | 健壮的zgydF4y2Ba | PgydF4y2Ba价值gydF4y2Ba | |
| SF-36gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba物理综合得分gydF4y2Ba | |||||||
| 拦截gydF4y2Ba | 22.01gydF4y2Ba | 5.81gydF4y2Ba | 3.79gydF4y2Ba | 6.05gydF4y2Ba | 3.64gydF4y2Ba | ≤措施gydF4y2Ba | |
| HRV TIgydF4y2BabgydF4y2Ba | 1.58gydF4y2Ba | 0.47gydF4y2Ba | 3.38gydF4y2Ba | 0.44gydF4y2Ba | 3.58gydF4y2Ba | ≤措施gydF4y2Ba | |
| 性别gydF4y2Ba | 5.88gydF4y2Ba | 3.01gydF4y2Ba | 1.96gydF4y2Ba | 2.79gydF4y2Ba | 2.11gydF4y2Ba | .04点gydF4y2Ba | |
| 降压药gydF4y2Ba | −5.95gydF4y2Ba | 2.71gydF4y2Ba | −2.20gydF4y2Ba | 2.53gydF4y2Ba | −2.35gydF4y2Ba | 02gydF4y2Ba | |
| 吸烟情况gydF4y2Ba | 6.72gydF4y2Ba | 2.71gydF4y2Ba | 2.48gydF4y2Ba | 2.46gydF4y2Ba | 2.73gydF4y2Ba | .006gydF4y2Ba | |
| CIRS-GgydF4y2BacgydF4y2Ba分数gydF4y2Ba | |||||||
| 拦截gydF4y2Ba | 8.62gydF4y2Ba | 3.02gydF4y2Ba | 2.85gydF4y2Ba | 2.80gydF4y2Ba | 3.07gydF4y2Ba | .002gydF4y2Ba | |
| HRV TIgydF4y2BadgydF4y2Ba | −0.46gydF4y2Ba | 0.14gydF4y2Ba | −3.41gydF4y2Ba | 0．10gydF4y2Ba | −4.56gydF4y2Ba | ≤措施gydF4y2Ba | |
| 性别gydF4y2Ba | −1.56gydF4y2Ba | 0.89gydF4y2Ba | −1.75gydF4y2Ba | 0.81gydF4y2Ba | −1.93gydF4y2Ba | ．05gydF4y2Ba | |
| 身体质量指数gydF4y2BaegydF4y2Ba | 0.15gydF4y2Ba | 0.09gydF4y2Ba | 1.70gydF4y2Ba | 0.07gydF4y2Ba | 1.96gydF4y2Ba | ．05gydF4y2Ba | |
| 降压药gydF4y2Ba | 2.52gydF4y2Ba | 0.83gydF4y2Ba | 3.05gydF4y2Ba | 0.71gydF4y2Ba | 3.57gydF4y2Ba | ≤措施gydF4y2Ba | |
| 抗抑郁药gydF4y2Ba | 1.34gydF4y2Ba | 0.91gydF4y2Ba | 1.47gydF4y2Ba | 0.95gydF4y2Ba | 1.41gydF4y2Ba | 16gydF4y2Ba | |
一个gydF4y2BaSF-36:简写36。gydF4y2Ba
bgydF4y2BaHRV TI:心率变异性三角指数gydF4y2Ba
cgydF4y2Ba老年病学累积疾病分级量表。gydF4y2Ba
dgydF4y2BaHRV:心率变异性。gydF4y2Ba
egydF4y2BaBMI:身体质量指数。gydF4y2Ba
讨论gydF4y2Ba
主要研究结果gydF4y2Ba
在这项研究中，我们探讨了在对独立生活在CCSHC的老年人进行标准临床老年病学评估时，使用腕戴式设备测量的HRV与基于能力和自我报告的身体功能测量之间的关系。我们的主要假设得到了支持，因为我们观察到HRV TI与基于能力的身体功能测量之间存在显著关系，即SPPB和TUG [gydF4y2Ba-gydF4y2Ba]和自我报告的身体功能，通过SF-36身体综合评分来衡量[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．此外，我们观察到HRV TI解释了生理健康状况中显著比例的差异，如SF-36物理复合和CIRS-G评分[gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba
心率变异性、身体机能和身体健康之间的关系gydF4y2Ba
HRV TI与SPPB和TUG以及自我报告的身体功能测量之间的关系值得注意。自我报告和基于能力的身体能力测量报告以不同方式提供关于身体功能的信息[gydF4y2Ba］．例如，自我报告的测量方法更有效地区分身体功能水平较低的人，他们可能无法完成基于能力的测试[gydF4y2Ba］．相比之下，自我报告的测量方法不能很好地区分处于中等或高级功能范围的人。基于能力的测量方法提供了更广泛的身体功能信息，比自我报告的高能力测量方法更有效[gydF4y2Ba］．在我们的样本中，我们观察到SPPB和TUG分数与自我报告的身体功能之间存在显著的关系。我们还观察到身体合并症的存在与自我报告的身体功能之间呈反比关系，这与先前的报告一致，表明报告更多健康问题的老年人也报告较低的感知功能水平[gydF4y2Ba］．在本研究中，身体共病(CIRS-G)的存在与HRV TI有关，但与SPPB或TUG评分无关。因此，HRV TI可能表征了老年人身体健康的一个补充方面，而这是身体能力测量无法捕捉到的。gydF4y2Ba
以前的工作已经确定了通过标准ECG或Holter监测量化的HRV与老年人身体功能之间的关系[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．特别是，虚弱似乎与生理灵活性的丧失有关，如非线性HRV动力学所量化的[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．如果HRV的变化先于身体衰退，那么定期测量HRV可能是老年人有用的生物标志物。据报道，低HRV与男性、年龄较大和吸烟一起，也是慢性疾病(包括高血压和高血糖)的重要预测因素，并在12年内诊断为糖尿病[gydF4y2Ba］．这些发现表明，HRV监测可能有助于识别身体衰退和慢性疾病发展的高风险个体。gydF4y2Ba
高HRV被描述为一种适应能力的衡量方法[gydF4y2Ba]，与维持身体机能直接相关。在本研究中观察到的HRV TI与身体功能和身体健康测量之间的一致关系表明，用可穿戴设备量化的HRV TI确实与老年人的身体功能和累积疾病负担有关。这些关系并没有被HRV和年龄之间的直接联系所解释，这表明这种测量自主功能的方法可能对衰老研究有用。这一发现并不令人惊讶，因为先前HRV与年龄之间的关系通常在更广泛的年龄范围内观察到[gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba，gydF4y2Ba］．尽管标准ECG和Holter监测记录对于各种病理情况下的风险分层很有用[gydF4y2Ba-gydF4y2Ba]，我们的研究结果表明，可穿戴设备可能也有助于量化老年人的自主神经功能障碍。虽然HRV与身体能力测量显著相关，但平均心率没有，这表明仅测量心率并不能捕捉到自主调节和身体功能之间的关系。gydF4y2Ba
心率变异性测量的可穿戴技术gydF4y2Ba
可穿戴科技的普及程度[gydF4y2Ba]，来自腕戴式可穿戴设备的HRV与身体功能测量之间的关系表明，将用于HRV监测的可穿戴设备纳入临床老年评估可能有助于早期发现身体衰退。特别是，类似手表的设备是理想的，因为它们是非侵入性的，体积小，并且不会干扰临床老年健康评估期间进行的活动。这些设备成本也相对较低，不需要专家设置，并且可能比ECG设备更容易部署在远程家庭健康环境中。在未来，这种可穿戴设备可能是监测老年人健康的理想设备，进一步能够早期发现身体衰退并进行早期干预，以改善自主调节，并可能延缓身体功能的恶化。然而，这种通过可穿戴设备进行的HRV长期监测，需要仔细考虑老年人对技术的采用，以及数据隐私和知情同意等伦理问题[gydF4y2Ba］．考虑到本研究中观察到的与身体健康状况测量的关系，以及身体功能下降不仅发生在65岁以上的成年人，监测年轻人群中的HRV也可能很重要。众所周知，HRV随着年龄的增长而下降，特别是在60岁之前，但这些相关性只是适度的[gydF4y2Ba］．因此，也许那些身体健康状况较差的人也表现出更大的衰退趋势。如果HRV指标也与年轻人的身体健康状况有关，那么早期发现HRV下降可能会使更及时的干预措施以减缓进一步的下降。gydF4y2Ba
心率变异性测量的未来目标gydF4y2Ba
在这项研究中，我们在一次评估中测量了HRV，以证明用可穿戴设备量化的HRV指标与临床身体功能测量之间的关系;然而，我们打算纵向跟踪这组参与者。这些发现将有助于确定可穿戴设备的HRV是否预测或与身体功能的变化相吻合。我们还对使用腕戴式设备对老年人进行更频繁的HRV测量的可行性感兴趣，并计划检查HRV指标的日常可变性。HRV测量的临床价值很可能是在个体而不是群体的水平上;因此，识别一个人的正常HRV范围之外的变化可能有助于了解早期衰退。gydF4y2Ba
研究的局限性gydF4y2Ba
这项研究有几个局限性。这是一个以白人和中上层阶级老年人为主的小样本，所以我们的发现可能不适用于其他人群。我们也有大多数女性参与者，这可能阻止了我们检测由于性别导致的HRV差异。然而，据报道，HRV的性别差异在50岁后就会消失[gydF4y2Ba］．此外，这项调查的横断面性质排除了得出所调查变量之间因果关系的能力。在本研究中，我们只研究了一种PPG设备，Empatica E4传感器。然而，我们没有使用该设备提供的HRV指标(Empatica没有提供这些数据)。我们只是简单地使用该设备收集原始的互拍间隔数据，然后使用知名的Kubios HRV软件[gydF4y2Ba]来计算HRV TI。缺少拍间间隔的存在影响了我们对HRV度量的选择(我们选择了HRV TI而不是其他)，特别是，它阻止了我们使用基于频率的HRV度量，因为它们受到缺少拍间间隔的影响。据报道，基于频率的度量更能描述交感神经和副交感神经活动之间的平衡[gydF4y2Ba]，提高可穿戴设备的拍间间隔录音的质量是相当重要的。我们还不得不从统计分析中删除了相当数量的参与者，因为他们的互拍间隔录音质量很差。未来的研究旨在改进可穿戴技术，如Empatica E4，以提高记录质量(例如，进一步减少运动伪影)，这对于提高这些设备的实用性至关重要。最后，我们不能轻易地将本研究中获得的HRV TI值与先前建立的规范进行比较，原因有几个，包括报告HRV TI度量的频率较低，计算方法的差异，以及记录时间的不同(例如，通常在24小时内完成)。gydF4y2Ba
结论gydF4y2Ba
总之，我们证明了使用一种相对新颖的可穿戴设备Empatica E4传感器测量的HRV TI与单一评估期间收集的老年人身体功能和累积疾病负担(CIRS-G)的客观(SPPB和TUG)和自我报告(SF-36物理复合)测量相关。此外，HRV TI解释了生理健康状况中显著比例的差异，如SF-36生理综合评分和CIRS-G评分所示，超出了生理健康的典型测量方面。接下来的步骤包括对HRV和身体功能变化的纵向跟踪，这将为HRV作为老年人功能结果的生物标志物的可能预测价值提供重要的见解。gydF4y2Ba
致谢gydF4y2Ba
作者感谢所有研究参与者对这项工作的贡献。这项研究的资金部分由国家心理健康研究所T32老年心理健康计划提供(向Dilip V Jeste[首席研究员]授予MH019934)，加州大学圣地亚哥分校斯坦因老龄化研究所，以及IBM AI研究院通过AI视野网络IBM-加州大学圣地亚哥分校AI健康生活计划提供。gydF4y2Ba
利益冲突gydF4y2Ba
没有宣布。gydF4y2Ba
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缩写gydF4y2Ba
| 体重指数:gydF4y2Ba身体质量指数gydF4y2Ba |
| CCHSC:gydF4y2Ba持续关怀老年住房社区gydF4y2Ba |
| CIRS-G:gydF4y2Ba老年病学累积疾病评定量表gydF4y2Ba |
| 心电图:gydF4y2Ba心电图gydF4y2Ba |
| 哎呀:gydF4y2Ba广义估计方程gydF4y2Ba |
| HRPP:gydF4y2Ba人类研究保护计划gydF4y2Ba |
| HRV:gydF4y2Ba心率变异性gydF4y2Ba |
| 分:gydF4y2BaphotoplethysmographygydF4y2Ba |
| SF-36:gydF4y2Ba简写36gydF4y2Ba |
| SPPB:gydF4y2Ba短物理性能电池gydF4y2Ba |
| TI:gydF4y2Ba三角指数gydF4y2Ba |
| 拉:gydF4y2Ba定时起跑gydF4y2Ba |
| VIF:gydF4y2Ba方差膨胀因子gydF4y2Ba |
G·艾森巴赫(G Eysenbach)编辑;提交19.02.19;L Rutter, A Kamisalic同行评审;对作者13.05.19的评论;修订版本收到16.07.19;接受19.08.19;发表23.10.19gydF4y2Ba
版权gydF4y2Ba©Sarah Anne Graham, Dilip V Jeste, Ellen E Lee, chung - chin Wu, Xin Tu, Ho-Cheol Kim, Colin A Depp。最初发表于JMIR Mhealth和Uhealth (http://mhealth.www.mybigtv.com)， 2019年10月23日。gydF4y2Ba
这是一篇根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布的开放获取文章，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 mhealth和uhealth上的原创作品。必须包括完整的书目信息，http://mhealth.www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接，以及此版权和许可信息。gydF4y2Ba