Name: 呼吸リハビリテーションに運動アドヒアランスを研究する継続的なデータ追跡技術を使用して (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-11-08T23:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 42 s
Description: 学ぶ継続的データ追跡技術を用いた呼吸リハビリテーションにおける運動アドヒアランス測定法。心拍数データを収集・分析し、処方強度への遵守率を正確に算出する手法を解説します。

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カナダ肺協会 - カナダ呼吸器医療従事者、フォン·ド·RECHERCHEデュケベック - サンテ（FRQS）

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</ol>

著者は、彼らが競合する経済的利益を持っていないことを宣言します。

連続データトラッキング技術は、運動アドヒアランスの非常に正確な測定のために有効になります。この手順は、容易に目標ワット数、レベル、速度、又はMETレベルと目標心拍数範囲を置換することによって付着の他の定義に適合させることができる。この例では、ウォームアップとクールダウンの段階があるため、当社の特定の研究目的の行使相を分離するために排除された。ウォームアップとクールダウンの相が他の研究者が興味を持つべきであり、ステップ2.3（「nontraining段階の排除」）プロトコルから排除することができる。さらに、ハードウェアとソフトウェアは、このような楕円形のトレッドミル、ステッパー、アームエルゴメーターなどのトレーニングの他のモードへの付着性を測定することも可能です。 上記のプロトコルを、以下の場合には、一定の簡単な手順が重要です。まず、CardioMemoryソフトウェアは、Tracのように運動データのための運動器具（ 例えば 。自転車エルゴメーター）前に開始されなければならないKED、その後記録した。データはこの初期段階で失われるべき、データ抽出プロトコルがそれに応じて調整する必要がある。第二に、干渉源は、クロストークおよび/またはデータ損失のリスクを低減するために最小化されなければならない。心拍数のモニターは、機器やソフトウェアと無線で通信。密着性を計算するために目標心拍数を使用する場合したがって、干渉は特に有害である。最後に、大量のデータのために可能にする能力を有するデータベースの統計ソフトウェアを選択することが肝要である。例えば、10の参加者は40分ごとに36セッションを完了すると研究では、データ点の864000行が生成される。 SAS 24とSPSSの25行数には制限がないのに対し、Excel 2007とそれ以降のバージョンでは、ワークシート23で1,048,576行が含まする能力を有する。所与の研究のために期待されるデータポイントの総数に応じて、ソフトウェアがそれに応じて選択する必要がある。 </p&gt; この技術の顕著な利点にもかかわらず、二つの主要な制限が存在する。第一の機器および/またはソフトウェア障害から生じ得るデータ損失である。上述したように、データの損失は、無線デバイス（ すなわち 、携帯電話や無線LAN）との電気的干渉によるもので、より具体的には、心拍数の無線データ伝送と干渉することができる。しかし、時々、データ損失も判定不能の原因に起因することができる。第二の制限は、ソフトウェアを識別/異なる位相を区別するために、体系的に運動プロトコルをマークするか、分割するオプションを提供しないということです。このオプションが利用可能であった場合は、対象となる運動相の抽出を遵守計算プロトコルの手順を制限するであろう、ソフトウェアで直接行うことができた。それができるようになるだけでなく、マーカーを配置するオプションが間隔または断続的な訓練プロトコルの遵守の研究のために実用的である異なる位相（ 例えば 、高強度に対する低）の分化。 今後の展望については、正確に遵守を定量化するための継続的なデータのトラッキング技術の使用は、異なる介入に対する運動応答のパターンを調査する研究者を可能にアドヒアランスの決定要因を特定し、良いと貧しいadherersを特徴づけるでしょう。最終的には、運動の付着をよりよく理解するには、運動リハビリテーションプログラムの最適化を可能にする。

呼吸リハビリテーション（PR）は、運動トレーニング、患者教育と心理社会的支援を組み合わせ、広く肺疾患1-5の管理における礎石として認識されます。 PRの目標は、症状を軽減機能状態を最適化するため、健康関連QOLを改善し、医療費4,5を減少させることである。 31のメタ分析では、慢性閉塞性肺疾患（COPD）でのランダム化比較試験を、PRが著しく、運動能力を改善する呼吸困難および疲労を軽減し、感情的な機能を改善し、それらの条件6の制御の患者の感覚を増強することが示された。さらに、証拠は病院8月13日で過ごした呼吸増悪7と日数を減らすことでその有効性を文書化します。それはこの介入3-5に関連する利益の多くを担当しているので、運動トレーニングは成功のPRの鍵と考えられている。しかし、いくつかの主要な問題患者が運動を推奨量またはレベルに付着している。推奨される治療への不遵守は、治療的介入の失敗だけでなく、健康上のリソース14の非効率的な使用になることがあります。 世界保健機関（WHO）によれば、用語&#39;&#39;付着は&#39;&#39;その人の行動が医療専門家15によって与えられた勧告と一致する程度を指す。現在までに、リハビリテーションの設定で訓練を行使する付着が大幅に（ すなわち 。プログラムへの登録）参加率のいずれかとして評価されている、完了率（ すなわち 、プログラムを仕上げ）、または出席率（運動の IE数セッションは）16〜18に参加しました。現在のところ、「ゴールドスタンダード」とは、高い精度を可能にしないアドヒアランス15と現在の方法を測定するために存在していない。さらに、選択したメトに応じてdは、PRへの付着率が大きく変動16-19を示している。例えば、ホッグら 16は言及されているものにプログラムを完了し、約40％の低い付着を発見した人々の間の比としてCOPD患者における密着性を測定した。しかし、出席率を使用している他のPR研究は、平均で、90％の付着10,20,21を示した。付着を計算する際に均一性の欠如は、それが困難な研究間の結果を比較することができる。もう一つの懸念は、既存の計算方法と精度の欠如である、運動トレーニングセッションに出席は所定の強度の遵守を保証するものではありません。情報にこのギャップは密着性がより正確な方法で計算する方法を調査するために私たちを導いた。 フィットネス機器の技術の最近の進歩は、individu中に所定の有酸素トレーニング強度に遵守を監視するために使用できる連続データの追跡のために許可されているPRの文脈におけるAl運動セッション。第バイ秒の持続時間の記録、速度、レベル、ワット数、ペース、心拍数、距離、消費カロリー、VO 2、METS、カロリー、およびすべての変数の平均値を提供するとともに、より具体的には、データのトラッキング、ハードウェアとソフトウェア許可レベルと、VO 2を除く。この技術の主な利点は、以前に報告された一般的な出席または完了率に対して所定の運動への付着の正確な計算が可能連続詳細な対策を、記録する機能です。この手順では、1つまたはいくつかの有酸素運動のトレーニングプログラムの影響を調べる研究のために任意の値とすることができる。この技術を用いて、所定の強度に対する患者の遵守は、各セッションのトレーニングフェーズ中に指定されたワット数、レベル、速度、心拍速度で費やされた時間の割合によって評価することができる。私たちの調査では、運動トレーニングプロトコルへの付着はパーセントとして定義されている指定されたターゲット心拍数の範囲内で過ごした時間。所与の最大下作業負荷時の心拍数応答は心肺機能が増加するにつれて減少するので、このアプローチは、患者が、プログラム全体を通して同じ（絶対に対する）相対的なトレーニング強度のままであることを保証する。本プロトコルは、連続データ追跡技術が正確に所定の目標心拍数の範囲への付着を測定するために使用することができる方法を詳細に記載している。

<table><tbody><tr><td>Bike Excite Med 700</td><td>Technogym - www.technogym.com</td><td></td><td>SCIFIT (http://scifit.com/)</td></tr><tr><td>CardioMemory ソフトウェア&nbsp;</td><td>Technogym - www.technogym.com</td><td>バージョン 1.0</td><td>SCIFIT (http://scifit.com/)</td></tr><tr><td>Polar 心拍計</td><td>Polar - www.polarca.com</td><td>T31 コード化トランスミッタ</td><td>ー&nbsp;</td></tr><tr><td>SPSS Statistical Software</td><td>SPSS Inc. - www.spss.com/</td> <td>バージョン 16.0</td><td>SAS/STAT ソフトウェア (http://www.sas.com/)</td></tr></tbody></table>

呼吸リハビリテーションに運動アドヒアランスを研究する継続的なデータ追跡技術を使用して

Using Continuous Data Tracking Technology to Study Exercise Adherence in Pulmonary Rehabilitation

呼吸リハビリテーション（PR）は、呼吸器疾患の管理において重要な要素である。 PRの有効性は、訓練勧告を行使するの遵守に依存している。運動アドヒアランスの研究は、このように広報のプログラムの最適化に向けた重要なステップです。現在までのところ、そのような参加、完了、および出席率など、主に間接的な対策は、PRの遵守を決定するために使用されている。本プロトコルの目的は、連続データのトラッキング技術は、第バイ秒に基づいて所定の有酸素トレーニング強度に対する接着性を測定するために使用できる方法を記述することである。 我々の研究において、付着は、指定された目標心拍数範囲内で費やした時間のパーセントとして定義されている。このように、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを使用して、心拍数を測定し、追跡し、各運動セッションのために、各参加者のための第バイ秒をサイクル中に記録されている。統計ソフトウェア、Tを使用して彼のデータは、その後、抽出して分析する。同プロトコルは、自転車エルゴメーターで指定されたワット数、レベル、または速度で費やされた時間などの運動強度のその他の措置に遵守を決定するために適用することができます。さらに、ハードウェアとソフトウェアは、このような楕円形のトレッドミル、ステッパー、アームエルゴメーターなどのトレーニングの他のモードへの付着性を測定することも可能です。この議定書は、したがって、直接有酸素運動の遵守を測定するための膨大な可能性を有する。

<html>プロトコルが正しく実行されたときに、付着速度は、各セッション（ 図13）のために、すべてのセッション（ 図14）が各被験者について、合わせたすべての被験者についてのセッションごとに各被験者について得られる。一つの主題の単一のセッションのために上記のプロトコルを完了するのに必要な時間の見積もりは、約5分である。遵守のための結果は、0から100パーセントの範囲とすることができる。この情報を使用して、追加の分析は、被験者（ すなわち、性差、疾患の重症度など ）、経時変化を同定するため、及び付着のパターンを明らかにする間の差を決定することができる。また、グループ間の付着の比較を行うことができ、例えば、異なる運動トレーニングプログラムが比較することができる。最後に、さらなる調査を介して、不遵守の原因はPR中の特定の時点で同定することができる。 <html> &quot;&gt; <img alt="図1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig1.jpg" width="600px" /> 図1。心拍計トランスミッターの配置 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig1highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig2.jpg" width="600px" /> 図2。データ追跡ソフトウェアを使用して収集されたデータのサンプル 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig2highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig3.jpg" width="600px" /> 図3。データ追跡ソフトウェア出力例 。jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig3highres.jpg &quot;ターゲット=&quot; _blank &quot;&gt;拡大画像を表示するにはここをクリックしてください。 <img alt="図4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig4.jpg" width="600px" /> 図4。統計ソフトウェアデータベースのサンプルを示すサンプル·データベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig4highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig5.jpg" width="600px" /> 図5。排除のウォームアップ段階を説明するサンプル·データベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig5highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図6" fo:content-width= &quot;5インチ&quot; SRC = &quot;/ files/ftp_upload/50643/50643fig6.jpg&quot;幅= &quot;600PX&quot; /&gt; 図6。排除クールダウン段階を例示するサンプルデータベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig6highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図7" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig7.jpg" width="600px" /> セッション番号のために追加の列を示す図7。サンプル·データベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig7highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図8" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig8.jpg" width="600px" /> 図8。シングルparticipanのマージされたセッションを説明するサンプル·データベース<html>トン。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig8highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図9" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig9.jpg" width="600px" /> 図9。対象者識別番号のために追加の列を示すサンプル·データベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig9highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図10" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig10.jpg" width="600px" /> 目標心拍数のために追加の列を説明する図10。サンプル·データベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig10highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 「FO：キープtogether.withinページ= &quot;e_content常に&quot;&gt; <img alt="図11" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig11.jpg" width="600px" /> マージされた参加者のファイルを説明する図11。サンプル·データベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig11highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図12" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig12.jpg" width="600px" /> 再コード化心拍数の変数を説明する図12。サンプル·データベース 。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig12highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図13" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig13.jpg" width="600px" /> Fサンプル·データベースは、（横の赤線は、同一の対象のセッションとの密着性の変化を強調して） 各セッションの各被験者のために目標心拍数の範囲内で費やした時間の割合として付着性を示した 。13 igure。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig13highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図14" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/50643/50643fig14.jpg" width="600px" /> 図14。すべてのセッションの被験者ごとに目標心拍数の範囲内で費やした時間の割合のための付着性を示すサンプル·データベース （横の赤線は、被写体との違いを強調して）。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50643/50643fig14highres.jpg" target="_blank">拡大画像を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。

呼吸リハビリテーションは、広く呼吸器疾患の管理で認識されている。成功した呼吸リハビリテーションへの鍵となる要素は、推奨運動トレーニングの遵守である。本プロトコルの目的は、連続データのトラッキング技術は、正確に所定の有酸素トレーニング強度に対する接着性を測定するために使用できる方法を記述することである。

Pulmonary rehabilitation (PR) is an important component in the management of respiratory diseases. The effectiveness of PR is dependent upon adherence to ...

本プロトコルの全体的な目的は、連続データトラッキング技術を用いて、規定の有酸素トレーニング強度への遵守状況を正確に測定する方法を記述することである。まず、連続データトラッキング技術を用いてデータを収集することでこれを実現する。有酸素運動トレーニングセッション中に、データトラッキングソフトウェアを使用して、被験者ごとおよびトレーニングセッションごとに1つの未加工データファイルを取得し、その後Excel形式に変換する。次に、統計ソフトを用いて、被験者1人につき1つのファイルにデータを抽出および統合します。これにより、達成された強度と目標強度を比較することができ、特定の個人、またはグループのセッションごと、あるいはプログラム全体を通して、目標強度で維持された時間の割合として表されるアドヒアランス率（遵守率）を算出できます。一般的な出席率や完了率などの既存の手法と比較して、この手法を用いる主な利点は、運動強度を連続的に記録できるため、処方されたトレーニングプログラムへのアドヒアランスを正確に計算できることです。したがって、この方法は、閉塞性肺疾患患者においてどの運動トレーニングアプローチが最高のアドヒアランス率に関連しているかなど、呼吸リハビリテーション分野における重要な疑問への回答に寄与します。この手法は、目標心拍数範囲を用いることでエクササイズトレーニングの遵守状況に関する知見を得ることができます。また、目標心拍数範囲を目標ワット数、速度、またはMETsレベルに置き換えることで、他の遵守定義に容易に適応させることが可能です。開始前に、電気的干渉の原因となるすべてのワイヤレスデバイスの電源を切り、クロストークを最小限に抑えるため、心拍計と機器の間隔を少なくとも1メートル以上離してください。準備が整ったら、心拍数送信機を被験者に装着し、データ追跡ソフトウェアを起動します。次に、有酸素運動器具を始動させ、被験者に目標強度に達するように指示します。この例では、被験者は目標心拍数の±5拍/分の範囲内でトレーニングを行うよう求められます。CardioMEMによって収集されるデータの例には、被験者ID、持続時間、強度レベル、距離、ペース、心拍数、および身体活動の代謝当量（METs）が含まれます。データ収集後、有酸素運動機器のストップボタンを押し、データをcardio memoryに保存し、さらに詳細な分析のためにドキュメントをエクスポートします。CardioMEMソフトウェアは個別のエクササイズトレーニングフェーズを追跡しないため、得られたデータは、関心のないフェーズを除去し、データファイルを統合し、目標強度を決定するために処理する必要があります。統計解析ソフトウェアを開いて作成したばかりのExcelファイルをインポートし、解析に進む前にデータファイルを保存します。トレーニングフェーズで収集したデータに焦点を当てるため、ウォーミングアップフェーズのデータは除外する必要があります。最初のステップは期間（duration）の再コード化であり、1秒を1として識別する変数を作成するために必要な変更を加えます。次のステップは、2つ目の一時変数を作成することです。この変数にtempo twoという名前を付けます。作成後、新しい変数を0から始まるように再コード化します。変数の再コード化が完了したら、0から秒数を合計します。合計値が得られたら、599秒より前のテンポデータを削除することで、ウォームアップフェーズの最初の10分間を除外できます。次に、クールダウンフェーズを除外する必要があります。そのためには、継続時間を降順にソートして、データベースの最上部にクールダウンフェーズが来るようにします。期間Aを再コード化し、1秒ごとに1として識別します。次に、tempoという名前の2つ目の一次変数を作成します。新しく作成した変数を再コード化し、tempoの秒数で定義された開始点を0として設定します。クールダウン時間を排除するための変数を用いて、299秒を超えるtempoデータを削除します。次に、新しい変数を作成して、データセットに関連付けられたセッション番号を特定します。最後に、修正したSPSSドキュメントを新しいファイルとして保存し、1人の患者のすべてのセッションを1つのSPSSデータベースに統合します。参加者の最初のセッションを開いてください。次に、残りのセッションを現在のファイルに統合します。統合後、被験者のIDを含む列を追加します。続いて、被験者のターゲット強度を含む列を追加します。データベースを別のファイル名で保存します。残りのすべての参加者に対してもこの手順を繰り返します。これにより、各参加者について、すべてのセッションを含むデータベースが作成されます。複数の参加者を単一のデータベースにグループ化するには、まず参加者のファイルを開き、残りの参加者を現在のファイルにマージして、この情報を新しいデータベースとして保存します。データが準備できたら、目標強度を特定できます。そのために、まず心拍数と目標心拍数の差を含む列を追加します。次に、心拍数が目標心拍数範囲より低いか、高いか、あるいは範囲内にあるかを判定するために変数をリコードします。遵守率は、患者が目標範囲内にいた全秒数を算出することで計算されます。値が得られたら、これをパーセンテージに変換し、目標心拍数範囲内で過ごした時間の割合として遵守率を求めます。各被験者について、全セッションを統合し、集計データウィンドウで被験者IDとセッションを被験者IDのみに置換して、各セッションの遵守率を算出します。全被験者を統合して、被験者IDとセッションをセッションのみに置換します。最後に、データベースを別のファイル名で保存してください。最終的に、これらのデータを使用して、特定の個体または異なるグループにおける時間経過に伴う遵守パターンの分析や、トレーニングプログラム全体を通じた個体またはグループの平均遵守率の算出を行うことができます。この手順に習熟すれば、1被験者あたり1セッション約5分で完了させることが可能です。本手順を実施する際は、データを追跡し、その後に記録できるように、エクササイズ機器よりも先にカーディオメモリーソフトウェアを起動させることを忘れないでください。次に、クロストークやデータの損失のリスクを軽減するために、干渉源を最小限に抑える必要があります。このビデオを視聴することで、連続データトラッキング技術を用いて、処方された有酸素運動のトレーニング強度への遵守状況を正確に測定する方法について、十分に理解できるはずです。

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